9 Minutės
Goldman Sachs teigia, kad dirbtinio intelekto (DI) euforija nėra spekuliacinis burbulas – tai tik pradžios aktas. Naujoje ataskaitoje investicinis bankas argumentuoja, kad šiuo metu DI išlaidos yra santykinai mažos, lyginant su technologijos ilgalaike galimybe, ir prognozuoja, jog investicijos artimiausiais metais smarkiai išaugs.
Why Goldman thinks the AI story is far from over
Goldman analitikai apskaičiavo, kad JAV investicijos, susijusios su dirbtiniu intelektu, šiandien sudaro mažiau nei 1% BVP — tai žymiai mažiau nei piko lygiai ankstesnėse transformacinėse bangose. Istoriškai geležinkelių plėtra, elektros įvedimas ir interneto plėtra pasiekdavo apie 2–5% BVP savo aukščiausiame taške. Toks skirtumas, pasak banko, reiškia, kad kapitalui yra daug erdvės tolimesnei alokacijai ir augimui.
Ataskaita išskiria du pagrindinius veiksnius, lemiančius optimistinę perspektyvą. Pirma, DI diegimas jau teikia matomų produktyvumo padidėjimų plačiai įsitvirtinusiems sektoriams — nuo klientų aptarnavimo automatizavimo iki procesų optimizavimo finansų, gamybos ir logistikos srityse. Antra, šie laimėjimai remiasi plataus masto skaičiavimo infrastruktūra — lustais, serveriais ir duomenų centrais — kurie pateisina esamas išlaidas ir signalizuoja, kad, didėjant diegimui, investicijos turi tendenciją augti.
Be to, bankas pažymi, kad dirbtinio intelekto technologijų vertė nėra vien tik programinė įranga ar modeliai: tai ekosistema, apimanti duomenų valdymą, kibernetinį saugumą, debesų paslaugas ir mokslinius tyrimus. Tokia plataus spektro infrastruktūra sukuria galimybes tiek technologijų tiekėjams, tiek pramonės įmonėms derinti pažangias DI sistemas su esamomis verslo operacijomis.
Analitikai taip pat atkreipia dėmesį į geopolitinius ir reguliacinius aspektus: investicijų mastas ir greitis priklausys nuo nacionalinių strategijų, intelektinės nuosavybės teisių apsaugos bei duomenų politikų. Todėl nors ekonominis potencialas yra didelis, jo realizavimas gali svyruoti tarp regionų pagal politinę aplinką ir technologinę brandą.

How big could AI get?
Goldman Sachs pateikia drąsią prognozę: generatyvusis DI gali pridėti iki 20 trln. USD prie JAV ekonomikos vertės, iš kurios maždaug 8 trln. USD galėtų atitekti įmonėms kaip kapitalo pajamos. Bankas taip pat skaičiuoja, kad darbo našumas per artimiausią dešimtmetį gali padidėti apie 15%, jei DI įrankiai bus plačiai pritaikyti. Jei įsivaizduosime, kad rutininis žinių darbas taps 10–20% efektyvesnis, tokie laimėjimai greitai kumuliuojasi per korporacijas ir sektorius.
Ši prognozė apima kelis kanalus: produktyvumo padidėjimą dėl automatizacijos, naujų produktų ir paslaugų kūrimą generatyviųjų modelių pagalba, bei kapitalo grąžą infrastruktūros ir programinės įrangos tiekėjams. Be to, aukštesnis produktyvumas gali paskatinti augimą per kainų mažinimą, didesnį vartotojų paklausos tenkinimą ir spartesnį investicijų sugrįžimą.
Techniniai aspektai paneigia idėją, kad DI poveikis bus vientisas ar vienodas visose pramonės šakose. Sektoriai su dideliu duomenų kiekiu ir pasikartojančiomis užduotimis (pvz., finansai, draudimas, sveikatos priežiūra, elektroninė prekyba) greičiausiai patirs didžiausią produktyvumo šuolį. Tuo tarpu tradicinės pramonės su sudėtinga fizikine įranga (pvz., statybos) gali įsisavinti DI lėčiau, kol bus išspręsti integracijos ir saugumo klausimai.
Ekonominio poveikio vertinimai taip pat remiasi prielaidomis apie technologijų prieinamumą, sėkmingą diegimą ir vartotojų priėmimą. Jei DI sprendimai taps moduliais, lengvai integruojamais ir pigesniais, augimas gali dar pagreitėti. Kita vertus, jei kyla kliūčių, poveikis gali būti lėtesnis nei prognozuota.
Not all investors will win — history offers a warning
Ataskaita nepamiršta rizikos. Goldman užfiksuoja pasikartojantį modelį iš ankstesnių infrastruktūros ciklų: ankstyvieji žaidėjai dažnai patiria dideles statytojų išlaidas, o vėlesni dalyviai sugebėdavo nusipirkti arba pasinaudoti konsolidacija ir pasiimti didžiąją dalį naudos. Brangūs, specializuoti sprendimai gali greitai pasenti arba būti sukoncentruoti didesnių žaidėjų. Su DI situacija dar labiau komplikuojasi dėl greito aparatinės įrangos nusidėvėjimo ir sparčios modelių tobulėjimo dinamikos — tai reiškia, kad dideli ankstyvieji kapitolai nebūtinai garantuoja ilgalaikę sėkmę.
Konkrečiai, įmonės, šiandien agresyviai investuojančios į lustus ir serverius, gali būti sutryptos lankstesnių konkurentų arba debesų tiekėjų, kurie perka mastą ir siūlo standartizuotus, pigesnius sprendimus. Debesų platformos dažnai siūlo patogumą, automatizaciją ir prieinamumą, kuriuos sunku atkartoti individualioms infrastruktūroms be didelių papildomų investicijų.
Todėl investuotojams reikėtų vertinti ne tik dabartinį kapitalo įnašą, bet ir ilgalaikį verslo modelio lankstumą, partnerystes ir galimybes perkelti darbo krūvį į naujas technologijas. Technologijų portfelio diversifikacija, sutelktas dėmesys į platforminius sprendimus ir bendradarbiavimas su debesų paslaugų teikėjais gali sumažinti riziką.
Istoriniai pavyzdžiai iš energetikos, telekomunikacijų ir interneto erų rodo, kad nugalėtojai dažnai yra tie, kurie valdo platformą, standartizuoja sprendimus arba teikia pakartotinai panaudojamą infrastruktūrą. Tai gali reikšti, kad finansavimas turėtų daugiau dėmesio skirti programinės įrangos sprendimams, platformoms ir paslaugoms, kurios gali lengvai prisitaikyti prie naujų modelių ir aparatūros pokyčių.
Spending should normalize as hardware costs fall
Net turėdama šiuos įspėjimus, Goldman prognozuoja, kad aplinka išliks palanki DI investicijoms. Bankas prognozuoja, kad su DI susijusios išlaidos gali pasiekti 300 mlrd. USD iki 2025 m., nes įmonės spartina diegimą ir kaupiasi produktyvumo naudos. Ilgainiui pramonė turėtų išeiti iš intensyvios infrastruktūros statybos fazės, o aparatūros kainų kritimas padės stabilizuoti išlaidų dinamika.
Aparatūros kainų mažėjimas — ypač GPU, TPU ir kitų specializuotų akceleratorių srityje — sumažina įėjimo barjerus ir leidžia mažesnėms įmonėms eksperimentuoti su didesniais modeliais. Tai taip pat paskatins debesų paslaugų paklausą, nes daugelis įmonių rinksis „hybrid“ arba „cloud-first“ modelius, kurie derina vidinę ir išorinę infrastruktūrą.
Be to, atvirų šaltinių modelių ir bendruomenės indėlis gali sumažinti licencijavimo išlaidas ir padidinti DI sprendimų prieinamumą. Platesnės ekosistemos formavimasis — įskaitant švietimą, mokymus ir konsultacijas — taip pat sumažins diegimo trintį ir padės kapitalui būti efektyviau panaudotam.
Vis dėlto bankas įspėja, kad stabilizacija nereiškia mažesnio potencialo — priešininkas gali būti per didelis susikoncentravimas į aparatūrą, o ne į vertės kūrimą. Todėl geriausia praktika liks taikyti investicijas, orientuotas į mastą, modulį ir efektyvumą, kad būtų užtikrintas geras investicijų grąžos profilis net ir esant kainų pokyčiams.
What to watch next: models, chips and competition
- Model evolution: Greitesni ir geresni modeliai keičia vertės išgavimą — ir tai vyksta vis sparčiau. Nauji architektūriniai sprendimai, kvantinio skaičiavimo tyrimai ir optimizacijos metodai gali žymiai sumažinti skaičiavimo reikalavimus arba padidinti efektyvumą, o tai keičia investavimo logiką.
- Hardware cycle: GPU, specializuotų akceleratorių ir pritaikytų lustų kainų kritimas perskirstys ekonomikos rėmus diegėjams. Kainų ciklai lemia, kada verta pirkti aparatinę įrangą, o kada geriau naudotis debesų paslaugomis ar nuomotis kapacitetą.
- Market consolidation: Debesų tiekėjai ir didžiosios platformos gali konsoliduoti ankstyvąsias investicijas, panašiai kaip buvo su ankstesnėmis technologinėmis bangomis. Tai gali suteikti pranašumą tiems, kurie valdo platformas ir standartizuoja paslaugas.
Neseniai pristatyti produktai parodo, kaip greitai keičiasi kraštovaizdis. Google išleido Gemini 2.5 Computer Use modelį, kuris prideda natūralesnį naršymą internete ir realaus laiko sąveikos galimybes. Alibaba taip pat pristatė milžinišką trilijono parametrų modelį, skirtą konkuruoti su ChatGPT ir Google Gemini dydžiu ir našumu. Tokie pokyčiai iliustruoja inovacijų tempą ir eskaluojamą varžybas skaičiavimo galios bei modelių masto srityse.
Šios plėtotės taip pat atskleidžia, kad spartus modelių augimas reikalauja pažangių duomenų valdymo sprendimų, etikos standartų ir derinimo su verslo procesais. Kai kurios įmonės stengiasi sukurti vidinius tyrimų centrus bei bendradarbiauja su universitetais ir mokslinių tyrimų organizacijomis, siekdamos išlaikyti konkurencinį pranašumą be poreikio nuolat didinti kapitalo išlaidas.
What this means for businesses and investors
Įmonėms svarbiausia praktinė žinia: investuokite ten, kur DI aiškiai didina produktyvumą, bet kurkite projektus modulius ir perkeliamus, kad netektumėte įstrigti su atgyjančia infrastruktūra. Modulinė architektūra, API orientuotos integracijos ir stiprios duomenų valdymo praktikos leidžia greitai persijungti tarp paslaugų teikėjų ar modelių, kai tai tampa finansiškai pagrįsta.
Investuotojams žinutė yra niuansuota — DI yra daugiamečio laikotarpio transformacija, o ne trumpalaikė manija. Tai reiškia, kad verta pasirinkti ilgalaikę ekspoziciją į įmones, kurios skatina tvarų pritaikymą, ir infrastruktūros tiekėjus, kurie turi privalumą masto ir gali pasipelnyti iš plačios ekosistemos plėtros. Fondų bei portfelių strategijos turėtų atsižvelgti į technologinį ciklą, riziką dėl konsolidacijos ir galimą reguliacinį spaudimą.
Goldman išvada: DI rinka kaista, bet ji dar nėra putojantis burbulas — dar ne. Tikrasis siužetas bus nuspręstas tuo, kas suvaldys infrastruktūros statymus, kas integruos DI į kasdienes darbo eigos schemas ir kaip greitai keisis aparatūros ir modelių ekonomika. Sėkmingi žaidėjai bus tie, kurie sugebės derinti technologinį meistriškumą, verslo vertės kūrimą ir lankstų diegimą.
Galiausiai, verslo lyderiams rekomenduojama sukurti aiškią DI strategiją: identifikuoti didžiausią potencialą turinčias sritis, investuoti į duomenų kokybę ir inžineriją, bei palaikyti strategines partnerystes su tiekėjais bei mokslinių tyrimų centrais. Tai leis išnaudoti dirbtinio intelekto galimybes efektyviau ir sumažinti riziką, susijusią su greitai besikeičiančia technologine aplinka.
Šaltinis: gizmochina

Komentarai
duomix
wooow, 20 trln USD, jei taip, visa ekonomika persigrupuos. Bet gpu kainos kris, cloud konsolidacija manyčiau nugalės. Greitas pastebėjimas, daug neaiškumų
Marius
Ar tikrai? Goldman skaičiai įspūdingi, bet kas jei reglamentai ar geopolitika sulėtins procesą? Ankstyvieji žaidėjai dažnai pralošia... hm, įdomu kaip mažos įmonės įsivažiuos
Palikite komentarą