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"算力问题仍是掣肘!"人工智能博士郜哲:选这些赛道布局更明智

作者:证券时报发布时间:2023-03-04

原标题:"算力问题仍是掣肘!"人工智能博士郜哲:选这些赛道布局更明智

▲华富基金人工智能ETF基金经理 郜哲

华富基金人工智能ETF基金经理郜哲是一位拥有人工智能博士学位的基金经理,这在基金圈较为罕见。在北大学习期间,他在机缘巧合之下与金融结缘,更在日后开展了人工智能投资之旅。

对于近期热度颇高的人工智能板块,郜哲表示,尽管人工智能技术已经有了阶段性突破,但算力问题目前仍是行业发展的掣肘。他认为,随着算力问题逐步解决,人工智能技术有望在个人端得到大力推广,相关公司的价值也将得到资本市场的认可。而在技术尚未落地时,投资者押注单只股票将承受较大风险,寻找前沿子赛道进行分散布局或者指数化投资是更明智的选择。

从人工智能实验室走出来的基金经理

券商中国记者:作为一位人工智能专业的博士,你是如何走上金融这条道路的?

郜哲:北大很早就设立了人工智能专业,我是2009年到2013年在北大读人工智能博士,当时这个专业还是比较前沿的。之所以与金融结缘,是因为我当时的导师研究方向是人工智能在金融领域的应用,我的研究方向也因此从偏技术的方向转到了偏应用,逐渐走上了投资这条道路。

券商中国记者:你认为人工智能现阶段的技术难点在哪里,如何实现突破?

郜哲:人工智能的反馈过程像一个黑匣子,它的模拟机制很像人类大脑的学习过程。在人类大脑还没有被研究透彻的情况下,想要复刻人类行为模式,科学家唯有不断训练人工智能,最终从量变转为质变。人类大脑是百万亿级的神经元的集合,人工智能想要达到类似的效果,就必须在算力上有极大提升,就算在技术上能达到,代价也是极其高昂的。目前,人工智能只在简单的文字交互上有所突破,这在某种程度上也受到了算力的限制。当然,在未来,也可以进一步商业化,通过付费服务的方式支持相关技术迭代。

券商中国记者:近年来,人工智能的发展在加速,有人担心人工智能会替代人工,你怎么看?

郜哲:我认为两者不是非此即彼的关系,而更有可能是相互融合的过程。一方面,技术进步可能会减少一部分传统工种的需求,但是也会有新的工作岗位出现。另一方面,技术发展不是一蹴而就的。人工智能的水平要在不断反馈和修正中提升,这个过程很漫长,也给了我们适应的时间。我一直坚信,发展科技的最终目的是为了更好地服务人类。

在前沿领域提前布局

券商中国记者:你是一位做被动指数投资的基金经理,人工智能专业背景对你做指数投资有哪些帮助?

郜哲:对我来说,减小跟踪误差只是管理ETF的基本功。我做的是Smart Beta(聪明贝塔)ETF,Smart Beta本质上是对传统指数加权方式和选股方案进行优化,提供优于传统市值加权指数的风险调整后收益。对行业基本面的深刻观察对我做投资有很大帮助,主要体现在两方面:一方面,我需要对行业的发展阶段把握得很清楚,才会知道要给市场提供什么样的指数工具;另一方面,开发设计指数也需要对行业了解透彻,比如,哪些子赛道的投资机会更好,哪些上市公司的质地更好,怎么布局才能让指数在表征行业发展的收益上做到最大化,为投资者带来更好的回报。

人工智能是非常前沿的技术,行业覆盖面很宽,像图像识别、语音识别这些业务,产业链上的公司类型多样,发展步调也不一致,研究工作并不容易。在这件事上,专业背景对我做投资确实有些帮助。

券商中国记者:你认为人工智能板块的估值表现取决于什么因素?

郜哲:对于人工智能这类行业,关键点就在于这项技术在个人端能不能普及。比如新能源车,尽管2015年就有初代产品,但直到2019年才真正走进千家万户。也正是在这个时候,资本市场的投资者对新能源车概念的关注度极速提升。人工智能的发展也是如此,等哪天我们的日常生活被这项技术极大地改变了,人工智能的发展就能跨过临界点,相关公司的盈利模式也会有很大的突破,这一革命性的变化才会在资本市场得到反馈。

券商中国记者:最近一两年来,多个人工智能概念相继爆火出圈,相关上市公司也接连收获涨停板。由概念带动的行情是否可持续?如何处理好回撤的风险?

郜哲:投资者如果完全追着热点走,确实会面临一些风险。一般来说,一项新技术刚出现时,大家的期望都会很高,投资者的热情也非常高涨。在新技术刚有眉目,还无法真正落地的时候,资本市场就会给到一个很高的估值。但技术的发展需要充足的时间,所以短期的热度过后,相关的股票会有明显回撤。

在我看来,如果想要抓住人工智能这个板块的红利期,关键是要抓住人工智能行业的大趋势,在此基础上做分散投资。人工智能的很多子赛道都是联动的,攻克了一个技术难点,会带动另一个技术向前走。因此,不要把投资局限在最火的公司、最火的概念上,也可以提前布局一些前景光明的子赛道,例如自动驾驶、人形机器人等。从这个意义上来说,指数投资也是一种比较好的选择,在充分抓住板块机会的同时,也避免了承担过高的风险。

责编:汪云鹏

校对:杨立林


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