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資本集團投資透視

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人工智能
人工智能熱潮真的過熱?
Chris Buchbinder
股票基金經理

投資者對人工智能的熱潮席捲金融市場,未有降溫跡象。


半導體巨擘NVIDIA是領先人工智能晶片製造商,其股價今年上半年飆升150%,市值突破3萬億美元,一度成為全球市值最高的公司。科技巨擘Microsoft、Amazon及博通(Broadcom)是人工智能發展中最知名的企業,這三家公司的股價也上升。


生成式人工智能有潛力提升整體經濟的生產力,顯然是所有人都應了解的重要概念。我們不僅要從生活方式及營運企業的角度來研究,亦要從投資的角度加以了解。


雖然我看好人工智能的長遠潛力,但我的經驗是,在股票如此大幅快速上升之時,投資者應抱持懷疑態度。上世紀90年代末步入科技及電訊業熱潮時,我是負責研究電訊公司的分析員。當時,投資者對互聯網革新經濟的潛力興奮不已。遺憾的是,投資者即時的熱情與隨後數年的實際經濟效益存在落差。


我亦因此汲取了非常重要的教訓。自此,互聯網對經濟活動產生重大影響,但回報並非立竿見影,投資者逐漸失去耐性。


在投資組合中考慮人工智能相關投資時,我會考慮以下四種風險。


1. 投資者經常高估科技的短期影響


我們往往會高估科技創新短期內產生的影響,卻低估其長遠影響,原因可以用生產率J曲線來解釋。當引進一項科技時,公司及投資者對其變革潛力感到興奮,並大力投資於相關基建建設。


新科技提升生產力的效果通常需數年時間才能顯現


線型圖顯示,在採用新科技初期生產力下降、然後急升、最後趨於平緩的情況。橫軸代表時間,縱軸代表生產力增長。該線形成兩條曲線。第一條曲線標記為「經衡量的生產力增長較低」,從左側開始升高然後向下傾斜,反映生產力下降或錄得負值。然後,該線繼續形成第二條曲線,標記為「經衡量的生產力增長較高」,而且明顯高於生產力軸的中點,並向右升至最高點。然後,該線下降至生產力中點,然後趨於平緩。說明文字解釋,發展初期生產力下降與資本及勞動力資源的投入同時發生,而曲線的上升部分則代表前期投資的無形收益。

資料來源:資本集團、麻省理工學院數碼經濟研究所(MIT Initiative on the Digital Economy)。生產率「J 曲線」圖顯示引進新科技對全要素生產力(TFP)可能產生的滯後效應。全要素生產力是衡量經濟總產出變化的指標,與資本投入或勞動力投入的變化並無關連,而是大約相當於科技變革的影響。

但是,適應提高生產力的新工具需要時間。當企業及個人正在學習及融入新科技,卻仍沿用舊流程時,新科技便可能會降低生產力。因此,實現有形經濟效益或許需要數年時間。


我相信十年後人工智能將全面改變我們的營商模式,但這並不意味著回報垂手可得,亦不代表採用人工智能就必定會令企業蒸蒸日上。這同樣是一個週期,其他創新週期所見的心理學及經濟學定律亦適用。


2. 資本投放速度將取決於結果


科技巨擘Microsoft、Meta、Alphabet及Amazon在人工智能基建方面投放數以百億計美元,其中大多數資本用於半導體及建設數據中心所需的其他材料。對於這些超大規模雲端服務商(互聯網及雲端平台的領先供應商),若要維持如此巨額的開支,我預計這些公司將希望能實現切實的投資回報,即收入進賬,最終帶來利潤增長。


科技巨擘現時大力投資於人工智能及其他資本項目


棒形圖顯示2014年至2025年Alphabet、Amazon、Meta及Microsoft佔標普500指數總資本支出的百分比,其中2024年及2025年的預測基於分析員普遍估計。有關百分比為2014年4%、2015年4%、2016年5%、2017年7%、2018年10%、2019年11%、2020年16%、2021年19%、2022年19%及2023年16%。估計2024年為22%,2025年為23%。

資料來源:資本集團、FactSet、標準普爾。「大型科技公司的總資本支出比例」代表Alphabet、Amazon、Meta及Microsoft 的總資本支出佔標普500指數成分公司總資本支出的百分比。數據截至2024年6月30日。

人工智能會在未來一兩年內帶來回報嗎?我預計對一些公司來說沒有問題,但許多其他公司則並非如此。對於股價已經反映未來人工智能相關增長預期的公司,過程中難免會出現一些挫折。


這種情況似曾相識。市場及公司非常熱衷於某一增長機遇,並斥巨資追逐這個機會;就此而言,這意味對人工智能相關基建大舉投放資本。當市場改變想法,認定上述舉動並不明智時,這些公司遲早會陸續開始削減開支。這並非目前投資者對人工智能相關投資抱持的心態,但當市場改變想法時,這種心態最終會充斥整個行業,相關開支亦會相應減少。


事實上,2022年一批積極投放資本的領先增長型企業受壓,原因正是由於未能實現投資回報。值得一提的是,Facebook母公司Meta就此表示2023年是效率之年,並大刀闊斧地削減開支。


現時,我認為大型科技公司依然秉持這種效率精神。我預計,這些公司在投資及利潤取向方面較以往更加嚴謹,最終將在人工智能相關開支上展現紀律性。若然如此,資本支出或會趨於平緩,但未來數年的利潤及利潤率可能會帶來驚喜。


3. 資源制肘或會進一步減慢人工智能發展


建設人工智能基建需要大量資源,尤其是人才,不僅包括生成式人工智能所依靠的基礎模型的開發人員,亦包括熟悉如何在企業中運用此類技術的人才。人工智能還需要大量電力來支持其數據中心運作。


因此,能源需求不斷飆升,對電網構成壓力。超大規模雲端服務商已轉向核能供應商 來滿足其巨大的電力需要。今年3月,Amazon收購Talen Energy的一個數據中心,以期從賓夕凡尼亞州附近的Talen發電廠中獲得核電供應。去年6月,Microsoft與Constellation Energy達成協議,為前者位於弗吉尼亞州的一個數據中心提供核電。


面對潛在的發電產能限制,未來數年人工智能數據中心未必如某些預期般快速增長。


4. 泡沫可能會帶來痛苦


人工智能發展已進入泡沫階段?我不知道,但此階段可能正日益迫近。正如前文所述,上世紀90年代後期擔任電訊業分析員的經歷,讓我親身見證了科技及電訊股泡沫的擴張及爆破,因此我深知市場週期的下行階段有多痛苦。我也知道,縱使大部分長期承諾最終得以兌現,但週期性現象往往仍會發生,1990年代及2000年代的互聯網如是,當前的人工智能亦如是。


有別於上世紀90年代的科網股泡沫,近期科技股的漲勢得到盈利增長的支持


折線圖比較標普500指數資訊科技業兩個時期的遠期市盈率,分別是截至2000年2月29日止24個月(即緊接科網股泡沫爆破前)及截至2024年6月30日止24個月。X軸代表每段期間結束前24個月的時間。縱軸衡量10倍至70倍的遠期市盈率。科網股泡沫時期的市盈率追蹤線從26.7倍開始,於期末前數日達到64.4倍的高位。較近期市盈率的追蹤線從20.0倍市盈率開始,於期末前五個月達到34.1倍的高位,然後出現波動,期末時為33.0倍。

資料來源:資本集團、FactSet、標準普爾。標普500®資訊科技指數由納入標普500指數且歸類為全球行業分類標準®資訊科技業的公司組成。遠期市盈率代表股票價格與遠期12個月市場普遍預期的每股盈利估計之間的比率。科網股泡沫前兩年指截至2000年2月29日止24個月。過去兩年指截至2024年6月30日止24個月。

需要清楚指出的是,當前的人工智能熱潮有別於上世紀90年代的泡沫。首先,NVIDIA及其他科技巨擘最近數季錄得強勁的盈利增長,並且較2000年的龍頭股擁有更多估值支持;但我預期,在未來12至24個月內的某個時候,經濟增長將停滯不前,屆時我們會感到失望。儘管個別龍頭人工智能概念股延續強勁的走勢,但未來有可能大幅回落。更重要的是,在重大創新週期開始時,我們未必一定清楚哪些公司將成為長期贏家,因此投資者必須留意風險。


即使人工智能實現對其潛力最樂觀的預期,投資者仍有可能在過程中承受不少損失。當2000年科技及電訊股泡沫爆破時,許多公司倒閉,其他公司的市值亦持續大跌;部分公司需要多年時間方可復原。上世紀90年代後期,互聯網的網絡硬件及電訊設備製造商思科系統(Cisco Systems)股價飆升,成為標普500指數中市值最高的公司。市場泡沫爆破後,隨著電訊公司削減開支,思科系統股價暴跌近80%,至今尚未回復到當時的高位。


重點


目前我們正身處人工智能熱潮高漲的時期,但我並非質疑這種情緒。我認為人工智能的發展將會備受矚目,而且舉足輕重,但在現時市場週期的階段,投資者應審慎選股並仔細審視風險。



Chris Buchbinder為現任股票基金經理,擁有28年投資經驗(截至2023年12月31日),他持有美國布朗大學(Brown University)經濟與國際關係學士學位。


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