科技行業今年為止表現強勁，重新成為人們關注的焦點。這背後的主要驅動力是人工智能（AI）的突破：2022年11月推出的ChatGPT聊天界面由OpenAI構建，可算是首次讓廣泛公眾接觸到AI模型，與AI確切地進行交流。
事實上，對話引擎的技術並不新鮮，但卻引發了人們對生成式AI的興趣，而且相信它的潛力驚人。AI根源可以追溯到英國數學家艾倫·圖靈1950年的論文《計算機器與智能》。AI關乎電腦思考和學習的能力，目的是執行任務和模仿通常與人類相關的認知功能。我們熟悉的虛擬助手Alexa或Siri也是AI當中的機器學習（machine learning）。它涉及訓練模型根據數據進行預測。目前最受人關注的則是生成式AI，它可以生成大量內容，包括文本、圖像和影片。
數據池擴大促成突破
最新的AI突破有多個關鍵促成因素：可用於訓練模型的數據池不斷增加、雲端和移動存儲愈來愈容易存取，以及掃描大量數據的原始計算能力亦見進步。AI模型使用大量數據進行訓練，數據的數量和質量愈大，輸出就愈有用。AI模型亦需要有足夠的計算能力來訓練和運行算法，像Nvidia等公司生產的先進晶片在這些過程不可或缺。
構建AI板塊直接受惠
AI變革的速度令人驚嘆，我們相信它帶來的好處將分階段出現。我們仍處於AI投資的早期階段，主要重點是構建AI。由於需要更多的計算、內存和網絡解決方案，半導體製造材料、設備供應商，以及半導體製造商，較直接能從目前生成式AI發展中獲益。
隨着時間推移，AI技術會融入各行業的營運，受惠者範圍會擴大，各行業的領導地位也可能變化。基礎設施和設備製造商可能會是第二波利潤浪潮的受惠者，例如是為計算機處理器、圖形處理單元和其他專用處理器構建周邊硬件和軟件的公司。第三階段的利潤則會流入能在AI基礎設施上創建應用程式的公司，最後是從這些應用程式所提高生產力而受惠的公司。
我們相信AI能夠發展為能滿足特定需求的服務，並創造巨大價值。企業可能會圍繞AI重整架構，而那些能夠迅速了解如何利用AI的公司，很可能會超越那些不了解AI科技的公司。
少私穩限制利發展
在發展的過程，不少亞洲市場和企業都有機會受惠。台灣、韓國和日本有製造高端晶片能力和強大的雲端服務，指生成式AI主導的第一階段發展具有優勢。數據優勢或者差異化的數據池，可能會讓亞洲公司走上不同的發展道路。從負責任的投資角度來看，人們會擔心AI與數據私隱的平衡。在全球就如何監管達成共識之前，數據隱私較少限制的亞洲國家，可能會在AI的使用上與西方國家形成鮮明對比。
在應用方面，AI已融入多個領域。例如醫療保健上，它有助管理任務、臨床決策支持、提高系統效率和改善患者治療結果。如今，新興的數碼健康系統已經影響亞洲超過十億人的生活，中國、印度、新加坡和印尼均有不少例子。
Ecaterina Bigos
