基金特蒐／AI 收益成長基金 看旺

AI目前處於「高速成長初期」，正逐步從企業端擴展至產業端，長線結構仍具高度成長潛力。（本報系資料庫）

臺股與美股當前估值偏高，不少投資人關注AI產業後續發展潛力。對此，安聯AI收益成長多重資產基金經理人莊凱倫表示，AI儘管在資本市場掀起熱潮、相關類股屢創新高，但若從技術演進與產業成熟度觀察，AI目前仍處於早期階段，距離「通用人工智慧（AGI）」甚至「超級人工智慧（ASI）」仍有一段長路。

對於市場部分投資人擔憂「AI泡沫化」的說法，莊凱倫認爲該論調過於悲觀，AI目前處於「高速成長初期」，正逐步從企業端擴展至產業端，長線結構仍具高度成長潛力，然而無論是美國或臺灣，算力與電力供應仍是最大瓶頸。

從歷史上來看，不論是手機革命、網路普及或雲端興起，真正泡沫化往往發生在應用層面發展後，電力基建是否能支撐AI發展，仍是下一階段能否順利推進的關鍵之一，因此距離目前還有一大段路。

莊凱倫指出，目前市場普遍使用股價表現來衡量AI發展熱度，實際上若從技術進程角度分析，AI的發展大致可分爲三個階段：狹義AI（專攻某一領域）、通用AI（AGI）、超級人工智慧（ASI）。

目前全球主要科技公司，如OpenAI、Meta、Google等，都正致力於從第一階段邁向第二階段，也就是AGI的開發，但整體仍處於起步階段。

她指出，AI要從「狹義」邁向「通用」的關鍵在於「代理能力」——也就是AI能夠自主理解指令、採取行動，並對結果負責。因此，AI不只是被動迴應使用者的指令，而是要發展能主動協助完成任務。

不過，AI若要成爲真正的代理人，不只是執行、還要正確，因此「正確性」與「可靠性」是AI發展下一階段的核心挑戰。

觀察全球趨勢，AI滲透產業主要呈現三大方向：首先，國家與企業正提高生成式AI投資規模；其次，各行業開始以專有數據或知識訓練行業專屬模型，藉此打造差異化優勢；第三，高階AI工具能協助企業降低成本、提升效率與決策精準度，加速傳統產業數位化轉型。

此外，現階段AI應用仍以企業端爲主，主要用於提升效率、降低成本與加速研發，例如企業內部的AI客服、資料處理與自動化報告生成等。但真正具有爆發力的商機，仍有待AI進一步滲透至「消費端」，進入日常生活層面的應用。

事實上，AI發展仰賴三大要素：算力、數據與演算法。美國在晶片與算力方面具明顯領先優勢，特別是以輝達（NVIDIA）爲核心的高階GPU生態，幾乎主導全球AI基礎設施；但在演算法優化與數據品質上，中國反而展現強勁競爭力。

以DeepSeek爲例，其表現之所以令人驚豔，關鍵並非算力領先，而是大量資料與演算法能力。莊凱倫表示，中國在資料上投入大量人力，使數據更乾淨、更完整。乾淨的數據能顯著提升AI訓練品質，這是DeepSeek成功的重要原因之一。因此，即使在算力受限情況下，中國憑藉龐大的數據庫與工程優化，也能在部分領域實現突破。