AI ,Business Model 和應用的爭論
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上回討論,談到AI、晶片、算力,它們之間的關係。(參考:AI ,對於算力的崇拜)
最近幾個月美股下跌,最流行的標題是「AI 泡沫爆破」、「科技股玩完」等聲音,應該冷靜一下。
想起過去工作中的經驗
在過去有一些IT系統基建類Project,例如:Centralized Database、API / Message Layer 等,通常涉及比較大initial cost,而面對不少阻力來自Business部門,這些Project改動涉及不少財力、人力、風險,但他們最關注是即時推出新product和新function,系統基建類Project未必即時解決他們所關注的,但是長遠可以令新product和新function開發更有效率和更低成本,即是一個預先付一個較高成本未來可賺回來。若果延遲甚至不做這種Project,短期是可以,但長期會令到落後於市場,而最終失去競爭力。
當日我們IT部門面對的,可能就是類似今天IT企業面對來自投資市場的質疑,AI基建的前期投資是否可以帶來長遠回報?
看交通運輸基建
看看鐵路的例子,興建一條鐵路線涉及大額的投資,原本一個未曾發展的地區是沒有價值,而且跟本不會有人有興趣去乘坐鐵路線,不過鐵路提供運輸的便利,沿途興建住宅和商業大廈等,自然產生生活和商業活動的結構性改變,樓價和租金就會上升。鐵路可以帶來的價值不只是乘車收費,而是整個地區的生態改變而整個地區價值提升。
地區換上「電腦系統」,鐵路換上「AI人工智慧」,運輸就是「利用數據透過AI訓練轉化為應用」,情況就是相類似。前期投資是必須,而且AI基建有一個不同之處是一日建成,之後基建還會不斷提升,因為AI Model會發展而增加複雜性,AI訓練用數據量增加,AI可支持的應用和功能增加。這是有利有弊,成本會上升,同時應用和功能都會增加。
回顧大約2000年互聯網漸漸成為主流,大約2010年智能手機和流動互聯互聯網漸漸成為主流,當處於這些結構性改變的初期,其實大部分人不能清楚了解未來的應用是什麼,因為人對於科技未來的認知是有限。
只要鐵路建成,運輸的應用有一天就會出現,可能是載人,或者載貨物,物流等。
公司類型和應用
看上圖三種公司的分類,OpenAI和Palantir是第一類公司,它們是專門提供AI人工智慧解決方案,業績裡全是AI的產品和服務,特别清楚容易去量度因為AI而來的收入。
至於企業如Microsoft和Apple不同,本身已經有自己一貫的產品,AI令到產品優化和強化,但是不容易完全分隔開一個exact準確的數字來自AI的收入是多少。
- 因為沒有AI,Apple在賣iPhone;有AI,可能iPhone賣多些,不容易有一個數字顯示多少人因為AI或者不是因為AI買iPhone。
- 即使沒有AI,Microsoft的Azure雲端一直在增長,不過相信AI會令到加大Azure的需求。
只能夠大概見到長遠销售趨勢正面發展。
以上節錄自我的書《AI 投資時代.真的值得參與嗎?》(参考:主題和内容 | 發售資料)
Killer App = 炒人?
什麽是Killer App殺手級應用?由於大部人都用手機和電腦,以個人用家身份出發,容易以手機App應用程式的思維作為單一獨立AI應用的角度。上面已經說明不少企業其實在把AI加入到原本的現存產品,不一定等於研發一件全新的只負責AI功能的產品。
現在見到如Microsoft Office加入Copilot,應用程式其實都依舊是Office,Copilot加大處理文件時的效率,不等於企業用AI完全去取代人,而是人加上AI的協作工作模式,提高效率已經為企業帶來很大的價值。例如:一個員工用Copilot加大25%工作效率,1個員工可以做到1.25個員工的工作產出;如果企業原本有100個員工,就可以炒20人,讓留下的80人去完成原來100人做的工作。
如果用以上角度,Office Copilot的價值其實遠遠超過一個文書處理的功能。
回顧智能手機/流動互聯網
参考Morgan Stanley的研究,在流動互聯網的發展過程中, 大約可分為三個階段,並以相關的科技板塊對比指數表現
- 半導體:首先晶片被研發及生產,代表是 Qualcomm、Arm。
- 基礎建設/装置:生產硬件並將晶片安装入其中,代表是 Apple、 Samsung。
- 軟件/服務:在硬件上開發軟件並執行,提供服務給顧客,代表是 Google、Meta、Amazon。
應用主要來自第3階段,
把這三個階段套用在 AI科技發展趨勢中
階段一 (半導體)
首先見到的是半導體的發展,晶片作為科技技術的底層,其發展需要先 於基礎建設/装置及軟件/服務。半導體行業經過多年發展,產業已經 高度整合,半導體產業的各部份已經有明顯贏家跑出而成為龍頭。由於普遍需要高資本不斷投入,只有龍頭可以有足够收入支持高資本投入, 這形成一種優勢,令到競爭者的入場門檻極高,龍頭的地位越加堅固。
Nvidia在 AI 用途的 GPU 晶片的銷量開始極速上升,是第一階段的代表。
階段二 (基礎建設/装置)
Ai的各種技術,背後都需要大規模的基礎建設支持,包括 : 雲端服務、自建數據中心、伺服器、超級電 腦。
Amazon和Microsoft提供的雲端服務,是第二階段的代表。
階段三 (軟件/服務)
在第三階段的軟件 / 服務是發展較遲,但製造出來的盈利最多,當中涉 及不同行業的應用場景,包括很多不同的企業,和半導體行業的比較集 中是不同情況。半導體龍頭公司的數目是少數,去瓜分底層技術得來的 盈利,之後的章節會有更多關於半導體的討論。
Microsoft、Google和 Meta 已經開始很積極地發展軟件應用,是第三階段的代表。
以上節錄自我的書《憑科技.贏自由》(参考:主題和内容 | 發售資料)
(參考:The Current State of AI Markets)
思考
現在見到科技巨企投入大量金錢購買晶片去搭建AI基建,但見到相關的收入和盈利不成比例,這是事實,亦是我們作為投資者需要面對的風險。
如果參考上面智能手機/流動互聯網的發展進程,又相信類似會發生在AI的科技發展中,我們已經見到第一階段的半導體跑出,Nvidia成為代表,產業鏈不可缺少還有TSM和ASML(大包圍就是費城半導體指數ETF如 SOXX、SMH)。第二階段應該是數據中心/雲端服務,看到業績中Amazon AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP)都在快速增長。等待第三階段的軟件/服務來臨。
上回說明,AI Model的Parameter參數代表的複雜程度,參數以每兩年大約10倍的恐怖速度增長,反映AI的智慧程度,所掌握的智慧越多,解決問題的能力越高,過去不可能解決的問題就變得可能。另一方面,科技有deflation的特性,今天的AI訓練成本昂貴,成本(unit cost) 是隨時間下降。AI能力上升,訓練成本下降,然後就找到一個平衡點,應用就會陸續出現。(參考:AI ,對於算力的崇拜)
《憑科技.贏自由》
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參考文章
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咁係因為你悲觀,AI 有無清楚的 BUSINESS MODEL?
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