人工智能投资机会


这是一张由AI生成的图,描绘了一个正在做研究以寻找AI行业的投资机会的男子

新技术有机会引致翻天覆地的改变,例如互联网和智能手机的出现,便创造了一批市值过千亿,甚至万亿美元的巨企。在过去数月,谈论得最多的一定是「生成式人工智能」(Generative Artificial Intelligences,简称GAI),如OpenAI的ChatGPT,谷歌的Bard和百度的Ernie等。如试用过GAI的读者定会感受得到,GAI 的能力有点超乎想像,对不同行业的影响也开始浮现。

在今年5月初,针对大学生的网上学习平台Chegg ,股价在一日之间几乎腰斩。原因是管理层指出由3月起,见到学生对使用ChatGPT的兴趣大增,担心会影响公司未来增长空间。 GAI是一个新行业,目前投资者难以准确把握投资机会。但相信两个问题至关重要,分别是GAI的竞争门槛在哪里和目前什么公司会受惠于GAI?

GAI行业可简单分为上中下游三部分。中游是GAI神经网络模型的持有者,他们负责建立和训练模型,例如上文所提及的三间GAI公司。上游为基建持有者,大至可分为硬件图形处理器(GPU)供应商和云端平台公司。云端平台公司购买GPU,再用此来建立给神经网络使用的系统。最后为下游面向终端客户的公司,他们会从模型持有者获得数据,再用来创造服务用家的软件和App,例如能帮助程式设计师写程式的GitHub CoPilot。

虽然有不少人认为,知识产权可能是最重要的竞争门槛,但其实目前有不少开源的「大语言模型」可供使用,再加上不少AI专家都会要求雇主准许他们在专业期刊上发表研究报告,所以大家互相学习的气氛非常浓厚。事实上,就算是ChatGPT的核心结构,都是建基于其竞争对手谷歌在2017发表的Transformer模型。 ChatGPT中的T就是Transformer的意思。

业内人士指出,最重要的竞争门槛反而是数据质量和电脑功能,而这两项基本上是财力的比拼。虽然互联网上有无尽的免费数据,但数据需要经过清理才能使用,此过程可以所费不菲。假如用偏颇数据来训练GAI,结果可能创造出一个充满歧视和仇恨的GAI。

至于电脑门槛,谷歌指出如只使用一片GPU来训练Bard的话,基本上需时355年。一片项目级GPU的价钱为一万美元,由此可以推算,如想把训练时间缩短至合理水平的话,单是硬件投资已经是天文数字。业内人士分析,训练一个大型语言模型,成本可以高达上亿美元。训练也不可能一步到位,需要经过不断尝试和失败,试问有多少公司能有此等财力来成功训练GAI。

不止硬件投资和训练成本昂贵,就算是运行GAI的成本,也比运行搜索引擎高得多,有投资银行计算过,GAI每次回答问题的成本,比普通搜索高10倍。 GAI模型拥有者如何用GAI来创造能获利的商业模型,目前还在摸索阶段。长远来看,如果GAI模型持有公司,最终能把GAI转变成为一个平台,如同微软的视窗或苹果的iOS等,能让不同的软件在上运行,造成经济规模,再把客户锁定,从而创构成一个难以退出的商业模式的话,发展空间便会大大增加。至于客户端的软件,由于行业仍然年轻,有竞争优势的商业模式还未出现,一些用AI来帮学生补习,或用AI来帮程序员写程式的App等,目前都还没有能把客户长期锁住的能力。

从以上总结,GAI目前仍然是烧大钱的行业,大公司的竞争优势在于其财力。短期内上游公司看似有更多投资机会:训练GAI的一大部分的开支会用于购买云公司的服务,而GAI的运行需要GPU,因此,云服务公司和GPU生产商会因此而得益。


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这份文件是基于管理预测及反映当时的情况和我们在截至这个日期的看法,所有这些资讯都随时有所变化。在编制这份文件时,我们依赖和假设了所有可以从公共来源获得的资讯的准确性和完整性,并没有进行独立的验证。本文件中的所有意见或估计全是行健资产管理有限公司截至这个日期的判断,如有更改恕不另行通知。

投资基金涉及风险。过往表现不可作为日后表现的基准。阁下有机会损失部分或全部的投资,阁下不应单靠此宣传资料而作出投资决定。每个基金可能有不同的基础投资,并面临许多不同的风险,建议阁下投资前请参阅基金说明书,了解风险因素等资料。阁下如有疑问,谨请与阁下的财务顾问联络及咨询专业意见。此文件由行健资产管理有限公司刊发及并未经证券及期货事务监察委员会审核。

本资料提及任何行业、证券或证券类别的目标价格及未来表现预测并不获确保能达至的。投资组合内的现有投资可能有也可能没有所讨论的行业、证券或证券类别, 有关本文所述特定行业、证券或证券类别的任何提述戓推论并不构成购买, 出售戓持有该行业的证券或该公司证券的建议。请注意任何行业、证券或证券类别的未来表现预测将随时变改并且仅在本资料发布之日为最新的。目标价格只作为所设定目标及并不能视为保证或确认本资料提及的行业的投资、资产或资产类别将来可达至的结果。

中英文版本如有任何差异,概以英文版本为准。

长期投资趋势:环球通胀新常态


大部分投资者都只注重短期因素,而忽略了长期趋势的重要性。但其实如了解长期的经济变化,对选股和资产分配都有事半功倍之效。

例如在80年代,最重要的两个结构性改变为前联储局主席Volcker大幅加息至18%和把新兴市场的生产力带进环球巿场,这两者导致通胀压力下跌,利率长期走低,资产价格飞涨。如果从80年代中开始,投资者持之以恒地持有长债、股票和房产,便能轻松地获得不错的回报。

过去已经过去,未来又如何?投资者可能要有心理准备:低通胀时代已经过去。虽然估计不会回到上世纪70年代末,通胀在10%水平以上徘徊的情况,但维持在过往2%的水平基本也是机会渺茫,暂时看到三个原因。

第一,环球人口抚养比率已经进入了拐点。此比率在过去半个世纪左右不断下跌,代表受养人口(15岁以下和65岁以上)相比在职年龄人口不断减少。受养人口可以看成为需求方,在职人口可以看成为供给方,当供加求减时,价格便难以上升。这部分解释了为何在过去30多年,通胀相对容易受控。

根据联合国世界人口展望研究,抚养比率从10年前已经开始停止了下跌趋势,进入了平稳期。从2027年起,世界人口抚养比率更会开始进入上升轨道。而高收入国家和中国,上升走势更早于2008年环球金融风暴之后便已经出现。

在环球贸易层面,公司目前仍可以通过把供应链从中国向东南亚国家迁移来控制成本,但控制成本的难度应该也会越来越高。欧美国家本国的服务行业应更早便察觉到了人手短缺对成本造成的压力。西方国家在过去数年,不断推迟退休年龄,既是因为退休金不足,也是因为人手短缺。

第二,环保成本的压力将会不断上升。例如中国计划在2030年之前实现碳达峰,在2060年前实现碳中和。无论是安装减排设备或是在市场上购买碳排放权,都不约而同地增加了企业的成本,最终也会反映在物价上。

第三,中国和西方政冶分歧加剧,将会导致去全球化,令生产成本上涨。全球化的好处是各国能尽显所长,负责生产自己成本最低的产品,再经过贸易,把产品卖到国外。这个过程自然而然地压低了通胀。过去数年,特别是肺炎肆虐后,有不少国家突然发觉某些生产工序过于依赖别国会影响国家安全。因此这两年,我们逐渐看到部分国家把一些生产工序回归本土,但这样做,难免会增加通胀压力。

投资者要考虑的是,如以上假设真的发生的话,会如何影响包括中国在内的环球投资市场。在过去数十年,有不少人抱怨,经济虽强,但只有收入头1%的人受惠,大部分人实际工资基本上没有多大改变。但如劳动力短缺问题加剧,员工的议价能力也会得到改善,这代表公司收入分配会渐渐会从股东移向雇员,公司盈利增长或会慢于经济增长。

所以哪些行业可能会从通胀新常态中受益呢?当劳动人口相对于受养人口减少,公司或需要投资更多设备,来保持竞争能力,这对设备制造商应有所助益。而通胀和利率上升也通常对银行相对有利。

不过,人工智能发展一日千里,如真的能取代部分人的工作,或者能缓解抚养比率上升问题,通胀压力也有机会能因此而降低。


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