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数字世界的未来:新的ETF针对人工智能和大数据

AiTechYun

编辑:chux

Global X推出了一款针对大数据和人工智能(AI)领域的ETF。在全球X未来分析技术ETF(AIQ)对参与这些技术的开发和使用的公司进行投资。

AIQ在Nasdaq上市,费用率为0.68%。

招股说明书将大数据和人工智能描述为互补的技术主题,主要是通过人工智能技术分析大量数据。

该基金的指数从发达市场中挑选其组成部分,重点关注那些市值至少达到5亿美元,满足最低流动性要求的组合。

公司可以分为两大类:人工智能开发人员或人工智能以及大数据分析硬件。

开发人员包括提供实施人工智能技术,或允许客户使用人工智能来分析大数据的产品和服务的公司。招股说明书称,硬件类别包括生产半导体和存储器等人工智能组件的公司,以及涉及量子计算技术开发的公司。

该指数中的公司对其在这些业务领域的风险敞口进行评级,并且必须在指数中包含的其中一个类别中达到最低分数。根据基金文件,选定的公司采用修正市场资本化方法进行加权,每年进行重组。

这不是第一个针对大数据的ETF,但它是目前唯一一家支持交易的ETF。该PureFunds ISE大数据ETF(BIGD)在2015年推出。然而,AIQ与Global X的全套专题基金相得益彰,其中最突出的是26亿美元的Global X机器人与人工智能ETF(BOTZ)。ETF涵盖社交媒体,自主和电动汽车以及金融科技领域。

为什么大数据是AI成功的关键?

大数据是AI的燃料。这既是训练AI变得越来越强大的原因,也是AI最终应用于解决现实世界问题的原因。AI可以挖掘的数据越多,其智能和潜力就越大。

尽管人工智能作为一个概念已经存在了50多年,但是在这个跨度和计算限制的大部分时间里,结构化数据的短缺阻碍了人工智能的发展。例如,良好的语音识别技术需要大约150,000小时(即10年)的音频数据。面部识别应用程序需要大约1,500万张图像。

直到最近才有很多图像和音频数据可用。事实上,自2015 年以来,世界上90%的数据都已经生成。

这种增长的大部分可归功于物联网的普及和深度学习的进步。随着更多连接设备录制视频,测量心率或追踪交付,世界信息正日益数字化。将这种数据创建与图像和语音识别的深度学习的进步相结合,越来越多的信息不仅仅被保存和存储,而是由AI系统进行结构化分析。

潜在影响是什么?

受到日益增长的数据库的支持,人工智能已成为全球经济的不可分割的力量。据一份报告称,2030年,人工智能可以为全球GDP贡献15.7万亿美元,其中9.1万亿美元来自消费副作用,6.6万亿美元来自生产率的提高。这将为全球GDP增加约14%。

然而,这些收益并非没有成本,特别是劳动生产率,要衡量每个工人的产出。一方面,工人将从不重复的任务中解脱出来。这将使他们专注于需要创造力和解决问题的高附加值工作,从而产生更高的潜在产出。

另一方面,很大程度上基于可重复或低附加值任务的工作很快就会被AI系统所取代,可能会导致员工人数减少,直到人们可以接受再培训。

AI和大数据的出现能够使哪些类型的公司从中受益?

  • AI开发人员:开发了内部AI功能(有机或通过收购)并且正在应用人工智能技术来增强其产品和服务的公司。
  • 人工智能即服务(AI-as-a-Service,AIaaS):为客户提供人工智能功能作为服务的公司。这一领域的公司通常提供基于云的平台,允许其客户应用人工智能技术,而无需直接投资与AI相关的基础设施。
  • AI Hardware:生产用于人工智能应用的半导体,存储器和其他硬件的公司。
  • 量子计算:处于商业化进程中的量子计算技术开发的前沿公司预计将成为AI和大数据的重要参与者。

许多公司拥有庞大的专有数据库,创建深度经济,通过人工智能有效改善货币化产品。随着这些公司细化他们的产品,他们收集更多的数据,并且AI变得越来越强大。 但科技巨头并不是AI和大数据领域的唯一参与者。开发尖端处理器和开拓量子计算的更多专业公司对于满足人工智能的计算需求至关重要。此外,为企业提供自己的数据(BYOD)的企业提供人工智能服务(AI-as-a-Service),这些将人工智能扩展到商业领域,而不仅仅是科技巨头。

本文分享自微信公众号 - ATYUN订阅号(atyun_com),作者:chux

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原始发表时间:2018-05-16

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