劉宗聖|站在AI趨勢上

元大投信總經理劉宗聖

民眾生活中家家有電腦,人人有智慧型手機,廠商在硬體上的競賽已到了瓶頸,未來下一個殺手級應用/產品在哪裡?我們認為AI將是答案。2017年AlphaGo打敗世界排名第一的棋士柯潔後,人工智慧一躍成為最熱門的話題,並進入應用層面的快速發展階段,隨著各國產官學競相投入,相關的AI雲端平台、硬體設備迎頭趕上,AI已經點點滴滴進入你我的生活。

根據資誠「全球人工智慧研究報告」指出,2030年人工智慧將貢獻15.7兆美元,超越中國加上印度的GDP。麥肯錫全球研究院最新報告也稱AI產業價值好比當年蒸汽機的革命性地位,投資人自然不能錯過這個大趨勢。AI產業仍在初萌芽階段、技術時時更迭,就投資人角度,透過基金/ETF投資AI產業仍是理想方式,全球AI投資潮自2013年起開啟,直至2017年人工智慧相關ETF開始暴增,到2018年7月底,全球AI相關ETF總規模達80億美元,數量共計17檔,訴求各異。而根據CB INSIGHTS統計,人工智慧產業快速成長遍地開花,相關企業全球超過千家,醫療保健、金融業投資建議、物聯網、教育各行業都可見其蹤跡,如何在AI趨勢上順利掏金,建議可從整個產業鏈進一步剖析。

在整個AI產業鏈中,我們認為可以粗略分為核心與應用兩個大分類。核心人工智能掌握的是包含數據篩選、建模(modeling)、部屬(deployment)關鍵技術,以及具備AI基因而誕生的嶄新商業模式,這些企業如同人類大腦主導AI產業鏈發展方向,將是AI新創產業的靈魂所在。

而應用人工智能端企業則是將機器學習/人工智能技術應用到特定的產品或場域,現在比較常見的包含機器人客服、工廠裡的自動化機器人、自動駕駛這些民眾日常生活中可見的服務或產品,藉由AI技術去提升原有的服務及產品效能,或進行流程再造。

在AI投資風潮中,可以借鏡過去電腦產業發展軌跡,下游硬體廠商往往競爭激烈,利潤受制於人;而掌握上游關鍵技術的廠商,像Intel技術含金量高,享受高毛利,自然較能享受到AI財。

另外也要注意,除了關鍵技術,AI時代發展過程中,數據將是關鍵資源,沒有足夠的數據當燃料,所有AI深度學習、資料分析創新技術都將無用武之地,經濟學人雜誌去年5月封面故事就指出,未來最有價值的資源已不是石油,而是數據。中國的依圖科技憑藉臉部辨識技術在美國AI競賽中脫穎而出,是中國AI產業代表之一。創新工場董事長李開復也認為,中國數據量龐大,是中國推動AI領域發展速度超歐趕美的助力,加上政府的支持,幾年內可望和美國平起平坐。從AI發展潛力出發來看,再回顧中美貿易戰以來,雙方氣勢消長,看待中國的眼光也將不同。


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