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2023年上半年全球股市蓬勃发展,MSCI世界指数返回美国+15%元元比2022年第三季度高四分之一2022年装饰镜像显示,上升率下降为平板收入增值,MSCI世界前向倍增从13.7x扩展至17.0x一号
雷竞技手机版app2022年部门图景也出现逆向变化,因为市场由去年受苦的增长型部门引导:消费者自由裁量权、通信服务,特别是信息技术,围绕着变形人工智能的允诺而欢呼,在2022年艰苦后为技术大帽提供新的终身租约June看到比较泛周期恢复,但直到5月底,MARNAT或MANAAT2约四分之一S&P500指数按重量有效交付全美索引返回,而其他493成分总体略微下降3
聊天GPT现象
诚然,AI进入下一章,算法和处理权提升,除近些年来数据爆炸外,还新开新纪元染色AI智能大语言模型使用先进机器学习算法驱动并接受数不胜数参数培训,从大量数据中分析学习,以斜速生成原创类人类内容自聊天机聊天GPT由OpenAI上演以来, 市场一直专注于如何理解、实施和定价传教AI提供无障碍升级
异想天开的是 这不是eureka时段自CatGPT启动以来,基因AI使用大增,而狭义AI技术如ML和自然语言处理等已使用多年人脸识别,例如使用ML算法解锁智能手机,Siri和Alexa等数字语音助手使用AI、NLP和ML理解命令并执行一系列任务电子商务使用AI算法提出个性化购物建议,临床试验提高药物发现和效率,以及跨行业实现后台任务自动化从学习行为中逐步改善模型,加载大数据计算机处理电量提升,都发挥了作用发布染色AI
尽管如此,今年有两大惊喜雷竞技手机版app首先是消费者接收速度2006年Twitter近2年才达百万用户2010年历时2个半月ChatGPT短短5天时间服务达1亿用户2个月之久 — — 时速应用历史技术[1]第二项,或许更重要的是,突然事件是缺少进入AI代码屏障迄今我们所分享的一般假设是,开发AI模型的大型执行者将支配经济轨迹:云技术知识、计算电量和大规模专利数据存储-更不用说他们有投入巨量资本提高AI能力事实并非如此新建大规模开源模型基于现成应用编程接口公开高水平编码知识者可调适和再分配数据架构以满足自身规范,而无需正常操作所需的大计算电量和存储空间雷竞技手机版app从消费者角度(包括低价定制AI模型访问),这对公司有益处,但进入测试代码屏障已减少到个人笔记本电脑mat似乎不是AI技术本身,而是商业模型的其他元素-例如获取专利数据、客户库或大规模服务能力
铲子机
和前几个技术周期一样,“AI黄金高速赛 ” 早期优胜者一直是选铲卖家,特别是半导体提供者。 加利福尼亚芯片设计师 — — 图形处理单元强权GPUs的清晰领先者 — — 一天内获取近2千亿美元市场资本并发强推导高尺度云计算服务提供商-由他们负责配置人工智能所必要的基础设施-尤其是大量的存储容量和处理电量-全球科技软件公司评论说,它期望AI相关产品从下一季度将Azure增速提高一百分点,当前收入速率达6亿美元.另一类铲子向客户提供AI服务多国技术联合体自有将聊天AI工具栅栏整合到搜索引擎中,尽管这引起了成本问题,或全球技术和软件公司,即我们持有的365产品类内提供Coitors公司,为用户编译Word内部创首版或帮助Outlook内更快通箱邮件
识别契机
人工智能的全面影响仍然模棱两可,这是我们通过高品质投资方式和我们拥有的股票透镜的早期思想远离技术式铲工,我们许多公司已经拥有健康程度的AI接触,还有更多机会,特别是在降低成本和创造值方面。
- 流程改进/成本减慢AI为降低成本提供明确的机会,因为现有流程自动化,特别是基于规则函数其中大部分并非新事物一家专业服务公司,据我们所知它外包业务已从90%人工和10%自动化发展到60:40,但仍有很多进展有待实现支付方面,我们所控金融服务公司开通高性能AI平台帮助提高支付可预测性、透明度并加速支付广度说来,传承式AI革命应帮助客户操作、销售营销和软件开发等内容生成,大幅减少人文输入量。这并不是说这些函数势必过时:随人输入而来的微量深度可能仍然需要某种能力以当前形式描述AI可能擅长查找并归纳嵌入网站的信息-但可能还不能信任复杂法律协议
- 值创建AI除降低成本外,还帮助公司提高服务质量和产品提供量跨行业拥有大专有数据集的公司可能能够使用AI操作更有效高效数据分析加深句法在保健行业,AI提出了提高病人诊断能力的可能性,并优化/优化药物发现过程的若干参数举个例子,我们拥有一个科学仪表、消耗品和软件服务供应商,该供应商使用AI开发电子显微镜,帮助研究人员分析分子、蛋白质和细胞结构并加速过程并实现关键步骤自动化雷竞技手机版app同时,对于消费者品牌,AI通过虚拟提供和个性化广告提高客户经验拥有世界美学先锋开发出系统TrindSpotter在线分析流行趋势,使其产品适应新潮流和偏好总体来说,技术尚早日, 最令人振奋的发展 很可能证明超出我们当前想象
关注威胁
除契机外,我们还集中关注变化会如何对我们拥有的公司产生不利影响。和往常一样,我们担心潜在的下行比我们为潜在的上移而兴奋多
- 客户自动化风险上文提到,AI应能够帮助企业削减成本,实现一系列基于规则的任务和后台任务自动化。公司模型依赖提供自动化服务,例如运营呼叫中心或支持可能成为自动化目标的人员,例如向初级律师提供数据产品,则有可能出现负差。IT服务公司如专业服务公司需要生成足够的高值专门知识工作以补偿自动化损失
- 中断风险:AI可能干扰现有商业模式AI加速代码写法能力可能为软件提供商提供额外竞争,例如威胁需要持续警惕技术演化 并密切观察控件专用数据源 以防AI生成可行替代
- 法律和监管风险尚早使用自定义框架,因此监管和法律框架非常不完善。专利和版权问题是一个中心问题,因为模型常接受知识产权培训,不补偿所有者。创建计算机软件公司希望其版权库 将是一个优势 面对这种不确定性此外,还存在幻觉风险,输入数据以事实不准确方式重组或学习更重要的是,人们担心AI将歧视性黑盒算法嵌入过程信用评分者已经在使用AI代码来改善业务和运作,尽管那些我们自己的人不会使用AI代码应用信用评分,因为偏差风险总体说来,监管可能扼杀创新和创造价值能力,特别是当全球公司只能在最慢地理中以监管速度进步时更是如此。
- 失望风险:除AI伤害公司未来收入外,如果当前刺激消散,估值有潜在风险Gartner破解循环分五个阶段处理新兴技术:技术触发峰值后滑坡[1]风险在于 当我们接近期望峰值时 槽可能不远
复合横跨波段
2021年底,我们担心多益和增益2022年装饰后,我们的多重焦虑消退,让我们担心收入后三个季度将两个问题重新提上表,MSCI世界指数前期收入复倍达17.0x,2003至2019年从未达到水平,而27.4x信息技术部门倍数目前令人担忧地接近COVID时代高点
高倍非压低收入,预期利润仍然接近全时峰值,并预期今年共识收益平定后2024年上升10%,尽管担心潜在衰退。诚然,美国经济证明比预期强,但不利的一面是劳动力市场仍然非常紧凑,这意味着需要持续货币挤压才能降低通胀率。我们认为,随之而来的任何下滑都不符合今日收入期望.或当前乘积我们坚持认为世界非对称性,在坏时收入下降比好时上下调高得多和往常一样,我们打赌物价和经常性收入这两个关键条件将再次显示它们在任何下滑中的价值,市场将再次偏向那些在艰难时期有弹性收入的公司。
归根结底,它仍然早期传教AI, 和它的全部效果仍然不清楚哪些行业和公司会兴旺起来? 哪些企业模式会冗余?就业、教育、保健、金融、消费和政治在AI世界中像什么?版权在机器生成世界中意味着什么规程会快速通情达理,信得过谁的忠告谁图像真实性世界会变小、变快甚至个性化化吗?是否变得更不平等自下而上基本组合管理器手工手工艺
团队探索新数据集开发自动化工具已有段时间,并深入研究优异管理评价传统中尚有待放弃深入研究回溯操作资本、团队辩论、绝对风险管理或人性判断的可持续性相信团队经验,并会继续创造解决方案并构建关系,努力提高并改进关系管理组合或为客户服务时,我们无意用机器人取代人智能-结果和客户太重要了
词汇表
- 聊天点PT:AI聊天机器人、聊天生成预培训变换器使用自然语言处理器、神经网络机学习模型和变换器从重要数据拉出预测文本响应
- 窄/弱AIAI常体验日常任务或一组密切相关任务,例如天气应用数位助手7
- 通用/强AIsentient机器模仿人智能 战略思维 抽象和创举 并有能力处理复杂任务8
- 生成AI描述算法(如CatGPT)可用于创建新内容,即代码图像等九九
- 大语言模型深学习模型培训大数数据集,以人式方式理解并执行任务10
- 机器学习方法通过模型开发AI,从数据模式中解析无人方向,即大语言模型11
- 自然语言处理AI计算机科学分支集中帮助计算机理解人文写作方式12
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