高盛VS大摩：AI熱潮有泡沫嗎？

7月15日，摩根士丹利發佈了最新研報，探討了微軟的“AI貨幣化”問題。大摩認爲市場對微軟在“AI貨幣化”方面有擔憂，使得該公司股價承壓，在過去三個月，微軟的股價表現落後於同行科技股和大盤，反映出微軟的“AI貨幣化”中期前景被低估。

大摩的報告預計微軟的總資本支出將從23財年的320億美元增至25財年的630億美元，幾乎翻了一番。但AI收入也將從24財年的58-96億美元，到27財年漲至465-774億美元。

所以大摩對核心IT支出能推動微軟AI業務的商業回報增長充滿信心。

但也有券商對AI的貨幣化前景沒那麼有信心。近日，高盛策略師Ryan Hammond團隊報告稱，包括亞馬遜、Meta、微軟和谷歌等互聯網巨頭在過去一年裡已經將大約3570億美元用於資本支出和研發，這些支出的“很大一部分”用於人工智能。但這些超大規模企業最終將被要求證明，“他們的投資可以產生收入和利潤。如果看不到盈利的跡象，可能導致估值貶值。”

據科技媒體The Information的報道，儘管微軟憑藉其Office 365軟件擁有龐大客戶基礎，且聲稱有60%的《財富》500強企業正在爲智能助手Copilot服務付費，但這一市場優勢卻尚未在公司的業績報告中顯現。“實際上，從2023年第四季度到2024年第一季度，Office應用的企業銷售增長速度反而放緩了2個百分點。就連樂觀的分析師也認爲，微軟今年也只能從AI中賺取大約100億美元。”

和The Information的觀點類似，前段時間，知名商業雜誌下了個結論：到目前爲止，AI技術幾乎沒有產生任何經濟效益。該文章指出，谷歌母公司Alphabet、亞馬遜、蘋果、Meta和微軟這五大科技巨頭，預計在2024年將投入約4000億美元用於AI資本支出，這使得投資者對這些公司未來收益產生樂觀預期，這五家巨頭的市值增加了2萬億美元。而經過估算，這些科技巨頭要在AI領域實現大體量營收還有很長的路要走。

近期，比爾·蓋茨在播客更是吐槽道，“如此多的資本扎堆涌入新領域是前所未見的，無論從市值以及估值角度來看整個 AI 市場已經陷入狂熱狀態，其程度讓歷史上互聯網、汽車時期的狂熱相形見絀。”

那麼，這波AI浪潮到底有沒有泡沫呢？

01

近兩年，華爾街炒起了 “七巨頭”（Magnificent Seven）概念，將當前基本盤最火最大的七家科技股——蘋果、微軟、Alphabet、亞馬遜、英偉達、特斯拉、Meta深度捆綁在一起。

“七巨頭”的業績也成爲美股整體走勢的風向標，在標普500指數中，“七巨頭”所佔權重已達到27.9%。

尤其今年以來，資本市場對AI的信心推動美國股市連續創下新高，“七巨頭”股價少則飛漲四成，多則直接翻倍，推動標普500指數上漲超過15%。有分析人士認爲，市場對AI的狂熱可能會帶着標普500指數在2025年達到7000點的峰值。

然而，過於強勢的增長曲線也讓一些市場老狐狸們想起了千禧年初的“互聯網泡沫”，在一片叫好聲中，高盛成了站出來潑冷水的公司。

“目前的超大規模企業最終將被要求證明，他們的投資將產生收入和利潤。”

AI是毫無疑問的 “燒錢大戰”，大模型高昂的研發和訓練成本就連不差錢的科技巨頭都得咬咬牙才捨得。Meta高管稱，Meta購買GPU已經花了300億美元，支出超過了美國的阿波羅登月計劃。當然，這兩個數字相差六十年，還得考慮通貨膨脹。

二季度業績會上，Meta將2024年全年資本支出將上調至350億至400億美元。高於此前的300 億至370 億美元範圍。

高盛團隊統計，亞馬遜、Meta、微軟、谷歌在過去一年裡共計投入3570億美元用於資本支出和研發，其中“很大一部分”都是用在AI研發上，佔標普500指數資本支出和研發支出總額的近四分之一。

各家公司都恐懼在AI潮流中掉隊，願意拼盡全力去搏一把未來的可能性。有預計認爲，硅谷未來幾年將在AI資本支出上花費1萬億美元。可是，現在幾乎沒有任何實質性的的成果來證明投入是值得的。即便是行業內走在最前方的微軟，今年從AI領域的收益至多爲100億美元，遠遠不及投入。

高盛提醒，AI行業要警惕“過度投資”。高盛構建了一個股票市場指數，追蹤那些預計通過AI提高生產力而獲得最大收益潛力的公司。然而，自2022年底以來，這些公司的股價並沒能跑贏標普500指數，表明投資者沒有看到額外利潤的前景。

從現有的表現來看，真正從AI爆發中賺到真金白銀的只有英偉達，GPU供不應求，變現不需要預設，都是實打實的，股價一天一變。高盛預計，在英偉達之後，提供AI基礎設施的企業將廣泛吸納這一輪涌入的熱錢，包括但不限於半導體行業、數據中心、雲服務供應商。同時，備受爭議的AI安全領域也會涌出熱門公司。

當基礎設施鋪設完備後，AI可以真正落地觸及大衆，通過AI產生增量的IT服務公司纔將成爲下一輪受益者。當AI廣泛應用於各行各業，生產率得到顯著提升，細分領域將涌現具有較大盈利增長潛力的公司。

目前，多家公司已經涌入AI基礎設施賽道，嘗試接住潑天的富貴。AI設施的賽道已經變得十分擁擠，“七巨頭”都在生意裡既做甲方，又做乙方，寄希望於自己的投入產出比超過同行對手，分到更多的一杯羹。

02

AI到底能夠給人類生活帶來多大的改變？這或許是所有人都在思考的問題。

與Ryan Hammond團隊的悲觀不同，高盛內部也有經濟學家預計生成型 AI 將使生產力增長 9%，GDP 增長6.1%。

但從現實來看，人工智能的實際滲透率確實還沒有科技行業宣傳得那麼好。近期，美國人口普查局的一份報告顯示，只有5%的美國企業正在使用AI，預計三季度會上升到6.6%。

往壞的方向看是，AI還沒有提升生產力。

現階段來看，AI所呈現的智能化水平在多數場景中並不能替代真人。試想一下，在火車站，一臺AI問詢櫃檯和一位工作人員同時處在旅客面前，多數旅客還是會選擇找工作人員解決問題。工作人員能判斷旅客的問題和旅客整體的狀態，而AI只能回答問題本身。

當下是最重要的，一個正常成年人感官識別和理解能力是AI無法追上的，人能及時根據眼前的情況做出實時判斷和行動。相較之下，AI給出的反應則是基於歷史數據的，是預設好的，缺乏對進行時事態的瞬間反應能力。

某種程度上，爲了鼓吹AI，科技巨頭有意忽視了人類日常交流行爲的複雜性。據美媒報道，沃爾瑪、麥當勞等嘗試引入AI輔助提升服務質量的公司都對AI表現表達了不滿，麥當勞還終止了與IBM的“AI訂餐”合作。

對於個人用戶來說，AI服務仍然停留在消遣階段，用戶的購買意願並不高。

ChatGPT橫空出世之後，樂觀的人認爲AI會把人類從繁瑣性事務中解放出來，全面提升體力至腦力勞動的生產率，讓人們可以在有限的時間裡去做更多自己想做的事情。

可隨着AI應用場景變得越發具體，AI獲得的輿論支持卻越來越少，各行各業從業人員並不認爲AI是成就自我的工具，反而是要和自己 “搶飯碗”的怪物。

不少學者站出來質疑AI投入的一萬億美元成本是否能在生產力上得到兌現。

目前來看，生成式AI是和腦力工作者競爭效率，很難在涉及空間範圍或體力勞動的生產環節發揮作用。有學者認爲，未來10年內只有23%的生產任務能通過AI經濟實現自動化，平均勞動力成本節省約27%。麻省理工學院教授達倫・阿杰莫格魯 (Daron Acemoglu) 就估計，生成型 AI 將僅能使經濟生產力增長約 0.5%，GDP 增長約 1%。

如果AI的好處侷限於提高效率，不是開闢出新的生產活動，那麼無法形成多重擴張，則成了內部消耗。換句話說，用非常昂貴的技術取代性價比更高的人力，這既不符合商業邏輯，也不符合政府公共管理的需要。

高盛估計，AI會使7%的勞動力面臨完全失業的風險。一旦AI普及的代價是激化了人與人之間的矛盾，自會有干預方強勢介入。

但往好的方向看，人工智能對經濟的影響還遠未到來，空間還很大，而它會如何重塑經濟與就業市場，其實還並沒人真正知道。

03

我們能確定的是，關於人工智能的軍備競賽一時半會是停不下來的。

據統計，平均下來，超大規模企業能將3年內31%的資本和研發支出的轉化爲收益。以此推算的話，1萬億美元投資，AI領域需產生3100億美元收益才能跟過往看齊。

作爲AI熱潮中商業模式最穩健的公司，英偉達數據中心業務在2023年的營收是475億美元，全年的營收都夠不上亞馬遜支出的成本。

目前，英偉達多數芯片產品的交付週期已經從最火爆時期的1年縮短至2個月，科技巨頭囤積的芯片數量基本已能支撐大模型運轉。今年以來，GPU價格已出現明顯回調。一旦科技巨頭大幅減少採購量，英偉達的AI商業模式也得重新鋪陳。

迅速拉高，預期拉滿，迅速失望。從上游到下游，每一方似乎都陷在AI成本過高、盈利遙遙無期的泥潭裡，尋找破題口。

實現AI軟硬件的技術突破是當前攻堅重點。

大模型訓練的高耗能讓能源成本讓多家科技公司盯上了核能發電領域，進軍能源市場。此外，還有公司正探索GPU資源共享模式，減少資源閒置率，降低數據中心的建設成本，拉低中小企業入局門檻。今年以來，國內外多個大模型相繼宣佈降價，AI大模型正掀起“價格戰”。

只不過，以上提到變現探索都跟AI生成式特質或說是創造性產出有關，更像是用科技感滿滿的旗幟撐門面，最終變現模式回到已有傳統路線——交易產品或者租用服務。

缺乏可靠的商業模式讓資本市場對生成式AI應用始終抱有懷疑之心。截至目前，AI領域尚未見到一單公開募股，就連OpenAI在短期內也沒有上市計劃。市場熱捧“七巨頭”也是基於AI對科技龍頭們已有商業模式賦能的潛力，而非AI本身。

據報道，OpenAI正在秘密研發代號爲“草莓”的新模型，目標是讓AI能在計算機使用代理（CUA）的幫助下自主開展研究，並根據研究結果採取行動。“我們希望人工智能模型能像我們一樣看待和理解這個世界。”

雖然，各大公司在人工智能領域投入巨大，但從比例上看來，還是不能跟千禧年科網股泡沫時代相比。根據Ryan Hammond團隊的計算，科網股泡沫最嚴重的時候，科技、媒體和電信公司將超過100%的運營現金流用於資本支出和研發。如今，這個數字是72%。

從博弈論來看，這一輪人工智能軍備競賽，無論哪個巨頭都不會輕易退出，還會繼續加碼，並尋找到真正的可持續的商業模式。

畢竟，人類發展固然需要科學家們去探索新的爆點，但是市場行爲最重要還是找到能夠和日常行爲廣泛結合的普惠點。

一個好的商業形態應當是現有需求，再有產品，產品再去衍生新的需求，持續拓展。AI時代，似乎產品走在了需求前面。各家公司瘋狂卷大模型算力效率，可是多數用戶並不想AI替代自己的大腦。

從仰望星空到腳踏實地，AI行業正在進行這關鍵的一步。沒有任何人想看到世紀初“互聯網泡沫”再次上演。