【普徠仕觀點】生成式AI的投資涵義

Rahul Ghosh
全球股票投資組合專家

關鍵觀點
－ 我們相信投資人應該將人工智慧 (AI) 視為長期投資主題，這有很強的說服理由。
－ 我們對這個行業在 2024 年保持正向看法，不僅僅是對人工智慧，還包含更廣泛的科技業。
－ 我們投資的許多全球科技股正在經歷獲利加速成長和營業利潤率擴張。

在我們看來有一些令人信服的理由，投資人應該將人工智慧 (AI) 視為長期投資主題，即使一些熱門的人工智慧股票在短期內可能顯得有些高估。

2023 年：全球科技業非凡的一年

回顧過去在 12 個月前，我們的全球股票經理人對 2023 年全球科技業持樂觀態度。我們對該行業在 2024 年的看法仍保持正向，不僅僅是對人工智慧 (AI)，也包括更廣泛的科技領域。我們分析師涵蓋的許多全球科技股正在經歷獲利加速成長和營業利潤率擴張，這一趨勢似乎將在 2024 年延續。人工智慧已經且可能將持續是週期性的，然而我們認為市場可能低估了其 S 型曲線的軌跡。

AI：投資在未來，而非現在

由於其巨大的並行處理需求，生成式人工智慧需要大量半導體。呈現人工智慧受惠者機會的其中一個最好的方式是在圖 2 中的金字塔形式。在金字塔的底部是最早受惠的公司，包含參與高級半導體和半導體資本支出生態系統的公司，如 NVIDIA、台積電、ASML、Lam Research 等。在這一巨大趨勢中利用生成型人工智慧的最佳方式之一是透過「鐵鎬及鐵鍬 (代表基礎工具)」和基礎設施層的其他部分。

金字塔的第二層由人工智慧基礎設施提供者 (例如亞馬遜、蘋果、阿里巴巴雲等) 和人工智慧推動者 (例如 Accenture 和 Microsoft Azure 等 IT 服務公司) 組成。在金字塔的第三層是基礎性的大型語言模型，例如開放 AI 的 GPT-4 或 Meta 的 LLaMA。最後，在金字塔的頂部是定制的人工智慧應用，目前還不清楚最終的贏家可能是誰。

儘管人工智慧的應用仍處於早期階段，但與之前的 IT 熱潮如個人電腦和智慧型手機相比，它的採用速度似乎非常快，部分歸功於生成型人工智慧和大型語言模型（LLM），這些模型鼓勵許多產業和領域的科技和非科技公司嘗試早期採用，更多是為了潛在大幅提升效率，而非 FOMO(擔心錯過機會)。

全球科技在 2024 年的機會

從全球範圍來看，2024 年科技業的前景似乎非常強勁，生成式人工智慧持續成長，廣泛的半導體市場 (包括個人電腦、智慧型手機等) 也出現了週期性的反彈。當然，對科技的這種有利看法必須與更廣泛的總經風險和擔憂相平衡，例如美國消費者需求可能放緩、中國經濟復甦緩慢，以及中東、烏克蘭和其他地區緊張局勢不斷升級等地緣政治不確定性。

然而，我們認為人工智慧熱潮有足夠的動力在 2024 年持續發展，超過了更廣泛的總體經濟擔憂，其中許多並非新問題，而是在整個 2023 年都存在的。我們在 2024 年仍然看到許多全球科技投資人感興趣的機會領域，包括以下幾點：

- 整體而言，半導體可能會繼續是一個強大的成長來源。半導體的需求可能會保持強勁，由加速的人工智慧需求帶動，正如 AMD 對全球加速器晶片市場的最新評估所顯示，該市場預期到 2027 年將價值 4,000 億美元。該公司將市場成長預期從 2023 年到 2027 年的複合年成長率 (CAGR) 從 50% 提高到 70%。我們還可能看到其他領域走出谷底，例如工業半導體可能在 2024 年下半年觸底。

- 由於對具有彈性和可擴展的 IT 解決方案需求不斷增加，預期雲端計算和企業軟體將持續成長。人工智慧的發展將進一步推動此趨勢，因此我們認為數據中心支出前景可能仍然強勁。特別是公司需要將他們的數據準備好應用在人工智慧，這意味著更多公司會投資於辦公室中端和後端軟體，例如 Workday、SAP 和 ServiceNow。

- 金融科技的領域也可能非常強勁，因此我們持續布局這個領域。自從疫情後經濟再度膨脹以來，電子商務一直在加速發展，而金融科技公司在營運支出方面更加謹慎。

平衡風險與機會

考量到這樣強勁的動態，我們意識到可能形成泡沫的風險，導致熱門人工智慧股票過度高估。作為資產管理者，我們認為我們的工作是負責地在快速變化的人工智慧環境中探索，遵循普徠仕長期建立的由下而上投資框架，且不會為「熱門」的人工智慧股票支付過高價格。

我們必須在機會和潛在風險之間取得平衡，目前我們看到的風險更多是關於更廣泛的總體經濟擔憂，而非科技領域內特定行業的問題。

- 在經濟方面，儘管聯準會似乎正在為美國實現一條不錯的移動路徑，但仍存在經濟放緩的風險，加上目前中國經濟的疲軟，可能會削弱全球對科技產品和服務的需求。

- 在地緣政治方面，雖然最近美中關係有所緩和，但我們必須警惕可能再次升級的可能性，這可能會對需求以及 IT 供應鏈產生潛在影響。

- 最後，監管風險對該行業仍然是一個挑戰。隨著各國政府試圖適應人工智慧的日益普及以及數據更廣泛的可用性，對人工智慧的風險在於增加了政府對數據隱私、反壟斷問題和國家安全擔憂等方面的監管，以及潛在地增加了科技公司的法遵負擔和成本。

總結

我們仍然相信人工智慧的發展遠比許多投資人所認識到的更龐大，可能會帶來比市場預期更多倍的報酬和資本支出。我們計劃負責任地在這個巨大趨勢中探索，同時也密切關注更廣泛的科技領域，我們會尋找可以在人工智慧之外獲得超額報酬的機會。最重要的是，我們將始終遵循我們的框架：尋找銷售關鍵 (或不可或缺) 科技的公司，在長期成長的市場中創新，並具有不斷改善的基本面和合理的估值。

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