7月14日，全球金融巨头高盛集团（Goldman Sachs）对人工智能（AI）领域的投资回报率提出了质疑。尽管全球企业和投资者纷纷投入巨额资金以推动AI技术的发展，但高盛对于这种投资是否能够带来预期的回报表示担忧。
目前，大型语言模型（LLM）的培训成本已经达到数亿美元，而下一代模型的培训成本预计将高达10亿美元。风险投资公司红杉资本（Sequoia Capital）的分析显示，AI行业每年需要创造6000亿美元的收入才能实现收支平衡，这无疑增加了研发成本的压力。
在这场AI技术的竞赛中，包括英伟达、微软和亚马逊在内的科技巨头都在增加投资，希望占据市场的先机。然而，高盛通过与多位专家的对话，发现对AI前景的看法并不一致。
一些专家对AI的未来发展持谨慎态度，他们认为AI对美国经济的贡献可能有限，且在解决复杂问题方面可能无法比现有技术更具成本效益。麻省理工学院的达伦·阿杰莫格鲁教授（Daron Acemoglu）预测，生成型AI可能只会使经济生产力增长约0.5%，GDP增长约1%。这与高盛经济学家的预测大相径庭，后者预计生成型AI将使生产力增长9%，GDP增长6.1%。
阿杰莫格鲁教授还指出，尽管AI技术不断进步，成本降低，但仅仅通过增加数据和计算能力，并不能保证我们更快地实现通用人工智能的愿景。他强调，人类的认知过程复杂多样，而目前的AI模型在十年内都难以达到科幻电影《2001：太空漫游》中HAL 9000那样的智能水平。
然而，在高盛内部，也有不同的声音。高级股票研究分析师Kash Rangan和Eric Sheridan认为，尽管AI投资的回报周期可能较长，但最终将取得成果。Rangan表示，每个计算周期都遵循基础设施、平台和应用的发展顺序，目前AI正处于基础设施建设阶段，找到突破性的应用程序还需要时间。
Sheridan补充说，与以往的投资周期相比，AI投资的前景更加光明，因为这次引领潮流的是行业巨头，而不是初创企业，这降低了技术普及的风险。像微软和谷歌这样的公司拥有强大的资金支持、低融资成本和广泛的分销网络，这使他们能够进行更多的尝试，找到让投资产生回报的方法。
尽管存在不同的观点，高盛承认AI面临两大挑战：芯片供应和电力消耗。由于英伟达能够将芯片交付时间缩短至2-3个月，AI领域的GPU短缺问题似乎已经得到缓解。
然而，数据中心的电力消耗正成为一个主要的限制因素。新型AI GPU的耗电量巨大，单个GPU每年的耗电量可达3.7兆瓦时。去年售出的所有GPU的总耗电量足以支持超过130万个美国家庭的用电需求。为了满足AI数据中心的巨大需求，一些大型企业甚至开始考虑使用模块化核电站。
AI的发展是否会像互联网和电子商务一样繁荣，或者像3D电视一样成为泡沫，只有时间能够给出答案。但可以肯定的是，AI的发展势头不可阻挡。正如高盛所说：“我们对AI的发展前景持乐观态度，一方面是因为AI可能实现其承诺，另一方面是因为泡沫可能需要很长时间才会破裂。”
