核心观点与关键数据
- AI 对 S&P 营业利润率的影响：企业级 AI 实施正从试点阶段过渡到生产阶段，预计在未来五年内将标普的操作利润率提升 200 个基点（bp），相当于每年约 550 亿美元的成本节约。
- GenAI 的发展速度与潜力：生成式人工智能（GenAI）的发展速度惊人，其背后的基础模型在过去 18 个月内迅速发展，预计将推动企业效率和生产力的根本性演变。
- AI 对就业的影响：尽管普遍认为 AI 将导致大规模失业，但策略师们对 AI 对就业创造/替代的影响存在分歧。历史上，新职业的涌现往往伴随着旧职业的消失。
- AI 在特定行业的应用：分析师预计，在未来三年内，接触中心将主要实现自动化，以降低每年约 1186 亿美元的客服代理成本。GenAI 将推动全球 25 个行业集团中的 23 个实现利润率扩张，其中半导体和软件的利润率平均提升约 5 个百分点。
- AI 投资与基础设施：AI 的资本支出可能达到 1 万亿美元以上，但当前情况仅相当于互联网发展的 1996 年。OpenAI 在 2023 年每天花费约 70 万美元运营 ChatGPT，Anthropic 的计算支出占公司开支的超过 80%。
- AI 应用场景的成熟：企业级 GenAI 应用比简单地向 ChatGPT 输入随机问题要复杂得多，但正在成熟，例如公用事业公司通过 AI 驱动的自主智能摄像头实现杆塔检查成本减少 75%。
研究结论
- AI 驱动的效率提升：AI 驱动的效率和生产力可能在未来 1-3 年内出现在全球各行业中，但应用程序开发和企业采用将需要时间。
- AI 原生初创公司：AI 原生初创公司正在引入新的基于软件即服务（SaaS）的商业模式，这些模式可能会逐渐蚕食规模庞大且达 12.3 万亿美元的美国服务业市场。
- 人形机器人的发展：人形机器人目前由于成本高昂和功能有限，不太可能取代大量仓库工人，但从长期来看，可能会逐渐取代美国制造业的约 13 亿工人和美国仓储与存储行业的 130 万工人。
- AI 投资的潜在回报：AI 驱动的颠覆将需要时间，但其发生速度可能会远远超过投资者对以往技术的预期，表明在整个 AI 投资堆栈中，潜在的积极因素可能尚未被充分定价。
- AI 对不同行业的影响：S&P 公司的管理层在 earnings 电话会议中越来越频繁地提及 AI，未来一年内关注点将转向 AI 的第二阶段受益者，并将进一步扩展。
调查方法
- 高盛全球研究对 130 名基本面股票分析师的调查：探讨了企业 AI 战略对企业约 3400 家公司的潜在影响，这些公司的总市值约为 8.9 万亿美元，覆盖了 25 个 GICS 行业组。
- 对 27 位高盛全球研究的宏观策略师和经济学家进行的调查：探讨了最新人工智能浪潮的经济影响，以及企业人工智能实施策略在各行业中的财务影响。
