来源：华尔街见闻股票资配公司

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科技巨头们预计，未来几年AI资本支出将高达1万亿美元的空前规模，但关于AI对提升生产率和GDP增长的效果，乐观者与悲观者之间分歧巨大。

人工智能信仰下，科技巨头们预计，未来几年AI资本支出将高达1万亿美元的空前规模。这些投资将主要集中在数据中心、芯片、基础设施和电网等关键领域，旨在为AI的未来发展打下坚实的基础。

全球科技巨头纷纷加大AI投资之际，高盛一份报告揭露了AI投资回报的不确定前景。

Daron Acemoglu等高盛分析师周二发布报告称，除了在开发者群体中报告的效率提升外，AI技术的实际效益仍然难以捉摸。即便是在AI领域获益最多的公司，如英伟达，其股价也经历了剧烈的波动，反映出市场对AI投资回报的担忧和不确定性。

在这份报告中，一些分析师对AI技术的长期经济潜力持乐观态度，认为尽管AI的“杀手级应用”尚未出现，但最终将超越当前的“工具和铲子”阶段，产生更大的经济回报。也有分析师对此表示怀疑。他们认为，AI技术的发展可能不会像预期的那样迅速，且其成本效益比可能并不如想象中的那么有吸引力。

展望未来十年，质疑者预测，AI只能将美国生产率提高0.5%，对GDP增长的贡献累计仅为0.9%。乐观分析师则预计，生成式AI最终将自动化25%的工作任务，并将美国生产率提高9%，使GDP增长6.1%。

尽管分歧巨大，高盛仍认为，即使AI技术的基本叙事最终无法在资本市场站住脚跟，AI泡沫也可能需要更长时间才会破裂。

怀疑的声音：AI自动化任务不到5%

作为怀疑论者之一，高盛分析师、麻省理工学院教授Daron Acemoglu认为，在未来十年内，只有四分之一的AI相关任务能够实现成本效益的自动化，这意味着AI对所有任务的影响将不到5%。

Acemoglu认为，历史上技术随时间改善和成本降低的趋势不可以简单地应用到AI上，AI模型的进步可能不会像许多人预期的那样迅速或令人印象深刻。

他还怀疑AI技术是否能达到人类最有价值的认知能力，特别是考虑到AI模型通常是基于历史数据训练的，这可能限制了它们复制人类复杂认知能力的范围。

Acemoglu预测，在接下来的十年内，AI将只会使美国的生产率提高0.5%，并且对GDP增长的贡献累计仅为0.9%。

高盛全球股票研究主管Jim Covello则更为悲观，他认为AI技术的成本高昂，且并非为解决复杂问题而生。

Covello指出，与互联网初期相比，AI技术的成本并没有显示出随着时间降低的趋势，而且他怀疑AI技术的成本会降低到足以使大量任务自动化的程度。

乐观的观点：AI使25%的任务自动化，未来十年美国GDP提高6.1%

高盛分析师Joseph Briggs持有更为乐观的态度，他预计生成式AI最终将自动化25%的工作任务，并在未来十年内提高美国生产率9%和GDP增长6.1%。

Briggs认为，尽管目前许多AI相关的任务自动化并不具有成本效益，但新技术的长期成本下降潜力以及劳动力重新分配和新任务创造的可能性，将推动更多的AI自动化。

高盛的Kash Rangan和Eric Sheridan也对AI的长期转型和回报潜力保持热情。他们认为，尽管大型科技公司在AI基础设施上的投资巨大，但并没有迹象表明存在非理性的繁荣。

Rangan强调，当前的资本支出相对于收入的比例与以前的技术投资周期并没有显著不同，而且投资者只会奖励那些能够将AI变现的公司。

发展瓶颈：芯片和电力供应短缺

高盛分析师们普遍认为，芯片和电力供应的短缺可能会限制AI技术的发展潜力。

其中，高盛半导体分析师认为，由于高带宽内存技术和芯片封装的关键组件短缺，芯片将在未来几年内限制AI的增长。

更大的问题是电力供应是否能够跟上。

高盛公用事业分析师预计，AI技术的普及和必需的数据中心将推动电力需求的大幅增长。然而，美国公用事业公司在过去二十年中几乎没有经历过电力消耗增长，并且正在应对已经老化的电网，因此可能没有准备好迎接即将到来的需求激增。

AI泡沫还将持续多久？

尽管存在对AI技术经济效益的怀疑，但高盛的分析师们仍一致同意，即使AI技术的基本叙事最终无法在资本市场站住脚跟，AI泡沫也可能需要更长时间才会破裂。

高盛股票策略师Ryan Hammond认为，AI概念股有更多的运行空间，并预计AI受益者将继续扩大，不仅仅是英伟达等半导体巨头，大型公用事业公司也将受益。

长期来看，高盛产配置研究主管Christian Mueller-Glissmann从宏观的角度分析了AI对市场的影响。

他发现，如果AI显著加速经济增长和企业盈利能力而不加剧通胀问题，标普500指数的长期回报就高于平均水平。

不过，他警告，AI技术实现投资者预期的潜力对于提高市场回报至关重要。尽管AI可能通过提高生产率增长来利好股票，但市场往往在实际生产力增长实现之前就已经预期了这一点，这增加了定价过高的风险。

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