高盛：DeepSeek被高估了低成本模型引發(fā)投資反思

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2025-02-06 22:11:05 財(cái)經(jīng)姝婷說

在過去兩年的一系列出版物中，高盛認(rèn)為生成式人工智能可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和全球增長，主要因?yàn)樗軌蜃詣?dòng)完成大量工作任務(wù)。高盛估計(jì)，在廣泛采用該技術(shù)后，美國的勞動(dòng)生產(chǎn)率和GDP水平將累計(jì)上漲15%。

高盛提出了2023年中期AI投資周期將達(dá)到年度GDP的2%的案例。訓(xùn)練AI模型和運(yùn)行AI查詢所需的硬件投資最初會(huì)激增，但隨著計(jì)算成本下降而逐漸減少。隨著最終用戶采用率的提高，AI軟件投資會(huì)隨著時(shí)間穩(wěn)步增加。目前，這一預(yù)測(cè)的投資熱潮已基本實(shí)現(xiàn)，盡管前期投入比預(yù)期多。截至2024年第四季度，AI硬件提供商的收入激增超過2000億美元（年化率），預(yù)計(jì)到2025年底將再增加1250億美元。

最近有消息稱，DeepSeek使用的硬件雖然不太先進(jìn)，開發(fā)成本也低得多，但其R1 AI模型在性能方面與當(dāng)前領(lǐng)先模型相比更具優(yōu)勢(shì)。這引發(fā)了對(duì)投資周期下一階段是否比預(yù)期更早到來的疑問。盡管DeepSeek報(bào)告的560萬美元培訓(xùn)成本可能未完全反映開發(fā)成本或訓(xùn)練硬件的成本，但它已經(jīng)證明使用新穎的計(jì)算技術(shù)進(jìn)行模型推理，如多層注意力(MLA)和混合專家(MoE)，以及更高效的模型訓(xùn)練，能夠以更低的成本生產(chǎn)出性能卓越的AI模型。這一突破改變了生成式AI的競爭格局，挑戰(zhàn)了高昂投資成本是進(jìn)入基礎(chǔ)模型層面障礙的觀點(diǎn)，并提出計(jì)算成本可能繼續(xù)下降的前景。

從宏觀角度看，DeepSeek低成本模型的出現(xiàn)并不影響高盛關(guān)于生成式人工智能帶來的生產(chǎn)力提升將帶來最大總體經(jīng)濟(jì)收益的觀點(diǎn)。如果高盛的長期估計(jì)正確，且人工智能支持的任務(wù)自動(dòng)化在大約10年內(nèi)將總體生產(chǎn)力水平提高15%，那么生成式人工智能每年將為美國經(jīng)濟(jì)釋放約4.5萬億美元的價(jià)值。這一經(jīng)濟(jì)盈余將在美國經(jīng)濟(jì)的所有主體之間分配，包括硬件和基礎(chǔ)設(shè)施提供商、開發(fā)人工智能平臺(tái)和應(yīng)用程序的公司、使用生成式人工智能提高生產(chǎn)力的企業(yè)，以及工人和消費(fèi)者。

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