2024年生成式人工智能——投入巨大，收益有限？（英文版）_32页_2mb

Goldman Sachs 2024年6月25日报告探讨了生成式AI（Gen AI）技术的巨额资本支出与经济回报之间的潜在矛盾。不同分析师对AI的未来影响看法分歧显著：MIT教授Daron Acemoglu认为当前技术难以在10年内大幅提升美国生产力和GDP，预计合成AI仅能贡献0.5%生产力增长和0.9%GDP增长，因AI缺乏解决复杂问题的能力，且成本高昂；而Goldman Sachs的Joseph Briggs则更乐观，预测AI将最终自动化25%的工作任务，推动美国生产力提升9%、GDP增长6.1%。GS分析师Kash Rangan与Eric Sheridan认为，尽管AI尚未找到“杀手级应用”，但其长期价值潜力仍显著，尤其在软件和互联网领域，当前AI支出可能带来回报，但需时间验证。

报告指出，AI带来的资本支出规模超过1万亿美元，但投资回报存在不确定性。Jim Covello质疑AI是否能持续降低成本，指出其主要推动者—Nvidia等公司—面临芯片和电力供应的瓶颈，尤其是High Bandwidth Memory（HBM）和CoWoS封装技术短缺，且电力需求增长可能超出现有电网承载能力。Brian Janous认为，美国电力基础设施未能应对AI带来的巨大需求，数据中西岸及欧洲部分地区可能面临电力供需失衡，需长期建设以支持AI数据中心扩张。Carly Davenport则提到，AI和数据中心需求将驱动美国电力消费增长，预计2022-2030年CAGR达2.4%，数据中将占比升至8%，但增长主要集中在专注AI的领域。

欧洲市场部分，Alberto Gandolfi分析认为AI将推动欧洲电力需求提升40-50%，受益于“IoT物联综合提升”和数据中扩张，尤其是北欧、西班牙、法国及德国、英国、爱尔兰等地。但需依赖电力网格和可再生能源的扩容。报告同时强调，AI投资可能带来“Picks and Shovels”阶段的短期收益，但长期回报取决于技术突破，如生成式AI能否释放企业生产力并形成可持续的经济价值，同时需解决电力和芯片供应的约束。此外，Christian Mueller-Glissmann指出，若AI未能显著提升长期GDP增长和企业盈利，可能抑制股票回报，但AI若实现颠覆性潜力，将影响投资组合的收益预期。

报告还提及，AI发展可能对各国经济形成差异化影响，美国因电网老化及监管滞后面临挑战，而欧洲可能因政策支持和绿色能源投入更易适应。总体而言，AI的高投入与实际效益之间的显著差距引发对泡沫风险的讨论，但部分观点认为技术演进与投资周期可能延续其增长动力，尤其在电力基建和芯片制造领域，需关注其能否实现效率提升并避免过度乐观预期。