今年 6 月，高盛曾发布一份名为《GEN AI: TOO MUCH SPEND, TOO LITTLE BENEFIT?》报告，高盛策略师 Peter Oppenheimer 及其团队近日发布了该系列最新观察，旨在更深入地理解所谓的“科技的理性繁荣”。

自 2010 年以来，科技行业贡献了全球股票回报率的 32% 和美国股票市场回报率的 40%。这反映出基本面强劲，而非非理性繁荣。全球科技行业的每股收益增长了约 400%，而所有其他行业合计从全球金融危机前的峰值增长了约 25%。

高盛表示，每个周期都会出现相同的风险和机遇。从历史上看，投资者过于关注发起者，低估竞争的影响，并高估早期创新者投资的资本回报。

与此同时，投资者往往低估行业新进入者的增长，这些新进入者可以借助其他公司的资本支出，从而创造新产品和服务。

估值通常还低估了非技术行业可能积累的机会，这些行业可以利用技术在现有和新产品类别中产生更高的回报。

最初的投资者激增和资本支出留下的基础设施导致新产品和服务的出现。AI 并不完全像以前的创新泡沫（书籍、渠道、无线电、电报、广播等），因为大多数占主导地位的公司都是从上一次泡沫中脱颖而出的赢家。

Oppenheimer 团队认为，从广告中赚取巨额资金意味着他们可以消耗资本支出——但即使是目前的支出率也无法让他们对任何新兴事物拥有不可逾越的垄断地位：

虽然目前 AI 赢家周围的保护性“护城河”很强大，估值也并非泡沫，但该领域的新专利数量正在迅速增长，这意味着新的竞争对手将会出现，成本将会下降。

虽然超大规模企业拥有巨大的规模和投资专有 AI 模型的能力，但更便宜的开源替代方案正在以非常快的速度涌现。

爱好者网络网站 Hugging Face 已经拥有大约 650,000 个模型，这表明大规模资本增长和竞争的典型模式正在 AI 领域发生，就像之前的技术浪潮中发生的那样。

一

顺风车“赢家”

纵观历史，大多数重大技术创新的潜力显而易见，但在早期阶段，人们很少清楚哪种商业模式最终会占据主导地位，从而扩大规模并实现技术商业化。

互联网早期的情况就很明显。尽管人们对任何可能为该行业带来潜在机会的新公司都进行了广泛的猜测，但人们普遍认为电信公司才是赢家。

与更具投机性的无利可图的网络公司相比，电信公司被视为一条相对“安全”的途径，可以带来互联网可能带来的财富。

与历史上的其他案例一样，问题不在于对技术增长潜力的误判，而在于投资者将过多的未来价值归因于那些开发了技术和提供该技术的基础设施的公司。

与之前的许多案例一样，最终的赢家是那些坐上“顺风车”的公司，他们可以利用这些支出，建立能够利用该技术并提供新产品和服务的商业模式。

许多赢家直到 2006 年智能手机和应用程序出现后才出现，而这些应用程序随后催生了一个不断发展的行业，包括平台公司、拼车、社交媒体等。

二

AI 不再是轻资本游戏

高盛表示，如今的 AI 赢家不再是轻资本企业。就像我们在互联网网络公司中看到的那样，AI 正在推动资本支出大幅增长，并有可能抑制该行业过去 15 年来的高回报率，而目前的估值表明这种高回报率将继续下去。

而且，没有太多证据表明技术资本支出能够延长知识产权资产的寿命，也没有太多证据表明像 ChatGPT 这样的先行者具备取得商业成功的持久力：

三

新的消费机会

还有一些关于科技从根本上来说会导致通货紧缩的内容。这可能有利于躲避反垄断审查，但不利于保护利润率：

在过去的技术周期中，对工作和社会的第二轮影响往往会推动新的消费增长领域。例如，更多的 AI 可能意味着对事实核查服务的需求增加。

在家更高效地工作的能力可能意味着在人口密集的社区附近购物和娱乐的重新兴起。AI 沉浸式娱乐的增长也可能刺激对现实世界体验的需求。这可能反映了被视为“真实”或怀旧的商品和服务越来越受欢迎。

复古“工艺品”越来越受欢迎，无论是参赛者参加烘焙、拼写、播种甚至交谊舞比赛的真人秀电视节目。

在 21 世纪这个高度数字化的世界，几乎每个人都连接到互联网，尖端技术有可能取代工作岗位和公司，而 LVMH 是欧洲最大的公司之一，这很有意义。这家公司销售的是历史品牌传承的价值。

随着技术日益普及，个人通过网络进行交流时对技术的依赖性也随之增强，他们对“真实性”和人际连通性的重视程度可能会不断增长，因为这可以唤起人们对更简单的前数字生活怀旧的印象。

四

AI 与云计算

高盛研究部预计，到 2030 年，云计算销售额将增至2万亿美元。预计生成式 AI 将占到云计算支出的 10-15% 左右。 

从 2024 年到 2030 年，云服务的总潜在市场有望以 22% 的复合年增长率扩张。随着投资超越大型科技公司和基础模型提供商，生成式 AI 可能构成 2000 亿至 3000 亿美元的云支出。 

在数字化转型和云现代化方面投入资金的公司将推动云计算销售激增。根据高盛研究部最近的一项调查，只有约 30% 的工作负载已转移到云端。

对云收入增长的估计也基于近期的历史先例——2019 年至 2023 年间，市场规模增长了一倍多，达到 4960 亿美元，复合年增长率为 26%。

近期科技支出以及随后股价上涨的大部分都集中在半导体制造商等基础设施公司上。

下一阶段预计将为平台公司创造机会，这些公司可以充分利用这些基础设施，同时为下一代应用程序提供构建模块，以及创建生成式 AI 应用程序的软件公司。

到 2030 年，IaaS 将占云市场的 5800 亿美元，占比 29%。PaaS 预计在同一时期将占 6000 亿美元，约占 30%，而 SaaS 预计将贡献 7800 亿美元，占比 41%。

接下来应该分别是平台层和应用层。PaaS 和 SaaS 之间存在着内在的联系——PaaS 解决方案需要支持杀手级应用的出现，但平台层的价值只有在出现更有吸引力的应用时才能增加。

预计美国五大科技公司今年将在生成式 AI 上投入 2150 亿美元（高于 2022 年的 1250 亿美元）。但生成式 AI 的高额资本支出预计将逐渐下降。

软件行业已连续三年增长放缓，但有望重新加速。推动这一增长的因素包括利率下降（降低了部分 IT 项目的最低投资回报率）。

此外，11 月美国大选后经济政策更加确定（推迟了一些支出决策），以及秋季将举办的重要软件会议，这些会议将提供有关生成式 AI 产品的见解。

高盛还指出，支撑云计算的杀手级应用需要时间才能达到主流地位。生成式 AI 的投资回报很难量化，就像云计算的早期阶段一样。

云计算还有其他相似之处。基于云的应用程序需要时间才能变得比本地应用程序更强大，但现在它们拥有更多功能。

同样，一旦训练产生了足够成熟的 AI 模型，这将为更复杂的应用程序铺平道路。

尽管如此，如果生成式 AI 不能成为一股颠覆性力量，软件公司的估值可能会上升，因为 IT 预算的竞争将会减少，被取代的风险也会降低。

生成式 AI 的机会确实存在，软件应用程序和平台公司能够重新发明并重新加速增长的可能性更大——尤其是在利率开始下降的情况下。

文章来源于“E维势界”，作者“有新New”