CPT Markets市场分析：人工智能助微软超越苹果重回全球市值最高宝座!全面解析AI利弊！

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　　每隔十年，运算世界便会濒临一场革命，举例来说，1990年代的网络商业化和2000年代的行动通讯与云端运算，甚至是2023年是生成式人工智能彻底改变了现有格局。CPT Markets分析师指出，自从Apple已故创办人Steve Jobs于2007年推出iPhone以来，迄今为止尚未有任何单一产品能够再次引发「科技新时代」的希望，直到生成式人工智能的问世为止。然而，截至2023年底，科技行业正竞相将生成式人工智能从实验室的研究项目，融入到各种应用最广泛的数字产品和服务中，并广泛应用于日常生活。

　　人工智能正以其复杂的方式影响全球经济，尤其是劳动力市场。一般来说，自动化与信息技术的改良主要是影响简单又重复的工作，而人工智能之所以如此独特，是因为其能够影响既复杂又高技能的工作。由此，我们可以得知，相较于新兴市场和发展中经济体，已开发经济体将面临更大的人工智能风险，整理如下:

　　在已开发经济体中，约有60%的工作可能会受到人工智能的影响。约有一半工作将因人工智能整合而受益，提高生产力;但另一方面，人工智能的应用可能大规模执行目前由人类负责的重要任务，降低劳动需求，导致薪资下降和招聘减少，甚至在极端情况下，部分工作将可能受人工智能影响而消失。

　　相较之下，在新兴市场和低收入国家，其所受人工智能直接影响相对较少，主要原因在于，这些国家缺乏基础设施或熟练的劳动力来充分发挥人工智能的好处。

　　而人工智能除了对劳动市场产生影响，也会对收入层面产生极端差异。

　　充分运用人工智能的劳工相较于经验不足的同仁，将能获取更高的薪资，而若以年龄区分，年轻劳工更容易适应人工智能生产模式，相对较年长的劳工可能会面临适应上的挑战。

　　人工智能不仅能显著提升高收入工作者的效能，更能促使他们的薪资水平更上一层楼。此外，引进人工智能的企业将能提升其生产力，从而增加资本回报，进一步扩大了社会上不平等现象。

　　随着人工智能正于全球迅速应用，为了协助各国制定适切政策，国际货币基金组织制订了人工智能准备指数，用以评估各国在数字基础设施、人力资本和劳动力市场政策、创新和经济整合，以及监管和道德等范畴的应变状况。

　　结果显示，富裕的经济体包括已开发经济体和一些新兴市场经济体，通常比低收入国家更具采用人工智能的能力，好比说，新加坡、美国和丹麦在这所有四个追踪类别中均取得了卓越的表现。为此，CPT Markets分析师指出，已开发经济体应首要考虑人工智能的创新与整合，同时建立健全的监管框架;而新兴市场和发展中经济体其首要任务则是需透过投资于数字基础设施和具备数字技能的劳动力，以建立坚实的基础。

　　近期，随着人工智能风潮的崛起，软件巨头Microsoft首次在过去两年多超越了苹果，跃居全球市值最高的上市企业。CPT Markets分析师表示，对比这两家公司，可以看出由于市场对智能型手机需求的疑虑，使得他们认为Apple未来的成长空间有限，相对而言，Microsoft在执行和展现盈利增长方面表现更为优越，原因在于Microsoft于人工智能领域的发展路径更加清晰，能够清楚地表达人工智能将如何促进公司的成长，使其长期前景更加引人瞩目。

　　举例来说，Microsoft推出了一系列的工具，让「人工智能融入零售商的营运」，不仅有助于提升零售商客户的购物体验，同时也强化了店面员工的支持，进而优化零售媒体活动，为各种规模的零售商提供了更简便的途径，使他们能够轻松应用人工智能技术。

　　展望未来，尽管生成式人工智能的初期增长趋势较为缓慢，但关于人工智能话题的热度将有增无减。科技业本身可能是最早受益的行业之一，预计将有更多的职务被人工智能取代。

　　举例来说，Amazon与Microsoft已计划利用生成式人工智能来提升员工生产力，而这趋势可能导致企业减缓对人力的大规模招聘，以免削弱获利率。值得一提的是，Microsoft初期试用生成式人工智能后，发现在员工之间会呈现一种「病毒式」地扩散，即当员工看到周围的同事都在使用时，就会很快接受这项新科技，因为一旦试用于工作中，就会欲罢不能。

　　随着科技领域将生成式人工智能捧上云霄，但对于生产式人工智能实际应用的质疑也渐浮出水面，CPT Markets分析师整理一些要点供读者参考:

　　由于生成式人工智能是以庞大语言模块为基础，因此其依赖的是机率，而非传统运算系统的硬逻辑。

　　虽然生成式人工智能可以协助编程或是字处理，但其风险在于可能会产生不正确的信息，以及与实际情况脱节的「幻觉」，即若产生错误结果，那么将会削弱企业的商业价值。

　　目前，与生成式人工智能有关的工作大部分仍需「人机协作」，以发现错误并将语言模块与真实的数据库链接，才能获取可验证的正确解答。

　　许多企业要从生成式人工智能获取价值，必须先以他们自己的数据训练人工智能模块，但大部分企业缺乏成熟的数据能力，导致其不仅无法使用自家数据，更是无法使用人工智能。

　　成本也是企业缓慢使人工智能科技的原因之一，例如Microsoft将人工智能技术应用于其办公室软件包，月费定在30美元，使一些客户的软件成本增加近一倍，虽然这能显著提升员工生产力，但高昂的价格可能使客户仅让一小群员工使用这项科技，而这意味至少在短期间，新的人工智能产品及服务对科技公司的营收及获利帮助有限。

　　2023年，人工智能成为推动股市强劲上升的一大催化剂。然而，在2024年，人工智能是否仍能发挥革命性的影响，或仅是IT领域中功能有限的额外工具，这个问题将在今年是否更加明朗，投资人值得留意。