隨着資本支出、計算和採用率激增，人工智能列車飛速發展

德意志銀行表示，人工智能投資周期繼續增強動力，資本支出迅速上升、計算需求擴大和代幣成本下降，強化了進一步採用人工智能的理由。

分析師將當前環境描述為「人工智能資本支出熱潮」，同時還補充説，有跡象表明該技術正在向做出最大投資的公司以外蔓延。

投資周期的規模越來越集中在少數公司身上。圖表顯示，自2024年第一季度以來，標準普爾500指數最大的五家資本支出公司的支出增加了4030億美元，而其他495家公司的支出增加了1840億美元。

這種集中反映在更廣泛的標準普爾500資本支出趨勢中，該趨勢已大幅走高，並遠高於圖表中顯示的歷史趨勢通道。德意志銀行將這一轉變描述為明顯的人工智能資本支出繁榮。

最大的支出者也在改變他們部署資本的方式。在超級規模企業亞馬遜（AMZN）、Alphabet（GOOG）、微軟（MSFT）、Meta Platforms（META）和Oracle（ORCL）中，資本支出大幅上升，而淨回購則轉為發行。

與此同時，這些公司的支出正在惠及更廣泛的受益者群體，包括半導體、技術硬件和設備、建築和工程、電氣設備、電力公用事業、獨立電力生產商和數據中心REIT。

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計算能力的大幅提高支撐了投資熱潮。德意志銀行的圖表基於Epoch人工智能估計，顯示用於訓練著名人工智能系統的計算在幾十年內呈指數級增長。

在電力行業需求經歷了大約十年的停滯之后，計算能力的增長正在轉化為更高的電力需求。該圖表稱，「幾乎沒有跡象表明能源需求會下降」，預計到2030年各地區數據中心用電量將上升。

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雖然基礎設施費用不斷上升，但使用人工智能模型的成本卻在相反的方向發展。

圖表顯示，Silicon Data LLM代幣支出指數在最新數據覆蓋的時期內再次下降。德意志銀行將這一下降歸因於更便宜的計算、更高效的系統以及更便宜的開重模型的定價壓力。

該銀行認為，較低的價格和日益複雜的應用正在支持採用，儘管它警告説，一些昂貴的前沿模型的經濟性可能會面臨壓力。

德意志銀行也對當今的人工智能領導者發出了警告。它將瀏覽器市場份額與生成性人工智能平臺訪問量進行比較，旨在表明早期主導地位並不能保證長期領導地位。

該圖表追蹤了ChatGPT（OPNAI）、Google Gemini、Claude（ANTHRO）和DeepSeek（DEEPSEEK）的全球月度訪問量，以及瀏覽器市場份額的歷史演變。傳達的信息很簡單：今天的領先平臺不一定是明天的。

該圖表通過歷史上Betamax與VHS的例子來加強這一點，展示了早期或技術強大的產品最終如何失去市場份額。

儘管人工智能被迅速採用，但德意志銀行表示，到目前為止，人工智能對就業的影響仍然有限。很大一部分接受調查的企業報告稱，人工智能的使用沒有直接導致勞動力規模的變化，這使得該銀行得出結論，經濟「距離革命還有很長的路要走」。

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該圖表還發現，目前使用人工智能的公司主要部署它來補充或增強現有員工執行的任務，而不是簡單地替換他們或創建全新的任務。

儘管如此，人工智能仍越來越多地出現在招聘需求中。美國Indeed上包含人工智能相關術語的職位發佈比例同比顯着上升，而其他幾個國家也出現了類似的增長。

投資周期也正在蔓延到信貸市場。德意志銀行表示，技術，尤其是超大規模發行，正在幫助2026年超越2000年，成為美國投資級企業淨供應創紀錄的一年，儘管預計需求也將達到創紀錄的水平。

超大規模和關聯公司CDS利差也有所攀升，部分反映了發行量和資本支出的增加，儘管德意志銀行警告稱，這些工具越來越多地被用作對衝更廣泛的人工智能相關風險，這意味着這些舉措不應被過度解讀。

總體而言，這本圖表描繪了人工智能周期，該周期仍在資本支出、計算、能源需求、使用成本下降、企業採用率和勞動力市場需求方面不斷擴大，同時明確表明最終的贏家、商業模式和經濟影響仍遠未確定。