要說今年漲勢迅猛的板塊，AI必須排第一。
在AI技術投資潮的推動下，蘋果、微軟、谷歌、亞馬遜、Meta、英偉達和特斯拉“七巨頭”市值今年以來飆升60%，至驚天的11萬億美元。
而這種“火箭式“躥升，又推動納指今年以來大漲34%，主導著標普500指數(shù)今年的大部分漲幅。
AI概念漲上天，質(zhì)疑聲開始頻繁出現(xiàn)。其中音量最高的是，AI炒作是否太過分？生成式AI是否真得具備顛覆性潛力？目前它是否值得投資者投入巨大熱情?？
在高盛近期公布的《Top of Mind》報告中，高盛策略師Allison Nathan和Jenny Grimberg與多個AI行業(yè)專業(yè)人士進行了深度對話，包括AI風投公司Conviction創(chuàng)始人Sarah Guo、紐約大學教授、初創(chuàng)公司Robust.AI首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Gary Marcus、高盛軟件和互聯(lián)網(wǎng)分析師Kash Rangan和Eric Sheridan，試圖回答以上問題。
除此以外，他們還探討了AI領域當下最具吸引力的投資機會，以及投資者最應關注的風險。
AI
的革命性變化
生成式AI與傳統(tǒng)AI技術最根本的區(qū)別在于前者通過理解自然語言創(chuàng)建內(nèi)容，而后者依賴的是編程語言，按照高盛軟件分析師Kash Rangan的說法，這是生成式AI技術的關鍵變革特征。
第一，它能夠以文本、圖像、視頻、音頻和代碼的形式生成新內(nèi)容，而傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)訓練計算機對人類行為、商業(yè)結(jié)果等進行預測。
第二，它允許人類用自己的自然語言與計算機進行溝通交流，這是以前從未有過的；傳統(tǒng)上，計算機使用編程語言提示。
Guo進一步解釋說，在軟件1.0時代人類需要編寫代碼來執(zhí)行特定任務，軟件2.0時代，則通過“艱苦”地收集數(shù)據(jù)來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，現(xiàn)在人類迎來了軟件3.0時代：
基礎模型可以通過開源或API使用，具有自然語言能力、推理能力，并具備關于世界的常識。
在這種模式下，公司不需要收集幾乎同樣多的培訓數(shù)據(jù)，使技術變得更有用、更容易訪問、以及更便宜。
自ChatGPT去年爆火出圈以來，許多人已經(jīng)感受到生成式AI技術的強大。分析師認為，生成式AI可能會重塑社會生產(chǎn)的運作方式，為全球經(jīng)濟增添新的增長引擎。
Guo表示，生成式AI的變革潛力已經(jīng)開始轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實。任何AI投資公司現(xiàn)在都可以投資這些模型，增強業(yè)務或進行轉(zhuǎn)型。
Rangan估計，在某些情況下，開發(fā)人員通過使用生成式AI工具，將生產(chǎn)力提高了15-20%。
而伴隨著AI的普及，Guo預計，未來更多領域，特別是法律、數(shù)據(jù)分析、圖片、語音和視頻生成等傳統(tǒng)服務業(yè)，將越來越多地由AI提供服務。
高盛TMT行業(yè)分析師Peter Callahan指出，散戶認為生成式AI技術具備平臺轉(zhuǎn)型的所有要素，有可能全方位改變企業(yè)和消費者的體驗。
另外，高盛高級全球經(jīng)濟學家Joseph Briggs表示，這種變革潛力可能會對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生深遠影響。
他估計，美國和其他發(fā)達經(jīng)濟體普及生成式AI技術后，能夠在未來10年內(nèi)將年勞動生產(chǎn)率增速提高約1.5個百分點，全球GDP最終將提高7%。
高盛美國股票策略師Ryan Hammond和David Kostin認為，美股也將從中受益，中長期內(nèi)預計出現(xiàn)更為廣泛的反彈，標普500指數(shù)的公允價值將比現(xiàn)在高出大約9%。
人工智能還遠遠不夠智能，警惕過度炒作
長期看來，AI技術的變革性是毋庸置疑的，但鑒于當前這項技術的發(fā)展進度，市場對它的炒作是不是太過分了？
Marcus的答案為“是”，因為“目前的人工智能還遠遠不夠智能”。
他指出，當前AI所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡的功能與人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡完全不同。
AI雖然可以進行“自反性”統(tǒng)計分析，但幾乎沒有成熟的推理能力。這些機器可以學習，但很大程度上圍繞著單詞的統(tǒng)計和對提示的正確反應，而非抽象概念。并且，它們不像人類那樣擁有“內(nèi)部模型”以讓它們理解周圍的世界。
Marcus向投資者發(fā)出警告：
要警惕AI能還沒有很多人想象的那么神奇。
我不會說現(xiàn)在投資AI為時過早；一些投資于那些擁有聰明的創(chuàng)始團隊、對產(chǎn)品市場適應性有很好理解的公司可能會成功，但也會有很多失敗者。
Marcus說，通用人工智能（AGI）可能最終會實現(xiàn)，但人類距離這個目標還很遙遠，而且任何投資都不可能改變這一點。
此外，投資者還可以從歷史中學習一些經(jīng)驗。
高盛市場策略師Dominic Wilson和Vickie Chang曾提到，在過去創(chuàng)新主導的生產(chǎn)力繁榮時期，例如，電力（1919-1929）、個人電腦和互聯(lián)網(wǎng)（1996-2005）普及之后，股價和估值飆升形成泡沫，最終走向破裂。
Guo則認為，即使在今天，私募市場某些領域仍存在定價錯誤。雖然投資者對這些領域有更深入的了解，但仍然普遍采用相同的投資方法。
她警告稱，錯誤地判斷變革發(fā)生的時機是投資中常見的陷阱。作為一名早期投資者，她不太關注估值，而是選擇她認為有意義的市嘗產(chǎn)品和企業(yè)。
高盛互聯(lián)網(wǎng)分析師Eric Sherida的看法稍有不同。
他認為絕大多數(shù)表現(xiàn)出色的AI概念股的交易價格，相對于公認會計原則每股收益 (GAAP EPS) 的倍數(shù)，仍較為合理。
Rangan也認為，AI可能并非處于炒作周期中，因為本次浪潮是由科技巨頭主導的，而非初創(chuàng)企業(yè)：
這一技術周期并不是由（AI）新貴主導的，不太可能出現(xiàn)虎頭蛇尾式的失敗結(jié)局或需要耗費很長時間才能開始。
20世紀90年代初（計算機）從大型機向分布式系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變，以及21世紀初從分布式向云計算的轉(zhuǎn)變，所花的時間比許多人預期的要長，均因為大型老牌公司是反對的關鍵聲音。
正如Rangan所說，國外ChatGPT背后公司OpenAI有微軟支持，谷歌推出了Bard，投資Anthropic等AI初創(chuàng)公司，Meta推出LLaMA，國內(nèi)百度、阿里等巨頭也發(fā)布了自己的模型，全球AI競賽正在如火如荼的進行中。
“鐵鎬和鐵鏟”
質(zhì)疑炒作的聲音不絕于耳，AI當下還有哪些最引人注目的投資機會？
按照Rangan和Sheridan的說法，機會不僅僅在于開發(fā)基礎AI模型的大型科技公司，而且在于“鐵鎬和鐵鏟” (Picks and Shovels)企業(yè)。
“鐵鎬和鐵鏟”是投資界傳奇人物彼得林奇偏好的投資策略之一，即投資于間接受益于某一熱潮的公司。
Rangan和Sheridan認為，在當前的AI潮中，半導體公司、云計算超大規(guī)模公司和基礎設施公司等服務于該領域的公司都可以在當前的“構(gòu)建”階段獲得有利地位。
Guo有類似看法，但也看到了整個堆棧的機會，并且對應用層最為興奮。
許多投資者對這一層不確定，認為所有的價值都在模型訓練本身，但在讓非確定性模型在生產(chǎn)用例中發(fā)揮作用方面，需要大量的創(chuàng)造力和工作。目前初創(chuàng)公司和現(xiàn)有APP公司都將在許多領域利用這些功能...我們很興奮。
