擁抱創新力量
人工智能代理
Google在2017年發表有關轉換網路架構的論文啟動了大型語言模型(LLM)的開發，這些模型構成了ChatGPT等人工智能模型的基礎。這項科技加上強化學習等其他方式，現在，越來越多的人工智能模型，其快速增長的能力和專業領域。同時，這些科技亦融入各種類型的終端用戶應用程式 — 這些應用程式已迅速推出，但目前為止我們看到的採用相當有限。
現在，我們看到稱為「人工智能代理」的應用程式快速發展，這些應用程式更有能力透過分析資訊和設計解決方案來自主行動，而無需持續的人工輸入。我們相信這代表著人工智能技術商業化第一波的開始。與增強和創造力等其他應用領域相比，這項科技的主要區別在於，當「代理」開始從人類手中接過日常和重複的任務，以及隨後更複雜的工作時，人工智能代理應用程式可以帶來顯著且可衡量的效率提高。這項應用現在來得正是時候，因為多個經濟體都在努力應對勞動力瓶頸和日益上升的成本壓力。
投資觀點：人工智能代理的受惠者有誰？
這些代理應用程式的開發週期較以前的人工智能模型長，因為它們需要訓練才能解決特定軟件堆疊（Software Stack）中的實際任務。然而，隨著訓練成本下降和推理改進，類似最近出現的DeepSeek R1模型可望加快人工智能代理的發展。我們亦以另一種方式看到人工智能技術的自由化，開源模型似乎已經趕上了 — 甚至可能超越 — OpenAI和微軟等公司開創的封閉式模型。這肯定會使相關技術更便宜，更容易被廣泛的開發人員和軟件供應商採用。
發展階段
資料來源：美銀全球研究/安聯投資
多家公司都有望從這些發展中受惠。首先，大型雲端服務供應商或可放慢資本支出的擴張，同時隨著人工智能推理需求快速增長，提高現有能力的使用率。其次，為日常營運的組織和管理提供工具的基礎設施軟件供應商可望受惠於這一領域快速增長的數據流動。
第三類受惠者或會是雲端原生軟件開發公司。這些公司在開發代理應用程式或代理方面具備優勢，由於運算要求較高，這些應用程式或代理將會是雲端原生，這有助上述公司開發全新的服務，解鎖新的收入來源，並最終進入一個新的增長階段，並重新塑造我們今天所知的軟件環境。
另一個可間接受惠於加快採用人工智能代理的行業是網路安全。人工智能代理將越來越具能力管理和提供訪問存取權限，並運行日益複雜的網路取證，以保護網路免受同樣利用新的人工智能技術、愈趨嚴重的網絡安全威脅。
最後，我們不應忘記去年的贏家 —晶片供應商將可繼續受惠於訓練、開發和維護最新人工智能模型所需的運算能力和數據中心。
