財股魔鏡 - 周亨 2023年2月15日
周亨 - AI狂潮須謹慎｜財股魔鏡
Previous Next 上周，我們簡單介紹了少數晶片科技巨頭如何以研發各種高端AI晶片而受惠。近期各國大舉投資複雜的AI計算基礎設施，以增進企業核心競爭力。本周，我們看看一些類似而擁有演算數據集，或正在收購數據集和圖像庫，推動機器學習的科企。
近日，聊天機器人ChatGPT和Bard成為全城熱話，它們之所以能理解和運用人類語言，很大程度是依賴在網站上索取文章、圖像，以及其他平台用戶的數據。而可令搜索引擎如Google、Microsoft、百度等能在AI競賽中脫穎而出的重要因素是它們擁有高效和自動化的系統來收集、存儲和整合大量免費的訊息。
以AI數據來分析業務其實不是新鮮事。IBM Watson、Deep Blue和Google的DeepMind等，早前曾打敗國際圍棋冠軍、進行商業分析，甚至利用數據來導航自動駕駛。然而，各個AI部門對科企的利潤貢獻仍十分小，而且不斷訓練模型支出非常高，所以導致不少AI業務未能長久維持。如在去年，IBM出售旗下AI Watson Health業務，而獲福特（Ford）和大眾汽車（VW）支持的Argo AI，也解散其AI業務，並為此撇帳了27億美元。據報道，瑞穗（Mizuho）和軟銀集團（SoftBank）也關閉了其AI信用評分和貸款平台。
另一個經常爭論的問題是數據集的大小、多樣性和相關性是否使人工智能引擎比其他引擎表現得更出色。利用海量的相關數據訓練AI模型非常昂貴。如Open AI已經將其重心從非盈利轉向盈利性，為節約其資金和計算成本，它們不得不再度與Microsoft 擴大合作關係。生成AI的商業模式仍處於起步階段，但能否控制關鍵數據集和專有模型是區分兩者的重點。
版權也是另一個主要爭議點，由於潛在的版權侵略訴訟風險，AI開發者正面臨著數據的潛在法律合規費用和不確定性。所以科技巨頭擁有龐大的資源和獲取數據的能力，比較容易在AI發展中取得有利的位置。
總而言之，就像早前元宇宙熱潮一樣，投資者需先仔細研究個別AI股公司的商業模式、財政實力，以及它們在AI核心科技上的差異，而不是被時下的AI狂熱影響至一窩蜂入市。
博譽顧問集團資深顧問
周亨
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