Để nói rằng sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực này trong năm nay, AI phải xếp hạng đầu tiên.
Được thúc đẩy bởi làn sóng đầu tư vào công nghệ AI, giá trị thị trường của "Bảy gã khổng lồ" gồm Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Nvidia và Tesla đã tăng 60% trong năm nay lên mức đáng kinh ngạc là 11 nghìn tỷ USD.
Và cú nhảy "tên lửa" này đã khiến Nasdaq tăng vọt 34% trong năm nay, chi phối hầu hết mức tăng của S&P 500 trong năm nay. **
** ** Khái niệm về AI đã tăng cao và những nghi ngờ bắt đầu xuất hiện thường xuyên. Điều ồn ào nhất trong số này là liệu AI có bị thổi phồng quá mức không? Trí tuệ nhân tạo có thực sự có tiềm năng đột phá không? Nó có xứng đáng với sự nhiệt tình của nhà đầu tư khổng lồ ngay bây giờ không?
Trong báo cáo "Top of Mind" do Goldman Sachs phát hành gần đây, các chiến lược gia Allison Nathan và Jenny Grimberg của Goldman Sachs đã tiến hành đối thoại chuyên sâu với một số chuyên gia trong ngành AI, bao gồm Sarah Guo, người sáng lập công ty đầu tư mạo hiểm AI Conviction, Đại học New York. Các giáo sư, công ty khởi nghiệp Giám đốc điều hành và người sáng lập Robust.AI, Gary Marcus, nhà phân tích phần mềm và Internet của Goldman Sachs Kash Rangan và Eric Sheridan, đã cố gắng trả lời những câu hỏi trên.
Ngoài ra, họ cũng thảo luận về những cơ hội đầu tư hấp dẫn nhất trong lĩnh vực AI và những rủi ro mà nhà đầu tư cần lưu ý nhất.
Những thay đổi mang tính cách mạng trong AI
Sự khác biệt cơ bản giữa AI tổng quát và công nghệ AI truyền thống là AI tạo ra nội dung bằng cách hiểu ngôn ngữ tự nhiên, trong khi AI dựa vào ngôn ngữ lập trình. . **
Đầu tiên, nó có khả năng tạo nội dung mới ở dạng văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và mã, trong khi các hệ thống AI truyền thống huấn luyện máy tính đưa ra dự đoán về hành vi con người, kết quả kinh doanh, v.v.
Thứ hai, nó cho phép con người giao tiếp với máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên của riêng họ, điều chưa từng được thực hiện trước đây; theo truyền thống, máy tính sử dụng lời nhắc của ngôn ngữ lập trình.
Guo giải thích thêm rằng trong kỷ nguyên phần mềm 1.0, con người cần viết mã để thực hiện các tác vụ cụ thể và trong kỷ nguyên phần mềm 2.0, họ huấn luyện mạng lưới thần kinh bằng cách thu thập dữ liệu "hầu như không". 3.0**:
Mô hình cơ bản có sẵn thông qua nguồn mở hoặc API, với khả năng ngôn ngữ tự nhiên, khả năng suy luận và sở hữu kiến thức chung về thế giới.
Trong mô hình này, các công ty không cần thu thập gần như nhiều dữ liệu đào tạo, làm cho công nghệ trở nên hữu ích hơn, dễ tiếp cận hơn và ít tốn kém hơn.
Kể từ khi ChatGPT bùng nổ vào năm ngoái, nhiều người đã cảm nhận được sức mạnh của công nghệ AI sáng tạo. Các nhà phân tích tin rằng trí tuệ nhân tạo có thể định hình lại cách thức hoạt động của sản xuất xã hội và bổ sung một động cơ tăng trưởng mới cho nền kinh tế toàn cầu.
Theo Guo, tiềm năng biến đổi của AI tổng quát đã bắt đầu được biến thành hiện thực. Giờ đây, bất kỳ công ty đầu tư AI nào cũng có thể đầu tư vào các mô hình này, nâng cao hoạt động kinh doanh của họ hoặc chuyển đổi nó.
Rangan ước tính rằng, trong một số trường hợp, các nhà phát triển hàng đầu đã thấy năng suất tăng 15-20% thông qua việc sử dụng các công cụ AI tổng quát. **
Với sự phổ biến của AI, Guo dự đoán rằng trong tương lai, nhiều lĩnh vực hơn, đặc biệt là các ngành dịch vụ truyền thống như luật, phân tích dữ liệu, tạo hình ảnh, giọng nói và video, sẽ ngày càng được phục vụ bởi AI.
Peter Callahan, nhà phân tích ngành TMT của Goldman Sachs chỉ ra rằng các nhà đầu tư bán lẻ tin rằng công nghệ AI tổng quát có tất cả các yếu tố chuyển đổi nền tảng và có thể thay đổi trải nghiệm của doanh nghiệp và người tiêu dùng về mọi mặt.
Ngoài ra, Joseph Briggs, nhà kinh tế toàn cầu cao cấp tại Goldman Sachs, cho biết tiềm năng biến đổi này có thể có ý nghĩa kinh tế vĩ mô sâu sắc.
Ông ước tính rằng việc phổ biến công nghệ AI sáng tạo ở Hoa Kỳ và các nền kinh tế tiên tiến khác trên thế giới có thể tăng tốc độ tăng trưởng năng suất lao động hàng năm lên khoảng 1,5 điểm phần trăm trong 10 năm tới và GDP toàn cầu cuối cùng sẽ tăng 7%. **
Các chiến lược gia Ryan Hammond và David Kostin của Goldman Sachs tại Hoa Kỳ tin rằng chứng khoán Hoa Kỳ cũng sẽ được hưởng lợi từ điều này và dự kiến sẽ có một sự phục hồi rộng lớn hơn trong trung và dài hạn. cao hơn bây giờ. **
** **
Trí tuệ nhân tạo còn lâu mới đủ thông minh, hãy cảnh giác với sự cường điệu quá mức
Về lâu dài, bản chất biến đổi của công nghệ AI là điều không thể nghi ngờ, nhưng với tiến độ phát triển hiện tại của công nghệ này, liệu thị trường có thổi phồng quá mức về nó?
Câu trả lời của Marcus là "có" bởi vì **"Trí tuệ nhân tạo hiện tại còn lâu mới đủ thông minh". **
Ông chỉ ra rằng cái gọi là mạng lưới thần kinh của AI hiện tại hoạt động hoàn toàn khác với mạng lưới thần kinh của bộ não con người.
Mặc dù AI có thể thực hiện phân tích thống kê "phản xạ", nhưng nó hầu như không có khả năng suy luận thuần thục. Những cỗ máy này có thể học, nhưng phần lớn nó xoay quanh số liệu thống kê về từ và phản hồi chính xác đối với các tín hiệu, thay vì các khái niệm trừu tượng. Và, **chúng không có "mô hình bên trong" cho phép chúng hiểu thế giới xung quanh giống như con người. **
Marcus đưa ra cảnh báo cho các nhà đầu tư:
Hãy cảnh giác rằng hiệu suất của AI không đáng kinh ngạc như nhiều người nghĩ.
Tôi không nói là còn quá sớm để đầu tư vào AI; một số khoản đầu tư vào các công ty có đội ngũ sáng lập thông minh và hiểu rõ về sự phù hợp của sản phẩm với thị trường có thể thành công, nhưng cũng sẽ có nhiều khoản thua lỗ.
Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI) cuối cùng có thể thực hiện được,** nhưng con người vẫn chưa đạt được mục tiêu đó và không có khoản đầu tư nào có thể thay đổi được điều đó, Marcus nói. **
Ngoài ra, các nhà đầu tư cũng có thể rút ra một số bài học từ lịch sử.
Các nhà chiến lược thị trường của Goldman Sachs, Dominic Wilson và Vickie Chang, đã đề cập rằng trong thời kỳ bùng nổ năng suất do đổi mới dẫn đầu trong quá khứ, chẳng hạn như sau khi phổ biến điện (1919-1929), máy tính cá nhân và Internet (1996-2005), giá cổ phiếu và định giá tăng vọt để hình thành bong bóng, và cuối cùng bị phá vỡ.
Guo lập luận rằng, ngay cả ngày nay, một số lĩnh vực của thị trường cổ phần tư nhân vẫn bị định giá sai. Mặc dù các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về các lĩnh vực này, nhưng cách tiếp cận đầu tư tương tự vẫn thường được sử dụng.
Bà cảnh báo rằng đánh giá sai thời điểm thay đổi là một cạm bẫy phổ biến trong đầu tư. **Là một nhà đầu tư giai đoạn đầu, cô ấy ít quan tâm đến việc định giá và thay vào đó chọn thị trường, sản phẩm và doanh nghiệp mà cô ấy tin là hợp lý.
Nhà phân tích internet Eric Sherida của Goldman Sachs có quan điểm hơi khác.
Ông tin rằng phần lớn các cổ phiếu AI nổi bật vẫn đang giao dịch ở mức bội số hợp lý của GAAP EPS.
Rangan cũng tin rằng AI có thể không nằm trong chu kỳ cường điệu, bởi vì làn sóng này được thống trị bởi những gã khổng lồ công nghệ, không phải các công ty khởi nghiệp:
Chu kỳ công nghệ này không bị chi phối bởi (AI) mới nổi và không có khả năng kết thúc ngược chiều hoặc mất nhiều thời gian để bắt đầu.
Quá trình chuyển đổi từ máy tính lớn sang hệ thống phân tán (máy tính) vào đầu những năm 1990 và từ phân tán sang điện toán đám mây vào đầu những năm 2000, mất nhiều thời gian hơn dự kiến, cả hai nguyên nhân là do các công ty lớn, lâu đời là những tiếng nói phản đối chính.
Như Rangan đã nói, OpenAI, công ty đứng sau ChatGPT ở nước ngoài, được Microsoft hỗ trợ, Google ra mắt Bard, đầu tư vào các công ty khởi nghiệp về AI như Anthropic, Meta ra mắt LLaMA, những gã khổng lồ trong nước như Baidu và Ali cũng đã phát hành mô hình của riêng họ và cuộc cạnh tranh AI toàn cầu đang diễn ra sôi nổi.
"Gắp và Xẻng"
Có vô số tiếng nói đặt câu hỏi về sự cường điệu. Đâu là cơ hội đầu tư hấp dẫn nhất vào AI hiện nay?
Theo Rangan và Sheridan, cơ hội không chỉ đến với các công ty công nghệ lớn phát triển các mô hình AI cơ bản,** mà còn với các doanh nghiệp “Cuốc và Xẻng”. **
"Cái cuốc và xẻng" là một trong những chiến lược đầu tư ưa thích của huyền thoại đầu tư Peter Lynch, đầu tư vào các công ty được hưởng lợi gián tiếp từ sự bùng nổ.
Rangan và Sheridan lập luận rằng các công ty phục vụ lĩnh vực này, chẳng hạn như các công ty bán dẫn, siêu máy tính điện toán đám mây và các công ty cơ sở hạ tầng, đều có thể có vị trí tốt trong giai đoạn "xây dựng" hiện tại của sự bùng nổ AI hiện nay.
Guo cũng cảm thấy tương tự, nhưng cũng nhìn thấy các cơ hội trên toàn hệ thống,** và rất hào hứng với lớp ứng dụng. **
Nhiều nhà đầu tư không chắc chắn về lớp này, nghĩ rằng tất cả giá trị nằm ở chính việc đào tạo mô hình, nhưng sẽ cần rất nhiều sáng tạo và nỗ lực để các mô hình không xác định hoạt động trong các trường hợp sử dụng sản xuất. Có nhiều lĩnh vực mà các công ty khởi nghiệp cũng như các công ty ứng dụng hiện tại sẽ tận dụng những khả năng này...chúng tôi rất vui mừng.
Xem bản gốc
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Báo cáo chuyên sâu của Goldman Sachs: Là sự cường điệu về trí tuệ nhân tạo hay sự thay đổi thực sự?
Tác giả: Bốc Thư Thanh
Để nói rằng sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực này trong năm nay, AI phải xếp hạng đầu tiên.
Được thúc đẩy bởi làn sóng đầu tư vào công nghệ AI, giá trị thị trường của "Bảy gã khổng lồ" gồm Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Nvidia và Tesla đã tăng 60% trong năm nay lên mức đáng kinh ngạc là 11 nghìn tỷ USD.
Và cú nhảy "tên lửa" này đã khiến Nasdaq tăng vọt 34% trong năm nay, chi phối hầu hết mức tăng của S&P 500 trong năm nay. **
**
** Khái niệm về AI đã tăng cao và những nghi ngờ bắt đầu xuất hiện thường xuyên. Điều ồn ào nhất trong số này là liệu AI có bị thổi phồng quá mức không? Trí tuệ nhân tạo có thực sự có tiềm năng đột phá không? Nó có xứng đáng với sự nhiệt tình của nhà đầu tư khổng lồ ngay bây giờ không?
Trong báo cáo "Top of Mind" do Goldman Sachs phát hành gần đây, các chiến lược gia Allison Nathan và Jenny Grimberg của Goldman Sachs đã tiến hành đối thoại chuyên sâu với một số chuyên gia trong ngành AI, bao gồm Sarah Guo, người sáng lập công ty đầu tư mạo hiểm AI Conviction, Đại học New York. Các giáo sư, công ty khởi nghiệp Giám đốc điều hành và người sáng lập Robust.AI, Gary Marcus, nhà phân tích phần mềm và Internet của Goldman Sachs Kash Rangan và Eric Sheridan, đã cố gắng trả lời những câu hỏi trên.
Ngoài ra, họ cũng thảo luận về những cơ hội đầu tư hấp dẫn nhất trong lĩnh vực AI và những rủi ro mà nhà đầu tư cần lưu ý nhất.
Những thay đổi mang tính cách mạng trong AI
Sự khác biệt cơ bản giữa AI tổng quát và công nghệ AI truyền thống là AI tạo ra nội dung bằng cách hiểu ngôn ngữ tự nhiên, trong khi AI dựa vào ngôn ngữ lập trình. . **
Guo giải thích thêm rằng trong kỷ nguyên phần mềm 1.0, con người cần viết mã để thực hiện các tác vụ cụ thể và trong kỷ nguyên phần mềm 2.0, họ huấn luyện mạng lưới thần kinh bằng cách thu thập dữ liệu "hầu như không". 3.0**:
Theo Guo, tiềm năng biến đổi của AI tổng quát đã bắt đầu được biến thành hiện thực. Giờ đây, bất kỳ công ty đầu tư AI nào cũng có thể đầu tư vào các mô hình này, nâng cao hoạt động kinh doanh của họ hoặc chuyển đổi nó.
Rangan ước tính rằng, trong một số trường hợp, các nhà phát triển hàng đầu đã thấy năng suất tăng 15-20% thông qua việc sử dụng các công cụ AI tổng quát. **
Với sự phổ biến của AI, Guo dự đoán rằng trong tương lai, nhiều lĩnh vực hơn, đặc biệt là các ngành dịch vụ truyền thống như luật, phân tích dữ liệu, tạo hình ảnh, giọng nói và video, sẽ ngày càng được phục vụ bởi AI.
Peter Callahan, nhà phân tích ngành TMT của Goldman Sachs chỉ ra rằng các nhà đầu tư bán lẻ tin rằng công nghệ AI tổng quát có tất cả các yếu tố chuyển đổi nền tảng và có thể thay đổi trải nghiệm của doanh nghiệp và người tiêu dùng về mọi mặt.
Ngoài ra, Joseph Briggs, nhà kinh tế toàn cầu cao cấp tại Goldman Sachs, cho biết tiềm năng biến đổi này có thể có ý nghĩa kinh tế vĩ mô sâu sắc.
Ông ước tính rằng việc phổ biến công nghệ AI sáng tạo ở Hoa Kỳ và các nền kinh tế tiên tiến khác trên thế giới có thể tăng tốc độ tăng trưởng năng suất lao động hàng năm lên khoảng 1,5 điểm phần trăm trong 10 năm tới và GDP toàn cầu cuối cùng sẽ tăng 7%. **
Các chiến lược gia Ryan Hammond và David Kostin của Goldman Sachs tại Hoa Kỳ tin rằng chứng khoán Hoa Kỳ cũng sẽ được hưởng lợi từ điều này và dự kiến sẽ có một sự phục hồi rộng lớn hơn trong trung và dài hạn. cao hơn bây giờ. **
**
**
Trí tuệ nhân tạo còn lâu mới đủ thông minh, hãy cảnh giác với sự cường điệu quá mức
Về lâu dài, bản chất biến đổi của công nghệ AI là điều không thể nghi ngờ, nhưng với tiến độ phát triển hiện tại của công nghệ này, liệu thị trường có thổi phồng quá mức về nó?
Câu trả lời của Marcus là "có" bởi vì **"Trí tuệ nhân tạo hiện tại còn lâu mới đủ thông minh". **
Ông chỉ ra rằng cái gọi là mạng lưới thần kinh của AI hiện tại hoạt động hoàn toàn khác với mạng lưới thần kinh của bộ não con người.
Mặc dù AI có thể thực hiện phân tích thống kê "phản xạ", nhưng nó hầu như không có khả năng suy luận thuần thục. Những cỗ máy này có thể học, nhưng phần lớn nó xoay quanh số liệu thống kê về từ và phản hồi chính xác đối với các tín hiệu, thay vì các khái niệm trừu tượng. Và, **chúng không có "mô hình bên trong" cho phép chúng hiểu thế giới xung quanh giống như con người. **
Marcus đưa ra cảnh báo cho các nhà đầu tư:
Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI) cuối cùng có thể thực hiện được,** nhưng con người vẫn chưa đạt được mục tiêu đó và không có khoản đầu tư nào có thể thay đổi được điều đó, Marcus nói. **
Ngoài ra, các nhà đầu tư cũng có thể rút ra một số bài học từ lịch sử.
Các nhà chiến lược thị trường của Goldman Sachs, Dominic Wilson và Vickie Chang, đã đề cập rằng trong thời kỳ bùng nổ năng suất do đổi mới dẫn đầu trong quá khứ, chẳng hạn như sau khi phổ biến điện (1919-1929), máy tính cá nhân và Internet (1996-2005), giá cổ phiếu và định giá tăng vọt để hình thành bong bóng, và cuối cùng bị phá vỡ.
Guo lập luận rằng, ngay cả ngày nay, một số lĩnh vực của thị trường cổ phần tư nhân vẫn bị định giá sai. Mặc dù các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về các lĩnh vực này, nhưng cách tiếp cận đầu tư tương tự vẫn thường được sử dụng.
Bà cảnh báo rằng đánh giá sai thời điểm thay đổi là một cạm bẫy phổ biến trong đầu tư. **Là một nhà đầu tư giai đoạn đầu, cô ấy ít quan tâm đến việc định giá và thay vào đó chọn thị trường, sản phẩm và doanh nghiệp mà cô ấy tin là hợp lý.
Nhà phân tích internet Eric Sherida của Goldman Sachs có quan điểm hơi khác.
Ông tin rằng phần lớn các cổ phiếu AI nổi bật vẫn đang giao dịch ở mức bội số hợp lý của GAAP EPS.
Rangan cũng tin rằng AI có thể không nằm trong chu kỳ cường điệu, bởi vì làn sóng này được thống trị bởi những gã khổng lồ công nghệ, không phải các công ty khởi nghiệp:
Như Rangan đã nói, OpenAI, công ty đứng sau ChatGPT ở nước ngoài, được Microsoft hỗ trợ, Google ra mắt Bard, đầu tư vào các công ty khởi nghiệp về AI như Anthropic, Meta ra mắt LLaMA, những gã khổng lồ trong nước như Baidu và Ali cũng đã phát hành mô hình của riêng họ và cuộc cạnh tranh AI toàn cầu đang diễn ra sôi nổi.
"Gắp và Xẻng"
Có vô số tiếng nói đặt câu hỏi về sự cường điệu. Đâu là cơ hội đầu tư hấp dẫn nhất vào AI hiện nay?
Theo Rangan và Sheridan, cơ hội không chỉ đến với các công ty công nghệ lớn phát triển các mô hình AI cơ bản,** mà còn với các doanh nghiệp “Cuốc và Xẻng”. **
"Cái cuốc và xẻng" là một trong những chiến lược đầu tư ưa thích của huyền thoại đầu tư Peter Lynch, đầu tư vào các công ty được hưởng lợi gián tiếp từ sự bùng nổ.
Rangan và Sheridan lập luận rằng các công ty phục vụ lĩnh vực này, chẳng hạn như các công ty bán dẫn, siêu máy tính điện toán đám mây và các công ty cơ sở hạ tầng, đều có thể có vị trí tốt trong giai đoạn "xây dựng" hiện tại của sự bùng nổ AI hiện nay.
Guo cũng cảm thấy tương tự, nhưng cũng nhìn thấy các cơ hội trên toàn hệ thống,** và rất hào hứng với lớp ứng dụng. **