米乐m6官网登录入口据分析，GPT-5的训练或将用到5-10万卡，GPT-6的训练则有很大概率超越10万卡，耗资百亿美元。

　　在模型训练的投资上，根据拾象科技的预测，OpenAI和谷歌未来几年的训练预算将达到200亿-300亿美元。

　　而在算力投资规模上，已知微软和OpenAI「星际之门」将达到千亿美元。谷歌CEO劈柴也曾表示谷歌的算力投资将超千亿美元。

　　有部分高盛分析师认为，AI目前根本没有赚到任何大钱，杀手级应用如今尚未出现，即使在未来十年，AI的经济上升空间也极其有限。

　　与此同时，红杉资本的分析师也发文提醒：如今AI基础设施的巨额投资和实际的AI生态实际收入之间，鸿沟已经大到不可思议。AI行业需要每年赚取6000亿美元来支付巨额的硬件支出，人工智能泡沫正在接近临界点！

　　如今全世界对AI的狂热，就仿佛19世纪加州发现黄金的早期。每个人都在疯狂涌入，希望下一个致富的就是自己。

　　《经济学人》表示，根据高盛的一项分析，从2022年底以来，希望通过利用AI提高生产力来获利的公司，无论是H&R Block还是沃尔玛，股价表现依然远远落后于大盘。

　　根据美国人口普查局的一份报告，只有5%的企业正在使用人工智能，预计到今年秋天，这一数字只会上升到6.6%左右。

　　当然，企业对于AI的采用率不高，可能是受到AI幻觉和对安全、隐私担忧的阻碍，模型一方面本质是黑箱，另一方面还可能泄露重要的商业机密。

　　在高盛上个月发布的生成式AI报告中，分析师Jim Covello对AI行业发表了严厉的批评：「为了从昂贵的AI技术中获得足够的回报，AI必须解决非常复杂的问题，但目前它还做不到，甚至可能永远做不到。」

　　是的，部署和运行AI确实昂贵，这还不包括它对环境的有害影响。因此，使用AI的公司希望看到重大回报。

　　然而到目前为止，他们还没有看到。也许真正的问题是，在商业领袖转向下一个热点之前，AI行业还有多少发展的时间。

　　而且，合法行业会从AI中得到多少帮助？我们只知道，目前犯罪分子和黑客们正在用AI窃取大量资金，这反而迫使更多公司不得不在网络安全措施上投入更多。

　　红杉资本的分析师David Cahn也在最近发布的博文中，对全世界提出警告：人工智能泡沫，如今正在接近临界点！

　　具体来说，他给我们算了一笔帐：AI公司每年需要赚取6000亿美元，来支付AI基础设施（如数据中心）的费用。

　　计算这个指标其实很简单。你只需将英伟达的年化收入预测乘以2倍，以反映AI数据中心的总成本（GPU占总成本的一半，另一半包括能源、建筑、备用发电机等）。然后再乘以2倍，以反映GPU终端用户的50%毛利率（例如，从Azure、AWS或GCP购买AI计算资源的初创公司或企业，他们也需要盈利）。

　　要知道，英伟达去年在数据中心硬件上狠赚了475亿美元（大部分硬件是用于AI和高性能计算应用的计算GPU）。

　　AWS、谷歌、Meta、微软等大科技公司在2023年纷纷跟进，为了ChatGPT这样的应用在AI基础设施上豪掷了巨额投资。

　　2023年末是GPU供应最紧张的时候。当时，初创公司纷纷联系风险投资公司，甚至任何愿意帮助他们的人，只为获得千金难求的GPU。

　　英伟达在第四季度报告中指出，其数据中心收入中约有一半，都来自大型云供应商。仅微软一家公司，可能就占了英伟达第四季度收入的约22%。

　　如今，超大规模的资本支出正达到历史新高米乐m6官网登录入口。这些投资也成为了大科技公司2024年第一季度财报的主要亮点，CEO们明确表示：「无论你们喜不喜欢，我们都会投资GPU。」

　　《The Information》最近报道，OpenAI的收入已增至34亿美元，在2023年末，他们的收入还是16亿美元。

　　虽然也有一些初创公司达到了不到1亿美元的收入规模，但显然，跟OpenAI相比，它们还在努力追车尾。

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

　　假设谷歌米乐m6官网登录入口、微软、苹果和Meta每年从AI中产生100亿美元的收入，而其他公司如甲骨文、X和特斯拉也都能产生50亿美元的收入。

　　即使这些假设仍然成立，并且再增加几家公司到名单中，那么1250亿美元的空缺，现在将变成5000亿美元的空缺。

　　与物理基础设施不同，AI GPU计算可能会因新玩家的进入而商品化，比如AMD米乐m6官网登录入口、英特尔，更不用提谷歌、Meta和微软的定制处理器。

　　投机性投资往往会导致高额损失，而新处理器的快速推出，也会导致旧的处理器迅速贬值，这与物理基础设施的稳定价值恰恰相反。

　　大家都不愿意承认的一个事实就是：目前业内还没有哪家企业或初创公司，开发出了能赚钱的应用程序。

　　Cahn认为，行业必须降低对AI进步带来快速利润的期望，认识到当前投资的投机性质，以及持续创新并创造价值的必要性。

　　否则，这个价值数千亿美元的泡沫必将破裂，最严重的情况，就是导致全球的经济危机。当然，后者目前还只是一个猜测。

　　同样，根据这篇高盛的报告，生成式AI目前还无法解决证明自己成本合理的复杂问题，但即便如此，AI主题也依然有着很大发展的空间。

　　为此，科技巨头，以及各个领域的公司纷纷加大开支，并预计会在未来几年内花费约1万亿美元。其中包括，对数据中心、芯片、其他AI基础设施和电网的重大投资。

　　不过， 尽管有一些担忧和限制，高盛依然认为AI主题有着很大发展的空间——或是因为AI开始带来真正的变革，或是因为泡沫需要很长时间才会破裂。

　　例如，一些研究假设生成式AI将加速机器人技术的发展和采用，或者认为最近生成式AI的进展预示着「超级智能」的出现。这些结果是有可能的，但现在谈论还为时尚早，因为它们通常会预设一个技术水平远超当前的AI。

　　另一些研究，比如麻省理工学院经济学家Daron Acemoglu对美国生产率和GDP的增长预期，则要低得多了。他的基线估计表明，生成式AI将在未来10年内将美国全要素生产率（TFP）提高0.53%，并将GDP提高0.9%。

　　与Acemoglu的观点类似，高盛也认为许多暴露于AI的任务在今天并不具备成本效益，甚至在未来十年内也可能不会具备。

　　除了少数几个受益最大的行业之外，如计算和数据基础设施、信息服务以及电影和声音制作，AI的采用仍然非常有限。

　　不过，AI全自动化揭示了在较长时间内可能出现的任务，这些任务每年每个工人可能会节省数千美元的成本。

　　此外，与其他新的技术类似，生成式AI的费用也将会迅速下降米乐m6官网登录入口，并且一旦应用开发完成，其部署的边际费用可能会非常低，从而极大地提高了AI的采用和自动化率。

　　高盛预计，AI将通过在劳动力具有比较优势的领域提高需求，同时创造以前在技术或经济上不可行的新机会来提高产出。

　　之前信息技术的出现，就带来了非常类似的趋势——它创造了网页设计师、软件开发人员和数字营销专业人士等新职业，并间接推动了医疗、教育和食品服务等行业服务部门工人的需求。

　　在MIT经济学家David Autor及其合著者的近期研究中也能看到这一点。他们发现，今天60%的工人从事的职业在1940年是不存在的，并且由技术驱动的新职业占过去80年就业增长的85%以上。

　　因此，高盛认为生成式AI在推动自动化、节约成本和提高效率方面有着巨大的潜力，并最终会显著提升生产率和GDP。

　　随着生成式AI技术的普及，对AI芯片的需求急剧上升，包括从英伟达的GPU到大型云计算公司设计的定制芯片。

　　HBM是一种性的存储技术，它将多个DRAM芯片堆叠在一个基础逻辑芯片上，从而在与GPU或AI芯片接口时，通过更高的带宽实现更高的性能。

　　高盛预计，HBM市场将在未来几年内以约100%的复合年增长率（CAGR）增长，从2023年的23亿美元增长到2026年的302亿美元。

　　而三大DRAM供应商（三星、SK海力士和美光）的供应比例会不断增加，以满足指数级的增长需求。

　　这是一种2.5D晶圆级多芯片封装技术，通过将多个芯片并排放置在硅中介层上，从而实现更好的互连密度和HPC应用的性能。

　　自2022年末ChatGPT出现以来，这种先进的封装能力一直供不应求。尽管台积电和其他供应商正在扩展产能，但这种供不应求显然成为满足AI芯片需求的限制因素。

　　虽然预测供应何时能赶上需求很困难，但高盛认为，台积电的CoWoS产能今年将增加一倍以上，并在2025年再次翻倍。

　　然而，尽管对AI的乐观情绪让许多大型科技股的估值达到了较高水平，最大的10只TMT股票的估值达到了31倍，但与科技泡沫高峰期的52倍和2021年末的43倍相比，仍然显得逊色。

　　总体而言，高盛认为AI主题还有很大的发展空间，受益者的范围可能还会扩大，因为投资者正在寻找AI交易的下一阶段，而这将尤其有利于公用事业行业。

　　- 「第二阶段」关注AI基础设施，包括更广泛的半导体公司、云服务提供商、数据中心REITs、硬件和设备公司、安全软件股票以及公用事业公司；

　　随着第一阶段的顺利展开——英伟达年初至今已经回报139%，占标普500指数15%年初至今回报的28%——投资者越来越关注第二阶段的受益者。

　　2024年第一季度的财报表明，很多科技巨头都计划在AI相关的资本支出上花费数十亿美元，这将使参与AI基础设施的第二阶段公司受益。

　　高盛的股票分析师认为，AI需求、非AI需求和能源效率增速放缓的代际组合，将使美国电力需求在2022年至2030年期间以2.4%的复合年增长率增长，而后者在过去十年中，几乎没有增长米乐m6官网登录入口。

　　这种电力需求的增加应该会导致公用事业公司增加资本支出，考虑到许多是受监管的实体，回报率有限，这就是满足增量需求的必要条件。

　　其次，从宏观角度来看，公用事业在投资组合中提供了防御倾向。随着经济增长放缓，这一倾向应该会受益。

　　然而，如果经济增长放缓的迹象比预期更明显，且AI未能产生足够的投资回报，或者AI领军企业的收益出现明显下滑，投资者可能会降低对AI受益者的估值。