生成式 AI ： 在兴致中找找迷局

+ 未来 GENERATIVEAI: 寻找有竞争力的边缘AMID创造性破坏 2023年秋季 仅适用于专业投资者。所有投资都涉及风险，包括可能的资本损失。 INTRODUCTION $15.7万亿美元 产生AI的价值 到2030年可能会增加全球经济 来源：普华永道，2023年7月 用于一般用途的生成AI的迅速爆炸抓住了全球对该技术可能带来的想象力。 预计它将通过成倍增长的生产率对经济增长产生深远的影响。 这是因为今天的一切——从文化到消费产品——都是智能的产物。 如果围绕生成AI的兴奋被证明是合理的，它可能会引发迄今为止最大的浪潮，奥地利著名经济学家约瑟夫·熊彼特称之为 “创造性破坏”。人工智能创新将通过摧毁传统企业来刷新经济，用更有生产力的东西取代它们。 然而，对于投资者来说，关键问题是：如果生成AI聊天机器人迅速将智能商品化，那么在一个流行的生成AI世界中，竞争优势将在哪里？ 2GENERATIVEAI|PGIM CHAPTER1 2020年的AIRALLY反对迅速接近未来 当微软支持的OpenAI于2022年11月推出第一个生成AI聊天机器人ChatGPT-3时，它迅速成为有史以来增长最快的应用程序，在两个月内吸引了大约1亿用户。 *Meta的Threads微博应用程序在五天内就超过了1亿用户。 ChatGPT 加速采用-达到1亿用户的天数 61 854 1608 1903 Instagram Facebook Twitter Netflix 7337 天数到1M Daysto10M 天数至100M 来源：路透社，2023年7月 CHAPTER1 2020年的AIRALLY反对迅速接近未来 4GENRATIVEAI|PGIM OpenAI预计这一增长将推动快速的财务收益;在2022年向其私人投资者推销时，它估计在2023年达到2亿美元的收入，在2024年上升到10亿美元。 随着跨部门和用例的快速采用，该技术正以前所未有的速度成倍增加。 实际上，正在开发新一波的AI助手或代理，例如Microsoft365Copilot，以执行复杂的个人和工作任务，而无需密切监督。 来源：路透社，2022年12月 GPT模型的快速增长 参数是AI模型的定义特征之一，它们决定了模型如何处理数据以及如何生成预测。 来源：开放AI[1，2019年2月][2，2019年11月][3，2020年9月]，Semafor，2023年3月，谷歌，2023 5GENRATIVEAI|PGIM 但是，生成AI不仅可以整合越来越多的数据，还可以在OpenAI宪章中概述的最具经济价值的工作中自主超越人类吗？什么时候？研究人员从字面上对GPT进行了测试，以衡量潜在律师的表现。 GPT模型如何在多项选择多状态酒吧考试（MBE）上执行 平均MBE通过范围 2019年第一季度 Q42022 Q12023 随机猜测 GPT-2 001 001 BarNow） 80% 70% 60% 50% 正确的费率 40% 30% 20% 10% ada001 babbage001 居里 达芬奇 GPT-3.5 ChatGPT GPT-4 平均学生（NCBE 0% GPT<=3.5 GPT-4 NCBE资料来源：“GPT-4通过酒吧考试”，Katz，Bommarito，Gao，Arredondo。2023年3月 6GENRATIVEAI|PGIM 生成式AI迅速成为2023年股市的轰动效应，引发了一场巨大的反弹，主要是在美国，微软和其他科技公司的股票将从中受益。 尽管利率上升和可能的衰退背景黯淡，但美国大型科技公司的价格在2023年的前六个月跃升。 美国科技股上涨 NVDAMSFTMETAAAPLAMZNGOOGORCL $500 $400 $300 收盘价 $200 $100 0 01/03/2302/06/2303/11/2304/13/2305/17/2306/19/2307/23/2308/25/23 Forillustrationpurposeonly.Allinvestmentsinvolvesrisk,includingthepossiblelossofcapital.Source:Refinitiv 荷兰ASML的价格也是如此，ASML是制造生成AI所需的半导体芯片所需设备的领先供应商，以及台湾半导体的价格也是如此 。 $800 ASMLHoldingN.V. 美国：纽约证券 交易所$120 台湾半导体制造有限公司ADR美国：纽约证券交易所 $700$100 $600$80 $500$60 Jan‘232月‘23Mar‘234月23日5月23日6月23日7月‘238月‘23 Jan '23 2月23 Mar'23 四月‘23 May'23 Jun'23Jul‘238月23日 日 Forillustrationpurposeonly.Allinvestmentsinvolvesrisk,includingthepossiblelossofcapital.Source:Refinitiv 7GENRATIVEAI|PGIM 拉利的FLIPSIDE 除了大型科技公司之外，已经有公司被颠覆的迹象。 例如，美国edtech公司Chegg的股价在2023年的前六个月下跌了三分之二。 在5月份的一天内，它下降了50%，因为一些学生转向聊天机器人寻求答案，而不是订阅它的服务。 Chegg的AI推算 美国：纽约证券交易所 $30 $24 $18 $12 $6 01/03/23 02/06/23 03/11/23 04/13/23 05/17/23 06/19/23 07/23/23 08/25/23 0 Forillustrationpurposeonly.Allinvestmentsinvolvesrisk,includingthepossiblelossofcapital.Source:Refinitiv 8GENRATIVEAI|PGIM 最有可能使工作任务自动化的部门也可能是最有可能失去竞争优势的部门。 根据高盛对工作最有可能自动化的见解，这使得诸如律师事务所，建筑和工程之类的轻资产智能业务位居榜首。类似的 教育技术的企业——比如翻译和金融咨询公司——也可能面临风险。 在美国，AI暴露于自动化的行业就业份额 46 44 40% 37 36 35 33 32 30% 31 29 28 2828 27 2626 所有行业 20% 19 12 10% 11 9 6 4 0% 1 50% 来源：高盛GIR，2023年4月 9GENRATIVEAI|PGIM CHAPTER2 AI世界的可持续竞争优势 在一个所有企业都可以使用生成式AI的世界里，你如何保持竞争优势？ 该技术看起来可能会破坏或至少稀释许多现有的经济护城河-保护其免受竞争并维持其利润率的企业特征。AI可以重塑整个行业并创造全新的行业。 一些投资者认为，大型科技公司的生成AI模型正变得越来越商品化，并且可能会被较小的开源模型所竞争-第一批准自治代理可能是由灵活的初创公司开发的。毕竟，像ChatGPT这样的聊天机器人使用的大型语言模型对每个人都可用。 CHAPTER2 AI世界的可持续竞争优势 11GENRATIVEAI|PGIM 在AI生成的世界中，两个新的竞争优势来源正在出现-数据的质量和人员的质量，尤其是具有高级AI技能的人员。 首先转向数据，长期优势可能来自企业如何微调其大型语言模型。 12GENRATIVEAI|PGIM 数据对人工智能和一般机器学习非常关键的原因之一是，没有数据 ，模型本身是无用的。有时需要估计数万亿的参数，除非你有足够的数据来训练 models,theoutputisnotgoingtobeusefulatall.Sodataisreallycriticalandpeopleandfirmsthathavelargeamoundsofproprietarydataaregoingtobeataclearadvantageinthisspace." 乔治·帕特森 PGIM量化解决方案首席投资官 为现有的开源或付费模型微调数据是廉价的。 $1,915-$7,418 根据SnorkelAI的模型对大型语言模型进行微调以完成复杂的法律分类的成本，该模型使组织能够构建AI模型。这样的应用程序可以节省律师数小时的时间，每小时的成本可能高达500美元。 来源：波士顿咨询集团，2023年3月 有时数据不需要是专有的-只是很难收集。 例如，如果您想使用AI程序来自动识别建筑材料 根据德勤的说法，你需要拍摄成百上千个结构的照片，并将这些结构映射到相关的建筑材料。 构建AI程序的大部分工作都将用于收集和组织数据。它不是专有的，但所涉及的工作规模是进入的障碍。 来源：德勤，2023年 13GENRATIVEAI|PGIM 转向人，具有AI技能的员工可以帮助企业微调数据或将AI集成到其流程中，也可以创造竞争优势。 根据斯坦福大学以人类为中心的人工智能研究所的2023年人工智能指数报告，美国在2022年看到了近80万个与人工智能相关的职位空缺。 而在2023年3月，LinkedIn报告称，其网站上有超过10万个职位在职位描述中提到了人工智能。 2014-22年按地理区域划分的AI职位（占所有职位的百分比） 2.00% AI职位发布（占所有职位发布的百分比） 1.50% 1.00% 0.50% 2.05%,美国 1.45%，加拿大 1.33%,西班牙 1.23%，澳大利亚 1.20%，瑞典 1.16%，瑞士 1.14%，英国 1.01%,荷兰 0.98%，德国 0.89%，奥地利 0.86%,比利时 0.84%,法国 0.72%,意大利 0.45%,新西兰 0 201420152016201720182019202020212022 资料来源：Lightcast，2022|图表：2023年人工智能指数报告 14GENRATIVEAI|PGIM 当然，人工智能不会突破所有传统的经济护城河 。 例如，在新进入者的启动成本过高的业务中存在的公司将具有强大的竞争优势。 同样，拥有奇迹药物专利的制药公司仍将受益于该药物的独家销售权。 那些已经非常非常强大的大公司，他们也可以访问大量数据，这些大型科技公司很可能只会变得更大，更强大，员工更少。他们可以做同样的工作 因为他们使用相同的技术，所以他们会变得更精简，更小，但也更强大。另一方面，我们有开源方法。那也可能是一家来自左派的公司。所以很难看到这将走向何方。” 15GENRATIVEAI|PGIM MARKVANRIJMENAM 战略未来学家 CHAPTER3 哪些国家正在获得竞争优势？ CHAPTER3 哪些国家正在获得竞争优势？ 如果对人工智能的投资带来竞争优势，那么美国甚至远远领先于中国，而中国在成为领导者的竞争中最接近的竞争对手。 2022年，美国投资的474亿美元大约是第二高国家中国投资的3.5倍，是英国投资的11倍。值得注意的是，所有大型生成AI版本都来自美国 2022年按地理区域划分的人工智能私人投资 美国中国 联合王国以色列印度 韩国德国加拿大法国阿根廷澳大利亚新加坡瑞士日本芬兰 4.37 3.24 3.24 3.10 2.35 1.83 1.77 1.52 1.35 1.13 1.04 0.72 0.61 13.41 47.36 总投资（十亿美元） 05101520253035404550 来源：NetBaseQuid，2022年|图表：2023年人工智能指数报告 毫无疑问，到2023年，在生成AI技术方面的初步突破和目前的领导地位确实在美国。为什么？在某种程度上，当你看到世界上其他一些试图竞争的最大参与者，例如，一些中国发射语言模型，互联网数