高盛:生成式AI被高估了
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近日,高盛发布了一份研究报告,探讨生成式人工智能(AI)的经济可行性。报告指出,尽管对生成式AI基础设施投入巨大,但至今收益寥寥,并质疑这笔巨额开支是否能在AI效益和回报上得到回报。
报告概述
这份名为《生成式AI:过多投入,过少收益?》的报告基于高盛经济学家、研究人员、麻省理工学院教授达隆·阿塞莫格鲁(Daron Acemoglu)和基础设施专家的系列访谈。报告质疑生成式AI是否会成为硅谷和股市所押注的变革性技术,但指出投资者可能仍能从中获利。报告提到:“尽管存在这些担忧和限制,我们仍然看到AI主题有发展的空间,要么是因为AI开始兑现其承诺,要么是因为泡沫需要很长时间才会破裂。”
生成式AI的成本与效益
高盛的研究人员指出,AI乐观情绪推动了英伟达等S&P 500公司股票的大幅增长,但这些股票价格的上涨是基于生成式AI将带来更高生产力的假设。这种生产力的提升意味着自动化、裁员、降低劳动成本和提高效率。高盛在报告中表示:“尽管AI承诺的生产力提升可能通过更高的利润增长来惠及股票,但我们发现股票通常会在生产力增长实现之前预期其增长,这增加了支付过高价格的风险。”报告还指出,除非出现对结构性增长/通胀组合和美国企业盈利能力的实质性改善,否则S&P 500的回报率将低于1950年以来的平均水平。
生成式AI的局限性
麻省理工学院教授阿塞莫格鲁在采访中表示,业界寄希望于大规模扩展AI训练数据量,但并没有证据表明这将解决生成式AI的成长问题。他提到:“数据质量也很重要,而且不清楚更多高质量数据将来自何处,是否能轻松且廉价地为AI模型所用。”
高盛全球股票研究主管吉姆·科维洛(Jim Covello)对生成式AI的成本和“最终变革潜力”持怀疑态度。他指出,AI技术成本极高,要证明这些成本的合理性,技术必须能够解决复杂问题,而目前的AI技术并没有设计为解决这些问题。Covello还将“AI军备竞赛”比作“虚拟现实、元宇宙和区块链”,这些技术在投入大量资金后,迄今几乎没有现实世界的应用。
投资者的审慎态度
这份报告的发布正值红杉资本合伙人大卫·卡恩(David Cahn)发表文章《AI的6000亿美元问题》之际,该文章试图分析整个AI行业需要赚取多少收入才能支付当前在AI计算基础设施上的投入。卡恩指出,OpenAI的年化收入从2023年末的16亿美元翻倍至34亿美元,但长远来看,AI公司需要为消费者提供显著价值才能持续获得他们的付费。
综上所述,记者、艺术家、员工,甚至使用生成式AI的人并不是唯一对其变革潜力持怀疑态度的人。那些资助和投资AI热潮、负责数十亿美元投资决策的金融机构也开始质疑这一切的意义。
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