硅谷大廠的人工智能軍備競賽，還在加劇。

馬斯克連連為xAI造勢，宣布Grok 2將于下個月上線，并且還將豪擲近40億買10萬張H100訓(xùn)練Grok 3！

根據(jù)此前SemiAnalysis的爆料，1.8萬億巨量參數(shù)的GPT-4，由13萬億token訓(xùn)練，為此OpenAI斥資6300萬美元，用了2.5萬張A100。

如今，智算集群早已邁入超萬卡時代。據(jù)分析，GPT-5的訓(xùn)練或?qū)⒂玫?-10萬卡，GPT-6的訓(xùn)練則有很大概率超越10萬卡，耗資百億美元。

圖源：阿里云

在模型訓(xùn)練的投資上，根據(jù)拾象科技的預(yù)測，OpenAI和谷歌未來幾年的訓(xùn)練預(yù)算將達(dá)到200億-300億美元。

而在算力投資規(guī)模上，已知微軟和OpenAI「星際之門」將達(dá)到千億美元。谷歌CEO劈柴也曾表示谷歌的算力投資將超千億美元。

而美國科技大公司每年在云和AI的投資上，至少要耗資4000億美元。

然而，商業(yè)閉環(huán)的路徑在哪里？

至今無人回答。

在這樣的背景下，業(yè)內(nèi)有越來越多的媒體和機(jī)構(gòu)，開始針對全球的大模型掘金熱展開了激烈的討論。

有部分高盛分析師認(rèn)為，AI目前根本沒有賺到任何大錢，殺手級應(yīng)用如今尚未出現(xiàn)，即使在未來十年，AI的經(jīng)濟(jì)上升空間也極其有限。

與此同時，紅杉資本的分析師也發(fā)文提醒：如今AI基礎(chǔ)設(shè)施的巨額投資和實際的AI生態(tài)實際收入之間，鴻溝已經(jīng)大到不可思議。AI行業(yè)需要每年賺取6000億美元來支付巨額的硬件支出，人工智能泡沫正在接近臨界點！

但可以肯定的是，在大量泡沫和炒作之中，唯一賺得盆滿缽滿的，就是英偉達(dá)的老黃了。

AI行業(yè)有個「小」問題，它不掙錢

如今全世界對AI的狂熱，就仿佛19世紀(jì)加州發(fā)現(xiàn)黃金的早期。每個人都在瘋狂涌入，希望下一個致富的就是自己。

但有一個「小小」的問題：AI目前還沒有賺到大錢。

《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》表示，根據(jù)高盛的一項分析，從2022年底以來，希望通過利用AI提高生產(chǎn)力來獲利的公司，無論是H&R Block還是沃爾瑪，股價表現(xiàn)依然遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于大盤。

同時，人工智能的市場滲透率，也是低得出人意料。

根據(jù)美國人口普查局的一份報告，只有5%的企業(yè)正在使用人工智能，預(yù)計到今年秋天，這一數(shù)字只會上升到6.6%左右。

當(dāng)然，企業(yè)對于AI的采用率不高，可能是受到AI幻覺和對安全、隱私擔(dān)憂的阻礙，模型一方面本質(zhì)是黑箱，另一方面還可能泄露重要的商業(yè)機(jī)密。

在高盛上個月發(fā)布的生成式AI報告中，分析師Jim Covello對AI行業(yè)發(fā)表了嚴(yán)厲的批評：「為了從昂貴的AI技術(shù)中獲得足夠的回報，AI必須解決非常復(fù)雜的問題，但目前它還做不到，甚至可能永遠(yuǎn)做不到?！?/span>

是的，部署和運行AI確實昂貴，這還不包括它對環(huán)境的有害影響。因此，使用AI的公司希望看到重大回報。

然而到目前為止，他們還沒有看到。也許真正的問題是，在商業(yè)領(lǐng)袖轉(zhuǎn)向下一個熱點之前，AI行業(yè)還有多少發(fā)展的時間。

而且，合法行業(yè)會從AI中得到多少幫助？我們只知道，目前犯罪分子和黑客們正在用AI竊取大量資金，這反而迫使更多公司不得不在網(wǎng)絡(luò)安全措施上投入更多。

紅杉分析師提出6000億美元問題

紅杉資本的分析師David Cahn也在最近發(fā)布的博文中，對全世界提出警告：人工智能泡沫，如今正在接近臨界點！

具體來說，他給我們算了一筆帳：AI公司每年需要賺取6000億美元，來支付AI基礎(chǔ)設(shè)施（如數(shù)據(jù)中心）的費用。

計算這個指標(biāo)其實很簡單。你只需將英偉達(dá)的年化收入預(yù)測乘以2倍，以反映AI數(shù)據(jù)中心的總成本（GPU占總成本的一半，另一半包括能源、建筑、備用發(fā)電機(jī)等）。然后再乘以2倍，以反映GPU終端用戶的50%毛利率（例如，從Azure、AWS或GCP購買AI計算資源的初創(chuàng)公司或企業(yè)，他們也需要盈利）。

要知道，英偉達(dá)去年在數(shù)據(jù)中心硬件上狠賺了475億美元（大部分硬件是用于AI和高性能計算應(yīng)用的計算GPU）。

AWS、谷歌、Meta、微軟等大科技公司在2023年紛紛跟進(jìn)，為了ChatGPT這樣的應(yīng)用在AI基礎(chǔ)設(shè)施上豪擲了巨額投資。

然而，他們能收回這些投資嗎？

答案有點可怕。

David Cahn提出這個令人深思的觀點：我們所有人，正在見證一個巨大金融泡沫的增長。

泡沫是怎么來的

要知道，從2023年9月至今，情況已經(jīng)發(fā)生了變化，我們不能對這些變化視而不見——

1. 供應(yīng)短缺已經(jīng)緩解

2023年末是GPU供應(yīng)最緊張的時候。當(dāng)時，初創(chuàng)公司紛紛聯(lián)系風(fēng)險投資公司，甚至任何愿意幫助他們的人，只為獲得千金難求的GPU。

曾經(jīng)人們在美國瘋狂搶購英偉達(dá)GPU的場景，仿佛《饑餓游戲》

如今，這種焦慮得到了極大的緩解。如今的現(xiàn)狀是，獲取GPU變得比之前容易多了。

2. GPU庫存正在增加

英偉達(dá)在第四季度報告中指出，其數(shù)據(jù)中心收入中約有一半，都來自大型云供應(yīng)商。僅微軟一家公司，可能就占了英偉達(dá)第四季度收入的約22%。

如今，超大規(guī)模的資本支出正達(dá)到歷史新高。這些投資也成為了大科技公司2024年第一季度財報的主要亮點，CEO們明確表示：「無論你們喜不喜歡，我們都會投資GPU。」

在業(yè)內(nèi)，囤積硬件已經(jīng)不是什么新鮮事了，一旦庫存增加到足以減少需求，就會引發(fā)市場調(diào)整。

3. OpenAI仍然占據(jù)AI收入的最大份額

《The Information》最近報道，OpenAI的收入已增至34億美元，在2023年末，他們的收入還是16億美元。

雖然也有一些初創(chuàng)公司達(dá)到了不到1億美元的收入規(guī)模，但顯然，跟OpenAI相比，它們還在努力追車尾。

除了ChatGPT，今天消費者真正使用的AI產(chǎn)品有多少呢？

如果需要付費，每月15.49美元的Netfix，或者每月11.99美元的Spotify，豈不更香？

從長遠(yuǎn)來看，AI公司提供的價值需要足夠顯著，才能讓消費者有持續(xù)的掏錢意愿。

所有這一切導(dǎo)致的結(jié)果就是——

1250億美元的空缺現(xiàn)在變成了5000億美元的空缺！

與此同時，在AI硬件上的投資仍在增長。

在Cahn看來，即使對這些大科技公司AI收入的預(yù)測再樂觀，也依然不夠！

假設(shè)谷歌、微軟、蘋果和Meta每年從AI中產(chǎn)生100億美元的收入，而其他公司如甲骨文、X和特斯拉也都能產(chǎn)生50億美元的收入。

即使這些假設(shè)仍然成立，并且再增加幾家公司到名單中，那么1250億美元的空缺，現(xiàn)在將變成5000億美元的空缺。

AI行業(yè)需要學(xué)會如何盈利

顯然，業(yè)內(nèi)對AI基礎(chǔ)設(shè)施的投資，態(tài)度已經(jīng)過分樂觀了。

與物理基礎(chǔ)設(shè)施不同，AI GPU計算可能會因新玩家的進(jìn)入而商品化，比如AMD、英特爾，更不用提谷歌、Meta和微軟的定制處理器。

尤其在推理領(lǐng)域，肉眼可見新玩家將引入激烈的價格戰(zhàn)。

投機(jī)性投資往往會導(dǎo)致高額損失，而新處理器的快速推出，也會導(dǎo)致舊的處理器迅速貶值，這與物理基礎(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定價值恰恰相反。

所以，盡管AI具備未來巨大的變革潛力，但前方的道路仍然漫長。

大家都不愿意承認(rèn)的一個事實就是：目前業(yè)內(nèi)還沒有哪家企業(yè)或初創(chuàng)公司，開發(fā)出了能賺錢的應(yīng)用程序。

Cahn認(rèn)為，行業(yè)必須降低對AI進(jìn)步帶來快速利潤的期望，認(rèn)識到當(dāng)前投資的投機(jī)性質(zhì)，以及持續(xù)創(chuàng)新并創(chuàng)造價值的必要性。

否則，這個價值數(shù)千億美元的泡沫必將破裂，最嚴(yán)重的情況，就是導(dǎo)致全球的經(jīng)濟(jì)危機(jī)。當(dāng)然，后者目前還只是一個猜測。

高盛：投入過多，收益太少？

同樣，根據(jù)這篇高盛的報告，生成式AI目前還無法解決證明自己成本合理的復(fù)雜問題，但即便如此，AI主題也依然有著很大發(fā)展的空間。

正如上文中提到的，即使在高盛內(nèi)部，分析師們對此的看法也是如此不一。

如今，生成式AI技術(shù)將改變公司、行業(yè)和社會的論調(diào)，已是深入人心。

為此，科技巨頭，以及各個領(lǐng)域的公司紛紛加大開支，并預(yù)計會在未來幾年內(nèi)花費約1萬億美元。其中包括，對數(shù)據(jù)中心、芯片、其他AI基礎(chǔ)設(shè)施和電網(wǎng)的重大投資。

但到目前為止，這些支出除了開發(fā)人員報告的效率提升外，幾乎沒有其他顯著成果。

甚至是迄今獲益最多的英偉達(dá)，也一度出現(xiàn)了股票的大幅下跌。

不過， 盡管有一些擔(dān)憂和限制，高盛依然認(rèn)為AI主題有著很大發(fā)展的空間——或是因為AI開始帶來真正的變革，或是因為泡沫需要很長時間才會破裂。

關(guān)于AI增長的討論

之所以生成式AI有可能為經(jīng)濟(jì)帶來顯著的增長，主要是因為它能夠自動化大量工作任務(wù)。

根據(jù)高盛的分析，在廣泛采用之后，美國勞動生產(chǎn)率和GDP增長可能會累積增加多達(dá)15%。

盡管如此，關(guān)于生成式AI的潛在宏觀影響仍存在大量爭論。

例如，一些研究假設(shè)生成式AI將加速機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展和采用，或者認(rèn)為最近生成式AI的進(jìn)展預(yù)示著「超級智能」的出現(xiàn)。這些結(jié)果是有可能的，但現(xiàn)在談?wù)撨€為時尚早，因為它們通常會預(yù)設(shè)一個技術(shù)水平遠(yuǎn)超當(dāng)前的AI。

另一些研究，比如麻省理工學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)家Daron Acemoglu對美國生產(chǎn)率和GDP的增長預(yù)期，則要低得多了。他的基線估計表明，生成式AI將在未來10年內(nèi)將美國全要素生產(chǎn)率（TFP）提高0.53%，并將GDP提高0.9%。

更廣泛的AI自動化即將到來

與Acemoglu的觀點類似，高盛也認(rèn)為許多暴露于AI的任務(wù)在今天并不具備成本效益，甚至在未來十年內(nèi)也可能不會具備。

除了少數(shù)幾個受益最大的行業(yè)之外，如計算和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、信息服務(wù)以及電影和聲音制作，AI的采用仍然非常有限。

不過，AI全自動化揭示了在較長時間內(nèi)可能出現(xiàn)的任務(wù)，這些任務(wù)每年每個工人可能會節(jié)省數(shù)千美元的成本。

此外，與其他新的技術(shù)類似，生成式AI的費用也將會迅速下降，并且一旦應(yīng)用開發(fā)完成，其部署的邊際費用可能會非常低，從而極大地提高了AI的采用和自動化率。

勞動力重新配置和新任務(wù)的創(chuàng)建

高盛預(yù)計，AI將通過在勞動力具有比較優(yōu)勢的領(lǐng)域提高需求，同時創(chuàng)造以前在技術(shù)或經(jīng)濟(jì)上不可行的新機(jī)會來提高產(chǎn)出。

之前信息技術(shù)的出現(xiàn)，就帶來了非常類似的趨勢——它創(chuàng)造了網(wǎng)頁設(shè)計師、軟件開發(fā)人員和數(shù)字營銷專業(yè)人士等新職業(yè)，并間接推動了醫(yī)療、教育和食品服務(wù)等行業(yè)服務(wù)部門工人的需求。

在MIT經(jīng)濟(jì)學(xué)家David Autor及其合著者的近期研究中也能看到這一點。他們發(fā)現(xiàn)，今天60%的工人從事的職業(yè)在1940年是不存在的，并且由技術(shù)驅(qū)動的新職業(yè)占過去80年就業(yè)增長的85%以上。

因此，高盛認(rèn)為生成式AI在推動自動化、節(jié)約成本和提高效率方面有著巨大的潛力，并最終會顯著提升生產(chǎn)率和GDP。

AI芯片的限制

高盛預(yù)計，在未來幾年內(nèi)，半導(dǎo)體行業(yè)的供應(yīng)限制將繼續(xù)成為限制AI增長的重要因素。

隨著生成式AI技術(shù)的普及，對AI芯片的需求急劇上升，包括從英偉達(dá)的GPU到大型云計算公司設(shè)計的定制芯片。

這也引發(fā)了人們對半導(dǎo)體行業(yè)能否滿足需求的疑問。

鑒于在兩個關(guān)鍵領(lǐng)域的限制——高帶寬存儲器（High-Bandwidth Memory, HBM）和晶圓級封裝（Chip-on-Wafer-on-Substrate, CoWoS），高盛預(yù)計，從2024年下半年到2025年初，AI芯片的出貨量將更多地由供應(yīng)而非需求決定。

HBM市場供不應(yīng)求

目前，AI應(yīng)用使用兩種類型的動態(tài)隨機(jī)存取存儲器（DRAM）：HBM和DDR SDRAM。

HBM是一種革命性的存儲技術(shù)，它將多個DRAM芯片堆疊在一個基礎(chǔ)邏輯芯片上，從而在與GPU或AI芯片接口時，通過更高的帶寬實現(xiàn)更高的性能。

高盛預(yù)計，HBM市場將在未來幾年內(nèi)以約100%的復(fù)合年增長率（CAGR）增長，從2023年的23億美元增長到2026年的302億美元。

而三大DRAM供應(yīng)商（三星、SK海力士和美光）的供應(yīng)比例會不斷增加，以滿足指數(shù)級的增長需求。

封裝瓶頸

另一個關(guān)鍵的供應(yīng)瓶頸是被稱為CoWoS的先進(jìn)封裝形式。

這是一種2.5D晶圓級多芯片封裝技術(shù)，通過將多個芯片并排放置在硅中介層上，從而實現(xiàn)更好的互連密度和HPC應(yīng)用的性能。

自2022年末ChatGPT出現(xiàn)以來，這種先進(jìn)的封裝能力一直供不應(yīng)求。盡管臺積電和其他供應(yīng)商正在擴(kuò)展產(chǎn)能，但這種供不應(yīng)求顯然成為滿足AI芯片需求的限制因素。

雖然預(yù)測供應(yīng)何時能趕上需求很困難，但高盛認(rèn)為，臺積電的CoWoS產(chǎn)能今年將增加一倍以上，并在2025年再次翻倍。

因此，芯片供應(yīng)最終還是趕上強(qiáng)勁的需求，但過程可能會非常艱難。

AI受益者全速前進(jìn)

當(dāng)然，AI已經(jīng)推動美股持續(xù)創(chuàng)下新高，許多受益者經(jīng)歷了一幅上漲。

從2023年初以來，英偉達(dá)已經(jīng)取得了709%的回報，曾經(jīng)短暫成為標(biāo)普500指數(shù)最大的股票。

然而，盡管對AI的樂觀情緒讓許多大型科技股的估值達(dá)到了較高水平，最大的10只TMT股票的估值達(dá)到了31倍，但與科技泡沫高峰期的52倍和2021年末的43倍相比，仍然顯得遜色。

總體而言，高盛認(rèn)為AI主題還有很大的發(fā)展空間，受益者的范圍可能還會擴(kuò)大，因為投資者正在尋找AI交易的下一階段，而這將尤其有利于公用事業(yè)行業(yè)。

AI交易的未來階段

高盛將AI交易分為四個階段：

- 「第一階段」始于2023年初，重點關(guān)注英偉達(dá)，這是近期最明顯的AI受益者；

- 「第二階段」關(guān)注AI基礎(chǔ)設(shè)施，包括更廣泛的半導(dǎo)體公司、云服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)中心REITs、硬件和設(shè)備公司、安全軟件股票以及公用事業(yè)公司；

- 「第三階段」關(guān)注那些能夠輕松將AI融入其產(chǎn)品以增加收入的公司，主要是軟件和IT服務(wù)；

- 「第四階段」則包括那些因廣泛AI采用和生產(chǎn)力提升而獲得最大潛在收益的公司。

隨著第一階段的順利展開——英偉達(dá)年初至今已經(jīng)回報139%，占標(biāo)普500指數(shù)15%年初至今回報的28%——投資者越來越關(guān)注第二階段的受益者。

2024年第一季度的財報表明，很多科技巨頭都計劃在AI相關(guān)的資本支出上花費數(shù)十億美元，這將使參與AI基礎(chǔ)設(shè)施的第二階段公司受益。

截至目前，第二階段公司股票的回報率為22%，相比之下，第三階段為-2%，第四階段為2%。

公用事業(yè)的價值

在第二階段中，公用事業(yè)成為了受歡迎的AI交易對象。

首先，它為投資者提供了AI曝光的機(jī)會。

高盛的股票分析師認(rèn)為，AI需求、非AI需求和能源效率增速放緩的代際組合，將使美國電力需求在2022年至2030年期間以2.4%的復(fù)合年增長率增長，而后者在過去十年中，幾乎沒有增長。

這種電力需求的增加應(yīng)該會導(dǎo)致公用事業(yè)公司增加資本支出，考慮到許多是受監(jiān)管的實體，回報率有限，這就是滿足增量需求的必要條件。

其次，從宏觀角度來看，公用事業(yè)在投資組合中提供了防御傾向。隨著經(jīng)濟(jì)增長放緩，這一傾向應(yīng)該會受益。

根據(jù)高盛的分析，自2023年下半年以來，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長放緩的許多因素將會繼續(xù)存在。

全速前進(jìn)，但需警惕風(fēng)險

雖然高盛預(yù)計公用事業(yè)將繼續(xù)受益于AI技術(shù)的興起，但美國較高的利率對該行業(yè)構(gòu)成了風(fēng)險。

更廣泛地說，對AI的持續(xù)投資將推動相關(guān)公司（第二階段）獲得優(yōu)異的表現(xiàn)。

然而，如果經(jīng)濟(jì)增長放緩的跡象比預(yù)期更明顯，且AI未能產(chǎn)生足夠的投資回報，或者AI領(lǐng)軍企業(yè)的收益出現(xiàn)明顯下滑，投資者可能會降低對AI受益者的估值。