在人工智慧的信仰之下，科技巨頭們預估，未來幾年 AI 資本支出將達到 1 兆美元的空前規模。這些投資將主要集中在資料中心、晶片、基礎設施和電網等關鍵領域，目的在為 AI 的未來發展奠定堅實的基礎。
全球科技巨頭紛紛加大 AI 投資之際，高盛的一份報告揭露了 AI 投資回報的不確定前景。
高盛日前發布報告指出，除了開發者群體中報告的效率提升外，AI 技術的實際效益仍然難以捉摸。即便是在 AI 領域獲益最多的公司，如輝達，其股價也經歷了劇烈的波動，反映出市場對 AI 投資回報的擔憂和不確定性。
在這份報告中，一些分析師對 AI 技術的長期經濟潛力持樂觀態度，認為儘管 AI 的「殺手級應用」尚未出現，但最終將超越當前的「工具和鏟子」階段，產生更大的經濟回報。也有分析師對此表示懷疑。他們認為，AI 技術的發展可能不會像預期的那樣迅速，且其成本效益比可能並不如想像中的那麼有吸引力。
展望未來十年，質疑者預測，AI 只能將美國生產力提高 0.5%，對 GDP 增長的貢獻累計僅為 0.9%。樂觀分析師則預計，生成式 AI 最終將自動化 25% 的工作任務，並將美國生產力提高 9%，使 GDP 增長 6.1%。
儘管分歧巨大，高盛仍認為，即使 AI 技術的基本敘事最終無法在資本市場站穩腳跟，AI 泡沫也可能需要更長時間才會破裂。
懷疑的聲音：AI 自動化任務不到 5%
作為懷疑論者之一，麻省理工學院教授 Daron Acemoglu 認為，在未來十年內，只有四分之一的 AI 相關任務能夠實現成本效益的自動化，這意味著 AI 對所有任務的影響將不到 5%。
Acemoglu 認為，歷史上技術隨時間改善和成本降低的趨勢不可以簡單地應用到 AI 上，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。
他還懷疑 AI 技術是否能達到人類最有價值的認知能力，特別是考慮到 AI 模型通常是基於歷史資料訓練的，這可能限制了它們複製人類複雜認知能力的範圍。
Acemoglu 預測，在接下來的十年內，AI 將只會使美國的生產力提高 0.5%，並且對 GDP 增長的貢獻累計僅為 0.9%。
高盛全球股票研究主管 Jim Covello 則更為悲觀，他認為 AI 技術的成本高昂，且並非為解決複雜問題而生。
Covello 指出，與網際網路初期相比，AI 技術的成本並沒有顯示出隨著時間降低的趨勢，而且他懷疑 AI 技術的成本會降低到足以使大量任務自動化的程度。
樂觀的觀點：AI 使 25% 的任務自動化 未來十年美國 GDP 提高 6.1%
高盛分析師 Joseph Briggs 持有更為樂觀的態度，他預計生成式 AI 最終將自動化 25% 的工作任務，並在未來十年內提高美國生產力 9% 和 GDP 增長 6.1%。
Briggs 認為，儘管目前許多 AI 相關的任務自動化並不具有成本效益，但新技術的長期成本下降潛力以及勞動力重新分配和新任務創造的可能性，將推動更多的 AI 自動化。
高盛的 Kash Rangan 和 Eric Sheridan 也對 AI 的長期轉型和回報潛力保持熱情。他們認為，儘管大型科技公司在 AI 基礎設施上的投資巨大，但並沒有跡象表明存在非理性的繁榮。
Rangan 強調，當前的資本支出相對於收入的比例與以前的技術投資週期並沒有顯著不同，而且投資者只會獎勵那些能夠將 AI 變現的公司。
發展瓶頸：晶片和電力供應短缺
高盛分析師們普遍認為，晶片和電力供應的短缺可能會限制 AI 技術的發展潛力。
其中，高盛半導體分析師認為，由於高頻寬記憶體技術和晶片封裝的關鍵組件短缺，晶片將在未來幾年內限制 AI 的增長。
更大的問題是電力供應是否能夠跟上。
高盛公用事業分析師預計，AI 技術的普及和必需的資料中心將推動電力需求的大幅增長。然而，美國公用事業公司在過去二十年中幾乎沒有經歷過電力消耗增長，並且正在應對已經老化的電網，因此可能沒有準備好迎接即將到來的需求激增。
AI 泡沫還將持續多久？
儘管存在對 AI 技術經濟效益的懷疑，但高盛的分析師們仍一致同意，即使 AI 技術的基本敘事最終無法在資本市場站穩腳跟，AI 泡沫也可能需要更長時間才會破裂。
高盛股票策略師 Ryan Hammond 認為，AI 概念股有更多的發展空間，並預計 AI 受益者將繼續擴大，不僅僅是輝達等半導體巨頭，大型公用事業公司也將受益。
長期來看，高盛產配置研究主管 Christian Mueller-Glissmann 從宏觀的角度分析了 AI 對市場的影響。
他發現，如果 AI 顯著加速經濟增長和企業盈利能力而不加劇通膨問題，標普 500 指數的長期回報就高於平均水準。
不過，他警告，AI 技術實現投資者預期的潛力對於提高市場回報至關重要。儘管 AI 可能透過提高生產力增長來利好股票，但市場往往在實際生產力增長實現之前就已經預期了這一點，這增加了定價過高的風險。
本文為AI新智界授權刊登，原文標題為「對於AI最敏感的問題，高盛內部分歧不小」