投资者对人工智能机会的规模感到兴奋。
尽管现在量化人工智能的生产力提高还为时过早，但历史例子可能具有指导意义。从1986年到2000年，个人电脑提高了18%的劳动生产率，从2000年到现在，互联网提高了20%。假设人工智能将生产力提高15%，那么创造的价值可能达到4.4万亿美元。
人工智能市场规模有多大
投资者希望了解人工智能在哪些方面为企业增值。这就是所谓的人工智能价值链。
我们将其分为三层：使能层、智能层和应用层。
使能层包括训练和运行人工智能模型所需的数据中心基础设施和计算资源。智能层由生成人工智能算法和大型语言模型（LLM）组成。应用层包括人工智能驱动的软件和服务。
到2027年，我们预计使能层每年产生3310亿美元的资本支出，主要来自人工智能服务器和数据中心。人工智能芯片公司和云服务提供商可能会获得这一价值的大部分。包括OpenAI和谷歌等公司在内的智能层预计将呈现强劲增长，到2023年12月，OpenAI的收入将达到20亿美元。
但在我们看来，最大的货币化潜力在于应用层。它是一个软件层，从用户显而易见的人工智能驱动的软件应用程序和服务，到其他软件应用程序中的嵌入式人工智能功能。LLM是最具体的用例之一，它是一种先进的人工智能系统，旨在通过处理大量的语言数据来理解和生成类似人类的文本，作为编码和个人助理的副驾驶。这些助手可以通过不同的媒介进行操作，包括文本、音频和视频。2023年，微软的编码顾问GitHub Copilot的收入超过1亿美元，实现盈利，用户数量同比增长40%，达到130万。随着开发人员生产力提高50-60%，我们预计软件代码的创建速度会加快。
此外，在数字广告（2024年6670亿美元的市场）和呼叫中心（2022年3150亿美元市场）等其他大型市场中使用LLM也有成功的证据。此外，我们看到生成人工智能在医疗保健研发、网络安全和金融科技领域的成功应用。在这个阶段，我们预计到2027年，应用层将有3950亿美元的直接可寻址市场收入机会，主要由人工智能助理（750亿美元）、广告生成人工智能应用（1000亿美元）和客户服务（750亿美元）驱动。
因此，我们认为人工智能市场提供了一个重要的投资机会，其潜在价值创造可能增长到数万亿美元。人工智能价值链的使能层、智能层和应用层都提供了独特的增长机会。随着人工智能的不断发展，其对生产力和经济价值的影响可能会扩大，使其成为一个引人注目的投资领域。
人工智能会重蹈以前的科技泡沫覆辙吗
人工智能革命经常被比作过去的技术周期。投资者——尤其是持怀疑态度的科技投资者——很自然地会担心今天的人工智能周期会重蹈过去科技周期的覆辙。
然而，人工智能周期不太可能重复先前创新周期的失误，这是有关键原因的。让我们研究一下过去周期的各个阶段，以了解为什么人工智能的崛起可能更可持续。
技术周期的各个阶段
第一阶段：基础设施投资期
在任何技术周期的第一阶段，都会对基础设施进行重大投资。例如，互联网的发展需要大量的资本投资，这推动了思科系统等公司的增长，2000年思科系统的收入增长了53%。然而，网络时代也出现了估值膨胀和投机投资，导致了市场崩溃。
可持续性要求基础设施投资由其提供的服务收入支持。与网络时代不同，人工智能投资由估值合理、现金流强劲、盈利能力强的大型公司主导。以科技股为主的纳斯达克指数12个月的市盈率，在网络泡沫时期达到峰值时为175倍，而今天的市盈率为33倍。
第二阶段：实验和破坏期
随着新的商业模式的出现和现有技术的整合，公司的成败取决于他们试验和实施创新的程度。互联网时代见证了电子商务的兴起，但也见证了Pets.com等公司的倒闭。关键在于，技术本身并不是一种战略；它必须被整合到一个健全的商业模式中。
今天，人工智能周期受益于网络时代的经验教训。如今的公司更加谨慎，专注于证明其可行性的可持续商业模式。例如，像OpenAI这样的人工智能驱动的公司已经达到了重要的收入里程碑，到2023年12月，OpenAI的收入达到了20亿美元。
第三阶段：广泛采用和增长期
最后阶段的特点是广泛采用，推动经济增长和生产力。例如，互联网导致了云计算的兴起，云计算现在占据了40%的工作负载和20%的IT支出。这一阶段时间最长，经济意义最大。
我们预计人工智能将走上与先前技术进步相似的道路，但基础更加稳固。人工智能已经发展了60多年，其基础技术已经达到了一个转折点。我们预计，到2027年，包括数据中心和人工智能服务器在内的人工智能赋能层将产生3310亿美元的年度资本支出。
我们看到了对人工智能稳健性的三个普遍支持。
首先，人工智能投资由财务实力雄厚的公司主导。这些公司拥有高质量的收益、强大的盈利能力和健康的现金流。这种金融稳定降低了投机泡沫的风险。
其次，人工智能公司的上市活动缺乏之前科技周期的活力（其中一些是不合理的）。没有一波未经证实的人工智能初创公司涌入公开市场。我们认为，这种谨慎的做法有助于维持现实的估值和可持续增长。
第三，人工智能正在比以前的技术更早地证明其经济价值。例如，使用GitHub Copilot代码的开发人员的速度高达55%。这些有形利益支持人工智能投资的经济价值。
因此，我们认为人工智能周期不太可能完全重复过去技术周期的错误，因为它有强大的资金支持、有分寸的市场进入和明显的经济效益。在我们看来，尽管科技行业经历了繁荣和萧条，但人工智能在过去60年的发展为可持续增长奠定了坚实的基础。
怎样做好人工智能的投资
我们仍然认为投资者应该以平衡、务实的眼光看待人工智能，认识到它的潜力和历史教训。对于今天的投资者，我们概述了三个考虑因素。
首先，确保有足够的筹码。近几个月来，许多投资者至少对人工智能有了一定的敞口。然而，该行业的增长速度意味着许多投资者的配置仍然不足。
第二，向使能层倾斜。我们认为，该细分市场目前提供了具有吸引力和可见的盈利增长状况、强大的竞争定位和合理估值的最佳组合。我们青睐推动数据中心和边缘人工智能基础设施投资的半导体公司。
第三，着眼于大科技公司。到目前为止，人工智能热潮对最大的科技公司非常有利，事实证明，这些公司是人工智能故事不可或缺的一部分。这很可能是新的人工智能投资格局的一个特点。我们预计，由垂直整合的“铸造厂”和单一参与者组成的寡头垄断将主导价值链。我们最喜欢涉及芯片、云计算以及生成人工智能模型和应用程序的公司。
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