随着AI技术的飞速发展，资本市场对其货币化前景的担忧与期待交织。微软、亚马逊、Meta等科技巨头在AI领域的巨额投资是否真能带来预期的商业回报？

7月15日，摩根士丹利发布了最新研报，探讨了微软的“AI货币化”问题。大摩认为市场对微软在“AI货币化”方面有担忧，使得该公司股价承压，在过去三个月，微软的股价表现落后于同行科技股和大盘，反映出微软的“AI货币化”中期前景被低估。

大摩的报告预计微软的总资本支出将从23财年的320亿美元增至25财年的630亿美元，几乎翻了一番。但AI收入也将从24财年的58-96亿美元，到27财年涨至465-774亿美元。

所以大摩对核心IT支出能推动微软AI业务的商业回报增长充满信心。

但也有券商对AI的货币化前景没那么有信心。近日，高盛策略师Ryan Hammond团队报告称，包括亚马逊、Meta、微软和谷歌等互联网巨头在过去一年里已经将大约3570亿美元用于资本支出和研发，这些支出的“很大一部分”用于人工智能。但这些超大规模企业最终将被要求证明，“他们的投资可以产生收入和利润。如果看不到盈利的迹象，可能导致估值贬值。”

据科技媒体The Information的报道，尽管微软凭借其Office 365软件拥有庞大客户基础，且声称有60%的《财富》500强企业正在为智能助手Copilot服务付费，但这一市场优势却尚未在公司的业绩报告中显现。“实际上，从2023年第四季度到2024年第一季度，Office应用的企业销售增长速度反而放缓了2个百分点。就连乐观的分析师也认为，微软今年也只能从AI中赚取大约100亿美元。”

和The Information的观点类似，前段时间，知名商业杂志下了个结论：到目前为止，AI技术几乎没有产生任何经济效益。该文章指出，谷歌母公司Alphabet、亚马逊、苹果、Meta和微软这五大科技巨头，预计在2024年将投入约4000亿美元用于AI资本支出，这使得投资者对这些公司未来收益产生乐观预期，这五家巨头的市值增加了2万亿美元。而经过估算，这些科技巨头要在AI领域实现大体量营收还有很长的路要走。

近期，比尔·盖茨在播客更是吐槽道，“如此多的资本扎堆涌入新领域是前所未见的，无论从市值以及估值角度来看整个 AI 市场已经陷入狂热状态，其程度让历史上互联网、汽车时期的狂热相形见绌。”

那么，这波AI浪潮到底有没有泡沫呢？

01

近两年，华尔街炒起了 “七巨头”（Magnificent Seven）概念，将当前基本盘最火最大的七家科技股——苹果、微软、Alphabet、亚马逊、英伟达、特斯拉、Meta深度捆绑在一起。

“七巨头”的业绩也成为美股整体走势的风向标，在标普500指数中，“七巨头”所占权重已达到27.9%。

尤其今年以来，资本市场对AI的信心推动美国股市连续创下新高，“七巨头”股价少则飞涨四成，多则直接翻倍，推动标普500指数上涨超过15%。有分析人士认为，市场对AI的狂热可能会带着标普500指数在2025年达到7000点的峰值。

然而，过于强势的增长曲线也让一些市场老狐狸们想起了千禧年初的“互联网泡沫”，在一片叫好声中，高盛成了站出来泼冷水的公司。

“目前的超大规模企业最终将被要求证明，他们的投资将产生收入和利润。”

AI是毫无疑问的 “烧钱大战”，大模型高昂的研发和训练成本就连不差钱的科技巨头都得咬咬牙才舍得。Meta高管称，Meta购买GPU已经花了300亿美元，支出超过了美国的阿波罗登月计划。当然，这两个数字相差六十年，还得考虑通货膨胀。

二季度业绩会上，Meta将2024年全年资本支出将上调至350亿至400亿美元。高于此前的300 亿至370 亿美元范围。

高盛团队统计，亚马逊、Meta、微软、谷歌在过去一年里共计投入3570亿美元用于资本支出和研发，其中“很大一部分”都是用在AI研发上，占标普500指数资本支出和研发支出总额的近四分之一。

各家公司都恐惧在AI潮流中掉队，愿意拼尽全力去搏一把未来的可能性。有预计认为，硅谷未来几年将在AI资本支出上花费1万亿美元。可是，现在几乎没有任何实质性的的成果来证明投入是值得的。即便是行业内走在最前方的微软，今年从AI领域的收益至多为100亿美元，远远不及投入。

高盛提醒，AI行业要警惕“过度投资”。高盛构建了一个股票市场指数，追踪那些预计通过AI提高生产力而获得最大收益潜力的公司。然而，自2022年底以来，这些公司的股价并没能跑赢标普500指数，表明投资者没有看到额外利润的前景。

从现有的表现来看，真正从AI爆发中赚到真金白银的只有英伟达，GPU供不应求，变现不需要预设，都是实打实的，股价一天一变。高盛预计，在英伟达之后，提供AI基础设施的企业将广泛吸纳这一轮涌入的热钱，包括但不限于半导体行业、数据中心、云服务供应商。同时，备受争议的AI安全领域也会涌出热门公司。

当基础设施铺设完备后，AI可以真正落地触及大众，通过AI产生增量的IT服务公司才将成为下一轮受益者。当AI广泛应用于各行各业，生产率得到显著提升，细分领域将涌现具有较大盈利增长潜力的公司。

目前，多家公司已经涌入AI基础设施赛道，尝试接住泼天的富贵。AI设施的赛道已经变得十分拥挤，“七巨头”都在生意里既做甲方，又做乙方，寄希望于自己的投入产出比超过同行对手，分到更多的一杯羹。

02

AI到底能够给人类生活带来多大的改变？这或许是所有人都在思考的问题。

与Ryan Hammond团队的悲观不同，高盛内部也有经济学家预计生成型 AI 将使生产力增长 9%，GDP 增长6.1%。

但从现实来看，人工智能的实际渗透率确实还没有科技行业宣传得那么好。近期，美国人口普查局的一份报告显示，只有5%的美国企业正在使用AI，预计三季度会上升到6.6%。

往坏的方向看是，AI还没有提升生产力。

现阶段来看，AI所呈现的智能化水平在多数场景中并不能替代真人。试想一下，在火车站，一台AI问询柜台和一位工作人员同时处在旅客面前，多数旅客还是会选择找工作人员解决问题。工作人员能判断旅客的问题和旅客整体的状态，而AI只能回答问题本身。

当下是最重要的，一个正常成年人感官识别和理解能力是AI无法追上的，人能及时根据眼前的情况做出实时判断和行动。相较之下，AI给出的反应则是基于历史数据的，是预设好的，缺乏对进行时事态的瞬间反应能力。

某种程度上，为了鼓吹AI，科技巨头有意忽视了人类日常交流行为的复杂性。据美媒报道，沃尔玛、麦当劳等尝试引入AI辅助提升服务质量的公司都对AI表现表达了不满，麦当劳还终止了与IBM的“AI订餐”合作。

对于个人用户来说，AI服务仍然停留在消遣阶段，用户的购买意愿并不高。

ChatGPT横空出世之后，乐观的人认为AI会把人类从繁琐性事务中解放出来，全面提升体力至脑力劳动的生产率，让人们可以在有限的时间里去做更多自己想做的事情。

可随着AI应用场景变得越发具体，AI获得的舆论支持却越来越少，各行各业从业人员并不认为AI是成就自我的工具，反而是要和自己 “抢饭碗”的怪物。

不少学者站出来质疑AI投入的一万亿美元成本是否能在生产力上得到兑现。

目前来看，生成式AI是和脑力工作者竞争效率，很难在涉及空间范围或体力劳动的生产环节发挥作用。有学者认为，未来10年内只有23%的生产任务能通过AI经济实现自动化，平均劳动力成本节省约27%。麻省理工学院教授达伦・阿杰莫格鲁 (Daron Acemoglu) 就估计，生成型 AI 将仅能使经济生产力增长约 0.5%，GDP 增长约 1%。

如果AI的好处局限于提高效率，不是开辟出新的生产活动，那么无法形成多重扩张，则成了内部消耗。换句话说，用非常昂贵的技术取代性价比更高的人力，这既不符合商业逻辑，也不符合政府公共管理的需要。

高盛估计，AI会使7%的劳动力面临完全失业的风险。一旦AI普及的代价是激化了人与人之间的矛盾，自会有干预方强势介入。

但往好的方向看，人工智能对经济的影响还远未到来，空间还很大，而它会如何重塑经济与就业市场，其实还并没人真正知道。

03

我们能确定的是，关于人工智能的军备竞赛一时半会是停不下来的。

据统计，平均下来，超大规模企业能将3年内31%的资本和研发支出的转化为收益。以此推算的话，1万亿美元投资，AI领域需产生3100亿美元收益才能跟过往看齐。

作为AI热潮中商业模式最稳健的公司，英伟达数据中心业务在2023年的营收是475亿美元，全年的营收都够不上亚马逊支出的成本。

目前，英伟达多数芯片产品的交付周期已经从最火爆时期的1年缩短至2个月，科技巨头囤积的芯片数量基本已能支撑大模型运转。今年以来，GPU价格已出现明显回调。一旦科技巨头大幅减少采购量，英伟达的AI商业模式也得重新铺陈。

迅速拉高，预期拉满，迅速失望。从上游到下游，每一方似乎都陷在AI成本过高、盈利遥遥无期的泥潭里，寻找破题口。

实现AI软硬件的技术突破是当前攻坚重点。

大模型训练的高耗能让能源成本让多家科技公司盯上了核能发电领域，进军能源市场。此外，还有公司正探索GPU资源共享模式，减少资源闲置率，降低数据中心的建设成本，拉低中小企业入局门槛。今年以来，国内外多个大模型相继宣布降价，AI大模型正掀起“价格战”。

只不过，以上提到变现探索都跟AI生成式特质或说是创造性产出有关，更像是用科技感满满的旗帜撑门面，最终变现模式回到已有传统路线——交易产品或者租用服务。

缺乏可靠的商业模式让资本市场对生成式AI应用始终抱有怀疑之心。截至目前，AI领域尚未见到一单公开募股，就连OpenAI在短期内也没有上市计划。市场热捧“七巨头”也是基于AI对科技龙头们已有商业模式赋能的潜力，而非AI本身。

据报道，OpenAI正在秘密研发代号为“草莓”的新模型，目标是让AI能在计算机使用代理（CUA）的帮助下自主开展研究，并根据研究结果采取行动。“我们希望人工智能模型能像我们一样看待和理解这个世界。”

虽然，各大公司在人工智能领域投入巨大，但从比例上看来，还是不能跟千禧年科网股泡沫时代相比。根据Ryan Hammond团队的计算，科网股泡沫最严重的时候，科技、媒体和电信公司将超过100%的运营现金流用于资本支出和研发。如今，这个数字是72%。

从博弈论来看，这一轮人工智能军备竞赛，无论哪个巨头都不会轻易退出，还会继续加码，并寻找到真正的可持续的商业模式。

毕竟，人类发展固然需要科学家们去探索新的爆点，但是市场行为最重要还是找到能够和日常行为广泛结合的普惠点。

一个好的商业形态应当是现有需求，再有产品，产品再去衍生新的需求，持续拓展。AI时代，似乎产品走在了需求前面。各家公司疯狂卷大模型算力效率，可是多数用户并不想AI替代自己的大脑。

从仰望星空到脚踏实地，AI行业正在进行这关键的一步。没有任何人想看到世纪初“互联网泡沫”再次上演。