亞洲商業投資顧問曾先瑞先生提醒大家：**風險是有的，投資需要更加小心，避免不必要的風險。
1. 人工智慧的必要性：專注於創意生產工作
Microsoft 對 AI 應用程式的必要性進行了一項調查，發現隨著資料、資訊和互動變得更加頻繁，工作節奏呈指數級增長，給企業和員工都帶來了沉重的負擔。 經過調查，Microsoft得出了三個結論：
1）數字債務正在扼殺我們的創造力
根據Microsoft的調查，近三分之二（64%）的人表示他們很難找到時間和精力來完成工作。 近三分之二的領導者（60%）已經感受到了這種影響，他們認為團隊中缺乏創新或突破性想法是乙個問題。 越來越多的電子郵件、會議、通知、文件和資料占用了員工越來越多的時間和精力，因此他們無法專注於富有成效的工作。
這可以從 Microsoft 在使用者使用各種 Microsoft 365 應用程式上花費的時間比例中清楚地觀察到。 團隊會議、團隊溝通、郵件溝通佔據了使用者57%的時間，而真正體現創造力的Excel、Word、PowerPoint、Onenote只占用了43%的時間。
最重的電子郵件使用者（前 25%）每週在電子郵件上花費 8 美元8 小時，最重的會議使用者（前 25%）每週在會議中花費 7.5小時。 員工普遍認為，生產力的頭號破壞因素是效率低下的會議。 在AI的介入下，有望重塑工作方式，解決瑣碎任務，幫助員工專注於創造性工作。
每個員工都需要能夠使用人工智慧
Microsoft認為，人工智慧將重塑工作方式，員工需要學習如何使用人工智慧來完成工作。 截至 2023 年 3 月，LinkedIn 上提及 GPT 的美國招聘資訊比例同比增長了 79%。 在Microsoft的調查中，82%的領導者表示，他們的員工將需要新的技能來為人工智慧的發展做好準備。 分析判斷力、靈活性和情商是領導者認為員工在使用 AI 時將具備的最重要的技能。
提供基礎功能的通用大型模型有望提高生產力。 Microsoft 365（即Office）和騰訊會議等應用程式是可以廣泛應用於幾乎所有行業的基礎軟體，嵌入AI模型有望重塑員工的工作模式並提高生產力。
ai+office（wps）：Microsoft Office和金山WPS在辦公產品系列中嵌入了AI模型，可以幫助使用者撰寫草稿、修改文章、相互轉換文字、自動生成PPT。 Microsoft 已將 Copilot 嵌入到 Microsoft Team、Word、Outlook、PowerPoint、Excel 等辦公家庭桶中，幫助使用者應對各種場景的需求。
AI+會議：自動記錄會議紀要並彙總，主要針對**、法院等部門，部分針對公司部門。 例如，騰訊的會議AI助手可以通過簡單自然的指令完成資訊提取、內容分析、會議管控等多種複雜任務，提高會議效率和資訊流通。
2. 裝置端AI的必要性：私隱和成本
人工智慧時代需要雲、邊緣和本地相結合的混合計算架構。 在傳統的PC時代，大多數使用者只能通過網路呼叫雲模型來解決自己的需求，但是在AI普及之後，僅僅依靠雲AI會變得昂貴、複雜、不安全。 對於一些一般的操作，使用區域性大模型進行計算就足以滿足要求，如優化、滿足背景模糊、資料視覺化、段落彙總等。 因此，需要將不同的任務分配給正確的主題，人工智慧的未來將是喜憂參半的。
私隱洩露是乙個嚴重的問題，AI本地化可以有效保護資料私隱。 在呼叫雲AI的場景中，難免會遇到私隱和資料洩露問題，而乙個充分掌握使用者身份、偏好、語言風格、通訊錄等關鍵資訊的AI會給使用者帶來多方面的威脅，呼叫本地知識庫的本地大模型可以大大降低網路通訊帶來的私隱洩露風險。
裝置上的AI可以有效解決網路延遲問題，並且可以在離線場景下繼續工作。 資料傳輸將始終受到伺服器物理距離的限制，人工智慧聊天機械人等應用程式必須近乎實時地響應，以獲得積極的使用者體驗。 在裝置上處理生成式 AI 模型可避免網路或雲伺服器擁塞導致的潛在延遲，同時能夠隨時隨地執行查詢，從而提高可靠性。 在網路連線不足、網路訊號較差等場景下，裝置側AI模型仍能幫助使用者離線完成工作任務。
裝置端AI模型可以增強個性化體驗。 裝置端的生成式AI模型將能夠根據使用者獨特的語音模式、表情、反應、使用模式、環境甚至外部資料，定製模型和響應，從而以更合理的方式為本地終端使用者提供服務。
基於雲的 AI 模型正面臨著快速增加的成本壓力。 據路透社報道，與傳統搜尋方法相比，生成式 AI 搜尋估計會使每次查詢的成本增加 10 倍或更多。 與此同時，越來越多的AI應用和AI使用者對雲端AI接入的壓力加倍。 根據 TiriasResearch 的資料，到 2028 年，人工智慧基礎設施的成本可能超過 760 億美元，目前還沒有有效的商業模式將這一成本轉嫁給消費者。 因此，有必要通過開發端到端的AI能力來分擔雲AI的成本壓力。
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