板塊分析：AI助攻 增添科企投資價值
目前企業支出集中在打造進一步的數碼基礎建設，亦即加速運算技術，應用方案眾多，生成式人工智能（Generative AI）只是其中之一。加速運算技術是效率更高的運算基礎建設，能夠應對AI與非AI工作，包括社交媒體內容建議、機率定位、藥品開發模擬等，用途包羅萬有。
此類基礎建設多為雲端設施，不妨把雲端想像為供電給實體世界的電網，但供應的是先進運算功能。由於有助於提升效率，乃至於投資回報率，各領域採用AI的速度比許多人的預期更快。
運算技術增長空間大
加速運算技術顛覆既有做法，讓原本不可行的工作變成可能。根據ChatGPT預估，如果使用高階伺服器中央處理器（CPU），以通用運算技術訓練擁有1,750億個參數的大型語言模型，需要5年時間；反觀如採用高階伺服器圖像處理器（GPU）的加速運算技術訓練，預期只要兩至4個月。此外，模擬軟件公司Ansys估計，以加速運算技術進行高階空氣動力學模擬，可將模擬時間加快33倍。
現時相關市場仍存在龐大增長空間。目前每年CPU出貨量達1,000萬至1,500萬顆，反觀加速運算伺服器不到100萬顆。預估全球運算能力裝置量當中，不到25%為加速運算技術，而兩年前幾乎為零。
雖然生產力的大躍進固然值得期待，但AI還需要數年才會普及與受到廣泛應用，而AI代表重大的科技轉移，因此投資者也需要時間才能發掘長期受惠者。
自1990年代初以來，網絡科技不斷更迭，從窄頻再到寬頻，移動裝置接着面世，現在更有生成式AI，相關科技來到轉捩點。科技演化走到現在，認為不應與當年網絡泡沫做比較，而應該把AI看成是第三代互聯網（Web 3.0）的延伸，亦即效率更高、去中心化的網絡，由點對點網絡互相連結，並以機器學習技術為驅動力。
創新科企估值仍合理
由於市場過剩資金有一大部分已在2022年消化，也就是說科技企業股價當時隨着市場下跌而大幅修正。時至今日，科企已走出當時的疲弱不振，亦不認為遭到高估，而且目前科技股估值也遠比網絡開始發展時合理。
科技業周期發生巨變時，勢必會導致市場震盪波動，但無論市況如何，顛覆式創新企業可望為股票投資者帶來回報機會。回顧歷史趨勢，推動重大創新技術的企業倘若經營有成，業績往往有機會顯著增長，且營運可以長久保持。
有鑑於此，如企業能以AI建立起差異化優勢，長期盈利增長可期，進而為投資者創造良好投資表現。