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🔍 人工智能近來成為大家討論的熱門話題,但要從中獲得商業利益需要時間。投資者在這方面應保持謹慎,別被誇大宣傳所迷惑。
💡 人們對生成式人工智能的潛力已經炒作了很多。隨著 ChatGPT 在 Google 上的受歡迎程度急速攀升,每個人都在享受與聊天機器人的互動。然而,人工智能不僅僅是娛樂和遊戲的玩具。它的應用範圍廣泛,從客戶支持的虛擬助理到預測分析、欺詐檢測,甚至未來的自動駕駛和無人機等領域。
📊 我們分析了財報會議記錄,發現在第一季度財報季期間,約有20%的美國公司和跨國公司在財報電話會議上討論了人工智能。科技公司是其中最熱衷的倡導者,但非必需消費品、金融、醫療保健和工業領域也在積極探索人工智能的應用。然而,這場革命才剛剛開始,並未波及每個行業。
⚙️ 人工智能需要強大的計算能力,迄今為止,那些投入人工智能的公司成為股市的最大贏家。其他公司正在尋求部署人工智能來解決瓶頸並提高效率。
❗️ 不要被那些夸大其詞的人所吸引!看到人工智能推動者的股價飆升,投資者可能會被隱形機器人神奇地釋放盈利能力的願景所迷惑。然而,我們認為,公司必須展示人工智能如何融入商業模式,而不僅僅是空口說白話。他們需要證明該技術的可靠性、受客戶歡迎程度、提高生產力並支持收入。若人工智能技術一旦商品化,其競爭優勢可能會受到削弱。別忘記,曾經有許多早期互聯網公司承諾改變世界,但最終消失無踪。
💼 股權投資者在追隨人工智能潮流時不應盲目。人工智能本身並不是目的,而是達成目標的手段。一切關乎應用程序。關鍵是通過詢問哪些公司將從中受益,以及哪些類型的工作面臨風險,找到人工智能如何適應不同行業和投資主題。對於那些容易受到攻擊的重複性辦公桌工作,人工智能可以提供改進的解決方案,聊天機器人已經在從固定信息集中提取數據方面表現出色。有遠見的公司可能會利用人工智能提高生產力,但不要假設每個關於人工智能的聲明都能帶來真正的商業優勢。實際上,快速嘗試和失敗的公司可能更快地找到最佳的應用程序。
📊 數據科學能幫助投資者區分戰略思想家和宣傳追隨者。通過在基礎研究過程中提出正確的問題,股權投資者可以識別真正創新的公司,這些公司將成功地將人工智能應用融入更廣泛的商業戰略中,從而提高投資回報。
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