Cổ phiếu AI
Đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) – Mọi điều bạn cần biết
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực không cần phải giới thiệu nhiều. AI đã khoác lên mình chiếc áo khoác của Định luật Moore tiểu bang rằng tốc độ và khả năng của máy tính có thể tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Kể từ năm 2012, lượng điện toán được sử dụng trong các đợt đào tạo AI lớn nhất đã tăng theo cấp số nhân với tốc độ tăng gấp đôi sau mỗi 3 đến 4 tháng, với kết quả cuối cùng là lượng tài nguyên máy tính được phân bổ cho AI đã tăng 300,000 lần kể từ năm 2012. Không ngành nào khác có thể so sánh với những thống kê tăng trưởng này.
Chúng ta sẽ khám phá những lĩnh vực AI đang dẫn đầu sự tăng tốc này, những công ty nào có vị trí tốt nhất để tận dụng sự tăng trưởng này và tại sao nó lại quan trọng.
Các loại máy học
học máy là một trường con của AI về cơ bản là lập trình cho máy học. Có nhiều loại thuật toán học máy, phổ biến nhất cho đến nay là học kĩ càng, điều này liên quan đến việc cung cấp dữ liệu vào một Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN). ANN là một mạng lưới các hàm toán học chuyên sâu về tính toán được kết hợp với nhau theo định dạng lấy cảm hứng từ mạng lưới thần kinh được tìm thấy trong não người.
Nhiều hơn dữ liệu lớn được đưa vào ANN thì ANN càng trở nên chính xác hơn. Ví dụ: nếu bạn đang cố gắng đào tạo ANN để tìm hiểu cách xác định ảnh mèo, nếu bạn cung cấp cho mạng 1000 ảnh mèo thì mạng sẽ có mức độ chính xác nhỏ có lẽ là 70%, nếu bạn tăng nó lên 10000 ảnh, thì Mức độ chính xác có thể tăng lên 80%, nếu bạn tăng lên 100000 ảnh thì bạn vừa tăng độ chính xác của mạng lên 90% trở đi.
Đây là một trong những cơ hội, các công ty thống trị lĩnh vực phát triển chip AI đã chín muồi để phát triển một cách tự nhiên.
Có nhiều loại máy học khác tỏ ra đầy hứa hẹn, chẳng hạn như học tăng cường, đây là đào tạo một đặc vụ thông qua việc lặp lại các hành động và phần thưởng liên quan. Bằng cách sử dụng phương pháp học tăng cường, hệ thống AI có thể cạnh tranh với chính nó với mục đích cải thiện hiệu suất hoạt động của nó. Ví dụ: một chương trình chơi cờ sẽ chơi với chính nó nhiều lần, với mỗi trường hợp của trò chơi sẽ cải thiện cách thức hoạt động của nó trong ván tiếp theo.
Hiện tại, các loại AI tốt nhất sử dụng sự kết hợp giữa học sâu và học tăng cường trong cái thường được gọi là học tập củng cố sâu. Tất cả các công ty AI hàng đầu trên thế giới như Tesla đều sử dụng một số loại hình học tập tăng cường sâu.
Mặc dù có các loại hệ thống máy học quan trọng khác hiện đang được cải tiến như siêu học, vì mục đích đơn giản hóa việc học sâu và học tăng cường sâu anh em họ nâng cao hơn là những gì các nhà đầu tư nên quen thuộc nhất. Các công ty đi đầu trong tiến bộ công nghệ này sẽ có vị thế tốt nhất để tận dụng sự tăng trưởng theo cấp số nhân khổng lồ mà chúng ta đang chứng kiến trong lĩnh vực AI.
Khoa học dữ liệu & Dữ liệu lớn
Nếu có một điểm khác biệt giữa các công ty sẽ thành công và trở thành người dẫn đầu thị trường và các công ty sẽ thất bại, thì đó là dữ liệu lớn. Tất cả các loại máy học đều phụ thuộc rất nhiều vào khoa học dữ liệu, điều này được mô tả tốt nhất là một quá trình tìm hiểu thế giới từ các mẫu trong dữ liệu. Trong trường hợp này, AI đang học từ dữ liệu và càng có nhiều dữ liệu thì kết quả càng chính xác. Có một số trường hợp ngoại lệ đối với quy tắc này do cái được gọi là quá mứcTuy nhiên đây là mối lo ngại mà các nhà phát triển AI đã nhận thức được và có biện pháp đề phòng để bù đắp.
Tầm quan trọng của dữ liệu lớn là lý do tại sao các công ty như Tesla có lợi thế thị trường rõ ràng khi nói đến công nghệ xe tự hành. Mỗi chiếc Tesla đang chuyển động và sử dụng chế độ lái tự động đều đang cung cấp dữ liệu vào đám mây. Điều này cho phép Tesla sử dụng phương pháp học tăng cường sâu và các chỉnh sửa thuật toán khác để cải thiện hệ thống xe tự hành tổng thể.
Đây cũng là lý do tại sao những công ty như Google sẽ rất khó để những kẻ thách thức có thể truất ngôi. Mỗi ngày trôi qua là một ngày Google thu thập dữ liệu từ vô số sản phẩm và dịch vụ của mình, bao gồm kết quả tìm kiếm, Google Adsense, thiết bị di động Android, trình duyệt web Chrome và thậm chí cả bộ điều nhiệt Nest. Google đang chìm đắm trong lượng dữ liệu nhiều hơn bất kỳ công ty nào trên thế giới. Con số này thậm chí còn chưa tính tất cả các lần chụp ảnh mặt trăng mà họ tham gia.
Bằng cách hiểu tại sao học sâu và khoa học dữ liệu lại quan trọng, chúng ta có thể suy ra lý do tại sao các công ty dưới đây lại mạnh mẽ đến vậy.
Các công ty AI nên đầu tư vào
Có ba công ty dẫn đầu thị trường hiện tại sẽ rất khó bị thách thức.
Bảng chữ cái Inc (NASDAQ: GOOGL)
alphabet Inc là công ty bảo trợ cho tất cả các sản phẩm của Google bao gồm công cụ tìm kiếm Google. Cần có một bài học lịch sử ngắn để giải thích lý do tại sao họ lại dẫn đầu thị trường về AI. Năm 2010, một công ty Anh Deepmind được ra mắt với mục tiêu áp dụng các kỹ thuật học máy khác nhau để xây dựng các thuật toán học tập có mục đích chung.
Vào năm 2013, DeepMind đã gây bão trên toàn thế giới với nhiều thành tích khác nhau, bao gồm cả việc trở thành nhà vô địch thế giới tại bảy trận đấu Atari bằng cách sử dụng học tăng cường sâu.
Trong 2014, Google mua lại DeepMind với giá 500 triệu USD, ngay sau đó vào năm 2015, AlphaGo của DeepMind đã trở thành chương trình AI đầu tiên đánh bại một người chơi cờ vây chuyên nghiệp là con người và là chương trình đầu tiên đánh bại một nhà vô địch cờ vây thế giới. Đối với những người chưa quen với cờ vây, đây được nhiều người coi là trò chơi thử thách nhất từng tồn tại.
DeepMind hiện được coi là một dẫn đầu thị trường trong học tập củng cố sâu và là ứng cử viên hàng đầu để đạt đượcTrí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI), một loại AI tương lai với mục tiêu cuối cùng là đạt được hoặc vượt qua trí thông minh cấp độ con người.
Chúng tôi vẫn cần tính đến các loại AI khác mà Google hiện đang tham gia, chẳng hạn như Waymo, công ty dẫn đầu thị trường về công nghệ xe tự hành, chỉ đứng sau Tesla và các hệ thống AI bí mật hiện được sử dụng trong công cụ tìm kiếm Google.
Google hiện đang tham gia vào rất nhiều cấp độ AI, đến mức sẽ cần một bài báo đầy đủ để đề cập đến tất cả.
Tesla (NASDAQ: TSLA)
Như đã nói trước đây Tesla đang tận dụng dữ liệu lớn từ đội phương tiện di chuyển trên đường để thu thập dữ liệu từ hệ thống lái tự động của mình. Càng thu thập nhiều dữ liệu thì dữ liệu càng có thể cải thiện bằng cách sử dụng học tăng cường sâu, điều này đặc biệt quan trọng đối với những trường hợp được coi là trường hợp nguy hiểm, đây được gọi là những tình huống không xảy ra thường xuyên trong đời thực.
Ví dụ, không thể dự đoán và lập trình trong mọi loại tình huống có thể xảy ra trên đường, chẳng hạn như một chiếc vali lăn vào dòng xe cộ hoặc một chiếc máy bay từ trên trời rơi xuống. Trong trường hợp này có rất ít dữ liệu cụ thể và hệ thống cần liên kết dữ liệu từ nhiều tình huống khác nhau. Đây là một lợi thế khác của việc có một lượng dữ liệu khổng lồ, trong khi đây có thể là lần đầu tiên một chiếc Tesla ở Houston gặp phải tình huống này thì cũng có thể một chiếc Tesla ở Dubai cũng có thể đã gặp phải điều gì đó tương tự.
Tesla cũng là công ty dẫn đầu thị trường về công nghệ pinvà trong công nghệ điện cho xe cộ. Cả hai đều dựa vào hệ thống AI để tối ưu hóa phạm vi di chuyển của xe trước khi cần sạc lại. Tesla được biết đến vì thường xuyên cập nhật trực tuyến với sự tối ưu hóa AI giúp cải thiện hiệu suất và phạm vi hoạt động của đội xe thêm vài phần trăm.
Như thể điều này vẫn chưa đủ, Tesla còn thiết kế chip AI của riêng mình, điều này có nghĩa là nó không còn phụ thuộc vào chip của bên thứ ba nữa và họ có thể tối ưu hóa chip để hoạt động với phần mềm tự lái hoàn chỉnh của mình ngay từ đầu.
NVIDIA (NASDAQ: NVDA)
NVIDIA là công ty có vị thế tốt nhất để tận dụng sự gia tăng nhu cầu hiện nay về chip GPU (Bộ xử lý đồ họa), vì họ hiện đang chịu trách nhiệm về 80% tổng số GPU bán hàng.
Trong khi GPU ban đầu được sử dụng cho trò chơi điện tử, chúng đã nhanh chóng được ngành công nghiệp AI áp dụng cụ thể cho việc học sâu. Lý do GPU rất quan trọng là tốc độ tính toán của AI được cải thiện đáng kể khi các phép tính được thực hiện song song. Trong khi đào tạo ANN học sâu, cần có đầu vào và điều này phụ thuộc rất nhiều vào phép nhân ma trận, trong đó tính song song là quan trọng.
NVIDIA liên tục phát hành chip AI mới được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng và yêu cầu khác nhau của các nhà nghiên cứu AI. Chính áp lực đổi mới liên tục này đã giúp NVIDIA duy trì vị trí dẫn đầu thị trường.
Chọn một nhà môi giới chứng khoán
Bước đầu tiên trong hành trình của bạn là chọn một nhà môi giới chứng khoán. Một nhà môi giới mà chúng tôi khuyên dùng là hạng nhất.
 |  |  |
| Mở tài khoản | Mở tài khoản | Mở tài khoản |
Lệ PhíỦy ban không | Lệ PhíỦy ban không | Lệ PhíỦy ban không |
Tài khoản tối thiểuKhông áp dụng | Tài khoản tối thiểu$100 | Tài khoản tối thiểuKhông áp dụng |
Khuyến mãiCổ phiếu miễn phí* *Xem thông tin chi tiết của website. | Khuyến mãiKhông áp dụng | KHUYẾN MÃIKhông áp dụng |
Tổng kết
Không thể liệt kê tất cả các công ty tham gia vào một số dạng AI, điều quan trọng là hiểu được các công nghệ máy học chịu trách nhiệm cho hầu hết sự đổi mới và tăng trưởng mà ngành đã chứng kiến. Chúng tôi đã nêu bật 3 người dẫn đầu thị trường, nhiều người nữa sẽ xuất hiện. Để theo kịp AI, bạn nên cập nhật với AI tin tức, tránh cường điệu hóa AI và hiểu rằng lĩnh vực này không ngừng phát triển.
