- AI投資速成班 尖牙股崛起 全靠它了！
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在Nvidia努力投入人工智慧(ＡＩ)研發多年後，二○一六年五月對外宣布ＡＩ離人類不再遙遠，透過繪圖晶片的高倍速運算，植入機器學習模式，已成功跨入ＡＩ領域。自此Nvidia股價一路飆漲七倍多、創下二九二．七六美元的歷史新高，ＡＩ投資就此成為金融市場的最愛。從華爾街投資機構的角度來看，通常市場給予硬體製造類股的本益比僅十∼十二倍，若是軟體股的本益比通常是二五倍起跳。隨著ＡＩ普及化，軟體業者都已投入ＡＩ相關技術的研發，若能研發廣受歡迎的ＡＩ軟體，市場給予百倍本益比在所不惜，還有機會被其他大廠併購，鼓勵很多新創公司跨入ＡＩ領域。
當前企業不論是科技還是傳統產業，都少不了在ＡＩ、雲端運算方面的支出，企業大量投入研發經費後，ＡＩ逐漸落實在我們的日常生活，擬人化程度也越來越高。我們常講今年可算是５Ｇ元年，５Ｇ讓我們的生活擁有更大的頻寬，允許很多資料數據在同一時間內大量無線傳輸，資料傳輸到雲端進行ＡＩ演算和分析，再用物聯網(IoT)連結傳回到各工作站與用戶的終端裝置。未來ＡＩ將伴隨著５Ｇ的發展而更普及化，當ＡＩ越來越深入人類生活後，終端市場對ＡＩ的需求將會越來越大。
全球ＡＩ市場的規模以每年四三％的年複合成長率成長，一八年市場規模約○．二六兆美元，二○二○年會成長到○．五二兆美元，二○二五年的市場規模將成長到三．○六兆美元。在人類已知的生活環境中，ＡＩ已經在各個領域扮演重要的角色，ＡＩ最早被運用在雲端運算的分析、辨識和推演，雲端運算的客戶透過ＡＩ的分析可推測用戶的需求，作為未來產品行銷的模式。
亞馬遜的雲端＋ＡＩ＋物聯網
從電子商務起家的亞馬遜，十年前最早推出雲端運算資料庫出租給企業客戶。亞馬遜公司內部也有ＡＩ系統縮短倉儲運作提高產品處理時間並縮短處理程序，迅速將資料傳輸給送貨機器人，縮短產品進貨和出貨的時間，加速電子商務的運作時間。以亞馬遜的倉儲運作系統為例，當中央系統經過資料庫運算後下達指令給送貨機器人，機器人收到指令後會尋找距離最近的產品去拿取，並送到指定的地點等待出貨。這個架構中，中央系統資料庫內有複雜的ＡＩ運算和資料系統處理，送貨機器人就是內部工作站，在這個系統中資料的傳輸透過IoT連結。亞馬遜的倉儲運作就是典型的雲端＋ＡＩ＋物聯網。
亞馬遜在一四年十一月推出Alexa數位語音助理，這款產品透過語音平台讓人類與機器對話和搜尋相關資料，背後就是有龐大的資料庫和ＡＩ運算。這幾年占亞馬遜獲利近六成的雲端運算導入許多ＡＩ技術提供更好的運算結果給客戶。亞馬遜是全球零售業中最早導入ＡＩ運算和雲端架構，利用先進的技術讓亞馬遜的電子商務規模越做越大。曾經是美國最大零售商的Wal-Mart，因為早年的零售業做得太成功，未能及時意識到電子商務發展速度，幾年前當Wal-Mart高層意識到電子商務時代來臨後才大幅增加在電子商務的投資，卻已經趕不上亞馬遜的速度。市場給予Wal-Mart的本益比不到二○倍，給予亞馬遜的本益比卻高達一○八倍，這就是有ＡＩ和沒有ＡＩ的差別。同樣很晚才意識到電子商務威力的百年百貨老店Sear，已在去年十月不敵電子商務的競爭而宣布破產，令人感到產業潮流演變的無情和不勝唏噓。亞馬遜在一七年六月透過併購全食超市方式跨入實體零售體系，從無實體營運進入實體零售據點，徹底翻轉全球零售業的生態。
在亞馬遜租雲端運算營運的影音串流網飛(Netflix)，利用用戶的大數據分析推測用戶偏好的劇情和演員，然後再推出用戶心中的原生劇果然廣受用戶歡迎。目前Netflix的全球用戶數量超過一億戶，該公司的電影在全球各地已推出近三○種語言，一年的電影製作費用超過六○億美元，在全球各地都有死忠用戶。Netflix頻道的推出，不但把百事達(BlockBuster)掃進歷史，還持續威脅ＨＢＯ、迪士尼和好萊塢的電影製片商。雖然Netflix去年全年的ＥＰＳ賺不到兩美元，去年股價最高創下四二三．二美元，經過去年下半年回檔後，今年高盛證券看好Netflix股價可望再起，目標價給予四○○美元。Netflix是FAANG的指標科技股之一，屬於網路股也是節目內容供應商，更是電影製作公司，透過大數據流量的分析推測用戶偏好則又屬於科技股。
網飛崛起威脅好萊塢生態
全球指標性科技股都已大量投入在ＡＩ領域的投資，有些透過ＡＩ的幫助落實在產品內容，Nvidia、亞馬遜、微軟、Google和臉書先前股價的漲勢都有ＡＩ的加持才能推升股價去年的創新高行情。這些指標性企業的ＡＩ技術越來越純熟，也是未來公司獲利成長的依據。英特爾也投入ＡＩ領域十億美元，實際的效能還沒有發酵在股價上。今年的ＣＥＳ展中，英特爾和阿里巴巴達成策略合作共同開發ＡＩ的３Ｄ運動員跟縱技術─3D Athlete Tracking，讓運動員更了解本身的訓練成效。英特爾要和臉書共同開發人工智慧晶片。英特爾的ＡＩ效能或許有可能在今年發酵，如能達到市場預期可望讓英特爾今年的股價表現有看頭。
