有关云计算、人工智能等几大关键技术

　　“云计算”――这个概念是指，你可以根据需要来租用应用程序，然后通过互联网来访问它们，而不是购买应用程序，然后将应用程序安装到计算机上。就是这样，这就是“云计算”。你可能已听说过“软件即服务”这个术语(简称“SaaS”)。这实际上就是一回事。它是指通过订阅服务来获取的一种集中托管的软件。对投资者来说，这个领域已上了轨道，像客户关系管理(CRM)SaaS提供商Salesforce.com这些公司的10年回报率超过了780%。不过对于在计算机行业寻求下一大热门的投资者来说，“云计算”和“SaaS”已成了旧新闻。

　　“大数据”――这正如其名。“大数据”是指像“互联网”和基因组学这些新技术带来的庞大数据集。这些数据集极其庞大、极其复杂，以至于我们无法使用传统的应用软件来分析它们。我们需要开发新的应用软件来分析所有这些“大数据”。我们在最近的一篇文章中剖析了按收入排名前5强的数据存储公司。那些公司当中只有一家是可行的投资对象。也许如今这个领域最大的玩家是Palantir Technologies公司，这家年收入250亿美元的私营公司帮助解读所有这些“大数据”。存储这些数据是一回事，分析这些数据完全是另一回事，因为如今所有数据中80%并不是结构化数据，比如新闻文章、研究报告和企业数据。这就引出了下一个术语。

　　“深度学习”――这个领域从本质上来说指，我们可以教计算机拿来所有那些非结构化大数据后，开始使用各种算法来解读数据，比如模拟人脑工作机理方式的“人工神经网络”。深度学习使用算法来寻找所有那些“大数据”中的复杂关系，然后我们进一步改进那些算法，让它们日趋完善。计算机根据经验逐步学习的功能正是人脑自然的工作方式，有时也叫作“认知计算”。我们都可能听说过名为Watson的IBM认知计算平台，它就采用了深度学习技术，用来将语音转换成文本以及将文本转换成语音。虽然目前还没有任何一支专业的“深度学习”股票，但是如今有好几家初创公司在探究深度学习在众多行业的应用。深度学习或认知计算是人工智能的一种形式，这引出了下一个术语。

　　人工智能――这个术语是指，计算机开始处理数据，并推断出复杂关系，就像人类那样。对此我们如何加以衡量?最流行的方法被称为“图灵测试”(Turing Test)，不过一些研究人员对此不屑一顾，认为只有业余爱好者才会对此有兴趣。虽然IBM是人工智能专利的主要拥有者(拥有500多项专利)，但人工智能领域也有另外好多家初创公司，比如我们之前介绍的一家名为Vicarious的公司，实际上大家都看好这家公司。Vicarious开发的软件代码可以模仿人脑，同时使用相对微量的数据和计算能力。虽然如今使用微量计算能力合情合理，但如果我们可以搞定量子计算，这可能不是个问题。

　　量子计算――这个术语是指，我们使用神奇的量子物理学，制造一种功能比现有的任何计算机都要强大得多的计算机。我们可能会开始谈论“量子纠缠”，以及需要将事物冷冻到绝对零度，不过普通人不会在乎任何这种技术细节。量子计算有什么样的潜力，我们现在处于什么样的阶段?就在最近谷歌宣布，它使用D-Wave 2解决了一个有1000个变量的优化问题，其速度比传统计算机快1亿倍。形象地来说，D-Wave 2在一秒钟内所能处理的任务需要传统计算机花10000年才处理得了。你在量子计算领域会如何投资?目前，这个领域的厂商数量不多。

　　所有这些技术预计在未来几年都会迎来迅猛发展，那么散户投资者如何在这方面赚到钱呢?IBM这个名字不断提及，所以IBM是这几个领域的合适投资对象吗?由于2014年收入高达920亿美元，“大数据”和Watson目前贡献的部分对整个公司收入的影响微不足道。话虽如此，我们还是喜欢IBM的3.8%收益率，由不到50%的派息率作为保障。

　　虽然最有前途的公司依然是私营公司，但是将来会有退出事件和首发上市(IPO)让投资者获利颇丰。散户投资者应着眼的下一站是，未来涉及这些领域的科技公司IPO。据数据分析公司CB Insights声称，2016年有两家“大数据”初创公司可能会IPO。实际上，CB Insights公司已列出了在2016年可能IPO的530多家科技初创公司，其中许多与“大数据”有关。