Will the AI Market Experience a Repeat of the 2000 Dotcom Bubble?
過去兩年由ChatGPT興起而導致的人工智能軍備競賽不斷升級，尖端技術勢將令各行各業產生不可逆轉的改變。各國政府、商界紛紛加以大量投資，上月底，日本軟銀集團就表示打算投資5億美元於OpenAI。
本年7月，高盛證券研究部主管Jim Covello發表研究論文，提出人工智能投資正在泡沫化，雖然泡沫未至於在短期內爆破，但至今所推產品，表現仍未如理想，例如人工智能編碼和客戶服務的成本節約措施不足，人工智能搜尋亦有時效果欠佳。大型科技公司即使花費了數十億美元，但在相關新產品的顯著收益仍然偏低。生成式人工智能可以編寫電腦程式，可惜錯誤頻生，常須用家指正，其解決複雜問題的能力難免成疑。
當科技公司的估值被投機者急速推高，就容易產生科技泡沫，激發市場急劇調整，投資者因而蒙受重大損失，甚至造成廣泛的經濟影響。有鑑於此，投資者、政策制定者和行業持份者必須認識導致泡沫形成的心理、經濟和結構因素。
回溯1990年代後期，科網股泡沫爆破，許多網絡公司的商業模式雖未證實可行，卻不斷有龐大資金投入。雖然人工智能尚未成為焦點，但在此期間利用人工智能技術的公司也曾有類似炒作。泡沫爆破導致這些公司一一倒閉；納斯特指數見頂後隨之崩盤，造成大規模破產和虧損。
2015至2018年人工智能技術的復興迎來新一波投資浪潮，初創公司的創投達到數十億美元。將人工智能納入其商業模式的公司往往獲過高估值，縱使在科技上有一些變革性影響，其獲利途徑卻並不明確；加上加密貨幣和區塊鏈技術興起的推動，2017年比特幣迅速崛起和隨後崩盤，正好突顯了數碼資產的波動性和風險。2019冠狀病毒病大流行加速了科技的採用，以致「軟件即服務」（software as a service）等企業估值膨脹，市場急速調整。
即使生成式人工智能可能會在未來5至10年內顛覆每一行業，但其發展若只停留在目前階段，這類科技公司在市場上吸納巨額資金，卻無助於提升企業生產力與利潤，即成資產泡沫，終有爆破的一天。儘管Meta、谷歌、微軟等龍頭人工智能公司都有明確的盈利路徑，但私募市場的人工智能初創公司估值可能接近泡沫水平，華爾街不禁有此一問：企業何時才會透過人工智能賺錢？投資者的憂慮可歸結為：這一切真的值得嗎？
Covello在上述文章中指出，歷史上多數技術轉型，尤其是變革性之類，都是以便宜的解決方案取代昂貴方案。人工智能基礎設施的投資額預計將於數年內達一萬億美元，以極高成本取代現有科技，毫不划算。觀乎企業在人工智能投資達數千億美元，若無法藉此促進生產力和擴大盈利，所有因人工智能前景大漲的股票都難免急劇下調。
生成式人工智能正處於起始階段，企業對其的採用亦處於萌芽期。核心供應方（如台積電）雖看到潛在的龐大收益，但其需要在價值鏈中的所有層面都不斷發展，始能令企業徹底體現相關收入和影響。
7月出版的《經濟學人》列舉美國的統計數據，印證投資者對於人工智能存在泡沫的憂慮。雖然ChatGPT等聊天機械人的使用已相當普及，但在企業層面，人工智能的採用比率仍然甚低。文章報道調查結果，在過去兩星期使用過人工智能的受訪企業少於5%；有意在未來6個月使用人工智能的企業不及7%，可見在商界的應用率極低。根據Adecco Group的研究，來自四大洲9個國家的2000多名高級行政人員之中，對於公司管理層的人工智能使用技巧和知識缺乏信心者，佔比高達57%。
至於受惠於人工智能的公司（如沃爾瑪），其股價並無顯著上升，真正受惠的企業大概只是核心供應方（如Nvidia），而不是需求一方。即使人工智能在近幾年發展得如火如荼，全球生產力卻沒有大幅增長，包括美國等較先進國家。
投資者心理實際上也會釀成市場泡沫，例如「惟恐錯失機會」（Fear of Missing Out；簡稱FOMO）的情緒會導致非理性的購買行為，從而推高股價。鋪天蓋地的媒體報道足以助長對新興科技的炒作，低利率和容易獲得資金的環境則有利刺激風險投資，使科技股股價飆升。科技的突破雖然可以吸引資本，但難以立竿見影，帶來盈利。種種心理因素扭曲決策過程，打造科技泡沫的條件。面對市場波動，了解這些不利因素的影響，有助投資者認清一己偏見，進行理性投資。
除了受FOMO左右而誤判，投資者亦可能高估自身預測市場走勢的能力，結果過度冒險，泡沫也就逐漸成形。再者，偏見亦容易僵化投資者對價格持續上漲的想法，漠視客觀的警告訊號而不斷投資；甚或將其預期鎖定於過去的價格或趨勢，盲目認為高增長率將無限期地維持，也就無法識別泡沫何時形成。
Meta預計：「我們的生成式人工智能產品難望在2024年帶來實質增益。但假以時日，我們預計此類產品必定會增闢開源途徑，讓我們獲取可觀的投資回報。」然而許多投資者卻因早已習慣按季銷售和盈利，或低估生成式人工智能技術的長期影響，高估其近期潛力。D.A. Davidson分析師Gil Luria表示：「如果現在作出投資，而預期在10到15年內獲得回報，那就是風險投資，而不是上市公司投資。對於上市公司，我們通常預期在遠短於此的時間內獲得投資回報；這無疑令人感到不安，因為足以支持目前投資的應用程式及其收益，至今尚未出現。」
人工智能公司在本年第二季引領市場走高後，最大一家在第三季拖累市場下跌，許多投資者於是從大型科技股轉向價值股。從【圖】可見，晨星全球人工智能指數從7月16日的市場高點，暴跌至8月5日的最新市場低點，跌幅達18.56%，亦是晨星美國市場指數跌幅9.21%的兩倍。儘管隨後彌補了部分損失，但人工智能股票在近兩個月一直拖累市場回報。自7月16日以來，晨星美國市場指數報酬率的12隻拖累市場下跌的股票，都是與人工智能密切相關的科技股。
過往科技泡沫的形成和爆破經驗，說明了科技投資的周期性，最初的過度投資可能導致估值膨脹，但隨着市場適應現實，股價自會急劇調整。正當人工智能不斷發展並融入各行各業之際，認清市場周期性的規律，無疑是投資者和政策制定者的當務之急。
參考資料：
Will A.I. Be a Bust? A Wall Street Skeptic Rings the Alarm. Jim Covello
What happened to the artificial-intelligence revolution? So far the technology has had almost no economic impact，《經濟學人》，2024年7月2日
https://discover.adeccogroup.com/Business-Leaders-2024_Global-Report
謝國生博士
港大經管學院金融學首席講師、新界鄉議局當然執行委員
何敏淙先生
香港大學附屬學院講師
（本文同時於二零二四年十月九日載於《信報》「龍虎山下」專欄）
