生成式AI投资能否带来回报？高盛的分析与展望

摘要

高盛资产管理团队投资组合经理Sung Cho和Brook Dane通过与20家领先科技公司的深度对话，探讨了生成式AI领域预计在未来几年达到1万亿美元的投资前景。文章揭示了部分企业已开始通过AI投资获得实际回报，同时也指出了市场可能走向赢者通吃、缺乏杀手级应用等风险，为投资者提供了全面的行业洞察。

内容框架与概述

当前，生成式AI正经历前所未有的投资热潮，资金规模从支持AI模型训练的硬件到为数据中心供电的基础设施，覆盖整个产业链条。高盛研究指出，大型科技公司、企业和公用事业将在未来几年投入约1万亿美元用于支持AI的资本支出。这一投资浪潮的真实性和规模引发了市场的广泛关注和讨论。

高盛团队与包括半导体制造商和软件巨头在内的20家领先科技公司高管进行了深入交流。调研发现，部分公司已经开始从AI投资中获得实质性回报。一些公司通过部署GPU集群进行AI推理工作，显著增加了用户在其平台上的停留时间，从而带来更多的广告收入。这种积极的投资回报迹象增强了市场对AI技术周期的信心，Brook Dane表示，他们对AI技术周期的真实性充满信心，认为其规模将非常庞大。

然而，投资风险与挑战同样不容忽视。市场可能走向赢者通吃的局面，少数几家公司正在构建大型语言模型，未来可能会出现一家独大的格局。尽管AI在编码和客户服务等领域已有应用，但尚未出现能够完全证明当前投资合理性的杀手级应用。技术股市场的波动性依然存在，在当前美国股市屡创新高的背景下，投资回报可能需要更长时间才能显现。

从竞争格局来看，Meta、Google、OpenAI、Anthropic四家公司被认为有能力进行大规模的AI投资，其他公司难以与之竞争。未来可能会出现针对特定行业或用例的垂直专业模型，这将成为竞争的新焦点。除了模型训练外，拥有独特数据的公司可能会在软件层面上创造出差异化的用例和体验。半导体领域方面，尽管NVIDIA在过去两年中主导了AI芯片市场，但未来可能会有其他竞争对手出现，分享市场份额。

核心概念及解读

技术周期的非线性发展：Brook Dane强调，技术周期的发展是非线性的，投资和市场情绪会在多年内波动。这一观点提醒投资者不应期待线性增长，而应做好准备应对市场在发展过程中出现的起伏和波动。市场期待在未来1到1.5年内出现更具影响力的应用场景，否则当前的投资可能会被认为是过度的。

赢者通吃的市场格局：少数几家公司正在构建大型语言模型，未来可能会出现一家独大的局面。这种格局意味着市场竞争将异常激烈，只有拥有足够资源和技术实力的公司才能在AI模型训练领域占据主导地位。目前还不清楚未来是否会有一家主导的AI模型，或者是否会出现多个模型在不同领域竞争的局面。

数据差异化的重要性：除了模型训练外，拥有独特数据的公司可能会在软件层面上创造出差异化的用例和体验。这表明数据资源将成为AI竞争中的关键要素，企业不仅要关注模型本身，还要重视数据的积累和利用。垂直领域的专业化竞争也将围绕数据的独特性展开。

长期投资回报预期：尽管短期内投资回报可能不明显，但从长期来看，构建最佳技术栈的公司可能会在未来20年中获得持续的回报。这一观点强调了AI投资的长期属性，投资者需要有足够的耐心等待技术成熟和应用场景的落地。高盛团队对生成式AI的长期影响充满信心，认为其将成为历史上最大的技术趋势之一。

垂直领域专业化竞争：未来可能会出现针对特定行业或用例的垂直专业模型，这将成为竞争的新焦点。这意味着除了通用大模型外，专门针对医疗、金融、教育等特定领域的AI模型将拥有广阔的市场空间。专业化的AI解决方案可能更能满足特定行业的深度需求，创造出独特的商业价值。

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