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    方舟投資 2021 報告 揭示科技新趨勢

    Eric Chong
    商業・科技・創業・編輯

    方舟投資( Ark Investment )創辦人 Catherine Wood 被喻為女股神,因近年所推薦的科技股均點石成金,包括電動車品牌 Tesla 、雲端視像會議服務 Zoom 、 Bitcoin 等,旗下的 ETF 基金去年的投資回報遠跑贏大市。 Wood 每年發表《 Big Ideas 》投資報告,預測年內看好的熱門技術。今年的預測趨勢值得正在數碼轉型的企業參考。

    方舟投資 行政總裁及投資總監 Catherine Wood
    方舟投資行政總裁及投資總監 Catherine Wood

    研究科技股多年的 Wood ,旗下管理的 5 隻主動型 ETF 在去年均獲 100% 以上回報,其中生物基因革新( ARKG )、新一代互聯網( ARKW )和自動技術及機械人( ARKQ )的表現驚人。除了成為散戶的投資參考,連帶所管理的 ETF 資產規模亦暴增 11 倍。 Wood 近年的風頭甚至蓋過另一矽谷明星級風險投資者、互聯網女王 Mary Meeker ,即使近日股市回落,其報告仍有參考價值。

    Wood 選科技股理念以瞄準「破壞式創新」的新企業,認為創新是增長的關鍵。在《 Big Ideas 》內所預測的技術趨勢亦同出一轍,為業界帶來顛覆式改變。

    一)深度學習帶起AI 晶片

    深度學習已連續多年登上《 Big Ideas 》的首位,方舟投資認為是下一代的軟件,到 2037 年可達至 30 兆美元的市場價值。軟件 1.0 由人手編寫程式,而深度學習的軟件 2.0 則由數據驅動,效能亦會隨之急增。現時的深度學習技術只是早期階段,卻已廣泛見於對話式人工智能、自動駕駛汽車、消費者流動程式的趣味濾鏡,更多使用深度學習的領域有待發掘。

    Alexa等對話式人工智能,令運算的複雜程度更高。
    Alexa等對話式人工智能,令運算的複雜程度更高。

    她估計,深度學習所產生的市場價值,將會超越互聯網。去年的互聯網市場價值 13 兆美元,深度學習僅值 2 兆美元。不過到 2037 年,互聯網市場增至 20 兆美元,而深度學習的整體價值將升上 30 兆美元,後者在期間的逐年平均增幅為 17% 。

    深度學習的技術已從電腦視覺,發展至理解自然語言,複雜程度更高,所需要的運算效能多 10 倍。例如 OpenAI 的 GPT-3 語言模型,已能夠懂得閱讀複雜的英文文章,自動產生內容撮要。下一步發展加強學習( Reinforcement Learning ),需要再多 10 倍運算效能,換言之要增多 100 倍。

    由於訓練深度學習模型的運算複雜,令整體成本急增,傳統處理器甚至可能無法應付,衍生出人工智能晶片的加速器新市場。Wood 估計,人工智能晶片市場從去年的50 億美元,到2025 年會增至220億美元,增幅超過4倍。

    二)ARM 伺服器主導市場

    數據中心目前的處理器由英特爾的 x86 主導,不過方舟投資認為, 2030 年的市場將由 ARM 取代,後者的市場收益大增 100 倍。

    數據中心從 2000 年的大型主機,走向 2020 年的 x86 雲端架構。現時的伺服器市場分布,由 x86 佔了 92% 的絕大多數, 8% 為 POWER 、 SPARC 的大型主機,而 ARM 只有不足 0.1% 。方舟投資預計, 2030 年將由 ARM 反超前佔 71% , x86 減至 27% ,而大型主機進一步縮至2%。

    ARM 伺服器預計將 取代 x86 的地位。
    ARM 伺服器預計將取代 x86 的地位。

    她指出, Intel 的晶片技術已偏離摩爾定律( Moore’s Law ),如最近延遲生產 10 納米製程處理器,至今仍未有該技術的伺服器處理器推出。同時 ARM 伺服器開始走入市場,無論效能和成本都比 x86 更見優勢。 AWS 去年推出自行設計的 ARM 處理器 Graviton 2 ,每小時的效能成本比英特爾 Xeon 處理器多 48% ,足以證明 ARM 的潛力。現時的 ARM 伺服器市場規模僅 10 億美元,估計到 2030 將增 100 倍至 1,000 億美元。

    不過,處理器在未來的數據中心只是配角,更多開支將會用作採購加速器。在今後的 10 年,處理器市場估計會逐年萎縮 1% ,反而加速器市場由 60 億美元升上 2030 年的 410 億美元,加速器包括 GPU、 TPU 、 FPGA 等,加速人工智能運算的硬件設備。承接上一趨勢的深度學習興起,市場需要更多加速器應付該類工作負載。

    三)自動駕駛的士主導城市交通

    自動駕駛技術快將成熟,能夠有效降低乘車成本,廣泛獲市場接納。目前全球的士市場約 1,500 億美元收入,而到 2030 年將會由自動化技術推動上調至 1 兆美元。

    方舟投資的分析認為,自從燃油引擎私家車在 1934 年普及,行走每里的成本維持 0.7 美元至近年。配合電動車和自動駕駛技術,會令行走每里成本大減至 0.25 美元。該技術在經濟發達國家更見效益,連同司機的報酬,美國 Uber 每里成本要 2 美元,而自動駕駛只有 0.25 美元,減幅 88% 。以中國的滴滴出行為發展中國家的代表,現時走每里成本 0.5 美元,潛在的減幅僅 50% 。

    若Tesla 在2022年前推出全自動駕駛,可在2025 年的自動駕駛的士市場取得20%。
    若Tesla 在2022年前推出全自動駕駛,可在2025 年的自動駕駛的士市場取得20%。

    目前的自動駕駛技術有三種,分別是 Tesla 為代表的鏡頭影像分析、 Waymo 的光學雷達,以及百度旗下阿波羅的 V2X 。技術各有優點和不足,市場將會同時發展。她指出,若 Tesla 在 2022 年前成功推出自動駕駛技術,估計 2025 年將取代 20% 市場,而 Waymo 在未來 5 年或未能超越 1% 市場佔有率。

    四)機械人實現自動化

    機械人技術見成熟,不但沒有搶去勞工的飯碗,還幫助製造就業。報告形容,美國經濟進入自動化時代,有如上世紀 90 年代初製造業引入機械人,同樣結果增聘人手,而非減掉人力資源。例如 1950 年的美國有 760 萬非支薪的家庭成員協助務農,到 2000 年採用機器耕種令該類工作人口減少至 210 萬。但同時間美國受薪顧員從 1950 年的 5,900 萬,升到 2000 年的 1 億 3,700 萬。

    機械人愈見普及,送外賣是現時常見的用途。
    機械人愈見普及,送外賣是現時常見的用途。

    自動化更將非支薪的人力減少,例如家庭成員無薪協助的工作。由於他們的工作由機械人取代,如餐飲業的自動採購、送外賣等,同樣取代非支薪家庭成員。人手將流向勞動市場。方舟投資預計,自動化將為美國未來 5 年的 GDP 增 5% ,或相當於 12 兆美元。

    五)飛行器送貨改革物流

    隨著電池成本和自動化技術進步,在不久後會實現飛行器送貨,送包裏、食物,甚至載人,大幅減少運送時間和成本。由於疫情推動電子商務平台研究無接觸式送貨,方舟投資表示,不出 5 年內將用飛行器運送網購的 20% 包裏。

    預計未來5 年內將實現飛行器送貨,開啟新物流市場。
    預計未來5 年內將實現飛行器送貨,開啟新物流市場。

    預計到 2030 年,全球網上購物有四成來自訂購食物,其中一半由飛行器送貨,預計到時的全球食物運送收益達到 1,116 億美元。

    在 2030 年,飛行器送貨平台將帶來約 2,750 億美元的貨物運送收入,其中 500 億美元屬硬件銷售收益,以及 120 億美元用於繪製地圖。

    六)衛星開啟百億美元網絡市場

    近年兩位全球首富 Elon Musk 和 Jeff Bezos 投資太空科技,受惠深度學習、感應器、 3D 列印、機械人等技術發展迅速,推動可回收火箭技術大幅進步,令發射低軌道衛星成本大降。 Elon Musk 藉此開發衛星上網服務,預計市場價值可達 100 億美元。

    SpaceX用再回收火箭發射低軌道衛星,提供衛星寬頻上網。
    SpaceX用再回收火箭發射低軌道衛星,提供衛星寬頻上網。

    Elon Musk 創立 SpaceX ,其中的獵鷹 9 號運載火箭( Falcon 9 )已將發射低軌道衛星的成本減低 8倍,預計未來的可回收火箭技術更成熟,可進一步降低成本。低軌道衛星離地面僅高 300 里,提供時延僅 40 毫秒的網絡連線。 Elon Musk 名下另一創業公司 Starlink ,透過 SpaceX 發射了逾 1,100 個低軌道衛星,正在個別國家和地區測試互聯網服務。該公司目標發射 42,000 個衛星,網絡覆蓋全球,尤其為偏遠地區提供網絡服務。

    Jeff Bezos 的航天公司 Blue Origin 亦在開發同類的低軌道衛星寬頻服務。方舟投資預計,衛星寬頻可創造每年達 100 億美元的收入。

    了解趨勢助企業轉型

    除了上述的 6 個趨勢,在 Wood 今年的報告內,還有探討多種新技術,如虛擬世界和電子遊戲、電動車、數碼銀包、 Bitcoin 、 3D 列印,以至生物科技的多種癌症檢查、細胞免疫療法等。《 Big Ideas 》不只探討投資趨勢,更揭示科技市場的最新發展,企業從中可掌握技術方向,引入數碼轉型策略。

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