人工智能（AI）作爲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，然後長期持有。星展理財認爲，人工智能的發展固然迅速，但也要理智看待。

　　人工智能开發的最新進展似乎使人工智能超越了迄今爲止都佔據主導地位的特定任務模型。例如，使用經過廣泛的非結構化數據訓練的基礎模型，生成式人工智能模型可以執行超出其直接訓練內容的多項任務，甚至似乎表現出自己的創造力——這標志着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，它在發布後僅五天時間就達到了100萬用戶的裏程碑。與其他生成式人工智能原型一樣，ChatGPT已經讓世界對這項技術將會如何重塑人類企業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的廣泛應用背後，有四個主要構成部分，我們將其劃分爲：

　　✦頂層：軟件和應用程序、統一計算架構；

　　✦支柱：中央處理器、圖形處理器、專用集成電路和FPGA；

　　✦基礎：內存、存儲器和雲；

　　✦大型科技企業：通過其跨領域的技術優勢，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，並看看它們如何相互配合來完成AI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，並利用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、提供信息或執行任務。

　　統一計算架構是頂層軟件和應用程序運行的基礎設施。它提供了一個統一的計算環境，允許不同類型的計算單元和處理器協同工作。這種架構的目標是提高計算效率和性能，並降低开發和部署的復雜性。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用於高效地進行並行計算，而ASIC則專門爲特定的AI計算優化。

　　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，幫助我們准確地識別和理解圖像內容。

　　基礎部分包括內存、存儲器和雲等基礎設施，爲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後，會被存儲在內存中以供後續處理。同時，雲計算提供了彈性和可擴展的計算資源，使得AI應用可以處理大規模的數據集，比如在人臉識別或自然語言處理中。

　　強者恆強。衆所周知，在勢不可擋的技術顛覆和數字化長期趨勢下，大型科技企業已成爲結構性贏家。他們擁有（a）數十億美元的現金儲備，（b）觸手可及的科技人才，以及（c）用於訓練人工智能模型的龐大用戶數據庫，人工智能革命下的結構性東風會越發強勁。

　　圖二：大型企業在人工智能專利上的投入

　　資料來源：Statista、律商聯訊PatentSight、星展銀行

　　結合以上提及的這幾個部分，星展理財認爲這些技術的協同使用能夠使得AI實現更加復雜和智能的任務，爲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據支持。這種協同合作使得AI系統能夠更加准確和高效地完成各種任務。

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