對于AI最敏感的問題，高盛內部分歧不小，但“即便是泡沫，也會持續很長時間”

展望未來十年，質疑者預測，AI只能將美國生產率提高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，并推動美國生產率提高9%，GDP增長6.1%。

人工智能信仰下，科技巨頭們預計，未來幾年AI資本支出將高達1萬億美元的空前規模。這些投資將主要集中在數據中心、芯片、基礎設施和電網等關鍵領域，旨在為AI的未來發展打下堅實的基礎。

全球科技巨頭紛紛加大AI投資之際，高盛一份報告揭露了AI投資回報的不確定前景。

高盛周二發布報告稱，除了在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，如英偉達，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，認為盡管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并不如想象中的那么有吸引力。

展望未來十年，質疑者預測，AI只能將美國生產率提高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，并將美國生產率提高9%，使GDP增長6.1%。

盡管分歧巨大，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住腳跟，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模型通常是基于歷史數據訓練的，這可能限制了它們復制人類復雜認知能力的范圍。

Acemoglu預測，在接下來的十年內，AI將只會使美國的生產率提高0.5%，并且對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，且并非為解決復雜問題而生。

Covello指出，與互聯網初期相比，AI技術的成本并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，并在未來十年內提高美國生產率9%和GDP增長6.1%。

Briggs認為，盡管目前許多AI相關的任務自動化并不具有成本效益，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，盡管大型科技公司在AI基礎設施上的投資巨大，但并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于收入的比例與以前的技術投資周期并沒有顯著不同，而且投資者只會獎勵那些能夠將AI變現的公司。

發展瓶頸：芯片和電力供應短缺

高盛分析師們普遍認為，芯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，由于高帶寬內存技術和芯片封裝的關鍵組件短缺，芯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數據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，并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？

盡管存在對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住腳跟，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概念股有更多的運行空間，并預計AI受益者將繼續擴大，不僅僅是英偉達等半導體巨頭，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脹問題，標普500指數的長期回報就高于平均水平。

不過，他警告，AI技術實現投資者預期的潛力對于提高市場回報至關重要。盡管AI可能通過提高生產率增長來利好股票，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。

（作者 卜淑情）

封面圖片來源：視覺中國-VCG41N1472123004