近年人工智能（AI）演進可分三階段：2010年代起是機器學習，機器以圖形處理器處理資訊、以記憶體儲存及傳輸；2022年生成式AI出現突破，開始能對問題作出智能回應；到2026年，代理式AI已可自主執行任務，如發送電郵、作出預訂、編寫程式碼等。AI在每個階段都需要規模更大的「電腦」，亦即更多GPU與記憶體。尤其在代理式AI推出後，詞元消耗量明顯上升，這正正是衡量AI使用程度重要指標。

現時企業對晶片、數據中心及電網的大規模投資，正為AI應用未來數年逐步擴展奠下基礎。在我們看來，市場焦點正由「AI採用能否延續」，轉向「關鍵基建如何落地與擴建」，而亞洲在這進程中扮演重要角色。

談及AI，人們往往先想到家喻戶曉的大品牌，卻容易忽略底下更龐大的生態系統：從精密製造、製造與測試設備，以至先進原材料和重型工業工具，全球只有少數企業具備如此全面的供應能力──當中大部分以亞洲為基地，亦較少受市場關注。

亞洲企業遍布晶片、電力、數據、機械人技術及康健護理等多個AI領域，而每個領域都見到相同的動力模式。我們相信，部分企業在基本面及估值兩方面均具競爭優勢；隨着亞洲在供應價值鏈下游的市場份額有望進一步提升，相關領域或可提供更具差異化的投資機遇。

製造業根基扎實　帶動良性循環

創新與製造環節兩者相輔相成，而亞洲長久以來是全球不可或缺的製造樞紐：2024年佔全球研發開支45%，相比2000年上升近一倍；同年全球逾七成的專利授權亦在亞洲發出。與此同時，超過九成先進製程晶片產能位於台灣地區；全球約七成記憶體晶片由韓國生產；中國則佔全球七成電動車及電池產量。

由此可見，亞洲已具備扎實製造專業知識，有助以具競爭力價格生產更優質產品，從而帶動終端需求；需求增加又帶動區內工廠擴產，形成良性循環。

總括而言，憑藉製造規模及供應鏈優勢，我們相信亞洲已具備條件參與下一階段的工業與科技轉型。對於投資者，AI的真正機遇往往藏在供應鏈深處，而要發掘這些企業、並在基本面與估值間取得平衡，正需要深入研究與主動選股能力。

（作者為宏利投資管理亞洲區股票投資部主管）