AI ： 从进化到革命 ？

关键要点 •生成式人工智能（GenAI）的发展速度难以 overstated，并且几乎无法想象其将来的能力。支撑这些生成式AI应用程序的生态系统仅在过去的18个月内才开始扩展，而为其提供动力的基础模型操作系统则是在80年的迭代进步之后，大约六年前才出现的。 •怀疑论者宣称GenAI的收入潜力无法证明当前的AI基础设施投资水平（即，AI的实际应用尚未达到 hype 所带来的期望），但请记住，互联网最初面向消费者的使用案例远远不及其后涌现出来的成千上万种使用案例和公司的重要。互联网的。因为 •最近对超过150名高盛研究公司的股票分析师和宏观经济策略师进行的一项调查显示，这些分析师对约3500家全球覆盖公司的AI影响进行了评估，发现分析师们预计最新的AI浪潮将推动一项触及每个行业的技术变革，这引发了一个问题：AI的演变是否可能成为一场革命？ AI (r) 进化The newest AI wave may catalyze a technological evolution that touches every sector. 如我们之前出版物中所提到的（详 见我们的）。下一代技术系列 ), 生成式人工智能（GenAI）应用程序及其背后的基础模型在过去18个月内迅速发展。然而，在接下来的5到10年里，高盛研究预计GenAI将推动企业效率和生产力的根本性演变，这可能会重塑全球经济以及我们的生活。1 现在我们问 ： AI 的进化会成为一场革命吗 ？ AI 可以提高 S ＆ P 的营业利润率 最近，BofA全球研究通过调查BofA全球研究的股票分析师和宏观经济策略师对约3400家公司的状况进行了评估，这些公司的总市值约为9万亿美元（详见方法论）。BofA全球研究分析师发现，企业级AI实施正从试点阶段过渡到生产阶段，这可能在未来五年内将标普的操作利润率提升200个基点（bp），相当于每年约550亿美元的成本节约。 调研分析师预计，人工智能将推动全球25个行业集团中的23个实现利润率扩张，实施可能使半导体和软件的利润率平均提升约5个百分点。他们还指出，在未来五年内，人工智能可能驱动半导体公司和软件公司的收入分别增长34%和25%（见图1）。 BofA全球研究宏观策略师预计企业AI采用将具有通缩效应，但尽管普遍认为AI将导致大规模失业，策略师们对AI对就业创造/替代的影响存在分歧（ Exhibit 2）。2然而，值得注意的是，2018年美国约有60%的工作岗位属于1940年不存在的职业，这表明一些职位可能会被自动化取代而消失，同时也会创造出新的职位。3公司正在开设首席AI官职位，但一些员工可能难以与机器人竞争。分析师预计，在未来三年内，接触中心将主要实现自动化，因为公司寻求降低每年约1186亿美元的客服代理成本，涉及约290万名美国客服人员。4 全球长期人工智能对就业的影响(调查回复)附件 2 ： 美国银行全球研究宏观策略师对人工智能就业影响存在分歧 图表 1 ： 根据美国银行全球研究分析师的说法 ，AI可能会推动 25 个行业集团中的 23 个的利润率增长全球 AI 驱动的营业利润率扩张 / 收缩 （% 变化) 第三次的魅力 高盛研究部门认为，ChatGPT于2022年11月的发布标志着过去50年中的第三个主要科技周期的开始，紧随个人电脑（PC）在1981年的引入和互联网在1994年的出现之后。通用人工智能（GenAI）的出现是在80年间技术进步的基础上，这些进步产生了更强大的芯片和新的神经网络架构，从而缩短了训练支持像ChatGPT这类应用程序的强大基础模型所需的时间和成本（见图3）。因此，GenAI应用程序有望在未来一到三年内通过使访问强大计算智能民主化并推动企业效率和生产力的根本性转变来驱动这一变革。 然而，在未来三到五年内，生成式人工智能（GenAI）可能产生增量收入，推动转型并重新加速过去15年中S&P劳动力生产率的 plateauing。以往的颠覆性技术，如电话、汽车、个人计算机和互联网，在历史上通常需要15至30年时间才能达到主流采用，但GenAI可能催化一种技术进化，使其在接下来的五到十年内颠覆每一个行业并重塑全球经济（见图4）。 美国银行研究所 AI 资本支出可能达到 1 万亿美元以上 ， 但我们只有 96 年怀疑论者认为AI的实际应用并不值得过度炒作（或大规模基础设施投资），但投资者往往短期内高估了科技颠覆的影响， 而长期来看又低估了这种影响。未来几年，AI的资本支出可能达到数万亿美元，但我们目前的情况仅相当于互联网发展的1996年。OpenAI、Anthropic和Inflection AI等公司合计在2023年筹集了约130亿美元，但基础设施投资和由此带来的模型进步是推动具有变革性和创收潜力的生成式AI应用程序的前提条件，这些应用程序目前仍处于1.0版本。5 同时，推动 Adoption 所需的模型训练和持续运营成本较高。亚马逊在未来十年将投入1000亿美元用于数据中心资本支出，占总资本支出的53%。6据报道 ， OpenAI 在 2023 年每天花费约 70 万美元运营 ChatGPT 7并且Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪表示，计算支出占公司开支的超过80%，超过了该公司600名员工的工资总额。8然而，在使用之前，投资者不应忽视生成式人工智能的成本节约和收入生成潜力。 生成式人工智能可能催化企业效率的演变，但应用程序开发和企业采用将需要时间。高盛研究分析师预计，从投资、模型开发到进步的时间相对较短，应用程序将分为适用于通用场景的水平应用和适用于特定用途的垂直应用。 私人投资于人工智能公司达到425亿美元（2023年），相较于2016年的投资金额增长了445%，但专门聚焦于生成式人工智能（GenAI）的公司中，仅有23%的218亿美元私人投资流向了应用程序开发者（图表5，图表6）。 新生 ， 但仍具有破坏性 生成式AI应用程序的能力正在加速发展，但在生成式人工智能（AGI）或生成式超级人工智能（ASI）之前，颠覆性变化将变得明显。9尽管软件的人工智能时刻尚未到来，科技巨头通过嵌入AI功能来改进现有软件和硬件产品，这可能通过升级销售、新的基于消费的价格模式、加速升级周期以及增加服务费收入来驱动增量收入。最新的人工智能波浪可能会在2025年推动软件下一阶段的增长，随着企业实施和变现加速。 生成式AI应用正在成熟，一年前像一位18岁实习生那样有用的聊天机器人现在展现出接近大学毕业生水平的智能，这证明了AI投资正在产生实用的应用程序。例如，公用事业公司可以通过在车队车辆上安装配备AI的自主智能摄像头来实现杆塔检查成本减少75%，而保险公司则可以通过使用AI驱动的空中影像和网络抓取技术替代手动互联网搜索，来加快财产承保过程，以确定屋顶状况或附近是否存在潜在风险。 并且，未来的职业和创造性追求可能与当今的情况大相径庭，这得益于基于AI的应用程序。不过，“未来”可能会来得很快——最近发表的一篇学术论文的研究结果显示，在ChatGPT推出后的八个月内，全球自由职业平台上与写作和编程相关的职位数量下降了21%。10 乘火箭船去杂货店 ？几乎所有高盛研究覆盖的公司都已经制定了AI战略（只有4%的覆盖公司尚未制定），根据调查，分析师预计2024年将是企 业AI投资回报率（ROI）确定的关键年份，而2025年将是企业AI采用的关键年份。企业级生成式AI应用比简单地向ChatGPT输入随机问题要复杂得多，对于许多重视深度而非广度的企业应用场景来说，这可能是成本 prohibitive 的，不太可能显著提升效率或生产力。这是因为驱动ChatGPT的模型就像一枚火箭，但企业不太可能为等同于开车去超市这样的用途部署火箭。 企业级生成型AI应用很可能将利用小型语言模型（SLMs）和检索增强生成（RAG）解决方案，以部署集成内部、专有和实时数据的企业特定用例。例如，一些公司正在将其AI驱动的产品整合到各自的云平台中，包括客户关系管理等领域。 管理（CRM）和联络中心即服务（CCaaS）产品通过整合并利用多个通信渠道上的实时数据来识别不效率并推动流程优化。SLM（智能联络中心管理系统）和RAG（风险调整后收益）还降低了使用成本、提高了上下文意识、增加了输出准确性并减少了输出延迟（如图7所示）。 虽然企业在 GenAI 产品上的支出预计在 2024 年将达到 388 亿美元 ，11它可能需要一家大型企业一年的时间才能现代化其数据资产。然而，实施这些措施可能会迅速带来显著的效率和生产力提升。例如，一家电子商务服务提供商通过部署基于AI的客户服务机器人减少了700名（人类）客户服务人员的需求，从而可能在2024年使公司的利润增加4000万美元。该公司还利用生成式人工智能应用程序部分地将营销业务带回内部，这使得2024年第一季度的外部代理费用减少了25%。 AI 原生初创公司引入了一种新的 SaaS 模型科技 incumbents 正将 AI 功能嵌入现有的软件和硬件产品中，以适用于通用场景，旨在提高效率和增加生产力，但不太可 能为特定垂直领域开发专门的解决方案。然而，AI 原生初创公司正在引入新的基于软件即服务（SaaS）的商业模式，这些模式可能会逐渐蚕食规模庞大且达 12.3 万亿美元的美国服务业市场。新的 SaaS 模式利用垂直领域的通用人工智能（GenAI）应用程序，针对特定用例，旨在将依赖人力资本的难以扩展的业务转变为软件产品。非科技公司，尤其是那些拥有大量自有数据集的公司，可以实施垂直领域的 GenAI 应用程序，以生成新的收入流和长期的竞争优势。 根据高盛研究部的数据，我们尚未看到在未来几年里可能出现的成千上万的创新人工智能“dot com”初创企业的潜在动能。2023年加速的人工智能通用技术（GenAI）投资达到了218亿美元，同比增长407%。因此，2023年大约有1800家新的人工智能初创企业获得了超过150万美元的投资（见图8）。这些新获得资金的人工智能初创企业紧随其后的是从2015年至2022年获得超过150万美元融资的约9000家企业，其中已有36家成长为独角兽企业。12 机器人接管还没有到来(还没有) 尽管高盛研究部不认为电影中描绘的 dystopian 人形机器人接管情景会在短期内发生（或永远不可能发生），自 1959 年通用汽车公司将重达 2,700 磅的 Unimate（协作）机器人纳入其生产线以来，机器人的功能已经显著提升。过去 12 年间，私人对专注于机器人技术的 AI 初创公司的投资达到了约 45 亿美元。13然而，下一代人形机器人的增强功能可能有助于组装车辆、将订单处理时间减少25%，或把产品移至传送带上。 仓库正逐渐接近“熄灯作业”或无需照明即可运作的状态，因为机器人（无论是人形机器人还是其他类型的机器人）已经取代了工人。然而，进一步的发展仍是必要的，高盛全球研究预计，随着人形机器人的功能不断提升和成本不断降低，这将推动其采用率和应用场景的加速增长，从而促进由人工智能驱动的效率提升和生产力提高。（参见我们的出版物：）下一代技术 ： 机器人 对于更多的人形机器人来说，在短期内和中期之内，由于高昂的成本以及虽然有所改进但仍有限的动力灵巧性、空间意识和 电池寿命，它们不太可能取代大量仓库工人。然而，从长期来看，人形机器人可能会逐渐取代美国制造业的约13亿工人和美国仓储与存储行业的130万工人。14 冰山一角 生成人工智能（GenAI）驱动的颠覆将需要时间，但其发生速度可能会远远超过投资者对以往技术的预期，表明在整个AI投资堆栈中，潜在的积极因素可能尚未被充分定价（如图9所示）。潜在的积极因素也可能出现在意想不到的地方。例如，AI咨询为Accenture带来了3亿美元的收入，并为IBM带来了10亿美元的销售承诺。15并且保险公司可以通过利用AI驱动的工具来开发新的网络保险产品，从而产生额外的收入流。16 S&P公司的管