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不容錯過的人工智能投資入門指南
發布 2020年2月19日 13:25
更新 2020年2月19日 13:36
© Reuters.
人工智能的崛起有望成為人類史上最重要一頁。今時今日，機器分析數據、尋找規律和提高工作效率的能力勝過從前，頂尖科技公司紛紛努力追求新突破，超越以往成果。
企業在巨大利益驅使下建立和維持所屬領域的龍頭地位，主要業者背後的投資者長遠可能獲得豐厚回報。在投資於有潛力跑出的個別人工智能企業前，我們不妨釐清一些行業概念和趨勢，更深入認識人工智能的龐大潛力，藉此找出和了解相關投資機會。
何謂人工智能？ 人工智能指透過演算法引導機器以智能或類似人類的方式解決問題，在人工智能的大分類下包括了各類專業範疇。
- 機器學習 機器學習是人工智能的分支，其專注於能夠發現規律和「學習」的電腦演算法。隨著輸入的數據增加，機器會不斷進化。「人工智能」一詞含義較廣，可以泛指在多個情況下提供智能運算結果的系統，相反，「機器學習」則是指利用經驗推斷和適應環境的系統。
- 神經網路 神經網路是模仿人腦建立的演算法，由大量密集互連的處理節點組成。有關網絡最初並無制定具體運作規則，而是通過觀察規律來推斷出規則和關連。
- 深度學習 深度學習是機器學習的分支，其利用神經網絡以多種不同角度分析數據、發現規律，並結合規律以訂立分類規則。舉例而言，在沒有提供額外指引的情況下，深度學習的人工智能系統也能從照片中分辨出人物和環境，或認出人物的面容。
相比之下，根據國際貨幣基金組織（International Monetary Fund）的資料，2018年全球最大經濟體的美國全年國內生產總值約為20.5萬億美元，而該年中國的國內生產總值約為13.4萬億美元。
當然，羅兵咸永道的預測考慮了人工智能的最深遠影響，因此投資者最好也看看其他較針對性的預測。MarketsandMarkets的報告預期，在2018年至2025年期間，與機器學習、自然語言處理、情境感知網絡和機器視覺等人工智能技術直接有關的硬件、軟件和服務銷售將由214.6億美元上升至1,906.1億美元，複合年增長率為36.6%。
透過估計數字，我們可以大致看出整體人工智能市場或其分支的未來發展情況，只是相比起個別預測數字，更重要的是多項估計都指向了一點，那就是人工智能領域具有可觀增長潛力。 人工智能革命進行得如火如荼，而且步伐可能繼續加快，影響力與日俱增。頂尖技術企業如能建立地位和維持成功不墜，將能迎來不俗回報。
為何機器學習值得重視？ 以前的電腦需要預先輸入和訂立指示才能運作，而機器則依賴各種指示和演算法運行，由用戶向裝置或應用程式輸入代碼後，再嚴格根據程式碼執行功能。目前大部分電腦系統仍然採用上述方式操作，不過，一些電腦已經轉用了機器學習技術。
在廣受好評的人工智能著作大演算（The Master Algorithm）一書中，機器學習專家Pedro Domingos舉出傳統運算和機器學習的分別，他寫道：
電腦沒有創新能力，它們只會完成您交託的任務。如果您要電腦發揮創意，那就是機器學習的領域。機器學習的演算法就像會針對客戶需要而製作不同度身訂造產品的工匠大師，兩者差別是工匠大師將石頭變成石材製品，或將黃金變成珠寶，而機器學習則將數據變成演算法。機器獲得的數據越多，演算法便會越複雜。
機器學習離不開收集數據，並將其融入演算法，以尋找規律和作出推斷，促進新演算法進化。 能夠利用新數據自我改進的機器或演算法具備持續進化潛力，可以迅速提高效率，所以，在人工智能方面先拔頭籌的企業將可能在短時間內建立優勢，使競爭對手難望項背。
現時用途預示未來潛力 社交媒體的動態帖子和搜尋引擎的查詢結果往往取決於我們過去的搜尋查詢記錄和網絡活動，換言之，我們的消費體驗早就受到人工智能演算法所影響。當我們與各種系統互動時，機器正在了解我們的一切，包括我們的朋友和想要瀏覽的東西等。我們的用戶體驗質素視乎演算法能否有效辨別出有關我們的數據，並作出相應行動。
值得留意的人工智能主要趨勢 除了搜尋引擎和社交媒體平台外，人工智能技術進步亦可能對醫療保健行業產生重大影響。例如，未來的演算法或許會大幅縮短分析患者病歷的所需時間，甚至提供預測診斷服務。
人工智能可以在最具價值的數據中發掘規律，從而顯著提升我們的生活水平。頂尖的人工智能技術企業若能把握機會，股價將會急劇增長。投資者留意人工智能的主要趨勢，有助他們預測市場方向和選中贏家股。由此可見，他們應該密切注視下文詳述的科技發展走勢，並且認識各間領軍企業。
公私合作，領導人工智能發展 眼見人工智能潛力無限，各國政府均銳意建立優勢，力壓地緣政治競爭對手。先進的人工智能技術對企業和政府的數碼保安均相當重要，故此科技龍頭與政府機構正加強合作，官方亦更嚴格保護技術資產和數據。
從中美貿易戰中，我們看到新一輪科技競賽的緊張局勢，兩國紛爭的根本原因在於雙方搶佔人工智能和5G互聯網等重要領域的領導地位。全球爭奪人工智能霸主之位可能會鞏固政府和行內領先企業之間的關係，公私合作將會對物聯網和數碼保安等人工智能領域的發展產生重大影響。
數據激增推動人工智能技術進步 具價值的數據是建立和改良人工智能系統的關鍵。您可以將數據想像為組成系統的材料，而人工智能就是您嘗試建造的機器。縱使並非所有材料都合用，也可能大部分數據都是多餘的，但擁有較多優質材料，將有助顯著提高機器質素。
研究機構國際數據資訊（IDC）估計，在2017年至2025年期間，全球整體電子數據總規模將增加十倍。 隨著世界各地流動運算技術日益普及、網上的高解像影片增加，以及機器對機器溝通越發常見，人工智能系統將能利用大量新數據改善演算法。
機器視覺發展推動重大技術突破 人工智能機器視覺技術是人臉識別、自動駕駛汽車和製造業機械人等多項重要技術的核心。未來十年所產生的新數據將以影片和圖像為主，應有利上述領域發展。
受惠於技術進步和成本下降，優質相機和其他形式的視覺感應器技術變得更為常見。使用更好的硬件收集和處理視覺數據後，將能發展出更強大的演算法和更有效分析現實世界，以便機器採取更先進的行動方式。
評估人工智能股的重要指標 投資者從定性角度認識人工智能、其潛在發展和市場機遇，固然有助物色優質投資。然而，在買入價格過高的情況下，即使是頂尖企業也會變成錯誤投資決定，可見量化分析亦同樣重要，而了解下列的表現和估值指標，將能助您選中高回報潛力的人工智能股。
盈利增長 投資者買入股票時，其實也在買入企業的業務和資產，這意味著公司產生的溢利將會是影響投資表現的最重要因素之一。要比較兩個報告期之間的溢利差距，我們可以先計算盈利增長，方法是將兩個期間的盈利增長除以首個期間的期初盈利。
有時候，投資人工智能等大型項目會導致公司盈利增長放慢，甚至跌至負數。投資者一般希望見到企業盈利向上發展，企業的盈利增長越高，便會越快產生足夠溢利抵銷和超越買入股票的成本，出色的人工智能項目最終應會成為重要的盈利增長催化劑。
銷售增長 銷售增長的計算方法是將兩個相應期間的銷售增長除以首個期間的期初銷售額。舉例來說，假設某間公司在2018年和2019年的收益分別為10億美元和15億美元，將15億美元減去10億美元後，得出的銷售增長應為5億美元，再將5億美元除以10億美元，便會計算出銷售增長率為0.5倍或50%。
企業未必會獨立公佈人工智能項目的具體銷售數字，在大部分情況下，人工智能項目的收益會與多個業務分部合併計算。然而，人工智能企業的投資者最好還是持續留意銷售走勢。
假若企業願意獨立公佈人工智能分部的具體業績，投資者在評估整體銷售趨勢時亦須對此多加注意。相反，要是企業並無獨立公佈具體銷售數據，那麼整體收益走勢也應能充分反映企業產品的需求。
市盈率 市盈率是分析股票估值的最有效和常用工具，其計算方法是將企業股價除以過去12個月的盈利。 投資者可將市盈率視為按照目前盈利水平，企業需要花費多少年才能產生足夠溢利追上買入股票時的價格。
企業的市盈率可與同一行業其他公司的市盈率、行業的平均市盈率或整體市場的市盈率作比較。市盈率偏低可能代表股票估值偏低，但股票的盈利增長率亦能影響股票需要多長時間追上和超越買入價，投資者應同時考慮兩個比率。
市盈率與增長比率 發展較快的企業通常擁有較高市盈率，原因是當投資者預期公司溢利將持續快速增長時，他們會願意以較高價格買入股票。市盈率與增長比率是企業市盈率倍數和盈利增長率之間關係的指標，計算方法是將市盈率除以過去12個月盈利增長（或預期增長）的百分比。
市盈率與增長比率低於一倍時，意味著企業股價並未完全反映收益增長率，市場可能對股票估值過低。只是，投資者也必須留意，盈利表現可升可跌，進行人工智能投資或許會導致企業短期盈利減少，以換取長遠的潛在溢利增長。
市銷率 部分人工智能股無法一直維持盈利，或其溢利極低，使得投資者不能將市盈率視為可靠的估值工具。在這些情況下，以企業產生的收益衡量估值亦是可行辦法。
市銷率的計算方法是將企業的股價除以年內每股銷售，或是將企業的市值除以年內總銷售。
人工智能發展的龍頭企業 根據羅兵咸永道的預測，在2030年，人工智能效應產生的全球經濟價值將達到15.7萬億美元，可見相關技術發展將有利眾多企業。與互聯網一樣，人工智能的影響力無遠弗屆，幾乎所有行業都會牽涉在內，不過只有一小撮企業會是最大得益者。
推動人工智能技術進步需要不少資金和資源，而發展先進的深度學習系統亦依賴大量新數據。結果是，能夠憑藉現有業務促進人工智能進化，而且具有雄厚財務實力的科技巨企往往於這場革命性科技浪潮中走到最前。
Alphabet 投資Alphabet（NASDAQ:GOOG）（NASDAQ:GOOGL）的最有力理據之一，是其在人工智能行業擁有領導地位。公司不單設有專注於人工智能研究和應用的DeepMind實驗室，更坐擁多項其他業務和資產，足以穩佔長期霸主寶座。此外，Alphabet旗下的Google分部一直主宰搜尋引擎行業，而且是眾多互聯網查詢和通訊服務的核心，可以為公司帶來不計其數的寶貴數據。
新數據是機器智能發展不可或缺的部分。為了改善演算法，企業必須大規模收集數據，而YouTube、Gmail和Google Drive套件等平台將為公司的機器學習演算法帶來大量數據。
Alphabet擁有充足資金、數據資源和人工智能優勢，有利其成為自動駕駛汽車技術先驅。目前，這間科技巨擘的附屬公司Waymo是美國唯一一間企業由受僱測試員或員工以外人士測試第四級（Level 4）自動駕駛汽車。自動駕駛汽車將會產生海量數據，有人估計，以平均駕駛時間計算，一輛自動駕駛汽車的全年數據產生量便超過200萬吉位元組。
亞馬遜（Amazon） 除了經營同名的網上零售交易平台外，亞馬遜（NASDAQ:AMZN）亦是首屈一指的雲端運算服務供應商。 公司利用雲端運算的先發優勢領導市場，應能有助人工智能業務發展。在2018年，亞馬遜的雲端基建市場佔有率超過30%。在市場獨大後，公司旗下的數據中心能獲得不少資料，提供用作發展機器學習演算法的眾多寶貴數據。
除此之外，亞馬遜還在智能喇叭和聲控操作系統方面捷足先登。公司的Echo硬件和Alexa語音助手稱霸多個業務領域，能持續提供大量具價值的數據，而且公司決定為所有雲端客戶提供Alexa系統，也帶來極多新數據資源。與此同時，亞馬遜亦為Alexa設備和AWS數據中心開發自家晶片。由於能夠獲得消費者和企業數據，加上正在投資各項硬件資產開發工作，公司的人工智能業務前景可期。
微軟（Microsoft） Azure平台為微軟（NASDAQ:MSFT）開闢出雲端運算行業的龍頭地位，不單為公司創造人工智能發展優勢，亦使其成為機器學習發展的最大受益者。
以市場佔有率計，Azure平台落後於Amazon Web Services，但微軟仍然在數據中心和雲端運算方面佔優。另外，微軟的企業軟件業務領先同儕，在將Office和其他軟件套件轉型為雲端服務後，公司將會獲得競爭對手望塵莫及的各種數據。因此，人工智能發展應會提高微軟Azure服務的價值。
NVIDIA 儘管雲端運算將在人工智能技術進化路上發揮重要作用，半導體、處理器和其他運算硬件在人工智能和數據中心發展扮演的角色亦不容忽視。 在人工智能應用所需的圖像處理器方面，NVIDIA（NASDAQ:NVDA）獨佔鰲頭，預期亞馬遜和微軟等頂尖雲端服務供應商的處理器使用量將會大幅增長。
現時，NVIDIA已經是自動駕駛汽車領域舉足輕重的企業。此外，公司的晶片亦是現有醫療保健人工智能應用的關鍵。公司更與通用電氣（General Electric）合作，為GE醫療（GE Healthcare）供應各項硬件。
Facebook Facebook（NASDAQ:FB）為超過20億名每月活躍用戶提供服務。考慮到服務覆蓋範圍和用戶參與度，公司需要篩選大量數據，確保每名用戶能夠瀏覽最感興趣的內容。 這間科技企業早就針對用戶口味，利用機器學習演算法度身訂造呈現的內容，從而在社交媒體平台締造愉快體驗。展望未來，公司亦將會更依賴人工智能技術監控平台上的內容。
就像其他以軟件主導，而且管理層雄心壯志要發展機器學習的科技巨企一樣，目前Facebook正在設計自家定制的人工智能晶片，藉此減少依賴第三方晶片製造商和保證硬件規格能符合需要。
IBM (NYSE:IBM) 在傳統的大型主機和服務業務失去動力之際，IBM（NYSE:IBM）正發掘新增長業務以對抗業績萎縮，同時推動未來發展。預期IBM日後將圍繞人工智能技術開展各項增長計劃，而公司以340億美元收購開源軟件服務企業紅帽（RedHat），相信是為了建立混合式雲端服務，並進行業務調整，從而迎戰頂尖的高科技競爭企業。
有別於Google、亞馬遜和Facebook，IBM的資產不會在消費者層面產生數據。然而，公司在企業服務市場業務穩固，並以積極投資策略主宰人工智能領域。舉例來說，IBM旗下的Watson已經在醫療保健行業創造價值，再者，公司亦大舉投資和加強開發認知健康業務和其他人工智能應用。 另一方面，人工智能技術也有助改善公司的保安功能和服務。 企業保安解決方案是未來IBM的核心業務，先進的機器學習演算法將會成為往後抵禦網絡安全威脅的必要一環。
百度 (NASDAQ:BIDU) 百度（NASDAQ:BIDU）是國內最大搜尋引擎的擁有者和經營商，素有「中國版Google」之稱。公司是中國的互聯網和數據行業支柱，故此具備重大優勢開發更先進的人工智能技術。百度與Alphabet、亞馬遜等美國科技巨擘的相似之處，是擁有自家的語音操作系統，並正陸續推出兼容的硬件，包括智能喇叭、智能燈光和其他家居聯網設備系列。
同一時間，百度亦致力發展自動駕駛汽車、機器視覺和機器學習技術，預料將為先進的自動導航功能鋪路。公司已建立好合作夥伴網絡，應能鞏固其行業領導地位。另外，中國政府亦大力支持公司開發人工智能技術。
阿里巴巴 阿里巴巴（SEHK:9988）擁有並經營網上銷售平台天貓和淘寶，公司毫無疑問就是中國的電商龍頭。另一邊廂，公司亦經營國內領先的雲端服務平台，與亞馬遜有相似之處。值得留意的是，阿里巴巴與亞馬遜的雲端運算平台同樣在整體業務中佔比極小，而兩間公司均可取得龐大的電商和雲端運算業務所產生的寶貴數據。
阿里巴巴的網上零售平台採用機器學習演算法分析用戶行為，以調整產品推薦和搜尋結果，在多項重要的人工智能應用上進展良好。在史丹福大學的閱讀理解測試中，公司的閱讀演算法更擊敗一般人的成績。 阿里巴巴最近推出的智能喇叭初步反應不俗，可能會對公司的電商和數據業務產生莫大裨益，而且公司正鑽研智能汽車和智能城市技術，進而豐富人工智能平台。
騰訊控股 騰訊控股（SEHK:700）主導中國社交媒體市場，公司熟悉的互動娛樂業務可能在機器學習方面發展出冷門應用，有望成為人工智能行業大贏家。作為中國最熱門的社交媒體平台，騰訊的微信通訊平台每月活躍用戶接近10億名。微信的主要功能是通訊服務，不過該款應用程式已進化成多合一的社交、新聞、互聯網購物和網上游戲門戶平台。
英雄聯盟、王者榮耀和要塞英雄等遊戲系列大受歡迎，造就騰訊躍升全球最大的電子遊戲發行商。縱然表面上毫不相關，但遊戲業務能產生大量寶貴數據，而遊戲軟件企業累積的人工智能系統經驗也能夠在其他應用上發揮作用。
現時，騰訊正努力擴大雲端服務影響力，並推出人工智能功能支持業務迅速增長。由此看來，公司的多元化產品組合應能為人工智能項目帶來寶貴數據，有助這間中國多媒體巨擘利用機器學習技術發展社交媒體廣告、雲端服務和其他收益渠道。
人工智能革命才剛起步 隨著人工智能技術不斷進化，各行各業的應用數目和影響勢必增加。鑑於我們對人工智能領域所知不多，而且當中涉及不少變數，我們難以推斷市場的實際發展。話雖如此，有關技術已經開始創造價值及推動創新，並且展現出有待發掘的潛力。
對於有意投資科技企業的人士來說，機器學習演算法的持續進化和應用可能會是強力的增長催化劑，並有望成為本世紀最重要的科技浪潮。
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Alphabet (NASDAQ:GOOGL) 行政董事 Suzanne Frey 是 The Motley Fool 董事會成員。
亞馬遜附屬公司 Whole Foods Market 行政總裁 John Mackey 是 The Motley Fool 董事會成員。
Facebook 前市場發展部董事及行政總裁 Mark Zuckerberg 胞姊， Randi Zuckerberg 是 The Motley Fool 董事會成員。
微軟附屬公司領英員工 Teresa Kersten 是 The Motley Fool 董事會成員。
The Motley Fool Hong Kong Limited(www.fool.hk) 2020
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