人工智慧是數位科技成長最快速的領域之一，正在改變我們的生活、以及我們的投資組合。機器人正接管世界，但不是經由一支改造人大軍，而是經由智慧技術在各領域溫和、微妙地滲透。
亞馬遜、微軟和Google等公司推出的最新裝置，已經讓我們可以藉由語音控制做各種事情，例如開燈、查看天氣預報、翻閱自己的日記、聽音樂、燒開水和叫計程車。數位公司將機器學習系統視為未來成長重要源頭，在這些公司的投資支持下，人工智慧（由電腦去做一些通常需要人類智慧的事）的成就將很快能大幅成長。
人工智慧市場已經相當大，而未來估計還會大幅擴張：該市場2015年規模為20億美元，到2025年估計將膨脹至1,270億美元。[1]目前居領先地位的是美國和中國，大部分投資來自這兩個國家的高科技、電訊和金融服務業者。
人工智慧市場2015年規模為20億美元，到2025年估計將膨脹至1,270億美元。
各產業的促成者
對全球經濟來說，這可能意味著數以兆美元計的額外成長，既源自生產力成長，也源自於人們消費在更新穎、更優質的商品和服務上的成長。
人工智慧革命不會局限於單一產業。它是一種普遍的促成科技（enabling technology），將影響許多不同的產業，大大改善一些公司的機遇，但同時也將導致另一些公司衰亡。在許多情況下，商業上成功與失敗的差別，可能就在於業者能多有效和快速地應用人工智慧技術。
就多數事業而言，有效應用人工智慧在於有能力分析數據，而且是大量數據。我們每年產生的數據到2025年預計將達到163兆GB（10億位元組），超過2016年的10倍。[2]
藉由機器學習，演算法可以利用歷史數據辨明形態，預測未來可能發生的事。下一步則是深度學習，也就是電腦從自身的錯誤中吸取教訓，利用新取得的資訊碎片改善預測。電腦因此正變得愈來愈擅長辨識影像和語音，自然語言處理（像人類那樣理解口語和書面語，並視脈絡作出回應）的能力也愈來愈強。
人工智慧已經在產業中有廣泛的應用，例如醫療、零售和金融業。醫療方面，它正提升醫學診斷的能力，替個人化醫療鋪路。運輸方面，它是自動駕駛汽車背後的關鍵技術。它也正改變金融產業：機器人顧問服務（robo-advice）使銀行和投資顧問面臨生存威脅。零售商若忽略人工智慧技術，也將自陷險境。機器學習可以改善物流作業，也能造就更高程度的客製化產品。
如果企業確實不能忽視人工智慧，那麼專門開發相關技術的公司將有巨大商機，營收和淨利可能大幅成長。這當中因此有投資機會，而這也是人工智慧為什麼是我們數位科技策略的關鍵投資主題之一。
更小更聰明的晶片
投資人投資人工智慧有兩種直接管道：硬體和軟體。
硬體方面，半導體領域有許多投資標的。深度學習通常需要強勁的數據處理能力。這意味著市場對圖形處理器（GPU）有巨大的需求；這種處理器能支援平行處理，因此使電腦有能力分析和利用巨量數據。
舉個例子，無人駕駛汽車必須學習很多東西：不但必須認識周遭環境，還要懂得對各種不同情況作出適當的反應。為了更好地滿足這種需求，特斯拉（Tesla）最近利用新的GPU，提升其自動駕駛系統的資料處理能力40倍。廠商對進一步的技術發展很可能會有濃厚的興趣。
因為多數GPU晶片是委外生產的（GPU公司主要致力於晶片設計而非製造），晶圓代工和半導體委外封裝測試（OSAT）產業應將因此享有更好的成長前景。
人工智慧機器越是精密，需要的記憶體越多。舉個例子，短短一秒鐘的自動駕駛便可能產生多達1GB的數據。這些數據都必須以某種方式儲存在某處。這將支持市場對記憶體晶片以及雲端儲存方案的需求。
根據我們與半導體產業關鍵業者的交流，整體而言，我們估計到2020年時，人工智慧可能佔半導體總需求25%左右，高於現在的10-15%。
超高效能的軟體
人工智慧驅使軟體的轉變，可說是進行得更快。我們認為數位軟體公司將是人工智慧年代的最大受惠者，因為它們可以從軟體訂用和新產品中賺得經常性收入。這與半導體公司不同，後者主要是受惠於一次性的購買週期。
臉書、百度、Salesforce.com和Medidata等公司在它們各自領域掌握巨量的消費者或企業數據，且有能力基於人工智慧為顧客提供增值服務。
分析數據的人工智慧軟體可以做的事情範圍幾乎是無限的，而且許多公司已經感受到好處了。例如網飛（Netflix）便估計，藉由提供客製化的搜尋結果和產品推薦，而留下客戶的訂閱營收一年超過10億美元。亞馬遜藉由利用自動化機器人，得以降低倉庫營運成本至少五分之一。
「我們必須積極投入機器人革命，才能保持領先。」
其他的潛在應用包括利用大數據技術預測哪些保戶最可能提出大額索賠，將申請貸款的信用評估數位化，以及迅速查閱數小時的監視錄影片段，數秒鐘內找出嫌犯。
說到底，企業在數位世界成功的關鍵將是利用數據創造商機的能力。對投資人來說，把握人工智慧機會最直接的方法之一，是找出提供最佳硬體與軟體的科技專家。我們必須積極投入機器人革命，才能保持領先。
[1] 美銀美林，2016年8月
[2] IDC. Data Age 2025, April 2017
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