本文翻譯自高盛的最新報告《Gen AI: Too much to spend, too little benefit?》，高潮過后，更多的人開始審視生成式AI帶來的實際收益問題。

生成式AI技術將對公司、行業乃至整個社會的帶來變革的承諾持續受到推崇，預計在未來數年中，科技巨頭、各類企業和公共事業單位將在資本開支上投入約1萬億美元，這包括對數據中心、芯片、AI基礎設施以及電網的重大投資。然而，迄今為止，除了開發商效率提升的報道外，這些投資似乎并未帶來顯著成果。即便是收益最大的公司之一英偉達（Nvidia）的股價也經歷了大幅波動。我們咨詢了行業和經濟專家，探討了這種巨額支出是否能夠從AI的益處和回報中得到合理的回報，并分析了它對經濟、公司和市場可能產生的影響。

首先，我們采訪了麻省理工學院的教授Daron Acemoglu，他對AI的前景持保留態度。Acemoglu教授預測，在接下來的十年中，只有大約四分之一的AI任務能夠實現成本效益的自動化，這可能意味著人工智能對不到5%的任務產生影響。他沒有從歷史中獲得太多安慰，認為技術隨著時間的演進而不斷改進，成本逐漸降低，但他懷疑AI模型的進步可能不會像許多人預期的那樣迅速或令人印象深刻。他還質疑AI的普及是否會帶來新任務和產品的創造，認為這些影響并非自然規律。因此，他預測AI在未來十年內可能只會使美國的生產力增加0.5%，GDP增長累計增加0.9%。

高盛全球股票研究主管Jim Covello的觀點更為謹慎，他認為要實現1萬億美元的AI技術開發和運行成本的合理回報，AI必須要能夠解決復雜的問題。他指出，像互聯網這樣真正改變生活的發明，即使在初期階段，也能以低成本的解決方案顛覆高成本的解決方案，而不像今天昂貴的AI技術。他懷疑AI的成本是否能夠降低到足以使大多數任務的自動化變得經濟可行，因為門檻很高，而且構建關鍵輸入（如GPU芯片）的復雜性可能會阻礙競爭。他還質疑AI是否能夠提升使用該技術公司的估值，因為任何效率的提升都可能被競爭所抵消，而且他認為實際增加收入的途徑尚不明確。他也對基于歷史數據訓練的模型是否能夠復制人類最有價值的能力表示懷疑。

然而，高盛高級全球經濟學家Joseph Briggs則更為樂觀，他預計AI最終將自動化25%的工作任務，并在未來十年內使美國的生產力提高9%，GDP增長累計增加6.1%。盡管Briggs承認，目前自動化許多人工智能任務并不經濟，他認為成本節約和長期成本下降的可能性——正如新技術經常出現的情況——最終將導致更多的人工智能自動化。與Acemoglu不同，Briggs在他的生產率估計中考慮了勞動力重新分配和新任務創造的潛力，這與技術創新推動新機會的強大歷史記錄相一致。

高盛美國軟件分析師Kash Rangan和互聯網分析師Eric Sheridan對生成式AI的長期變革和回報潛力保持熱情，盡管AI的"殺手級應用"尚未出現。盡管大型科技公司在AI基礎設施上投入了大量資金，但他們并未看到非理性繁榮的跡象。事實上，Sheridan指出，目前的資本支出占收入的比例與之前的科技投資周期并無明顯不同，投資者只獎勵那些能夠將AI支出與收入掛鉤的公司。Rangan認為，鑒于資本成本低、擁有龐大分銷網絡和客戶基礎的現有企業正在引領這一周期，這一資本支出周期的回報潛力似乎比以往任何一個周期都更有希望。因此，Sheridan和Rangan都樂觀地認為，AI的巨額支出最終將獲得回報。

然而，即使AI有可能為經濟帶來巨大利益，為公司帶來回報，關鍵投入（即芯片和電力）的短缺是否會阻礙該技術實現其承諾？高盛美國半導體分析師Toshiya Hari、Anmol Makkar和David Baraban認為，芯片在未來幾年將限制AI的增長，因為高帶寬存儲器技術和芯片封裝（兩種關鍵芯片組件）的短缺導致需求超過了供應。但更大的問題似乎是電力供應是否能夠跟上。高盛美國和歐洲公用事業分析師Carly Davenport和Alberto Gandolfi預計，AI技術的普及以及為其提供支持所需的數據中心，將推動電力需求的增長，這是一代人以來從未見過的。高盛商品戰略家Hongcen Wei在弗吉尼亞州發現了早期證據，這里是美國數據中心增長的溫床。

Cloverleaf基礎設施聯合創始人、微軟前能源副總裁Brian Janous認為，美國公用事業公司近20年來沒有經歷過電力消費的增長，并且正在與已經老化的美國電網競爭，他們還沒有為即將到來的需求激增做好準備。他和Davenport一致認為，鑒于公用事業行業的高度監管性質和供應鏈限制，電力基礎設施所需的大量投資不會很快或輕易發生，Janous警告說，可能會限制AI增長的電力危機可能就在眼前。

這一切對市場意味著什么？盡管Covello認為AI的基本面不太可能持續，但他警告說，AI泡沫可能需要很長時間才能破裂，與此同時，“賣鏟子”的人工智能基礎設施提供商將繼續受益。高盛高級美國股票策略師Ryan Hammond也認為AI主題有更多的發展空間，并預計AI受益者將擴大到Nvidia之外，特別是看起來將成為下一個大贏家的公司：公共設施。

話雖如此，放眼更大，高盛的高級多資產策略師Christian Mueller-Glissmann發現，只有最有利的AI場景，即AI在不提高通脹的情況下顯著促進趨勢增長和企業盈利能力，才能導致標普500指數的長期回報高于平均水平，這使得AI發揮其常被吹捧的潛力的能力變得更加重要。

原文編輯：Allison Nathan

原文名稱：Gen AI: too much spend, too little benefit?

原文地址：https://www.goldmansachs.com/insights/top-of-mind/gen-ai-too-much-spend-too-little-benefit

本文轉載自 AI工程化，作者： ully