隨著人工智能機遇擴大，理應保持務實取態
投資組合經理Richard Clode對生成式人工智能日益增長的潛力頗為振奮，但他強調預期和估值需要切合實際情況，以識別在該技術演進的真正受惠者。
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焦點分析：
- 生成式人工智能的快速發展將顛覆大多數行業，並創造大量投資機遇，目前已有大量資本支出用於生成式人工智能的開發及基礎設施的擴建。
- 資本支出加上科技股的估值居高不下，使得一眾上市公司必須展示其人工智能投資的回報來維持投資者的信心。
- 要在生成式人工智能浪潮中獲利的關鍵，在於識別出具可持續競爭優勢和務實利潤預測的公司，同時確保在增長潛力與合理估值之間取得適當的平衡。
自下而上的投資：專注於分析個別證券，當中考慮影響企業估值的因素，例如盈利、管理團隊質素、利潤率，以及宏觀經濟因素，以識別某個行業或地區的最佳投資機會。
資本支出/開支：指長期投資的資金，用於購置 、升級、開發或延長固定資產（如建築物、機械、設備、車輛及技術）的使用壽命，以維持或改善營運、擴充業務及促進未來的增長。
競爭護城河：指賦予公司持久競爭優勢的因素或特徵。
生成式人工智能：指利用大量原始數據進行訓練，以生成包括文字、圖像、音訊及視訊等「新內容」的深度學習模型。
科技巨企（hyperscalers）：大規模提供雲端、網絡及互聯網服務基礎設施的公司，實例包括Google、微軟、Facebook、阿里巴巴及Amazon Web Services（AWS）。
推理：指人工智能處理，機器學習和深度學習指訓練神經網絡，而人工智能推理是應用經過訓練的神經網絡模型的知識，從而推斷結果。
LLM（大型語言模型）：一類專門的人工智能，利用大量文本進行訓練，以了解現有內容並生成原始內容。
七巨頭：指七家公司，因其強勁的基本因素、市場主導地位、科技影響力以及對消費者和經濟趨勢的改變而廣受認可：Alphabet(GOOGL；GOOG)、Amazon (AMZN)、Apple (AAPL)、Meta Platforms(META)、Microsoft(MSFT)、NVIDIA(NVDA)和Tesla (TSLA)。
超大型公司：通常指市值超過2,000億美元的公司。市值指一間公司已發行股份的總市場價值，用於確定一間公司的規模。
股票離散度：每個變量（如基準指數中的股票）的回報與基準指數平均回報的差異程度。
我認為，在ChatGPT推出兩年之後，今天我們回顧時發現，這確實是科技行業的一個開創性時刻，我們看到了科技本身的巨大進步。我們見證了從單純的文本，轉向包含圖像和視頻的多模態轉變。這些大型語言模型的規模日益擴大，亦變得愈來愈強大。[科技]浪潮方興未艾，我認為可能會經歷十多年的發展。我們仍然認為，生成式人工智能的創新及其對各行各業的顛覆才剛剛起步。
目前生成式人工智能甚至還沒有觸及相關機遇的冰山一角。我認為，隨著人工智能方面的資本支出和基礎設施支出大幅增加，審查應更加嚴格，公司亦日益需要證明其將從這些投資獲得一些回報。從投入資本支出以創建基礎設施，到最終將帶來回報的新產品和服務變現，過程中總會有一個自然的滯後期。像Meta這樣的先行者自然有能力證明這一點1，但我們需要看到更多公司能夠做到，而且不僅局限於科技行業，還包括更廣泛的行業及領域。我認為，這一天遲早會到來。我們還看到 NVIDIA與Accenture這樣的[商業諮詢公司]建立策略性夥伴關係，對3萬名顧問進行最新、最先進的生成式人工智能技術培訓，以便將該技術推廣至各行各業2。因此，我認為這將日益促使我們更加實際地應用該技術。人們對該項技術的出現充滿期待，但我認為需要更多人真正使用，並看到其好處。生成式AI的最終目的是為公司帶來更多營收和利潤，以證明他們今天的龐大支出合理，或與作出相關支出的公司合作是合理之舉。
踏入2025年，我認為在經歷強勁的回報期後，我們需要更嚴格地篩選被投公司。我們需要考慮真正能夠利用該項新技術帶來增量利潤的公司，以證明其當前股價合理。
但另一方面，我們也看到人工智能受惠者範圍擴大所產生的機遇。眾所周知，在過去幾年間，所有重點均落於構建人工智能訓練基礎設施，而這些資金中絕大部分是高度集中於NVIDIA一家公司，這亦是推動其利潤和股價雙雙大幅上漲的原因。但隨著人工智能開始進入實際應用場景，我們開始考慮推理能力和聯網，把我們的手機或電腦升級。擁抱這些技術的公司自然會發現大量機遇並從中受惠，以及進行投資。
另外，我們預料利率將於較長時間走高。這也將導致股票離散度增加。這與2020年或實際上在2008年環球金融危機後大部分時間的情況截然不同。這再次令市場的關注點重新回到誰才是該項新技術的真正領導者、贏家和受惠者，以及對這些公司的預期和估值是否切合實際情況。我們常常提到，要解決科技行業投資估值難題，方法往往是找出真正能夠創造超過市場預期的利潤的公司。這也意味著，這些公司的估值遠低於市場目前的預期。作為一個團隊和一種理念，這是我們應對估值難題的永恆方法。此外，新技術領域亦是發掘這類公司的理想之地，因為這些市場往往比想像中要大得多。而且，由於這是一個贏家通吃的行業，其利潤往往集中於一兩家公司，如果能找到他們，其利潤增長速度最終會大幅超越其他公司。
因此，目前的環境今非昔比。在新技術、新領導者層出不窮的時期，主動出擊十分有用，投資者必須開展自下而上的基本因素分析工作，思考這些市場規模究竟將有多大，誰會勝出，誰擁有可持續的競爭護城河。這即是我們利用生成式人工智能等新技術投資機會的方式。這並不是簡單地說從超大型公司或七巨頭轉向小型公司，或從美國轉向歐洲。
關鍵是找出全球新技術領域的真正領導者，進行自下而上的基本因素分析，思考這些公司的實際利潤預測以及合理股價所在。展望未來一年乃至更長時間，我們仍然看到市場上存在非常充裕的機遇，因為我們不會局限於AI訓練，也不會寄希望於一家公司。這個做法會為我們帶來更多機遇。而我們仍可能更加關注基礎設施和雲端平台，以及科技巨企（hyperscalers）。但隨著時間過去，我們可能在兩到三年時間更加重視軟件、終端應用程式和用戶。因此對於科技行業而言，這仍然是充滿機遇的時期，我們非常期待2025年的到來。
1CNBC Squawk Box，2024年11月20日；Meta在生成式AI收入變現的競賽中獨佔鰲頭（Meta is leading the race to monetize generative AI）：https://www.cnbc.com/video/2024/11/20/meta-leads-race-to-monetize-generative-ai-morgan-stanley-analyst.html
22024年10月2日Accenture新聞中心：Accenture與NVIDIA攜手引領企業進入人工智能時代（Accenture and NVIDIA Lead Enterprises into Era of AI）：https://newsroom.accenture.com/news/2024/accenture-and-nvidia-lead-enterprises-into-era-of-ai
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- 投資者不應只根據此文件而作出投資決定，並應細閱有關基金銷售文件，了解風險因素資料。
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焦點分析：
- 生成式人工智能的快速發展將顛覆大多數行業，並創造大量投資機遇，目前已有大量資本支出用於生成式人工智能的開發及基礎設施的擴建。
- 資本支出加上科技股的估值居高不下，使得一眾上市公司必須展示其人工智能投資的回報來維持投資者的信心。
- 要在生成式人工智能浪潮中獲利的關鍵，在於識別出具可持續競爭優勢和務實利潤預測的公司，同時確保在增長潛力與合理估值之間取得適當的平衡。