《縱橫台股－朱晏民》AI產業要真正變現，落地應用才是決勝關鍵

　　《縱橫台股》過去三年，全球資本市場談AI，焦點幾乎都放在基礎建設。從先進AI晶片、先進製程、AI伺服器，到大型雲端服務供應商不斷增加資本開支，市場關注的是誰擁有更多算力、誰興建數據中心的速度更快，以及誰能開發出更強大的AI模型。不過，隨著AI產業逐步進入下一階段，市場關注的重點亦開始改變。決定AI最終能創造多少價值的，未必再是模型有多大、數據中心有多少，而是AI能否真正走進企業的日常營運，為企業增加收入、降低成本，最終轉化為實際盈利。
　
　　換句話說，AI革命正由建設期逐步走向應用期。過去幾年，大型科技企業持續大幅增加資本開支，帶動AI基礎設施快速擴張。但當數以千億美元計的投資陸續落地之後，市場下一個問題自然是，這些錢如何賺回來？這也是AI產業能否進入下一輪長期增長的關鍵。AI真正的價值，並不只是賣出更多晶片或興建更多數據中心，而是能否協助企業提升生產力、降低成本、改善決策，甚至創造新的商業模式。只有當企業發現使用AI確實能夠帶來經濟效益，願意持續付費，整個AI產業才算真正建立起可持續的商業模式。
　
　　回顧過去幾次科技革命，其實都經歷過類似的發展過程。互聯網發展初期，市場最關心的是網絡基礎設施；智能手機崛起之初，焦點亦集中在手機硬件與作業系統。但最終創造龐大經濟價值的，往往是其後衍生出來的各種應用與服務。AI很可能走上相似的道路。未來最大的商機，未必全部落在模型開發商身上，反而可能來自最懂得利用AI解決實際問題、創造商業價值的企業。因此，下一階段的競爭焦點，將逐步由誰擁有最強AI，轉向誰最懂得運用AI。
　
　　目前不少產業已開始看到實際成效。以製造業為例，機器視覺、設備預測性維護以及生產流程優化等應用，已可以協助企業提升良率及產能利用率，並直接改善盈利能力。物流業亦可以利用即時數據分析、路線規劃及庫存預測，降低運輸和存貨成本。醫療可能是另一個具龐大潛力的市場。從醫療影像判讀、病歷分析到新藥研發，AI都有機會大幅提升效率，並改善醫療服務質素。金融業的應用同樣正在加快，信用評估、風險管理、客戶服務以至投資建議，都逐步加入AI元素，希望在提升決策效率之餘，同時降低營運成本。自動駕駛與智能交通，亦是未來十年值得留意的AI應用場景。無論是無人的士、自動駕駛物流車隊，還是智能交通管理系統，本質上都是透過AI取代部分由人類負責的判斷與執行工作。一旦技術成熟並能夠大規模商業化，所帶來的經濟效益可能遠超目前市場想像。
　
　　對投資者而言，這個轉變尤其重要。過去幾年，市場投資AI的主線相當清晰，AI伺服器、先進製程、AI加速器、數據中心及高速傳輸等基礎建設供應鏈，都是最直接的受惠者。但當AI逐步由建設期進入應用期，下一階段值得尋找的，可能不只是繼續提供基礎建設的企業，而是那些能夠協助AI真正落地的產業和公司。其中，工業電腦及邊緣運算(Edge AI)尤其值得留意。目前最先進的AI模型，大部分仍然在大型雲端數據中心運行，但AI真正創造價值的地方，很多時候並不在數據中心，而是在工廠、醫院、物流中心、商店甚至道路上。這些實際場景需要大量邊緣運算設備，將雲端的AI能力帶到真實世界，並即時收集數據、分析資訊及執行決策。因此，工業電腦企業未來扮演的角色，可能不再只是單純提供硬件，而是逐步向AI解決方案及系統整合服務商轉型。隨著智能製造、智能物流、智能醫療及智慧城市持續發展，邊緣運算、工業電腦及自動化相關供應鏈，都有機會成為AI應用普及的重要受惠者。
　
　　整體而言，現階段市場仍處於AI基礎建設的投資熱潮之中，相關資本開支短期內亦未必會明顯放慢。但再往前看，決定AI產業最終能走多遠的，將不再只是數據中心有多大、資本開支有多少，而是這些龐大投資最終能否轉化為真正而持續的商業價值。市場衡量AI企業的標準，也會逐漸改變。過去看的是擁有多少GPU、多少算力；未來看的，將是AI究竟能帶來多少收入、節省多少成本，以及創造多少盈利。對投資者來說，下一階段最重要的功課，也因此不再只是追蹤大型科技企業每年增加多少資本開支，而是開始尋找哪些產業已經真正把AI用起來，哪些企業能夠將AI由技術概念轉化為實際收入與盈利。AI革命所創造的最大價值，最終不會只留在數據中心，而是會逐步走進工廠、醫院、物流中心、金融機構以至我們每天生活的城市。當AI真正由能用走向有用，再由有用走向賺錢，才是這場AI革命真正進入收成期的開始。
《凱基投顧董事長　朱晏民》
　
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