如何投资于生成式人工智能的未来

看看生成人工智能领域的主题、公司和基金

How to Invest in the Future of Generative AI

ChatGPT 的推出只是生成人工智能运动的开始：许多其他公司的产品也已经在生成人工智能市场上占有一席之地，包括谷歌的GOOG Bard、百度的BIDU Ernie Bot 和 Salesforce 的CRM Einstein GPT。此外，Microsoft MSFT已与 OpenAI 联手推出 Copilot，将语言模型集成到 Bing 搜索和 365 应用程序中，以简化复杂任务并提高用户生产力和体验。

什么是生成式人工智能？这是人工智能的一个领域，其核心是通过使用在不同输入上训练的多模态大型语言模型，跨多个领域创建新颖而独特的数据集，例如图像、视频、文本和音频。

近年来，由于在扩展大型语言模型方面取得了重大进展，这个市场激增，这使得人工智能有可能在艺术创作、撰写文章、参与对话、文案撰写和设计产品等任务中以人类水平执行任务. 根据PitchBook数据，这一生成式人工智能市场预计到 2023 年将达到 426 亿美元，到 2026 年将超过 981 亿美元。

计算的可负担性，以及语言模型的速度和更大的可访问性，有望改变内容经济、图形设计、编码、自动化、营销和销售等领域的多项业务。这种转变不仅会降低知识创造的成本，还会显着提高劳动生产率和经济价值。

公司竞相将这项技术集成到他们的产品和解决方案中，而且这一趋势没有放缓的迹象。在这里，我们概述了生成人工智能主题以及投资者如何参与这一趋势。

定义生成式 AI 创新主题

我们使用五个主题对积极参与创建与生成 AI 相关的产品和解决方案的上市公司进行分类。

这些主题包括：

• 自动化：该主题以决策系统的开发和工作流程优化为中心。例如，特斯拉TSLA将算法与传感器、摄像头和合成数据相结合，积极追求自动驾驶技术。Salesforce 正在整合这项创新技术，以改进客户关系管理并简化用户工作流程。
• 内容创作：主题围绕独特和创新内容的开发，包括音乐、文本和艺术，旨在改变我们消费和互动的方式。例如，Adobe ADBE正在探索使用该技术通过其 Photoshop 和 Adob​​e Experience Manager 工具创建、编辑和增强数字内容的方法。同样，Roblox RBLX、腾讯TCEHY和 Unity Software U正在合作创建可用于视频游戏、虚拟现实和其他环境的高度逼真的虚拟角色。
• 个性化：涉及此主题的公司旨在个性化用户体验，特别是在内容审核、数字助理和推荐系统领域。这使用户体验更加直观和定制化。Netflix NFLX和 Spotify SPOT 等公司积极涉足这一领域，利用该技术生成个性化产品推荐。同样，Meta META也将内容审核作为该主题的一部分。
• 生成设计：该主题侧重于创建工具，为包括建筑和图形设计在内的应用程序生成设计、模型和原型。它有助于减少创建和测试原型所需的时间和成本，从而加快上市时间并减少制造开销。为此，Siemens SMAWF专注于工业自动化，Autodesk ADSK专注于优化结构设计以提高强度和效率，Hitachi HTHIF专注于优化制造和供应链以最大限度地减少客户的浪费。
• 平台和解决方案：主题围绕构建其他企业可用于创建自己的应用程序和产品的平台、界面和解决方案，促进各种规模的企业广泛采用。这一主题的著名参与者包括 Alphabet、Microsoft 和 Nvidia NVDA，因为他们开发了语言模型和相关解决方案。Darktrace DRKTF也包含在这个主题中，因为它致力于构建威胁预防解决方案，以实现生成 AI 的公平使用。

与生成人工智能主题相关的股票

使用我们的方法论论文“股票主题检索”中描述的自然语言处理算法，我们精心挑选了一份包含 35 家与这些生成性 AI 主题具有有意义联系的全球公司的名单。

我们的算法分析了各种非结构化来源，包括公司文件、新闻文章和收入部门信息，以识别将这些主题与公司活动相关联的相关主题关键字，例如研发、并购、产品开发和专利申请. 尽管如此，我们还是敦促投资者谨慎行事，因为这份名单是通过量化算法生成的，应该谨慎解读调查结果。

与生成人工智能主题相关的基金

我们通过汇总基金持有量并应用 20% 的最低权重阈值，进一步检查了与生成 AI 主题相关的基金。为了避免偏向于偏向 FAANG 股票（Facebook [现在是 Meta]、Amazon.com AMZN、Apple AAPL、Netflix 和谷歌母公司 Alphabet）的基金，我们还应用了至少 10 的持有计数匹配。这些基金的管理规模约为 150 亿美元，其中大部分与技术领域有关，有些则专注于人工智能主题。这些以人工智能为主题的基金也是晨星主题基金格局的一部分，但都没有晨星分析师评级覆盖。

Original Post>

尽管该领域潜力巨大，但大多数公司仍需要展示他们计划如何改进业务模型和技术以整合生成式 AI。这包括与可观察性、技能差距、版权、信任与安全、伦理问题和模型开发成本相关的问题。

尽管如此，目前的工作重点是为原型创建坚实的基础，我们希望随着主题的发展看到更多的价值创造。

利用我们的定量算法，我们可以改进我们找到与这些新兴主题相关的联系的方式。随着主题的不断发展和更多公司的积极参与，投资者应密切关注这一领域。