2023年下半年科技行業展望

創新機遇

隨著2023年下半年臨近，我們認為三個主題有望推動科技行業前進：生成式人工智能崛起、由不惜代價追求增長轉向著重營運效率的趨勢，以及全球日益重視關鍵科技的本地化與回流。

2023年上半年回顧

回顧2023年上半年，我們發現科技股年初至今的表現相當集中，投資者明顯偏好超大型科技股多於市值較小的科技股。

整體科技股行業年初至今表現強勁，以科技股為主的納斯達克綜合指數上升25%¹。然而，這輪升勢極為集中，超大型科技股大幅跑贏市場的其他領域。從MSCI所有國家世界 - 資訊科技指數來看，科技行業中市值最大的三隻成份股（蘋果、微軟及輝達*）對指數年初至今表現的貢獻比重超過59%¹。假如計及全球行業分類標準行業（GICS）以外的超大型科技股（Meta、Alphabet、亞馬遜及特斯拉），這種分歧甚至更為明顯。

科技公司年初至今回報¹
按市值劃分（中位數，美元）

為何超大型科技股在2023年上半年的表現明顯領先？

我們認為有兩大原因：

1. 面對不明朗的經濟環境，投資者繼續偏好規模及質素。全球最大及利潤最高的公司均是超大型科技股²。
2. 生成式人工智能（AI）正發展成變革性投資主題。大部分超大型科技股將成為人工智能競賽的初期受惠者。

生成式人工智能︰關鍵時刻

科技行業一直走在重大創新的最前，這些創新重塑了現代社會。1980年代，個人電腦開始在家庭中普及。到了1990年代，人們開始使用這些設備連接互聯網。2000年代，隨著智能手機出現，互聯網的使用轉向流動設備。到2010年代，雲端運算開始加強此前的創新科技的能力，並推動全球數據量的指數式增長。這些變革不僅徹底改變世界，更釋放了數萬億美元的價值，使科技行業成為經濟中最大的行業。

今天，我們正處於下個變革性平台的邊緣：生成式人工智能。運算能力、大數據以及機器學習新方法的進步成為人工智能突破及科技發展的轉捩點。

人工智能不是新概念。長期以來，人工智能一直是科幻小說的元素，使人聯想到配備接近人類智慧的自主系統。

作為科學領域，人工智能的起源可追溯至1950年，當時，電腦科學先驅Alan Turing發表論文《電腦機器與智能》，探討機器能否展現智慧行為³。隨後數十年，受電腦科技所限，對人工智能的發展面臨重大挑戰。

2017年，Google研究人員發表一篇題為《注意力就是所需一切》的劃時代文章，引起了範式轉移。這篇論文向世界介紹了Transformer模型，該模型與別不同的特點是其注意力機制，它允許人工智能系統選擇性地依次關注輸入數據的不同部分⁴。這次革命加速了人工智能研究界別的學習曲線，並增強了人工智能模型執行複雜任務的能力。

不久後，建基於Transformer的大型語言模型（LLM）面世，這些模型能夠使用大量數據集學習，並輸出新的數據，在人工智能界別引起巨變。這些生成式人工智能模型在各種應用上展現出超越統計模型的強大能力，在理解、總結及生成類似人類的文本方面尤其明顯。生成式人工智能不僅能夠預測用戶下一個詞語或數據點，更能夠以文字、代碼、圖像或其他形式創建新的回應。過去一年，世界見證著生成式人工智能模型在規模及能力上均大幅提升。

2023年最先進的生成式人工智能模型的能力正突破不到一年前仍然難以想像的界限。OpenAI的GPT-4（於2023年3月發佈）不僅通過統一律師考試，得分更高達第90個百分位數⁵。因此，據高盛分析，44%法律界專業人士將面臨人工智能自動化的威脅⁶。生成式人工智能的突破性進展不僅有潛力徹底重塑科技行業，更有可能顯著改變全球經濟的形勢，知識型員工面臨的顛覆性風險大於勞動力密集行業的員工。

考試成績⁵ 估計百分位數下限（整體考生）

生成式人工智能顯然已成為全世界關注的焦點。毫無疑問，此技術將在未來數年重塑全球經濟。畢馬威（KPMG）在2023年進行的一項調查顯示，77%全球高級管理人員認為，生成式人工智能在未來三至五年對整體社會造成的影響將大於任何其他新興科技⁷。然而，我們仍處於這個主題的初期階段。雖然截至2023年5月，58%美國成年人聽說過ChatGPT，但僅有14%曾嘗試使用此工具⁸。

我們認為生成式人工智能將跟隨個人電腦、互聯網及智能手機的步伐發展，在未來數年成為日常生活不可或缺的部分。今天的人工智能熱潮的最大初期受惠者是供應用於訓練及運行生成式人工智能模型所需的晶片及超級電腦的超大型公司。然而，我們認為目前正處於多年期主題的早期階段，除了提供人工智能基建的超大型科技公司外，該主題亦具備廣泛的價值創造潛力。我們預計，受惠於人工智能的公司的未來表現差距將會擴大。管理團隊能否制訂完善的人工智能策略至關重要，並隨著不斷變化的形勢將出現贏家及輸家。相比無法適應迅速變化的環境的公司，能將人工智能有效地整合至營運及策略框架的企業將取得顯著優勢。

解構生成式人工智能科技堆疊

科技領域，由軟件及硬件組件分層整合而成，並協同工作以執行特定任務或功能的組合稱為堆疊(stack)。生成式人工智能需要新的堆疊。若要充分發揮生成式人工智能科技的能力，全球將需要對徹底改革運算基建、創新的數據處理方法，以及一套全新應用程式。

底層方面，半導體及超級電腦構成用於生成式人工智能的訓練 (training) 及推論 (inference)的實體基建。訓練是模型透過大量數據集學習的過程。推論是使用模型產生輸出數據的過程。目前的開支集中於構建用於訓練的基建，這需要在配備超級電腦的數據中心內大規模運行大量圖形處理器（GPU）。因此，早期受惠者是少數主導圖形處理器及雲端服務市場的超大型科技股。隨著生成式人工智能的使用增加，加上企業開始將科技應用至工作流程，我們認為用於推論的基建將獲得更大關注。相對於用於訓練的晶片及硬件市場，推論方面的市場更加複雜，競爭亦更加劇烈。整體而言，生成式人工智能模型所需的實體基建相關開支將大幅增長。市場研究供應商Dell’Oro⁹預測，未來五年，數據中心伺服器在專用人工智能伺服器上的開支比例將由目前的20%增加至45%。

在實體基建之上的就是基礎模型。目前，各方正爭相發展規模最大、性能最佳、成本效益最高的模型。閉源模型開發者正相互競爭，同時亦與開源開發者競爭。此外亦有垂直生成式人工智能模型，其根據特定行業的數據集進行訓練。2023年上半年的發展速度令人矚目。未來的發展可能更進一步，並有望出現使用獨特數據集進行訓練、量身訂製的新型工智能模型。

為了管理生成式人工智能所需的龐大複雜數據，市場對相關工具的需求必不可少，例如寄存及共享開源模型的平台，以及用於數據標註及微調的軟件等。能否獲取專有數據將成為模型開發及企業人工智能應用的競爭力的要素。

最後，堆疊的頂部是應用層級，多間初創企業正致力開發下一個突破性應用程式。這些未來應用程式將比當前的版本更加複雜，為經濟中各行業的專業人士提供有價值的工具。

生成式人工智能科技堆疊¹⁰

投資人工智能領域：機遇與風險

生成式人工智能的面世為投資者帶來一系列新的機會及風險。隨著我們駕馭此變革性階段，我們的策略包括投資能夠從人工智能領域革新下受惠的公司，同時評估面臨風險的公司。我們已在2023年發現正面趨勢，數間公司的收入增長與由生成式人工智能所帶動，我們預計此模式將在2023年下半年持續，並在未來數年加速發展。

由於市場對開發人工智能關鍵資源的需求不斷上升，科技行業正出現連鎖反應。由圖形處理器及記憶體晶片設計商至伺服器製造商，對用於運行人工智能的必要基建的需求正開始擴大。

相關需求將超出硬件領域，預示著軟件公司提供的服務及解決方案有望迎來增長。

擁有獨特數據集的公司亦將佔有利位置，能夠根據特定行業的獨有模式訓練相關模型，從而提升競爭優勢。

然而，我們亦注意到相關前景伴隨著固有風險；這不是遙遠的問題，而是目前確實面對的問題。當我們探索新機遇及盡量減低潛在下行風險時，我們一定堅定不移了解迅速發展的市場，並調整投資策略，同時對估值保持關注。

整體而言，我們認為在人工智能時代，科技行業將繼續推動經濟發展，就如此前科技突破的時期一樣。

營運效率：科技行業的盈利能力與增長

過去十年，由於利率處於歷史低位，加上投資者偏好業務增長多於盈利能力，導致很多科技公司習慣毫無紀律的開支模式。市場因此出現沒有盈利的計劃，亦偏離公司的核心能力。

今年，利率上升、股票回報欠佳以及激進投資者的壓力促使新開支模式的出現。企業日益關注營運效率，尋找機會削減成本及擴大利潤率。

對盈利能力及營運效率的重新關注正引起投資者進行更深入分析。分析師正研究不同收入水平的盈利能力指標。對於很多財務總監而言，重點不再是不惜代價的增長；相反，價值建基於可持續的盈利增長。

科技公司發現它們可大幅削減開支，而不對營運或銷售增長產生不利影響。今年首五個月，科技公司裁減超過20萬名員工，超過2022年全年裁減的16.5萬名員工¹¹。長遠而言，我們認為成本降低最終將有利科技行業。

人工智能相關開支是惟一沒有節省成本措施的領域。因其帶來的潛在投資回報大得不容忽視，因此各公司將相應的資源投入此新興領域。

隨著多間公司較以往更加精簡、盈利能力更強，我們認為相關股票將獲重新評估。提升營運效率和盈利能力，同時增加對人工智能的投資，顯示了科技行業仍有顯著的增長空間。這演變正重塑科技領域，重新定義成功方法，並為長線投資者帶來亮麗前景。

全球行業利潤率
12個月遠期淨利潤率

本地化：關鍵科技回流

面對新冠疫情、俄烏戰爭，以及中美地緣政治緊張局勢等各項挑戰，全球化的可行性備受質疑。有見及此，各國正高舉關鍵科技回流的戰略口號。這種轉變不僅具戰略意義，其對於21世紀主權經濟體的未來亦變得日益重要。

科技回流趨勢圍繞著兩個基本原則：地緣政治及供應鏈安全。不斷加劇的中美科技戰凸顯了國家安全及主權問題。因此，美國製造業正轉型至科技導向，並以半導體、電池及太陽能為重點。

第二個原則是強化供應鏈，降低脆弱程度。半導體、太陽能及電動車基建等蓬勃發展的行業的供應鏈回流不僅具戰略意義，而且有其必要性，能夠為經濟增長及創新帶來跨越多年的利好因素。

有別於影響整體科技行業的裁員，參與回流趨勢的行業的就業機會正在增加。根據回流倡議，受惠於回流措施及外國直接投資（FDI），製造業就業職位在2023年第一季增加超過10萬個，主要來自電子設備行業，因為對電動車電池製造的投資增加¹²。

這種由地緣政治及供應鏈安全帶動的戰略調整，將在未來十年對主權經濟體的可持續發展及穩健性發揮根本性作用。

行政總裁調查：你會否考慮將製造業務遷回美國？¹³

太陽能

消費者喜好轉變、政策支持及去全球化趨勢或利好已發展經濟體的太陽能建設。美國方面，基建開支法案《降低通脹法案》（IRA）包括對國內可再生能源生產及製造的激勵措施，帶動上市公司的股價出現正面反應，相關公司似乎有能力轉移部分或全部供應鏈，並在國內進行生產。《降低通脹法案》的首批受惠者可能包括參與太陽能逆變器生產的企業，該等逆變器將太陽能電池板產生的直流電（DC）轉換成可用於供電的交流電（AC），以及太陽能追蹤器，這些追蹤器隨著太陽升降的弧線轉動太陽能電池板，以產生最多直流電。

《降低通脹法案》：為減碳科技提供3,690億美元援助¹⁵

電動車

我們認為目前仍處於從內燃引擎（ICE）汽車轉型至電動車的早期階段，電動車的全球市場滲透率估計為13%¹⁶。如同太陽能的情況，由於《降低通脹法案》的政策激勵措施鼓勵國內生產及供應鏈，汽車市場正日趨本地化。長遠而言，具有製造低成本電動車利潤結構的汽車公司將從中受惠，尤其是供應鏈完全垂直整合的汽車公司。我們認為當前機會在於製造電動車必要組件的公司，例如碳化矽晶片，這些組件可在更高電壓及溫度下運行，並具有更佳能源效率，能夠增加行駛距離。其他方面，我們發現電動車電池及汽車製造商的機會，它們有望從美國政策發展及歐盟即將推出的政策受惠。

電動車市場滲透率（%）¹⁶

2023年下半年：長期增長機會

毫無疑問，生成式人工智能的顛覆力量、對營運效率的關注，以及關鍵科技的戰略性回流，正在重新定義科技行業，並在2023年下半年及其後帶來新的投資機會。作為著重基本因素研究的科技股投資者，我們致力因應新興機會及風險調整觀點，並確保我們能夠駕馭當前科技急速轉型及經濟調整的時代，捕捉當中機遇。