公募研究员洞察AI大会:人工智能行业正迎来爆发式增长
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**全球对人工智能的重视与日俱增**
嘉实基金科技行业研究员何鸣晓在参加完2024世界人工智能大会后深感全球对人工智能(AI)的关注和认可正在不断上升。他特别关注了会议中展示的大规模模型能力、算法的升级以及AI应用的最新进展。
在接受《国际金融报》记者采访时,何鸣晓指出,全球范围内AI与产业的融合正逐步成为常态,AI带来的经济新动能正在加速释放。然而,从投资角度看,国内AI发展相对滞后,多数公司尚未在业绩中体现出AI的实际贡献,导致股价预期与实际业绩存在较大波动。
**经济新动能的显现**
为期三天的全球人工智能盛会在上海成功闭幕。本次大会的主题是“共商共享,善治促智”,旨在展示AI领域的最新成果,探讨AI赋能各行各业的巨大潜力,并加强对AI全球治理和国际合作的关注。据新华社报道,大会促成了24个重大产业项目的签约,预计总投资额超过400亿元。截至7月6日下午2点,线下参观人数已突破30万人次,创下历史新高。
何鸣晓认为,AI赋能各行各业的趋势不可逆转,全球各地推动AI与产业融合的行动日益常态化。他还表示,中国在AI领域展现出持续的创新力,为科技创新、产业结构优化升级和新生产力的发展带来了巨大机遇。
**探索应用投资机会**
何鸣晓认为,科技投资的整体架构包括基础设施、芯片、服务器、云层、大模型、专用模型,直至各行业应用。未来的投资需要密切关注各个行业的发展进度。他强调,投资应从全球化和长期化的视角出发,沿着空间、竞争、商业模式、管理层、成长性和市场预期六个维度,探索科技投资的底层逻辑。
具体到AI主题投资,何鸣晓提到,重点包括软硬件,尤其是AI应用方面。他指出,AI 应用正在进入日常生活,从ChatGPT、文心一言、Sora等AI大模型的广泛应用,到基于AIGC的各种艺术创作平台,再到低空经济概念下的“空中的士”设想,AI应用主要体现在生成和交互领域,通过赋能帮助各行各业降低成本、提高效率。
**未来发展方向**
随着大模型成本的降低和技术的提升,何鸣晓认为,AI赋能各行各业将成为可能。他指出,尽管有许多“长尾应用”尚未得到充分满足,但AI的广泛应用也面临着数据隐私、安全性、伦理和法律问题等挑战。解决这些问题需要政府、企业和学术界的共同努力。
在讨论企业如何正确应用AI时,何鸣晓提出,企业不应仅依赖AI大模型而忽视其他条件。把握AI时代的机遇需要在三个方面发力:培养优秀的人才和团队;结合AI与其他前沿技术,实现关键核心技术创新;以及治理,体现企业的责任感,确保AI向善而行。
**全球对人工智能的重视与日俱增**
嘉实基金科技行业研究员何鸣晓在参加完2024世界人工智能大会后深感全球对人工智能(AI)的关注和认可正在不断上升。他特别关注了会议中展示的大规模模型能力、算法的升级以及AI应用的最新进展。
在接受《国际金融报》记者采访时,何鸣晓指出,全球范围内AI与产业的融合正逐步成为常态,AI带来的经济新动能正在加速释放。然而,从投资角度看,国内AI发展相对滞后,多数公司尚未在业绩中体现出AI的实际贡献,导致股价预期与实际业绩存在较大波动。
**经济新动能的显现**
为期三天的全球人工智能盛会在上海成功闭幕。本次大会的主题是“共商共享,善治促智”,旨在展示AI领域的最新成果,探讨AI赋能各行各业的巨大潜力,并加强对AI全球治理和国际合作的关注。据新华社报道,大会促成了24个重大产业项目的签约,预计总投资额超过400亿元。截至7月6日下午2点,线下参观人数已突破30万人次,创下历史新高。
何鸣晓认为,AI赋能各行各业的趋势不可逆转,全球各地推动AI与产业融合的行动日益常态化。他还表示,中国在AI领域展现出持续的创新力,为科技创新、产业结构优化升级和新生产力的发展带来了巨大机遇。
**探索应用投资机会**
何鸣晓认为,科技投资的整体架构包括基础设施、芯片、服务器、云层、大模型、专用模型,直至各行业应用。未来的投资需要密切关注各个行业的发展进度。他强调,投资应从全球化和长期化的视角出发,沿着空间、竞争、商业模式、管理层、成长性和市场预期六个维度,探索科技投资的底层逻辑。
具体到AI主题投资,何鸣晓提到,重点包括软硬件,尤其是AI应用方面。他指出,AI 应用正在进入日常生活,从ChatGPT、文心一言、Sora等AI大模型的广泛应用,到基于AIGC的各种艺术创作平台,再到低空经济概念下的“空中的士”设想,AI应用主要体现在生成和交互领域,通过赋能帮助各行各业降低成本、提高效率。
**未来发展方向**
随着大模型成本的降低和技术的提升,何鸣晓认为,AI赋能各行各业将成为可能。他指出,尽管有许多“长尾应用”尚未得到充分满足,但AI的广泛应用也面临着数据隐私、安全性、伦理和法律问题等挑战。解决这些问题需要政府、企业和学术界的共同努力。
在讨论企业如何正确应用AI时,何鸣晓提出,企业不应仅依赖AI大模型而忽视其他条件。把握AI时代的机遇需要在三个方面发力:培养优秀的人才和团队;结合AI与其他前沿技术,实现关键核心技术创新;以及治理,体现企业的责任感,确保AI向善而行。
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