生成式 AI ： 在善意中 <unk> <unk> <unk> 困境 （ 韩文 ）

+ outFront GENERATIVEAI: 寻找竞争优势 AMIDCREATIVEDESTRUCTIoN 2023年秋季 仅适用于专业投资者。所有的投资都有风险,包括可能的资本损失。 INTRoDUCTIoN 15.7万亿美 元 生成AI的价值量 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的快速爆炸用什么抓住了全球的想象力 技术可以使。 预计将对经济产生深远影响以指数方式提高生产率。因为今天的一切-从文化到消费产品-是智能的产品。 如果围绕生成人工智能的兴奋被证明是合理的，它可能会释放出约瑟夫迄今为止最大的浪潮 著名的奥地利经济学家熊彼特 2GENERATIVEAI|PGIM “创造性破坏”。人工智能创新将刷新摧毁传统企业的经济， 用更有生产力的东西代替它们。 然而，对于投资者来说，关键问题是：如果生成人工智能聊天机器人迅速将智能商品化，其中竞争优势将存在于一个地方性的世界 生成AI？ CHAPTER1 2020年的AI集会预期A 快速接近未来 CHAPTER1 2030年的AI集会预期迅速接近未来 当第一个生成AI聊天机器人ChatGPT-3由微软支持的openAI在 2022年11月，它迅速成为有史以来增长最快的应用程序，估计吸引了100个 *在Meta两的Th个reads月微博应内用程的序在五百天内万超过了用它，户达到。了1亿用户。 聊天GPT61 Instagram Facebook Twitter 854 加速采用-达到1亿用户的天数 1608 1903 Netflix7337 天数至1M天数至10M天数至100M 来源：路透社，2023年7 月 4GENERATIVEAI|PGIM OpenAI预计这一增长将推动快速的fi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， 2024年上升到10亿美元。 随着跨部门和用例的快速采用，技术正以指数级的速度提高 以前没见过。 事实上，新一波的人工智能助手或代理，比如正在开发Microsoft365Copilot以执行 复杂的个人和工作任务，无需关闭监管。 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：OpenAI[1，2019年2月][2，2019年11月][3，2020年9月]，Semafor，2023年 3月，Google，2023年7月 5GENERATIVEAI|PGIM 但是，不仅仅是整合越来越多的数据，人工智能可以自主生成正如openAI宪章所概述的那样，在最具经济价值的工作中超越人类 ？ 什么时候？研究人员已经对GPT进行了测试，从字面上看，是为了衡量 准律师 GPT模型如何在多项选择多状态栏考试（MBE）中执行 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 平均MBE 通过范围 2019年第一季度 随机猜测 2022年第四季度 2023年第一季度 GPT-2 ada 巴贝奇 居里 达芬奇 GPT-3.5 聊天GPT GPT-4 学生平均。 001 001 001 001 （NCBEBarNow） GPT<=3.5GPT-4NCBE资料来源：“GPT-4通过了律师资格考试”，卡茨，Bommarito，Gao，Arredondo。2023年3月 6GENERATIVEAI|PGIM GenerativeAI迅速成为2023年股市的轰动，引发了主要在美国的巨大反弹微软和其他科技公司的股票有望受益。 尽管利率上升和可能出现衰退的背景黯淡，但美国大型科技公司的价格在2023年的前六个月里跃升。 美国科技股反弹 NVDAMSFTMETAAAPLAMZNGOOGORCL $500 $400 $300 $200 $100 0 01/03/2302/06/2303/11/2304/13/2305/17/2306/19/2307/23/2308/25/23 仅用于说明目的。所有投资都涉及风险，包括可能的资本损失。来源：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，以及台湾半导体的价格。 $800 $700 $600 ASMLHoldingN.V.美国：纽约证券交易所 $120 $100 $80 台湾半导体制造有限公司ADR 美国：纽约证券交易所 $500$60 Jan‘23Jan'23Feb'23Mar'23Apr'23May'23Jun'23Jul'23Aug'23 仅用于说明目的。所有投资都涉及风险，包括可能的资本损失。来源：Refinitiv 7GENERATIVEAI|PGIM 拉力赛的侧翼 除了大型科技公司之外，已经有公司被打乱的迹象。例如，美国教育科技公司Chegg的股价在 2023年的前六个月。 它在5月份的一天内下跌了50%，此前该公司报告称，其业务受到了生成式人工智能的打击，因为一些学生们转向聊天机器人寻求答案，而不是订阅它的服务。 $30 $24 $18 $12 $6 0 Chegg的AI推算 美国：纽约证券交易所 01/03/2302/06/2303/11/2304/13/2305/17/2306/19/2307/23/2308/25/23 仅用于说明目的。所有投资都涉及风险，包括可能的资本损失。来源：Refinitiv 8GENERATIVEAI|PGIM 工作任务自动化风险最大的部门也可能是风险最大的部门失去竞争优势。 Òat将轻资产的智能业务，如法律fi均方根、建筑和工程置于首位 ofthelist,accordingtoGoldmanSachs'sightsintowhereworkismostlikelytobeautomated.Similar 教育技术的企业-如翻译和fi金融咨询公司-也可能证明处于危险之中。 人工智能在美国暴露于自动化的行业就业份额 46 44 40% 37 36 35 33 32 31 30% 29 28 2828 27 2626 所有行业 20% 19 12 11 10% 9 6 4 1 0% 50% 来源：高盛GIR，2023年4月 9GENERATIVEAI|PGIM CHAPTER2 可持续竞争力 AI世界的优势 CHAPTER2 人工智能世界的可持续竞争优势 在所有企业都可以使用生成AI的世界中，您如何保持竞争优势？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- 保护其免受竞争并保持其利润率的业务。人工智能可以重塑整个行业创造全新的。 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，可能会被较小的开源模型和first准自治模型所超越 agents可能是由敏捷的初创公司开发的。毕竟，聊天机器人使用的大型语言模型，如每个人都可以使用ChatGPT。 在一个生成的人工智能世界中，两个新的来源 竞争优势正在显现- 您的数据质量和您的 人们，尤其是那些拥有先进人工智能技 首先将fi转向数据，长期优势可以 fi 能的人。来自企业如何调整其庞大的 语言模型。 11GENERATIVEAI|PGIM 数据对人工非常关键的原因之一智能，以及一般的机器学习，是 没有数据，模型本身是无用的。那里有时需要数万亿个参数 估计，除非你有足够的数据来训练 模型，输出根本不会有用。所以数据是真的很关键，有大量资金的人和公司的专有数据将在 这个空间”。 乔治·帕特森 首席投资官ficer，PGIM定量解决方案 12GENERATIVEAI|PGIM 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的模型微调大型语言模型以完成复杂的法律分类的成本 使组织能够构建人工智能模型。这样的应用程序可以节省律师的时间，这可能会增加成本 每小时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- 很难收集。 例如，如果您想使用AI程序自动识别建筑材料 摄影图像，你需要拍照成千上万的结构和地图 相关建筑材料的结构，根据德勤。 构建人工智能程序的大部分工作将去收集和组织数据。这不是 专有的，但所涉及的effort的规模充当了进入壁垒。 来源：德勤，2023年 转向具有人工智能技能的员工，他们可以帮助企业fi调整数据或将AI集成到其 流程也可以创造竞争优势。 美国有近80万个与人工智能相关的职位空缺2022年，根据斯坦福人类研究所- 以Artfi社会智能为中心的2023年人工智能指数报告。 2023年3月，LinkedIn报道说 在其网站上提到的10万多个工作岗位工作描述中的人工智能。 13GENERATIVEAI|PGIM 2014-22年按地理区域划分的人工智能职位发布（占所有职位发布的百分比） 2.00% 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 来源：Lightcast，2022年|图表：2023年人工智能指数报告 当然，AI不会违反所有传统经济护城河。 例如，存在于企业中的公司 对于新的公司来说，启动成本高得令人望而却步参赛者将拥有强大的竞争力 优势。 同样，一家制药公司 一种神奇药物的专利仍然会受益于fit 药品的独家销售权。 14GENERATIVEAI|PGIM 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，很可能 这些大型科技公司只会变得更大，更强大 更少的员工。他们可以做同样的工作更少的员工，因为他们使用相同的技术...所以它们会变得更瘦更小，但是也更强大。然后在另一端，我们 有开源的方法。这也可能是一个公司来自左场。所以很难 看看这将走向何方。" 马克·范·里杰曼 战略未来主义者 15GENERATIVEAI|PGIM CHAPTER3 正在崛起的国家竞争优势? 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，那么美国甚至遥遥领先于中国，中国是美国最接近的竞争对手。 成为领导者的竞赛。 2022年，美国投资的474亿美元大约是第二高投资的3.5倍 国家、中国和英国投资金额的11倍值得注意的是，所有大型生成人工智能版本都有来自美国 2022年按地理区域划分的人工智能私人投资 UnitedStatesChina 13.41 UnitedKingdom 4.37 Israel 3.24 India 3.24 韩国 3.10 Germany 2.35 Canada 1.83 France 1.77 阿根廷 1.52 Australia 1.35 新加坡 1.13 瑞士 1.04 日本 0.72 Finland 0.61 47.36 总投资（单位：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，最初的突破和 截至2023年，目前在生成AI技术方面处于领先地位 真的和美国在一起，为什么？在某种程度上，当你看到 世界上其他一些最大的玩家例如，试图竞争一些中国人 启动语言模型，有更少的互联网数据中文。所以除非他们想建立自己的发射英语语言模型，他们从一个 语言上的劣势和数量上的劣势 “可然用后于有训更练多其的模入型侵的和数沉据重量的。可能性- 在像中国这样的国家实施监管 在美国，但当然，这取决于监管能够在保护 公众，但允许这个非常强大的发展新技术”。 RAJSHANT JennisonAssoc