【大行報告】景順觀點：人工智慧和科技投資機遇

【財華社訊】4月3日，景順人工智慧板塊相關的基金經理Tony Roberts近期就人工智慧和科技投資表示，

AI的發展階段

• 我們認為AI的發展大致可以分為三個階段。

   o 第一階段就是我們目前所處的基礎建設階段。這個階段需要在資料中心、半導體和電力供應方面進行大規模投資。目前，我們可以看到這樣的投資正在全球展開。

   o 第二階段主要涉及企業對其資料進行規範化處理。我認為諮詢類公司和數據庫公司將會是這一階段的最大受益者。他們會深入企業內部，協助處理企業的數據。這些數據最初往往比較混亂，最終將會被轉化為更適合AI處理的格式。

   o 第三階段則是AI應用在整個經濟領域的全面發展。

• 到目前為止，市場的關注度主要集中在基礎建設階段，但我們也越來越多地看到其他兩個階段的發展正在逐步展開。

DeepSeek的創新

• 美國各大AI公司迅速承認DeepSeek確實帶來了實質性創新。這種認可很大程度上要歸功於DeepSeek採取的開源策略。透過開放原代碼，外界可以直接評估並發現其中包含了多項真正的創新。降低訓練和推理成本是全球各大模型的共同目標，我們期待未來各大企業都會互相借鑒，將彼此的創新成果整合到自己的模型中。

• 在美國，確實有人擔心企業在AI訓練用晶片上的投入可能過度，這也導致市場出現了即時反應。不過，我們並不認同這種擔憂。我們的判斷是 ，AI成本的降低反而會加速其在日常生活中的普及，更有效率的模型能夠在智能手機和筆記電腦上直接運行，這很可能會引發邊緣計算AI的一波大規模爆發。因此，AI的發展勢頭依然強勁。

大模型的發展版圖

• 從目前的發展趨勢來看，各類模型正在向推理模型進化，即是能夠回答更複雜的多階段問題。這使得人工智慧代理得以引入，這些人工智慧代理就像私人助理一樣，能夠以自動化的方式完成廣泛的任務，從而讓人類無需親力親為。

• 從長遠來看，這個發展方向最終會通往AGI（通用人工智慧）。不過我認為，在完全實現通用人工智慧之前，專注於特定領域的專業人工智慧代理將是未來發展的主要方向。

研發爆款AI應用的條件

•  企業要想在這個領域取得成功，主要需要具備兩個條件。即便現在的模型效率提高了，強大的算力支援仍然必不可少，同時還需要有充足的資料資源。因此，要想開發出爆款應用，應該重點關注那些既有強大算力又擁有大量數據的公司。

• 一個很有意思的例子是，A​​I在醫療影像領域已經可以用來篩檢癌症，特別是在放射科，AI的癌症檢測能力已經能夠媲美頂尖放射科醫生。在醫療領域，這無疑是一個重大突破。在許多行業內部，已經有不少堪稱現象級的AI應用在默默發揮作用。

誰會主導AI發展

• 如果我們回顧1999年、2000年崛起的那批公司，也就是現在的美國科技巨頭，會發現他們至今仍是AI領域的主力軍。這主要是因為發展AI需要一個現金流充沛的公司，才能負擔芯片、資料中心和電力的高昂成本， 更不用說還需要大量的資料支援。要想在AI領域佔據領先地位，這些都是必備條件。

• 所以這一次，相較於1999年和2000年的網路浪潮，可能會湧現更少的新公司，因為門檻太高了。但這並不代表就不會有新公司嶄露頭角，新公司一定會不斷出現。不過我認為，那些已經掌握了強大算力和大量數據的科技巨頭在未來仍然會佔據重要地位。

AI產業鏈中下一階段的投資機會

• 如果你搜尋「數位孿生(DigitalTwin) 」 ，也就是現在業界更常用來描述元宇宙的說法，你會發現這個領域其實很受關注，這也正是我們特別感興趣的一個方向。

• 數位孿生簡單來說就是在數位世界中創造一個與現實物體一模一樣的複製品，透過它來進行各種模擬，從而提高生產效率。

o 舉例而言，在過去，汽車公司要是想生產新車型，就必須對整條生產線進行改造，這就意味著要完全停產，生產線上一輛車都造不了。你需要重新調整設備、優化流程，最後才能重新開工生產新車型。但現在，這整個過程都可以先在數位孿生環境中完成。工程師們可以在虛擬環境中先關停生產線，進行設備改造，然後做各種模擬測試，等到一切都調整優化好了，才會在實體工廠裡照著虛擬環境中驗證過的方案來改造。

估值與風險

• 每個市場都有其獨特的運作方式和特點，但無論是歐洲、亞洲、中國還是美國市場，我們採用的投資方法就是堅持基本面投資。

• 許多典型的人工智慧概念股估值已經大幅上漲，不過，當我們放眼人工智慧受益面更廣的領域，特別是隨著人工智慧步入下一個發展階段，我們依然能找到很多富有吸引力的投資機會。

• 當然，這個領域確實存在較大波動。我們採用3到5年的長期投資策略，對於市場波動，我們往往會將其視為投資機會。如果出現短期大幅下跌，只要我們對公司的長期發展前景仍然充滿信心，我們也會對其進行進一步投資。

後市行情展望

• 我想特別強調的是，雖然DeepSeek的出現確實在AI相關板塊引發了一定的市場波動，但我們認為AI成本的降低其實是一個利好訊號。隨著人工智慧成本持續下降，我們預計它的應用將會快速普及。那些價格較親民且推理能力更強的模型必將推動人工智慧代理的爆發式成長，這不僅能提升員工的工作效率，還能讓消費者的生活更加便利。這些進步將帶動整個經濟體系效率的提升，同時也為我們帶來更多潛在的投資機會。