只要公司看到巨大的生產力收入，人工智能投資就是「合理的」和「可持續的」- GS

高盛表示，人工智能支出證明了當前對技術和基礎設施的投資是合理的，並且被視為可持續的。

經濟學家預測，在科技巨頭的大量投資的推動下，2025年人工智能相關支出將達到約3000億美元。

由於這些投資- OpenAI（OPENAI）與甲骨文達成的3000億美元交易，英偉達（NVDA）的1000億美元投資，以及與AMD（AMD）和Broadcom（AVGO）的戰略合作伙伴關係，最近幾個月的GPU和定製AI芯片部署-將增加「已經相當大的AI資本支出」，高盛高級經濟學家約瑟夫布里格斯説。

他説，儘管人們對如此大規模資本支出的可持續性感到擔憂，但技術背景仍然支持人工智能投資的持續增長，預計在10年內全面採用人工智能后，美國經濟的勞動生產率將提高15%，學術研究和公司軼事指出，「部署人工智能應用程序后，平均生產率將提高25-30%。

儘管目前的人工智能應用仍然有限，主要集中在編碼、客户服務和諮詢支持上，但這些早期估計凸顯了巨大的潛力。

此外，布里格斯補充説，訓練大型語言模型所需的計算能力每年以約400%的速度增長，而計算成本每年僅下降約40%。

他解釋説：「這些趨勢的亮點是，只要需求增長和計算成本下降之間的差異仍然很大，計算和電力容量的投資就應該增加。」

按目前貼現值計算，生成性人工智能在美國創造的經濟價值估計為20萬億美元，其中8萬億美元預計將作為資本收入流入美國公司。

儘管人工智能投資規模空前，但高盛經濟學家指出，目前美國的人工智能投資仍低於GDP的1%，「按照歷史標準來看，這是一個巨大但並不過分的推動力」。

布里格斯表示，考慮到生成性人工智能所承諾的潛在經濟收益，這個水平是合理的。

然而，他承認，人們對今天進行投資的公司最終是否會從這筆支出中受益的擔憂是合理的。

布里格斯表示，根據高盛的分析，當前人工智能資本支出18%的折舊率增加了「基礎設施建設時間與收入實現之間存在一定不匹配的可能性」。

「基礎設施建設的最終贏家取決於一系列複雜的因素，包括時機、監管和市場競爭。」

布里格斯的結論是，只要公司相信人工智能投資水平將在長期內產生巨大回報，就顯得是可持續的。

他表示：「我們預計，只要公司相信先發優勢將使他們能夠在人工智能生產力相關收入中佔據巨大份額，堅實的宏觀背景將支持資本支出。」並補充説，持續投資也可能受到這樣一種信念的推動：「對計算能力的持續投資將推動模型性能的改進和AGI的潛在發展，這種情況可能會帶來鉅額利潤。」