IT之家 7 月 14 日訊息，全球知名投行高盛 (Goldman Sachs) 近期對人工智慧 (AI) 投資的報酬率提出了質疑。盡管各大企業和投資者正斥資數十億美元用於人工智慧研發，但高盛擔憂如此巨額的投入能否真正帶來豐厚報酬。
目前，我們使用的 LLM 大型語言模型（例如 GPT-4o）訓練成本就高達數億美元，下一代模型的訓練成本更是預計將飆升至 10 億美元。風投巨頭紅杉資本 (Sequoia Capital) 經過測算後表示，整個 AI 行業每年都需要產生 6000 億美元（IT之家備註：當前約 4.36 萬億元人民幣）的收入才能收支平衡，這凸顯了高昂的研發成本壓力。
在激烈的 AI 競賽中，輝達、微軟和亞馬遜等科技巨頭紛紛加大投入，力求搶占先機。然而，高盛透過采訪多位專家，得出的意見卻並不統一。
一部份專家對 AI 的前景持謹慎態度，認為其對美國經濟的貢獻將非常有限，並且無法比現有技術更經濟地解決復雜問題。麻省理工學院教授達倫阿傑莫格魯 (Daron Acemoglu) 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%。這與高盛經濟學家的預測形成鮮明對比，他們預計生成型 AI 將使生產力增長 9%，GDP 增長 6.1%。
阿傑莫格魯還指出，即使 AI 技術不斷發展，成本下降，但僅僅透過向模型投入更多數據和算力，未必能更快地實作我們對通用人工智慧的願景。「人類認知涉及多種認知過程、感官輸入和推理能力。雖然大型語言模型取得了令人印象深刻的進展，但要相信透過預測下一個單詞就能實作科幻電影【2001: 太空漫遊】中 HAL 9000 那樣的智慧，仍然需要巨大的想象力。可以肯定的是，當前的 AI 模型在未來十年內都無法接近這樣的水平。」
不過，高盛內部也有不同的聲音。高級股票研究分析師 Kash Rangan 和 Eric Sheridan 認為，盡管 AI 投資的報酬周期可能比預期更長，但最終會取得成果。Rangan 表示：「每個計算周期都遵循一種被稱為 IPA 的發展順序，即基礎設施先行，然後是平台，最後才是套用。目前 AI 還處於基礎設施建設階段，找到殺手級套用還需要更多時間，但我相信我們會實作突破。」
Sheridan 補充道：「與以往的投資周期相比，此次 AI 投資周期的前景似乎更加光明，因為引領潮流的不再是初創企業，而是行業巨頭，這降低了技術無法普及的風險。像微軟和谷歌這樣的巨頭擁有雄厚的資金儲備、極低的融資成本以及龐大的分銷網路和客戶群，這使他們能夠進行更多的嘗試，找到讓資本發揮報酬的方式。」
盡管存在不同觀點，高盛仍承認 AI 面臨兩大挑戰：芯片可用性和電力消耗。得益於輝達能夠將芯片交付提前至 2-3 個月（此前需要 11 個月），AI 領域的 GPU 短缺問題似乎已經緩解。
然而，數據中心電力消耗正成為主要限制因素。新型 AI GPU 耗電量驚人，單個 GPU 每年耗電量可達 3.7 百萬瓦時。僅去年售出的所有 GPU 總耗電量就足以支持超過 130 萬個美國普通家庭的用電。為了滿足龐大 AI 數據中心的需求，一些大型企業甚至開始考慮使用模組化核電廠。
AI 究竟會像互聯網和電子商務一樣蓬勃發展，還是像 3D 電視一樣泡沫破滅，只有時間能給出答案。但可以肯定的是，AI 的發展仍將勢不可擋。正如高盛所說：「我們仍然看好 AI 發展的主題，原因之一是 AI 可能兌現其承諾，另一個原因是泡沫可能需要很長時間才會破滅。」
