Nachricht

7Mond15Am selben Tag veröffentlichte Morgan Stanley seinen neuesten Forschungsbericht:besprochenMicrosoftvon„KIMonetarisierung” Frage.DamodenkenDer Markt ist optimistisch gegenüber Microsoft“KIMonetarisierung”Bedenken haben den Aktienkurs des Unternehmens unter Druck gesetzt,existierenDer Aktienkurs von Microsoft blieb in den letzten drei Monaten hinter seinen Mitbewerbern zurückWissenschaft und TechnikAktien und Markt, was Microsofts widerspiegelt„KIMonetarisierung”Die mittelfristigen Aussichten werden unterschätzt.

Der Bericht von Morgan Stanley geht davon aus, dass sich die gesamten Investitionsausgaben von Microsoft von 32 Milliarden US-Dollar im Geschäftsjahr 23 auf 63 Milliarden US-Dollar im Geschäftsjahr 25 fast verdoppeln werden. Aber auch der KI-Umsatz wird von 5,8–9,6 Milliarden US-Dollar im Geschäftsjahr 24 auf 46,5–77,4 Milliarden US-Dollar im Geschäftsjahr 27 steigen.

Daher ist Morgan Stanley zuversichtlich, dass die IT-Kernausgaben das Wachstum der kommerziellen Erträge für das KI-Geschäft von Microsoft vorantreiben können.

Einige Maklerunternehmen sind jedoch nicht so zuversichtlich, was die Monetarisierungsaussichten von KI angeht. Kürzlich berichtete das Team von Goldman Sachs-Stratege Ryan Hammond, dass Internetgiganten wie Amazon, Meta, Microsoft und Google im vergangenen Jahr rund 357 Milliarden US-Dollar für Investitionen und Forschung und Entwicklung ausgegeben haben und ein „großer Teil“ dieser Ausgaben für KI verwendet wurde . Aber diese Hyperscale-Unternehmen müssen letztlich nachweisen, dass „ihre Investitionen Einnahmen und Gewinne generieren können, wenn es keine Anzeichen für Rentabilität gibt, könnte das zu einer Abwertung führen.“

Laut Berichten des Technologiemediums The Information hat Microsoft mit seiner Office 365-Software zwar einen riesigen Kundenstamm und behauptet, dass 60 % der Fortune 500-Unternehmen für den Smart Assistant Copilot-Dienst bezahlen, dieser Marktvorteil wurde vom Unternehmen jedoch noch nicht realisiert . Erscheint im Leistungsbericht. „Tatsächlich hat sich die Wachstumsrate der Unternehmensverkäufe von Office-Anwendungen vom vierten Quartal 2023 bis zum ersten Quartal 2024 um 2 Prozentpunkte verlangsamt. Selbst optimistische Analysten glauben, dass Microsoft in diesem Jahr nur mit KI Geld verdienen kann.“ Nehmen Sie an etwa 10 Milliarden US-Dollar.“

Ähnlich wie The Information kam vor einiger Zeit ein bekanntes Wirtschaftsmagazin zu dem Schluss, dass die KI-Technologie bisher kaum wirtschaftliche Vorteile gebracht habe. In dem Artikel wurde darauf hingewiesen, dass die fünf großen Technologiegiganten, die Google-Muttergesellschaft Alphabet, Amazon, Apple, Meta und Microsoft, im Jahr 2024 voraussichtlich rund 400 Milliarden US-Dollar in KI-Investitionen investieren werden, was die Anleger hinsichtlich der zukünftigen Erträge dieser Unternehmen optimistisch stimmt Die Marktkapitalisierung dieser fünf Giganten stieg um 2 Billionen US-Dollar. Schätzungen zufolge haben diese Technologiegiganten noch einen weiten Weg vor sich, um im Bereich KI große Umsätze zu erzielen.

Kürzlich beklagte sich Bill Gates in einem Podcast:„Es ist beispiellos, dass so viel Kapital in neue Bereiche fließt. Aus der Perspektive der Marktkapitalisierung und -bewertung ist der gesamte KI-Markt in einen Zustand der Raserei geraten, der die Begeisterung im Internet und im Automobilzeitalter in der Geschichte in den Schatten stellt.“ ."

Also, diese WelleKIGibt es eine Blase in der Flut?

01

In den letzten zwei Jahren hat die Wall Street das Konzept der „Magnificent Seven“ hochgejubelt, das die sieben beliebtesten Technologiewerte des aktuellen Basismarktes tief bündelt – Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon, Nvidia, Tesla und Meta. Zusammen.

Die Wertentwicklung der „Big Seven“ ist auch zum Maßstab für die Gesamtentwicklung der US-Aktien geworden. Im S&P 500 Index hat die Gewichtung der „Big Seven“ 27,9 % erreicht.

Vor allem seit diesem Jahr hat das Vertrauen des Kapitalmarktes in die KI den US-Aktienmarkt auf neue Höchststände in Folge getrieben. Die Aktienkurse der „Big Seven“ sind um mindestens 40 % gestiegen und haben sich höchstens direkt verdoppelt Der S&P 500-Index soll um mehr als 15 % steigen. Einige Analysten glauben, dass die Begeisterung des Marktes für KI dazu führen könnte, dass der S&P 500-Index im Jahr 2025 einen Höchststand von 7.000 Punkten erreicht.

Die allzu starke Wachstumskurve erinnerte einige Marktveteranen jedoch auch an die „Internetblase“ zu Beginn des Jahrtausends. Unter dem Applaus wurde Goldman Sachs zu dem Unternehmen, das aufstand und kaltes Wasser darüber schüttete.

„Aktuelle Hyperscaler müssen irgendwann nachweisen, dass ihre Investitionen Einnahmen und Gewinne generieren.“

Es besteht kein Zweifel, dass KI ein „Kostenverbrennungskrieg“ ist. Selbst Technologiegiganten, denen es nicht an Geld mangelt, müssen die hohen F&E- und Schulungskosten großer Modelle tragen. Meta-Führungskräfte sagten, dass Meta 30 Milliarden US-Dollar für GPU-Käufe ausgegeben habe, mehr als für das US-Apollo-Mondlandeprogramm. Natürlich beträgt der Unterschied zwischen diesen beiden Zahlen sechzig Jahre, und die Inflation muss berücksichtigt werden.

Bei der Ergebnissitzung für das zweite Quartal erhöhte Meta seine Investitionsausgaben für das Gesamtjahr 2024 auf 35 bis 40 Milliarden US-Dollar. Das ist ein Anstieg gegenüber der vorherigen Spanne von 30 bis 37 Milliarden US-Dollar.

Laut Statistiken des Goldman-Sachs-Teams haben Amazon, Meta, Microsoft und Google im vergangenen Jahr insgesamt 357 Milliarden US-Dollar in Investitionen und Forschung und Entwicklung investiert, wovon laut S&P „ein großer Teil“ für KI-Forschung und -Entwicklung ausgegeben wurde 500-Index-Investitionen und F&E-Ausgaben. Fast ein Viertel der gesamten F&E-Ausgaben.

Jedes Unternehmen hat Angst, im KI-Trend ins Hintertreffen zu geraten und ist bereit, sein Bestes zu geben, um die Chancen der Zukunft zu nutzen. Es wird geschätzt, dass das Silicon Valley in den nächsten Jahren 1 Billion US-Dollar für KI-Investitionen ausgeben wird. Allerdings gibt es kaum stichhaltige Ergebnisse, die belegen, dass sich die Investition lohnt. Sogar Microsoft, das an der Spitze der Branche steht, wird in diesem Jahr höchstens 10 Milliarden US-Dollar im KI-Bereich verdienen, weit weniger als seine Investition.

Goldman Sachs erinnert die KI-Branche daran, sich vor „Überinvestitionen“ in Acht zu nehmen. Goldman Sachs erstellt einen Börsenindex, der Unternehmen erfasst, die das größte Gewinnpotenzial durch Produktivitätssteigerungen durch KI erwarten. Allerdings konnten die Aktien dieser Unternehmen den S&P 500 seit Ende 2022 nicht übertreffen, was darauf hindeutet, dass die Anleger keine Aussicht auf zusätzliche Gewinne sehen.

Gemessen an der aktuellen Leistung hat nur NVIDIA mit der KI-Explosion wirklich echtes Geld verdient. GPUs sind Mangelware, und für die Monetarisierung sind keine Voreinstellungen erforderlich. Die Aktienkurse ändern sich von Tag zu Tag. Goldman Sachs prognostiziert, dass nach Nvidia auch Unternehmen, die KI-Infrastruktur bereitstellen, diese heiße Geldrunde weitgehend absorbieren werden, darunter unter anderem die Halbleiterindustrie, Rechenzentren und Cloud-Dienstleister. Gleichzeitig werden im umstrittenen Bereich der KI-Sicherheit beliebte Unternehmen entstehen.

Wenn die Infrastruktur fertiggestellt ist, kann KI tatsächlich die Öffentlichkeit erreichen, und nur IT-Dienstleistungsunternehmen, die durch KI Zuwächse generieren, werden die nächste Runde der Nutznießer sein. Wenn KI in verschiedenen Branchen umfassend eingesetzt wird, wird die Produktivität erheblich verbessert und in unterteilten Bereichen werden Unternehmen mit größerem Gewinnwachstumspotenzial entstehen.

Derzeit sind viele Unternehmen in die KI-Infrastruktur eingestiegen, um den überwältigenden Reichtum zu erobern. Der Bereich der KI-Einrichtungen ist sehr überfüllt. Die „Big Seven“ agieren alle sowohl als Partei A als auch als Partei B im Geschäft und hoffen, dass ihr Input-Output-Verhältnis das ihrer Konkurrenten übertrifft und sie mehr vom Kuchen abbekommen .

02

Wie viel Veränderung kann KI im menschlichen Leben bewirken? Das ist vielleicht die Frage, über die jeder nachdenkt.

Anders als das Team von Ryan Hammond gibt es auch Ökonomen bei Goldman Sachs, die prognostizieren, dass generative KI die Produktivität um 9 % und das BIP um 6,1 % steigern wird.

Doch in der Realität ist die tatsächliche Verbreitung künstlicher Intelligenz tatsächlich nicht so gut, wie die Technologiebranche sie propagiert. Ein aktueller Bericht des U.S. Census Bureau zeigte, dass nur 5 % der US-Unternehmen KI nutzen, und dieser Anteil wird im dritten Quartal voraussichtlich auf 6,6 % steigen.

Das Schlimmste ist, dass KI die Produktivität noch nicht verbessert hat.

Zum jetzigen Zeitpunkt kann das von der KI bereitgestellte Intelligenzniveau in den meisten Szenarien reale Menschen nicht ersetzen. Stellen Sie sich vor, dass an einem Bahnhof gleichzeitig ein KI-Informationsschalter und ein Mitarbeiter vor den Fahrgästen stehen. Die meisten Fahrgäste werden sich dennoch dafür entscheiden, das Personal um die Lösung ihrer Probleme zu bitten. Das Personal kann die Fragen des Passagiers und den Gesamtstatus des Passagiers beurteilen, aber die KI kann nur die Frage selbst beantworten.

Die Gegenwart ist das Wichtigste. Die sensorischen Erkennungs- und Verständnisfähigkeiten eines normalen Erwachsenen können nicht mit der KI mithalten. Menschen können auf der Grundlage der jeweiligen Situation in Echtzeit Urteile fällen und handeln. Im Gegensatz dazu basieren die Reaktionen der KI auf historischen Daten und sind voreingestellt, sodass sie nicht in der Lage sind, sofort auf laufende Ereignisse zu reagieren.

Um die KI voranzutreiben, ignorierten Technologiegiganten bis zu einem gewissen Grad bewusst die Komplexität des täglichen Kommunikationsverhaltens der Menschen. Laut US-Medienberichten haben Unternehmen wie Walmart und McDonald's, die versucht haben, KI-Unterstützung zur Verbesserung der Servicequalität einzuführen, ihre Unzufriedenheit mit der KI-Leistung zum Ausdruck gebracht. McDonald's hat auch seine „KI-Bestell“-Kooperation mit IBM beendet.

Für einzelne Nutzer befinden sich KI-Dienste noch im Freizeitstadium und die Kaufbereitschaft der Nutzer ist nicht hoch.

Nach dem Aufkommen von ChatGPT glaubten optimistische Menschen, dass KI den Menschen von mühsamen Aufgaben befreien, die Produktivität von körperlicher und geistiger Arbeit umfassend verbessern und es den Menschen ermöglichen würde, in begrenzter Zeit mehr von dem zu tun, was sie tun möchten.

Da KI-Anwendungsszenarien jedoch immer spezifischer werden, erhält KI immer weniger Unterstützung in der öffentlichen Meinung. Praktiker aus allen Lebensbereichen betrachten KI nicht als Werkzeug zur Selbstverwirklichung, sondern als ein Monster, das „stehlen“ will ihre Jobs" mit ihnen.

Viele Wissenschaftler haben sich gefragt, ob die in KI investierten Kosten von einer Billion US-Dollar in Bezug auf die Produktivität umgesetzt werden können.

Gegenwärtig konkurriert generative KI mit mentalen Arbeitskräften um Effizienz und kann in Produktionsprozessen, die räumliche Reichweite oder körperliche Arbeit erfordern, nur schwer eine Rolle spielen. Einige Wissenschaftler glauben, dass in den nächsten 10 Jahren nur 23 % der Produktionsaufgaben durch die KI-Wirtschaft automatisiert werden können, wobei die durchschnittlichen Arbeitskosten um etwa 27 % eingespart werden. Daron Acemoglu, Professor am MIT, schätzt, dass generative KI die wirtschaftliche Produktivität nur um etwa 0,5 % und das BIP um etwa 1 % steigern wird.

Wenn sich die Vorteile der KI darauf beschränken, die Effizienz zu verbessern und keine neuen Produktionsaktivitäten zu eröffnen, wird sie nicht in der Lage sein, mehrere Erweiterungen zu bilden und wird zum internen Verbrauch. Mit anderen Worten: Der Ersatz kosteneffizienterer Arbeitskräfte durch sehr teure Technologie entspricht weder der Geschäftslogik noch den Bedürfnissen der öffentlichen Verwaltung der Regierung.

Goldman Sachs schätzt, dass durch KI 7 % der Arbeitskräfte Gefahr laufen, völlig arbeitslos zu werden. Sobald der Preis für die Popularisierung von KI darin besteht, Konflikte zwischen Menschen zu verschärfen, werden Interventionsparteien energisch eingreifen.

Positiv zu vermerken ist jedoch, dass die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf die Wirtschaft noch lange nicht eintreten werden und es noch viel Raum dafür gibt. Tatsächlich weiß niemand wirklich, wie sie die Wirtschaft und den Arbeitsmarkt verändern wird.

03

Wir können sicher sein, dass das Wettrüsten im Bereich der künstlichen Intelligenz noch lange nicht aufhören wird.

Laut Statistik können sehr große Unternehmen im Durchschnitt 31 % ihrer Kapital- und F&E-Ausgaben innerhalb von drei Jahren in Gewinne umwandeln. Basierend auf dieser Berechnung muss der KI-Bereich bei einer Investition von 1 Billion US-Dollar einen Umsatz von 310 Milliarden US-Dollar erwirtschaften, um mit der Vergangenheit mithalten zu können.

Als Unternehmen mit dem robustesten Geschäftsmodell im KI-Boom wird das Rechenzentrumsgeschäft von Nvidia im Jahr 2023 einen Umsatz von 47,5 Milliarden US-Dollar erzielen, und der Gesamtjahresumsatz wird nicht ausreichen, um die Kosten zu decken, die Amazon entstehen.

Derzeit wurde der Lieferzyklus der meisten Chipprodukte von Nvidia von einem Jahr im beliebtesten Zeitraum auf zwei Monate verkürzt, und die Anzahl der vom Technologieriesen angesammelten Chips kann grundsätzlich den Betrieb großer Modelle unterstützen. Seit Anfang dieses Jahres kam es bei den GPU-Preisen zu einer deutlichen Korrektur. Sobald die Technologieriesen ihre Einkäufe deutlich reduzieren, muss auch NVIDIAs KI-Geschäftsmodell neu geordnet werden.

Schnell hochfahren, die Erwartungen sind hoch und schnell enttäuscht. Vom Upstream bis zum Downstream scheint jede Partei im Sumpf hoher KI-Kosten und fehlender Rentabilitätsaussichten zu stecken und nach Lösungen zu suchen.

Der aktuelle Fokus liegt auf der Erzielung technologischer Durchbrüche in der KI-Software und -Hardware.

Der hohe Energieverbrauch großer Modellschulungen hat dazu geführt, dass sich viele Technologieunternehmen auf den Bereich der Kernenergieerzeugung konzentrieren und in den Energiemarkt einsteigen. Darüber hinaus prüfen einige Unternehmen Modelle zur gemeinsamen Nutzung von GPU-Ressourcen, um ungenutzte Ressourcen zu reduzieren, die Kosten für den Bau von Rechenzentren zu senken und die Eintrittsschwelle für kleine und mittlere Unternehmen zu senken. Seit Anfang dieses Jahres haben viele große Modelle im In- und Ausland sukzessive Preissenkungen angekündigt, und KI-Großmodelle lösen einen „Preiskampf“ aus.

Die oben genannten Monetarisierungsuntersuchungen beziehen sich jedoch alle auf die generativen Eigenschaften oder den kreativen Output von KI. Es ist eher so, als würde man ein Banner voller Technologie verwenden, um die Fassade zu stützen. Am Ende kehrt das Monetarisierungsmodell zum bestehenden traditionellen Weg zurück -Handel mit Produkten oder Leasing.

Der Mangel an verlässlichen Geschäftsmodellen führt dazu, dass der Kapitalmarkt generativen KI-Anwendungen stets skeptisch gegenübersteht. Bisher gab es im KI-Bereich kein einziges öffentliches Angebot, und selbst OpenAI hat nicht vor, kurzfristig an die Börse zu gehen.Die Begeisterung des Marktes für die „Big Seven“ basiert auch auf dem Potenzial der KI, die bestehenden Geschäftsmodelle von Technologieführern zu stärken, und nicht auf der KI selbst.

Berichten zufolge entwickelt OpenAI heimlich ein neues Modell mit dem Codenamen „Strawberry“ mit dem Ziel, es der KI zu ermöglichen, mithilfe eines Computer Usage Agent (CUA) autonom Forschung durchzuführen und auf der Grundlage der Forschungsergebnisse Maßnahmen zu ergreifen. „Wir wollen, dass KI-Modelle die Welt so sehen und verstehen, wie wir es tun.“

Obwohl große Unternehmen stark in den Bereich der künstlichen Intelligenz investiert haben, sind sie verhältnismäßig immer noch nicht mit der Ära der Technologie-Aktienblase des Jahrtausends zu vergleichen. Nach Berechnungen des Teams von Ryan Hammond gaben Technologie-, Medien- und Telekommunikationsunternehmen auf dem Höhepunkt der Technologieblase mehr als 100 % ihres operativen Cashflows für Investitionen und Forschung und Entwicklung aus. Heute liegt diese Zahl bei 72 %.

Aus spieltheoretischer Sicht wird in dieser Runde des Wettrüstens im Bereich der künstlichen Intelligenz der Riese, egal welcher Riese sich leicht zurückziehen wird, seine Investitionen weiter erhöhen und ein wirklich nachhaltiges Geschäftsmodell finden.

Schließlich erfordert die menschliche Entwicklung sicherlich, dass Wissenschaftler neue Krisenherde erforschen, aber das Wichtigste für das Marktverhalten ist es, universell vorteilhafte Punkte zu finden, die weitgehend in das tägliche Verhalten integriert werden können.

Ein gutes Geschäftsmodell sollte auf der bestehenden Nachfrage basieren, dann gibt es Produkte, und die Produkte werden dann neue Nachfragen generieren und weiter expandieren. Im KI-Zeitalter scheinen Produkte der Nachfrage voraus zu sein. Verschiedene Unternehmen legen großen Wert auf die Rechenleistungseffizienz großer Modelle, doch die meisten Nutzer möchten nicht, dass KI ihr Gehirn ersetzt.

Vom Blick zu den Sternen bis zur Bodenständigkeit,KI Die Branche geht diesen entscheidenden Schritt.Niemand möchte den Beginn des Jahrhunderts sehen“dot-com Blase”Wieder gespielt.