生成式人工智能:推动者与采用者

市场透视

GenAI 可能会对经济、部门和业务职能产生广泛的影响。我们着眼于潜在影响并探讨将受惠于新时代的投资策略。

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22.08.2024

Frédérique Carrier
加拿大皇家银行欧洲有限公司董事总经理、投资策略主管

新兴的科技不断进展,推动各种创新,改变我们今天和未来的生活、工作和互动方式。RBC 财富管理的 “创新”系列报告探讨了这些变革的推动力,以及它们如何带来引人注目的投资机会。

以下是本系列第 2 篇文章的摘要,探讨生成式人工智能 (GenAI)。我们将专注于 GenAI 生态系统,同时 探讨推动者与采用者,并聚焦于可能受到最大影响的行业。我们也探讨将受惠于 GenAI 时代的投资策略。

一大飞跃

GenAI 是机器学习的一种,使用者将资料输入电脑后,电脑不仅可以解决许多问题并在过程中学习,还可以通过使用“大型语言模型”,像人类一样提供意见。

由于其广泛的潜在用途,GenAI 应用程序(如 2022 年 11 月推出的 ChatGPT)吸引了全世界的关注。

除此之外,GenAI 应用程序可以:

  • 产生新的内容,例如撰写论文和撰写电子邮件;
  • 编辑和总结文字;
  • 快速分类或消化大量资料,并从中得出结论;
  • 回答复杂的查询;以及
  • 创造数字艺术。

GenAI 有潜力从根本上改变任务的执行方式,就像 1980 年代末的电脑。

对生产力和经济增长的影响

这项变革性科技无可避免地引发关于对经济影响的辩论。

麦肯锡全球研究院 2023 年的一项乐观预测显示,相对于 2023年全球刚超过 $100 万亿的 GDP,GenAI 每年将为全球增加 高达 $4.4 万亿的 GDP。

然而,这种极端乐观的态度并未得到普遍认同。麻省理工学院经济学研究所教授 Daron Acemoglu 在 2024 年 5 月的一篇论文中计算出,生产力每年只会增加 0.06%。

在接下来的章节中,我们将回顾 GenAI 科技的主要方面。

GenAI 生态系统的基本要素

GenAI 推动者

推动者大多数在科技产业运作,包括硬件、云运算平台和模型制作者。在科技产业之外,能源供应商和一些工业公司也是重要的推动者。

科技推动者

硬件

高效能的先进半导体有助于 GenAI,因为该科技需要输入大量数据来训练机器学习模型。

此类工作需要大量的运算能力,主要由图形处理器(GPU)的半导体和定制的加速器芯片提供。两者都能处理大量的数据,并同时执行大量的运算。英伟达是先进芯片的主要设计者,这些芯片用于训练和运行 AI 模型,例如 OpenAI 的 GPT-4,也就是 ChatGPT 背后的大脑。设计公司外包给台积电(TSMC)替他们生产芯片。

英伟达目前仍占主导地位。英特尔和 Advanced Micro Devices 等老牌半导体公司正在推出竞争产品,而老牌云公司(包括 Google 的母公司 Alphabet、亚马逊和微软)现在也在设计自己的芯片,以减少对英伟达的依赖。许多小型公司,包括初创公司,也加入竞争。

除了 AI 半导体制造商之外,硬件也包括半导体设备制造商(例如 ASML)以及服务器和网络设备制造商(例如 Dell 和 Amphenol)。

云运算平台

“云运算”一词是指在网上使用电脑系统资源,例如数据储存和运算能力。它让人们使用这些资源,而无需直接管理这些资源。

大多数企业发现,鉴于基础设施要求昂贵,在云中建立、 调整和运行大型人工智能模型比在本地安装这个关键硬件平台更具成本效益。

模型制作者

AI 模型经过预先训练以创建内容,并且可以进行调整以支持各种任务。微软支持的 OpenAI 凭借其 GPT 系列在早期处于领先地位,但现已出现了许多竞争,例如 Alphabet 和亚马逊支持的 Anthropic(美国私人控股竞争对手),或法国一家私营 的 AI 模型制造商Mistral。Facebook 的母公司 Meta,也在 2023 年创建了自己的模型 Llama。

非科技推动者:数据中心、能源供应商、工业

数据中心已经是支持大规模数字化所需的重要基础设施,对于 AI 服务而言更是不可或缺。数据中心的大小相当于多个美式足球场,拥有成千上万的服务器来处理和储存网上资讯。

随着 GenAI 的兴起,将需要更多、更大的数据中心,因为训练 GenAI 模型需要将数以千计的先进芯片置入数据中心,并长期全力运行。

数据中心需要使用大量能源。由于目前输电网的限制,天然气仍是重要的能源来源,不过随着时间的推移,对可再生能源,尤其是核能这种更可靠的能源的需求应该会增加,因为大科技公司已承诺在未来 10 年内大幅降低碳使用量。 AI 数据中心也需要电力管理与配电系统,以确保有效率地使用电力,并需要工业级的冷却系统方案,以便在处理数据时,服务器的热量仍能受到控制

GenAI 采用者

GenAI 的使用仍处于起步阶段。根据 2023 年 11 月美国人口普查局的调查,不到 4% 的美国企业表示使用 AI 来生产商品和服务。

麦肯锡 2023 年的一份报告指出,GenAI 有四分之三的应用价值落在以下 4 个领域:软件工程、营销与销售、客户运营以及研发。

软件工程

目前有接近 50% 的新代码是由 AI 所产生。该技术可帮助开发人员将编码速度提高 50% 以上。

软件工程已融入许多企业运营以及商品和服务中。

客户服务

许多公司已经使用 AI 聊天机器人来提供客户支持,但 GenAI将其提升到一个新的水平。例如,通过快速处理客户资料和 客户的浏览记录,GenAI 可以根据其喜好找出量身定做的产品建议。

营销与销售

GenAI 可以显着提高营销材料的效率和效能。它可以减少草拟内容所需的时间,并确保品牌声音和书写风格一致。

研究与开发

在制造业,GenAI 可以优化设计,降低物流成本以及生产和测试时间。

在生物科技与生物制药领域,GenAI 可通过草拟情境与筛选测试候选者,缩短试验阶段,加速复杂疾病的药物开发。

GenAI 推动者

基础设施

硬件:

  • 半导体设备(例如:ASML)
  • 半导体(例如:英伟达)
  • 服务器和网络(例如:Dell、Amphenol)
  • 数据中心
  • 电源方案
  • 冷却系统
  • 能源供应商和公用事业

云运算:

  • 云供应商(例如:Alphabet、微软、亚马逊)
模型制作者
  • OpenAI(GPT 系列)
  • Google(Gemini)
  • Meta(Llama 系列)
  • Anthropic(Claude 模型)
  • Mistral
  • 科技
  • 非科技

GenAI 采用者

应用程序
  • ChatGPT
  • Claude
  • Mistral
主要范畴
  • 客户服务
  • 营销与销售
  • 软件工程
主要行业
  • 软件开发
  • 金融
  • 生命科学
  • 媒体与娱乐
  • 零售
  • 消费品

如何投资

GenAI 的采用仍处于起步阶段。我们认为这项科技看来非常有前途,但充分发挥其潜力需要时间,并且需要强化管理和监管,以应对采用上带来的挑战。过去几乎总是这样,投资者高估 了 GenAI 在短期内的表现,但却低估了该科技在长期方面的潜力。

销售 AI 设备和软件的推动者明显是新科技的受益者,其估值显着 上升。我们认为,投资组合可能会受益于 GenAI 基础设施受惠者的投资,而最终的支出可能需要10年或更长时间才能实现。

至于  GenAI  的采用者,投资者应评估新科技的实施方式(例如增加销售、降低成本或提高生产力),并密切注意竞争对手。如果竞争对手也在有效运用    GenAI,任何竞争优势都可能迅速消失。

有关 GenAI 生态系统的详细资讯,请参阅完整报告

在即将发表的专题报告中,我们将进一步探讨这项科技对各行各业产生的具体影响,以及它如何创造新的行业,尤其聚焦于对投资者的潜在机会。


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