文｜最話FunTalk 何伊然
編輯｜楊磊
7月15日，摩根士丹利發(fā)布了最新研報，探討了微軟的“AI貨幣化”問題。大摩認為市場對微軟在“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(xiàn)落后于同行科技股和大盤，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(yè)務的商業(yè)回報增長充滿信心。
但也有券商對AI的貨幣化前景沒那么有信心。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(lián)網(wǎng)巨頭在過去一年里已經(jīng)將大約3570億美元用于資本支出和研發(fā)，這些支出的“很大一部分”用于人工智能。但這些超大規(guī)模企業(yè)最終將被要求證明，“他們的投資可以產(chǎn)生收入和利潤。如果看不到盈利的跡象，可能導致估值貶值?！?/p>
據(jù)科技媒體The Information的報道，盡管微軟憑借其Office 365軟件擁有龐大客戶基礎，且聲稱有60%的《財富》500強企業(yè)正在為智能助手Copilot服務付費，但這一市場優(yōu)勢卻尚未在公司的業(yè)績報告中顯現(xiàn)?！皩嶋H上，從2023年第四季度到2024年第一季度，Office應用的企業(yè)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為，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(yè)雜志下了個結論：到目前為止，AI技術幾乎沒有產(chǎn)生任何經(jīng)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4000億美元用于AI資本支出，這使得投資者對這些公司未來收益產(chǎn)生樂觀預期，這五家巨頭的市值增加了2萬億美元。而經(jīng)過估算，這些科技巨頭要在AI領域實現(xiàn)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(jīng)陷入狂熱狀態(tài)，其程度讓歷史上互聯(lián)網(wǎng)、汽車時期的狂熱相形見絀?！?/p>
那么，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(yè)績也成為美股整體走勢的風向標，在標普500指數(shù)中，“七巨頭”所占權重已達到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(xù)創(chuàng)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(shù)上漲超過15%。有分析人士認為，市場對AI的狂熱可能會帶著標普500指數(shù)在2025年達到7000點的峰值。
然而，過于強勢的增長曲線也讓一些市場老狐貍們想起了千禧年初的“互聯(lián)網(wǎng)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(guī)模企業(yè)最終將被要求證明，他們的投資將產(chǎn)生收入和利潤?！?/p>
AI是毫無疑問的 “燒錢大戰(zhàn)”，大模型高昂的研發(fā)和訓練成本就連不差錢的科技巨頭都得咬咬牙才舍得。Meta高管稱，Meta購買GPU已經(jīng)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(shù)字相差六十年，還得考慮通貨膨脹。
二季度業(yè)績會上，Meta將2024年全年資本支出將上調(diào)至350億至400億美元。高于此前的300 億至370 億美元范圍。
高盛團隊統(tǒng)計，亞馬遜、Meta、微軟、谷歌在過去一年里共計投入3570億美元用于資本支出和研發(fā)，其中“很大一部分”都是用在AI研發(fā)上，占標普500指數(shù)資本支出和研發(fā)支出總額的近四分之一。
各家公司都恐懼在AI潮流中掉隊，愿意拼盡全力去搏一把未來的可能性。有預計認為，硅谷未來幾年將在AI資本支出上花費1萬億美元?？墒?，現(xiàn)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(yè)內(nèi)走在最前方的微軟，今年從AI領域的收益至多為100億美元，遠遠不及投入。
高盛提醒，AI行業(yè)要警惕“過度投資”。高盛構建了一個股票市場指數(shù)，追蹤那些預計通過AI提高生產(chǎn)力而獲得最大收益潛力的公司。然而，自2022年底以來，這些公司的股價并沒能跑贏標普500指數(shù)，表明投資者沒有看到額外利潤的前景。
從現(xiàn)有的表現(xiàn)來看，真正從AI爆發(fā)中賺到真金白銀的只有英偉達，GPU供不應求，變現(xiàn)不需要預設，都是實打實的，股價一天一變。高盛預計，在英偉達之后，提供AI基礎設施的企業(yè)將廣泛吸納這一輪涌入的熱錢，包括但不限于半導體行業(yè)、數(shù)據(jù)中心、云服務供應商。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后，AI可以真正落地觸及大眾，通過AI產(chǎn)生增量的IT服務公司才將成為下一輪受益者。當AI廣泛應用于各行各業(yè)，生產(chǎn)率得到顯著提升，細分領域將涌現(xiàn)具有較大盈利增長潛力的公司。
目前，多家公司已經(jīng)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(jīng)變得十分擁擠，“七巨頭”都在生意里既做甲方，又做乙方，寄希望于自己的投入產(chǎn)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(nèi)部也有經(jīng)濟學家預計生成型 AI 將使生產(chǎn)力增長 9%，GDP 增長6.1%。
但從現(xiàn)實來看，人工智能的實際滲透率確實還沒有科技行業(yè)宣傳得那么好。近期，美國人口普查局的一份報告顯示，只有5%的美國企業(yè)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(chǎn)力。
現(xiàn)階段來看，AI所呈現(xiàn)的智能化水平在多數(shù)場景中并不能替代真人。試想一下，在火車站，一臺AI問詢柜臺和一位工作人員同時處在旅客面前，多數(shù)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(tài)，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(jù)眼前的情況做出實時判斷和行動。相較之下，AI給出的反應則是基于歷史數(shù)據(jù)的，是預設好的，缺乏對進行時事態(tài)的瞬間反應能力。
某種程度上，為了鼓吹AI，科技巨頭有意忽視了人類日常交流行為的復雜性。據(jù)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(xiàn)表達了不滿，麥當勞還終止了與IBM的“AI訂餐”合作。
對于個人用戶來說，AI服務仍然停留在消遣階段，用戶的購買意愿并不高。
ChatGPT橫空出世之后，樂觀的人認為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(chǎn)率，讓人們可以在有限的時間里去做更多自己想做的事情。
可隨著AI應用場景變得越發(fā)具體，AI獲得的輿論支持卻越來越少，各行各業(yè)從業(yè)人員并不認為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(chǎn)力上得到兌現(xiàn)。
目前來看，生成式AI是和腦力工作者競爭效率，很難在涉及空間范圍或體力勞動的生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)揮作用。有學者認為，未來10年內(nèi)只有23%的生產(chǎn)任務能通過AI經(jīng)濟實現(xiàn)自動化，平均勞動力成本節(jié)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(jīng)濟生產(chǎn)力增長約 0.5%，GDP 增長約 1%。
如果AI的好處局限于提高效率，不是開辟出新的生產(chǎn)活動，那么無法形成多重擴張，則成了內(nèi)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(yè)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(yè)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(jīng)濟的影響還遠未到來，空間還很大，而它會如何重塑經(jīng)濟與就業(yè)市場，其實還并沒人真正知道。
03
我們能確定的是，關于人工智能的軍備競賽一時半會是停不下來的。
據(jù)統(tǒng)計，平均下來，超大規(guī)模企業(yè)能將3年內(nèi)31%的資本和研發(fā)支出的轉化為收益。以此推算的話，1萬億美元投資，AI領域需產(chǎn)生3100億美元收益才能跟過往看齊。
作為AI熱潮中商業(yè)模式最穩(wěn)健的公司，英偉達數(shù)據(jù)中心業(yè)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(shù)芯片產(chǎn)品的交付周期已經(jīng)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(shù)量基本已能支撐大模型運轉。今年以來，GPU價格已出現(xiàn)明顯回調(diào)。一旦科技巨頭大幅減少采購量，英偉達的AI商業(yè)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里，尋找破題口。
實現(xiàn)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(fā)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，減少資源閑置率，降低數(shù)據(jù)中心的建設成本，拉低中小企業(yè)入局門檻。今年以來，國內(nèi)外多個大模型相繼宣布降價，AI大模型正掀起“價格戰(zhàn)”。
只不過，以上提到變現(xiàn)探索都跟AI生成式特質或說是創(chuàng)造性產(chǎn)出有關，更像是用科技感滿滿的旗幟撐門面，最終變現(xiàn)模式回到已有傳統(tǒng)路線——交易產(chǎn)品或者租用服務。
缺乏可靠的商業(yè)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(nèi)也沒有上市計劃。市場熱捧“七巨頭”也是基于AI對科技龍頭們已有商業(yè)模式賦能的潛力，而非AI本身。
據(jù)報道，OpenAI正在秘密研發(fā)代號為“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，并根據(jù)研究結果采取行動。“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?！?/p>
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(wǎng)股泡沫時代相比。根據(jù)Ryan Hammond團隊的計算，科網(wǎng)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(xiàn)金流用于資本支出和研發(fā)。如今，這個數(shù)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(xù)加碼，并尋找到真正的可持續(xù)的商業(yè)模式。
畢竟，人類發(fā)展固然需要科學家們?nèi)ヌ剿餍碌谋c，但是市場行為最重要還是找到能夠和日常行為廣泛結合的普惠點。
一個好的商業(yè)形態(tài)應當是現(xiàn)有需求，再有產(chǎn)品，產(chǎn)品再去衍生新的需求，持續(xù)拓展。AI時代，似乎產(chǎn)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(shù)用戶并不想AI替代自己的大腦。
從仰望星空到腳踏實地，AI行業(yè)正在進行這關鍵的一步。沒有任何人想看到世紀初“互聯(lián)網(wǎng)泡沫”再次上演。