AI時代及其長遠投資潛力

AI的基礎就是機器學習，即電腦思考和學習的能力，以執行人類相關工作和認知功能。AI程式可以通過從大型語言模型收集數據，並建立規則（演算法）來學習，根據這些規則，AI可以操作及使用這些訊息，了解怎樣處理現有資料，如Spotify（美股代號：SPOY）及Netflix（美股代號：NFLX）等。視乎演算法，AI亦可以推理選擇結果，並糾正資料。

模仿人腦結構神經網絡

深度學習是機器學習的分支之一，涉及訓練模仿人腦結構的神經網絡。神經網絡一般具有多個層面，經過訓練可以執行特定任務，如圖像或語音識別，深度學習的例子，也包括人面識別和無人駕駛汽車研究。

ChatGPT等生成式AI進一步擴大了相關領域。它可建立和生成文本、圖像、影片和許多其他類型內容，可見具有巨大潛力顛覆眾多行業。

許多人認為，AI將為世界和全球經濟帶來巨大影響，尤其是生成式AI可協助自動化任務，如處理客戶查詢，讓員工有空間專注於更具策略性和複雜性的工作，大大提高生產力。

諮詢公司麥堅時認為，這或可為全球經濟增加數萬億美元價值，原因是生成式AI，可讓目前佔用工人約60%至70%時間的活動自動化。
筆者相信，AI擁有龐大潛力，未來10年及其後將成為重要的主題投資，但其影響將會循序漸進。目前，雲端計算、數據中心、伺服器和運算能力，以及半導體和半導體設備公司，已成為生成式AI的直接潛在贏家，因電腦處理器、圖像處理單元及其他專業設備需要更多運算、記憶體和網絡方案。

今年訓練AI系統所需的圖像處理器需求大增，使晶片製造商輝達（NVIDIA，美股代號：NVDA）躋身市值達萬億美元的公司之一。
未來數年，供應鏈、營銷、分析等各個範疇均需要使用AI。銀行業、高科技和生命科學等行業，其生成式AI收益所佔比例，可能會受到最大影響。

現時對基建的關注，未來將擴展至創造應用程式的公司，而當中潛藏著無限可能性。AI將有助改善醫療護理─包括診斷、發展新療法及改善病人護理。AI可以提高能源效率，並協助發展新科技，提供更可持續的能源。已習慣與Alexa、Siri、Google Assistant或Roku智能電視交流的消費者，早已非常熟悉如何使用對話式AI用戶界面，這點可令普及化加快。這亦反映了投資者看到的結構變化，此將支持採納AI，並鞏固其長遠投資潛力。