高盛：生成式AI被高估了

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。