人工智能（AI）作為一門前沿的技術領域，正在以驚人的速度改變我們的生活和工作方式。這也是我們I.D.E.A策略長期以來的堅守，就是布局那些具有長期增長前景的行業(yè)，然后長期持有。星展理財認為，人工智能的發(fā)展固然迅速，但也要理智看待。

　　人工智能開發(fā)的最新進展似乎使人工智能超越了迄今為止都占據(jù)主導地位的特定任務模型。例如，使用經(jīng)過廣泛的非結構化數(shù)據(jù)訓練的基礎模型，生成式人工智能模型可以執(zhí)行超出其直接訓練內(nèi)容的多項任務，甚至似乎表現(xiàn)出自己的創(chuàng)造力——這標志著人工智能進步的巨大飛躍。要衡量這項進步的重大意義，只需看看ChatGPT風靡全球的傳播速度，它在發(fā)布后僅五天時間就達到了100萬用戶的里程碑。與其他生成式人工智能原型一樣，ChatGPT已經(jīng)讓世界對這項技術將會如何重塑人類企業(yè)的無限可能性興奮不已。

　　圖一：生成式人工智能隨時間的關注度

　　資料來源：谷歌趨勢、星展銀行

　　在AI的廣泛應用背后，有四個主要構成部分，我們將其劃分為：

　　✦頂層：軟件和應用程序、統(tǒng)一計算架構；

　　✦支柱：中央處理器、圖形處理器、專用集成電路和FPGA；

　　✦基礎：內(nèi)存、存儲器和云；

　　✦大型科技企業(yè)：通過其跨領域的技術優(yōu)勢，來銜接不同細分領域以共同完成人工智能工作。

　　接下來讓我們一起來了解這些部分，并看看它們?nèi)绾蜗嗷ヅ浜蟻硗瓿葾I的工作。

　　頂層的軟件和應用程序是AI領域中最直接與用戶互動的部分。它們通過使用復雜的算法和模型，使得計算機能夠感知、理解和處理人類的語言、圖像、聲音等信息。假設你正在使用一個語音助手應用程序，比如Siri或Google Assistant。當你提出一個問題時，頂層的軟件和應用程序會將你的語音輸入轉換成文本，并利用AI算法進行語義分析和理解。這些軟件和應用程序就像一個智能的助手，幫助你回答問題、提供信息或執(zhí)行任務。

　　統(tǒng)一計算架構是頂層軟件和應用程序運行的基礎設施。它提供了一個統(tǒng)一的計算環(huán)境，允許不同類型的計算單元和處理器協(xié)同工作。這種架構的目標是提高計算效率和性能，并降低開發(fā)和部署的復雜性。它可以將大量的計算任務分配給不同類型的處理器，比如CPU、GPU、專用集成電路（ASIC）等。這些處理器像一支龐大的軍隊，各司其職，共同合作完成任務。CPU負責處理通用的計算任務，GPU用于高效地進行并行計算，而ASIC則專門為特定的AI計算優(yōu)化。

　　支柱部分包括了CPU、GPU、專用集成電路（ASIC）和可編程邏輯器件（FPGA）等處理器和芯片。它們提供了計算和處理的能力，使得AI算法能夠高效執(zhí)行。而且不同類型的處理器或者芯片有各自擅長的領域。

　　比如，GPU在深度學習訓練中可以加速圖像識別模型的訓練過程，而專用的AI芯片（如谷歌的Tensor Processing Unit）可以在較短的時間內(nèi)完成復雜的圖像處理和推理任務。這些處理器和芯片就像一支強大的圖像識別團隊，幫助我們準確地識別和理解圖像內(nèi)容。

　　基礎部分包括內(nèi)存、存儲器和云等基礎設施，為AI應用提供支持和存儲能力。想象一下，當你使用語音識別應用時，你的語音輸入被轉換成文本后，會被存儲在內(nèi)存中以供后續(xù)處理。同時，云計算提供了彈性和可擴展的計算資源，使得AI應用可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，比如在人臉識別或自然語言處理中。

　　強者恒強。眾所周知，在勢不可擋的技術顛覆和數(shù)字化長期趨勢下，大型科技企業(yè)已成為結構性贏家。他們擁有（a）數(shù)十億美元的現(xiàn)金儲備，（b）觸手可及的科技人才，以及（c）用于訓練人工智能模型的龐大用戶數(shù)據(jù)庫，人工智能革命下的結構性東風會越發(fā)強勁。

　　圖二：大型企業(yè)在人工智能專利上的投入

　　資料來源：Statista、律商聯(lián)訊PatentSight、星展銀行

　　結合以上提及的這幾個部分，星展理財認為這些技術的協(xié)同使用能夠使得AI實現(xiàn)更加復雜和智能的任務，為我們的生活和工作帶來許多潛在的好處。當頂層的軟件和應用程序利用統(tǒng)一計算架構提供的計算能力進行任務處理時，支柱部分的處理器和芯片負責高效的計算和推理，而基礎部分則提供存儲和數(shù)據(jù)支持。這種協(xié)同合作使得AI系統(tǒng)能夠更加準確和高效地完成各種任務。

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