在過去兩年的一系列出版物中,，高盛認為生成式人工智能可以提高勞動生產(chǎn)率和全球增長,，主要因為它能夠自動完成大量工作任務,。高盛估計,，在廣泛采用該技術后，美國的勞動生產(chǎn)率和GDP水平將累計上漲15%,。

高盛提出了2023年中期AI投資周期將達到年度GDP的2%的案例,。訓練AI模型和運行AI查詢所需的硬件投資最初會激增，但隨著計算成本下降而逐漸減少,。隨著最終用戶采用率的提高,，AI軟件投資會隨著時間穩(wěn)步增加。目前,，這一預測的投資熱潮已基本實現(xiàn),，盡管前期投入比預期多,。截至2024年第四季度，AI硬件提供商的收入激增超過2000億美元（年化率）,，預計到2025年底將再增加1250億美元,。

最近有消息稱，DeepSeek使用的硬件雖然不太先進,，開發(fā)成本也低得多,，但其R1 AI模型在性能方面與當前領先模型相比更具優(yōu)勢。這引發(fā)了對投資周期下一階段是否比預期更早到來的疑問,。盡管DeepSeek報告的560萬美元培訓成本可能未完全反映開發(fā)成本或訓練硬件的成本，但它已經(jīng)證明使用新穎的計算技術進行模型推理,，如多層注意力(MLA)和混合專家(MoE),，以及更高效的模型訓練，能夠以更低的成本生產(chǎn)出性能卓越的AI模型,。這一突破改變了生成式AI的競爭格局,，挑戰(zhàn)了高昂投資成本是進入基礎模型層面障礙的觀點，并提出計算成本可能繼續(xù)下降的前景,。

從宏觀角度看,，DeepSeek低成本模型的出現(xiàn)并不影響高盛關于生成式人工智能帶來的生產(chǎn)力提升將帶來最大總體經(jīng)濟收益的觀點。如果高盛的長期估計正確,，且人工智能支持的任務自動化在大約10年內(nèi)將總體生產(chǎn)力水平提高15%,，那么生成式人工智能每年將為美國經(jīng)濟釋放約4.5萬億美元的價值。這一經(jīng)濟盈余將在美國經(jīng)濟的所有主體之間分配,，包括硬件和基礎設施提供商,、開發(fā)人工智能平臺和應用程序的公司、使用生成式人工智能提高生產(chǎn)力的企業(yè),，以及工人和消費者,。

DeepSeek低成本模型的出現(xiàn)提出了一個合理的問題，即生成式人工智能創(chuàng)造的經(jīng)濟盈余如何在不同利益相關者之間分配,。經(jīng)濟租金的分配取決于市場集中度,、知識產(chǎn)權、可擴展性及競爭?，F(xiàn)在對DeepSeek報告的訓練創(chuàng)新將對更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響抱有信心還為時過早,。但如果昂貴的硬件和人工智能基礎設施對于實現(xiàn)生成式人工智能的經(jīng)濟潛力不那么重要，那么從事物理基礎設施建設的公司可能會獲得較小份額的整體經(jīng)濟收益作為利潤,。過去幾天股市的反應反映了這一觀點,。

為了提供一個技術變革創(chuàng)造的經(jīng)濟價值如何分配的歷史例子，高盛報告了軟件對1981年至2012年產(chǎn)出增長的估計貢獻,。分析表明,，軟件支出約占軟件采用帶來的經(jīng)濟收益的四分之一,，因為少數(shù)領先的“超級明星”公司的強大市場力量使它們能夠占據(jù)整體經(jīng)濟價值的很大份額。這種動態(tài)導致2024年美國工人平均軟件支出上升到每人4,500美元左右,。

盡管從股票投資者的角度來看,，生成式人工智能創(chuàng)造的經(jīng)濟盈余分配的不確定性很重要，但它與宏觀經(jīng)濟前景關系不大,，因為GDP并不取決于誰具體受益,。因此，高盛認為DeepSeek的突破對宏觀經(jīng)濟的影響有限,，而且很可能是凈收益,。GDP的主要短期風險是更高效的模型訓練和計算成本下降可能會降低與人工智能相關的資本支出。然而,，高盛認為這種風險有限,，原因有多個。盡管報告顯示公司層面的人工智能相關資本支出有所增加,，但迄今為止,，這些投資對官方GDP賬戶中的實際投資增長影響有限。上市公司的收入通常以名義值報告,，盡管出貨量增長較為溫和,，但成本通脹仍推動了收入增長。公開報告的人工智能收入反映了全球支出,，而不僅僅是美國支出,。難以將進口的半導體識別為中間投資品還是最終投資品，可能會導致一些低估,。國民賬戶投資記錄的時間差異也可能限制了人工智能影響的衡量,。無論如何，即使與人工智能相關的投資確實放緩,，缺乏積極的投資沖動也限制了GDP的下行,。

高盛的股票分析師并不認為公司會在最近的DeepSeek新聞之后大幅調(diào)整資本配置。雖然高盛承認,，如果現(xiàn)任領導人重新評估其未來資本支出計劃,，AI基礎設施的建設可能會受到負面影響，但也強調(diào),，如果DeepSeek推動現(xiàn)有企業(yè)加大投資以保持其在AI能力方面的領先地位,，它可能會催化更高水平的實際硬件支出。如果DeepSeek模型采用的新型計算技術確實增加了競爭并降低了成本,，它們可能會催化更快的AI平臺和應用程序的建設,，從而提高宏觀經(jīng)濟的上行空間。

隨著公司將生成AI技術納入常規(guī)生產(chǎn),，生成AI的主要宏觀經(jīng)濟影響將來自AI驅動的自動化帶來的效率提升,。目前只有6%的公司報告在常規(guī)生產(chǎn)中使用人工智能,，與2023年底的4%相比僅略有上升。高盛預計中期采用率會上升,，主要是因為生成式人工智能可自動完成的工作任務類型將為每位工人每年節(jié)省數(shù)千美元的成本,。鑒于生成式人工智能可能節(jié)省的成本巨大，而應用程序開發(fā)完成后的部署邊際成本可能非常小,，高盛認為采用生成式人工智能更多的是“何時”而不是“是否”的問題,。

人工智能平臺和應用程序的快速構建潛力提高了更樂觀的采用和生產(chǎn)力提升時間表的前景。高盛目前的預測假設美國的采用將在2027年達到影響總體生產(chǎn)力統(tǒng)計數(shù)據(jù)所需的水平,，并在2030年代初達到峰值影響,，而其他發(fā)達市場和主要新興市場的采用將落后于這一時間表幾年。最近的DeepSeek報告表明,，采用可能會更快發(fā)生,，強化了高盛的股票分析師和投資組合策略團隊的先前觀點，即投資者應越來越多地關注將從人工智能支持的收入中受益的平臺和應用程序公司,。在此之前，高盛預計采用率（以及相關的宏觀經(jīng)濟上行空間）將保持在低位,。

高盛還認為DeepSeek的突破性進展對全球GDP構成了上行風險,。美國AI領導者的有力競爭對手的出現(xiàn)可能會通過兩個渠道提升全球采用率和生產(chǎn)力。生成式AI帶來的潛在自動化和生產(chǎn)力收益在主要經(jīng)濟體中大致相似,，反映了就業(yè)行業(yè)構成的相似性,。盡管高盛仍預計美國將比其他國家更快地采用AI，但非美國平臺和應用程序的出現(xiàn)可能會加速其他地方尤其是主要新興市場的采用時間表,。全球各國政府可能會將中國人工智能模型的最新突破視為提高發(fā)展國內(nèi)人工智能能力以達到地緣政治目的的重要性,。如果是這樣，全球競爭的加劇可能會促使各國政府協(xié)調(diào)投資或降低監(jiān)管門檻,，以鼓勵人工智能的發(fā)展和應用,。在這方面，美國宣布了一項5000億美元的私營部門融資計劃,，以增加人工智能基礎設施投資,，而中國則制定了成為人工智能全球領導者的戰(zhàn)略目標。人工智能軍備競賽的關注和支持增加也可能導致采用時間表的加速,。

中國推出的三款新型生成式人工智能模型給科技行業(yè)帶來了沖擊,。這一進展凸顯了美國科技巨頭迄今為止在人工智能領域投入的巨額資金，以及未來擴大該技術規(guī)模所需的投資,。一些新模型究竟是如何訓練的還有待觀察,，數(shù)據(jù)來源也出現(xiàn)了問題。但也有跡象表明,，中國的發(fā)展可能會降低運行聊天機器人應用程序的成本,，并使它們更廣泛地普及,，這些應用程序可用于從編碼軟件到寫十四行詩等各種用途。

高盛研究部亞洲互聯(lián)網(wǎng)團隊負責人Ronald Keung表示,，降低人工智能模型的成本將推動采用率大幅提高,，因為這將使未來使用這些模型的成本大大降低。隨著成本下降和AI模型變得更加智能,，高盛可能離實現(xiàn)通用人工智能更近了一步——一種在所有人類知識領域都表現(xiàn)出卓越表現(xiàn)的AI,。

雖然目前大部分注意力集中在DeepSeek的新模型上，但其他模型在性能和每個token的成本方面大致相同,。在過去一年里,，中國的推理成本下降了95%以上。預計,，這種更低的推理成本將推動生成式人工智能應用的普及,。過去一周推出的一些模型專注于深度思考模式或推理，這意味著聊天機器人在回答問題時會經(jīng)歷每個步驟,，在得出答案之前告訴你它在想什么,。每個問題大約需要5-20秒。

這些發(fā)展是否會改變資本在人工智能領域的投資方式,？中國企業(yè)一直專注于降低成本,，也可能嘗試使用最少的芯片來完成相同的任務。在過去一周,，人們也更加關注邊緣計算是否越來越受歡迎,，這可以讓較小的人工智能模型在手機或電腦上運行，而無需連接大型數(shù)據(jù)中心,。降低人工智能模型的成本將推動更高的采用率,，因為這將使這些模型在未來的使用成本大大降低。預計今年將是人工智能代理和應用的一年,。好消息是,，其中一些中國模型已經(jīng)推動該行業(yè)不僅關注提高性能，還關注降低成本,。這應該會推動人工智能的采用率越來越高,。

相對于美國現(xiàn)有的人工智能提供商，中國的人工智能模型便宜很多,。截至上周末,，中國AI模型的定價為每百萬輸入代幣14美分，僅僅是美國大型科技公司同等推理模型收費的個位數(shù)百分比,。顯然,，價格因此開始下降。一些美國大型科技公司調(diào)整了定價，包括免費提供一些付費模型,。所以效率競賽將繼續(xù)進行,。

中國主要互聯(lián)網(wǎng)巨頭去年將資本支出增加了61%——但這是從一個較低的基數(shù)開始的。過去兩年,，中國上市公司的資本支出并沒有那么多,。相反，他們非常關注股東回報,。這些公司的支出在2024年才剛剛開始回升,。然而，從絕對值來看,，中國互聯(lián)網(wǎng)公司的支出僅為全球同行支出的一小部分,，因此，人們對它們在人工智能上的高額支出能帶來多少投資回報的疑問較少,。

投資者對人工智能的關注集中在美國,。未來投資者對中國公司的興趣會更大嗎？現(xiàn)在下結論還為時過早,。中國互聯(lián)網(wǎng)基礎與美國同行相比仍存在多年的估值差距,。地緣政治將繼續(xù)帶來不確定性。鑒于美國的一些芯片禁令和對中國公司的審查,，投資者對中國仍然相對避險,。今年，高盛推薦投資中國互聯(lián)網(wǎng)主題的首選是國內(nèi)業(yè)務豐富,、盈利狀況穩(wěn)健、能夠從國內(nèi)消費政策刺激中獲益的公司,。目前中國股市尚未將這些公司走向全球的選擇計入價格,，盡管過去幾個月，這些應用中的很多繼續(xù)位列應用下載量排行榜前列,。

有人質(zhì)疑人工智能模型本身是否會被少數(shù)幾家公司主導,，或者它們是否會變得越來越商品化。但這只是在模型層面,。還有一個基礎設施和計算層面,，這些新模型帶來的更高采用率將推動超大規(guī)模企業(yè)對云的需求增加。這應該會使領先的參與者受益,。事情的應用方面可能會充滿驚喜,。不同的公司正在嘗試如何部署這項技術。這可能意味著通過更好的廣告投放來幫助他們的廣告業(yè)務,，或者創(chuàng)建一個超級人工智能助手應用程序,，它可以幫助你做任何你能想到的事情：從預訂機票到幫助你確定在什么時間和地點與朋友見面。具有交易功能的社交應用程序在集成人工智能助手功能方面更有可能成功。