人工智能時代 現實世界投資之道
投機泡沫就像是華爾街圈子裡的一項運動，但當我看到愈來愈多報告質疑生成式人工智能會否形成泡沫時，我抱持懷疑態度。
在分析某個行業的市場潛在過剩情況時，除了關注近期的市場表現和熱點之外，我們必須更深入地審視其基礎。人工智能的基礎是數據及使用數據所需的基礎面，這也是讓我相信人工智能領域還不是泡沫的一大原因，而該領域是一個跨越潛在變革性技術價值鏈的長期增長機會。
AI處早期增長階段
黑石近期組建了首席技術官網絡，對人工智能的影響和潛力等一系列話題進行討論。這些首席技術官的一個共同發現是，許多公司現時仍在研究人工智能，並尚未充分利用其生產力。我認為這些討論毫無疑問地表明生成式人工智能將帶來巨大的變革，但我們尚未完全參透其實現變革的方式。
目前我們正處在將人工智能融入到企業業務以及更廣泛的經濟的初始階段。當下存在著許多問題，其數量和已知的答案一樣多甚至更多，而我們能做的就是去發掘那些在人工智能的應用和增長路徑中不可或缺的動力。
儲存空間需求增加
在某些方面，生成式人工智能讓我回憶起電子商務發展的初始階段。當時顯而易見的是，亞馬遜會從根本上顛覆整個零售業，這一認知使投資者們開始尋找那些能夠推動他們取得成功的基礎設施。而當時不太明顯的跡象是，倉儲會成為亞馬遜的崛起中不可或缺的一環。
亞馬遜需要「最後一公里」物流來兌現其承諾，而這需要在人口中心附近擁有極大的倉儲容量，因此引致市區中填入型倉庫開始轉型。
如今我們也可以用同樣的方式看待人工智能和數據中心。生成式人工智能模型依賴着強大的數據處理能力和大規模的儲存容量，這應推動市場對實體數據中心的需求。這些實體數據中心需要有能力處理生成式人工智能應用的密集計算需求，同時要實現分佈式訓練與推理，以及有效率地協調跨多台機器或多個數據中心的操作。
隨着儲存和計算需求於近年逐漸向雲端轉移，並考慮到我們每天都會產生大量數據，市場對數據中心的需求自然急劇增加。
實體生成式AI帶來機遇
我們自然而然地將人工智能視為一個神秘、抽象的概念，或是一種存在於虛擬世界中的軟件。然而事實上，現實世界的數據中心是人工智能的錨點，就如數據儲存和雲端應用需要實體服務器方可運行。
人工智能對於實體的需求在某些方面與現有的應用模式不同，並可能會推動專供新技術的特定數據中心的發展。例如，Meta最近發布了其重新設計數據中心項目的計劃細節，以推動人工智能的研發。
數據需求的倍增器
鑑於同樣的驅動因素，許多競爭者爭相開發狹義和廣義生成式人工智能模型。開發這些模型都需要高度依賴強大的計算力、數據處理能力和儲存容量，從而不斷推動對數據中心需求。此外，數據中心能夠實現分佈式訓練和推理，有效協調橫跨多台機器或多個數據中心的操作。
我們可能不完全了解生成式人工智能的成本和收益，但我相信生成式人工智能將繼續發展，並將掀起該領域的投資熱潮。儘管科技公司在人工智能的開發潛力和應用方面競爭非常激烈，但在我看來，無論是當下還是未來，數據中心將在由人工智能驅動的世界中蓬勃發展。
黑石集團私人財富解決方案首席投資策略師Joe Zidle及私人財富解決方案副總裁Taylor Becker
本評論所述觀點均屬Joe Zidle和Taylor Becker的個人觀點，不一定反映Blackstone Inc.（及其關聯公司，統稱「黑石集團」）的觀點。
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撰文 : Joe Zidle+Taylor Becker
欄名 : 黑石投資