2024-08-19
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„Bubble Panic“ breitet sich aus, wird der KI-Boom die Internetblase wieder zum Vorschein bringen?
Kolumnmanager: Li Haidan Hao Boyang
Planung und Interview: Li Haidan und Hao Boyang
Videoauftritt: Li Haidan
Textautor: Li Anqi Yang Zhe
Herausgeber: Hao Boyang
Am 5. August 2024 erlebte der globale Aktienmarkt einen „Schwarzen Montag“.
Der S&P 500 fiel um 3,1 % und der Nasdaq fiel um 3,4 %.
Unter ihnen führten Technologiewerte und Chipwerte den Rückgang an. Nvidia fiel um 6 %, Apple um 4,6 % und Tesla um 4,2 %.
Der Gesamtmarktwert der „Seven Technology Giants“ schrumpfte im frühen Handel um 1,3 Billionen US-Dollar. Obwohl sich der Aktienkurs seitdem erholt hat, beträgt der gesamte Marktwertverlust im Laufe des Tages immer noch etwas mehr als 650 Milliarden US-Dollar.
Der „Angstindex“ VIX stieg einst um 181 % auf 65,73, den höchsten Wert seit der Epidemie im März 2020.
In diesem Zusammenhang sagte Sun Lijian, Direktor des Finanzforschungszentrums des Fudan Development Institute, dass der US-Aktienmarkt gefallen sei, weil er sich auf einem Blasenhoch befunden habe, wo es zu kalt sei, um hoch zu sein.
Der offensichtlichste Teil dieser Blase ist die KI-Branche, denn sie ist seit mehr als einem halben Monat rückläufig.
(Änderungen im NYSE AI Index)
Am 18. Juli verlor der Marktwert der „Big Seven“ am US-Aktienmarkt innerhalb von fünf Tagen insgesamt 1,1 Billionen US-Dollar.
Eine Woche später, am 24. Juli, fielen die „Big Seven“ insgesamt erneut, was dazu führte, dass der US-Aktienmarkt im Laufe des Tages mehr als 750 Milliarden US-Dollar an Marktwert verlor. Dies führte auch dazu, dass die Indizes S&P 500 und Nasdaq ihre größten Eintagesrückgänge seit Ende 2022 verzeichneten.
(Der M7-Index fiel vom 10. Juli bis Anfang August vollständig, Quelle: CNBC)
Am 31. Juli brach der Aktienkurs von Nvidia, dem größten Gewinner dieses KI-Booms, an einem Tag um 7,2 % und innerhalb eines Monats um insgesamt 20 % ein. Mit diesem Rückgang ist Nvidia im Juli um fast 30 % gefallen.
Nachdem Intel, das AIPC fördert, am vergangenen Donnerstag seinen Finanzbericht bekannt gab, stürzte das Unternehmen nach Börsenschluss um 26 % ab und plante die Entlassung von 15.000 Mitarbeitern.
Auch außerhalb der Börse häufen sich die Warnungen vor der KI-Blase.
Im März dieses Jahres schrieb Apollo-Chefökonom Torsten Sløk, dass die KI-Blase nicht nur „schlimmer“ als in den 1990er Jahren sei, sondern auch den Höhepunkt der Internetblase überschritten habe.
Hinweis: Apollo Global Management: Amerikanische Investmentverwaltungsgesellschaft.
Sequoia-Partner David Chan gab letztes und dieses Jahr Warnungen heraus und glaubte, dass der jährliche Gesamtumsatz von KI-Unternehmen 600 Milliarden US-Dollar erreichen müsse, um den Infrastrukturbau zu finanzieren. Dies ist im Moment unmöglich.
Die größte Sorge über die KI-Blase geht aus dem Ende Juni von Goldman Sachs veröffentlichten Bericht „Generative KI: Viel Kosten, wenig Nutzen“ hervor. Viele darin befragte Experten sagten, dass die Erwartungen der Menschen an KI zu hoch seien und die Investitionen zu hoch seien zu hoch, aber die bestehenden Vorteile und potenziellen Vorteile sind zu gering. Derzeit besteht bei KI ein großes Blasenrisiko.
(Die drei bekanntesten Aussagen zur KI-Blase)
Ist KI eine Gebäudeblase? Wenn ja, ist die Blase inzwischen geplatzt? Welche Auswirkungen wird es später haben? Nachdem Sie diesen Artikel gelesen haben, finden Sie vielleicht die Antwort.
Um eine Blase zu identifizieren, müssen wir zunächst verstehen, was eine Blase ist.
Blasen entstehen oft durch das Aufkommen neuer Technologien. Der Markt ist zu optimistisch, was die zukünftige Entwicklung der Technologie angeht, was zu Überinvestitionen und blinder Verfolgung führt, wodurch ihr Wert über das hinausgeht, was die Realwirtschaft ertragen kann platzt wie eine Seifenblase.
Durch die Kombination mehrerer klassischer Arbeiten zu Wirtschaftsblasen wie Hyman Minskys „Financial Instability Hypothesis“ und Jordi Gallis „Monetary Policy and Rational Asset Price Bubbles“ haben wir die Kernbedingungen für die Entstehung von Blasen zusammengefasst.
(Dissertation und Monographie zur Erforschung von Blasen)
Dazu gehören vor allem: günstige wirtschaftliche Fundamentaldaten für Investitionen, die Entstehung von Informationslücken und die inflationären Auswirkungen psychologischer und verhaltensbezogener Faktoren. Vereinfacht ausgedrückt: Es ist Geld auf dem Markt und Anleger investieren irrational.
Erstens muss der Markt über Geld verfügen, was bedeutet, dass der Markt über ausreichend Liquidität verfügen muss.Nur der grundlegende wirtschaftliche Status quo von Kreditausweitung und überschüssiger Liquidität in einem Niedrigzinsumfeld kann Blasen auslösen.
Im Jahr 2022 erlebten wir beispielsweise eine Periode namens „Everything Bubble“. Als Reaktion auf den durch die Epidemie verursachten wirtschaftlichen Abschwung führte die Federal Reserve von 2020 bis 2021 Zinssätze nahe Null und eine quantitative Lockerung (QE) ein. Dieser Schritt lockte Anleger zu risikoreicheren Anlagen und ermöglichte die Entwicklung nicht nachhaltiger Geschäftsmodelle auf Basis zinsgünstiger Kredite. Nahezu alle Vermögenswerte an den Aktienmärkten gewinnen rasant an Wert und stellen neue Rekorde in der Geschichte der USA auf. Bis die Federal Reserve im Jahr 2022 die Zinsen erneut anhob, um die Inflation einzudämmen, fielen die Aktienmärkte innerhalb eines Jahres um 40 % und die Aktienkurse von Tesla und Meta um 60 %.
Das zweite ist die irrationale Investition der Anleger.Neue Technologien ermöglichen es Anlegern, durch frühzeitige Investitionen deutlich höhere Renditen zu erzielen. Und der Monopolcharakter bestimmter Tracks erhöht ihre potenziellen künftigen Erträge sogar noch. Eine ausreichend hohe Gewinnmarge führt zu blindem Optimismus am Markt, was dazu führt, dass Anleger Risiken unterschätzen und Renditen überschätzen.
Beispielsweise platzte im Jahr 2000 die Internetblase. Im Jahr 1995 floss eine große Menge Risikokapital in internetbezogene Bereiche wie E-Commerce, Telekommunikation und Softwaredienste, und die Kapitalrendite übertraf bei weitem die anderer Branchen wie der chemischen Industrie, der Energie und dem Finanzwesen. Wenn Spekulanten den rasanten Anstieg der Aktienkurse bemerken, kaufen sie in der Erwartung, dass der Aktienkurs weiter steigen wird. Im Jahr 1999 beliefen sich die Investitionen in internetbezogene Branchen in den Vereinigten Staaten auf 28,7 Milliarden US-Dollar, fast zehnmal so viel wie 1995.
Kann diese Blase also mit früheren Blasen verglichen werden?
Xiong Weiming, Gründer von Huachuang Capital, beurteilte diese Blase wie folgt:„Das Ausmaß dieser Blasenwelle ist tatsächlich weitaus geringer als bei der Internetblase vor 20 Jahren, nicht einmal so gut wie die Kryptowährungsblase im Jahr 2017 und nicht so gut wie die NFT-Blase im Jahr 2021. Diese Blasen zeichnen sich durch bisherige Bewertungen aus.“ Die tatsächlich erzielbare Rendite der Produkte und Dienstleistungen übersteigt.Wenn man es im Verhältnis misst, denke ich, dass das Ausmaß dieser Blasenwelle möglicherweise nur 20 bis 30 % des Ausmaßes der Dotcom- oder NFT-Blase ausmacht. Das Ausmaß dieser Blasenwelle ist definitiv nicht mit den vorherigen vergleichbar. "
Der Grund liegt darin, dass die beiden Bedingungen für die Blasenbildung nicht ausreichend sind.
Von den beiden oben genannten Voraussetzungen für Blasen ist die erste, dass Geld auf dem Markt vorhanden sein muss.
Allerdings ist die aktuelle Liquidität auf dem US-Finanzmarkt nicht optimistisch, was bedeutet, dass die Obergrenze der KI-Blase nicht höher sein kann.
Das Finanzierungsumfeld war in den letzten zwei Jahren relativ schlecht. Um die höchste Inflation seit 40 Jahren einzudämmen, die durch die Lockerung der Geldpolitik während der Epidemie verursacht wurde, erhöhte die Federal Reserve die Zinssätze von März 2022 bis Juli 2023 elfmal.
Gleichzeitig hat auch die Federal Reserve mit einer umfassenden Reduzierung ihrer Bilanz begonnen. Ab Juni 2022 wird die Fed ihre Bestände an Staatsanleihen um 60 Milliarden US-Dollar und ihre Bestände an hypothekenbesicherten Wertpapieren (MBS) reduzieren 35 Milliarden US-Dollar pro Monat.
(Die Geschwindigkeit der US-Zinserhöhungen, der gelbe Teil zeigt die Zinserhöhungen in den Jahren 2022–23)
In einem Satz: Während des Ausbruchs der künstlichen Intelligenz verfolgt die Federal Reserve die aggressivste geldpolitische Straffungspolitik seit den 1980er Jahren.
Allerdings hat das Abklingen der Blasenphase im Jahr 2021 eine enorme Menge an Liquidität mit sich gebracht, und die verbleibenden Wellen sind noch nicht beseitigt. Xiong Weiming sagte im Vergleich:„In den letzten zwei Jahren hat die KI aus Sicht der Kapitalisierung möglicherweise ihren Höhepunkt erreicht. Im Jahr 2021 haben die Vereinigten Staaten in einem halben Jahr 6 Billionen US-Dollar ausgegeben, was das einzige Mal in der Geschichte der Menschheit ist. Dieser Kapitalreifungseffekt ist beispiellos.“ "
Doch der Markt ist immer noch nicht so aktiv wie gedacht.Auch wenn fast alle VCs im FOMO stecken bleiben, ist der Gesamttrend des Risikokapitals am US-Aktienmarkt immer noch rückläufig statt steigend. Laut Crunch-Basisdaten ist die gesamte weltweite Finanzierung im ersten Halbjahr dieses Jahres im Vergleich zum Vorjahr um 5 % gesunken.
Natürlich stehen die KI-Startups unter ihnen dem Wind entgegen, sind im Jahresvergleich um 24 % gewachsen und haben im zweiten Quartal dieses Jahres sogar die größte Quartalsinvestition von 24 Milliarden US-Dollar erhalten, aber der Gesamtwert ist es immer noch nur 70 % von 2021.
Aber das Geld in den Händen von VCs ist immer noch viel knapper als im Jahr 2021.
Nach den von COATUE bereitgestellten Daten zu urteilen, haben VCs nicht ihr Bestes gegeben, obwohl diese Runde der KI-Investitionen boomt. Private-Equity-Firmen verfügen immer noch über nicht investierte Mittel in Höhe von 1 Billion US-Dollar, der höchste Stand in der Geschichte.
Dafür gibt es zwei Hauptgründe.
Erstens verläuft der Ausstiegspfad nicht reibungslos und die VC-Investitionen erfolgen zögerlich.Nach der letzten Runde der „Alles-Blase“ stieg die Zahl der Einhorn-Unternehmen sprunghaft an und stieg von 67 im Jahr 2016 auf 580 im Jahr 2021. Doch ihre Refinanzierungsraten sinken. Von 2016 bis 2022 sank der Anteil der Unicorns, die eine Refinanzierung erhielten, im gleichen Zeitraum von 50 % auf unter 20 %.
Was ist mit Börsengängen? Ab 2022 wird es im Grunde nur noch im einstelligen Bereich liegen.
Xiong Weiming erwähnte außerdem: „Tatsächlich wird es im Jahr 2021 970 Börsengänge am US-Aktienmarkt geben, während die Zahl im Jahr 2022 auf 162 sinken wird und es in der ersten Hälfte dieses Jahres nur etwa 44 geben wird.“ Das zeigt das.“ Die Schrumpfung des globalen Kapitalmarktes ist ein offensichtlicher Trend.“
In diesem Fall sind Fusionen und Übernahmen die einzige verbleibende Ausstiegsmethode. Diese Straße ist zu schmal.
Ein weiterer Grund besteht darin, dass die aktuelle Phase der KI-Entwicklung hohe Investitionsschwellen aufweist, was den Einstieg vieler VCs einschränkt.
„Die frühe Internetbranche musste ihre eigenen Server und Infrastruktur aufbauen, ähnlich wie der heutige KI-Bereich.“ Xiong Weiming sagte: „Die Kosten für den Betrieb eines großen Modells liegen zwischen Zehntausenden und Hunderten Millionen Dollar der Beginn des neuen Infrastrukturbaus.
Den Daten von Coutue zufolge fließt das meiste Geld, das in den Bereich der künstlichen Intelligenz fließt, an Unternehmen der Basisschicht, die auch als große Modellunternehmen bekannt sind, wie OpenAI, Anthropic, Gemini usw.
Mit diesen Mitteln kaufen sie dann Chips von Computing-Layer-Unternehmen wie Nvidia, um ihre großen Modelle zu trainieren.
Daher gleicht die aktuelle Lage der KI-Branche eher der einer Infrastrukturbauphase. Es sind auch die Merkmale dieser Phase, die es kleinen VCs mit unzureichenden Mitteln erschweren, in den Markt einzutreten.
Daher „haben im vergangenen und vorletzten Jahr zahlreiche KI-Unternehmen, insbesondere im Silicon Valley, frühe Investitionen getätigt. Sie schienen aktiv zu sein, aber 80 % der Investitionen konzentrierten sich auf die Frühphase und viele Unternehmen wurden eliminiert.“ bei großen Modell-Upgrades. Da die Kosten für jeden Test zu hoch sind, ähnelt dies offensichtlich der Entwicklung des Internets vor 20 Jahren , wie Glasfaserkabel und Computerräume, sind auch die Investitionskosten hoch und reichen von kleinen Parametern bis hin zu großen Parametern, die großen Unternehmen einen natürlichen Vorteil verschaffen.“ Machen Sie diese Welle von KI-Investitionen einzigartig. „Diese Investitionswelle, ob in China oder den Vereinigten Staaten, wird hauptsächlich von großen Unternehmen angeführt. Die Vereinigten Staaten werden auch von mehreren großen Unternehmen angeführt. Start-up-Unternehmen sind nicht der Mainstream dieser Innovationswelle. Der Mainstream ist es immer noch.“ große Unternehmen.“
Unabhängig davon, ob es sich um die Gesamtleistung des Finanzmarkts oder um die Begeisterung der VCs für die Teilnahme handelt, ist das aktuelle heiße Geld, das die Investmentgemeinschaft in den KI-Pool einbringt, nicht so gut wie das der vorherigen Blasenperiode.
Es gibt wenig Geld auf dem Markt und die Investitionsschwelle ist hoch. Wer spielt also mit?
Tatsächlich sind die Hauptakteure dieser KI-Investitionsrunde hauptsächlich Führungskräfte im Internetzeitalter mit eigenem Kryptonit-Körper. Die typischsten unter ihnen sind die „Sieben Giganten des US-Aktienmarktes“.
Laut einem Ende Mai dieses Jahres gemeinsam von Flow Partners und Dealroom veröffentlichten Bericht macht der kombinierte Marktwert der sieben größten US-Aktien 32 % des S&P 500-Index aus, und ihre wirtschaftlichen Gewinne machen fast die Hälfte aus (45 %). ) des S&P 500-Index.
So sehr, dass die Big Seven im vergangenen Jahr zu den größten KI-Investoren geworden sind und sich allein im Jahr 2023 an 208 Investitionen in Venture-Projekte beteiligt haben.
Im ersten Halbjahr 2024 investierten die sieben Giganten insgesamt fast 25 Milliarden US-Dollar und übertrafen damit die Summe aller Risikokapitalinvestitionen im Vereinigten Königreich. Dieses Geld floss hauptsächlich in den Bereich der künstlichen Intelligenz.
Ob es sich um ein großes Modell oder ein Chipunternehmen handelt, es stecken viele Big Seven-Figuren dahinter. Noch bevor Musks X.ai 6 Milliarden US-Dollar von Nicht-Big Seven-Investoren einsammelte, machten die Big Seven fast 70 % aller Basismodellinvestitionen aus . Höhe der Investition.
Die Giganten mit solch „schweren Positionen“ in der KI investieren einerseits und recherchieren andererseits selbst. Sie erzählen dem Kapitalmarkt persönlich Geschichten, und die Technologieaktienkurse steigen aufgrund der versprochenen Technologiemythen weiter.
Heute beträgt das durchschnittliche Kurs-Gewinn-Verhältnis der sieben Giganten mit einer gemeinsamen Marktkapitalisierung von 16 Billionen das 45-fache (der Durchschnitt des S&P 500 beträgt das 28-fache). Da OpenAI, Anthropic und andere Start-up-Unternehmen ebenfalls auf dem Vormarsch sind.
Sind solche Märkte rational? Dies hängt von den Gründen ab, warum die Giganten wetten.
Die Haltung der Giganten gegenüber KI ist fast alles oder nichts. Jen-Hsun Huang sagte während der letzten Telefonkonferenz von Nvidia:
„Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel geben, warum Zeit wirklich wertvoll ist, warum die Idee, sofort ein Rechenzentrum einrichten zu können, so wertvoll ist und warum es so wertvoll ist, Schulungszeit zu gewinnen. Der Grund ist,Das nächste Unternehmen, das einen wichtigen Meilenstein erreicht, wird eine bahnbrechende künstliche Intelligenz ankündigen.Und dann wird das zweite Unternehmen etwas ankündigen, das nur 0,3 % besser ist.Die Frage, die Sie sich also stellen müssen, lautet: Wollen Sie ein Unternehmen sein, das immer wieder bahnbrechende KI liefert, oder wollen Sie ein Unternehmen sein, das seine Leistung nur um 0,3 % verbessert?… Deshalb bauen wir gerade wie verrückt das Hopper-Superchip-System, weil der nächste große Meilenstein vor der Tür steht. "
KI ist eine bahnbrechende Technologie, die vor allen Augen sichtbar ist. Wer die Oberhand gewinnt, bestimmt auch die Regeln des nächsten Spiels. Für die Big Seven sind die Entscheidungen die gleichen, unabhängig davon, ob sie sich in einer Blase befinden oder nicht. Denn es kommt nicht darauf an, ob man bereit ist, eine Blase oder eine Chance zu erkennen, sondern ob man dieses Rennen überleben kann.
Die Investitionen der Giganten sind im Vergleich zum Cashflow, den sie generieren, nicht sehr radikal.
Den Finanzberichten zufolge erzielten diese Unternehmen im letzten Quartal grundsätzlich einen Umsatz von mehr als 10 Milliarden US-Dollar.
Microsoft erzielte im zweiten Quartal des Geschäftsjahres 2024 einen Gewinn von 22,04 Milliarden US-Dollar. Aufgrund der hohen Investitionen in KI sank die Nettogewinnmarge nur von 39,44 % im dritten Quartal des Geschäftsjahres 2023 auf 34,04 % im zweiten Quartal des Geschäftsjahres 2024. Der Gewinn von Alphabet im zweiten Quartal erreichte 23,6 Milliarden US-Dollar und der von Amazon 13,4 Milliarden US-Dollar.
Die Gesamtgewinne der Big Seven sind sehr solide. Und sie haben auch viel Geld in der Tasche, das sie nicht ausgeben können.
Der freie Cashflow von Apple übersteigt mittlerweile 100 Milliarden US-Dollar. Es wird erwartet, dass Microsoft, Alphabet und Amazon in den letzten Jahren aufgrund ihrer Umsatzwachstumsraten dem „100-Milliarden-Dollar-Free-Cashflow-Club“ beitreten werden. Der freie Cashflow von Meta könnte in diesem Jahr 30 Milliarden US-Dollar übersteigen.
Der freie Cashflow von Nvidia und Tesla ist etwas geringer, aber vor dem Ausbruch der KI konnte Nvidia bereits jedes Jahr einen freien Cashflow in Milliardenhöhe erwirtschaften, nachdem er in den letzten zwei Jahren viel Geld verdient hatte das Niveau von mehreren zehn Milliarden.
Die sieben Giganten rechnen nun gemeinsam damit, im Jahr 2024 nicht mehr als 50 Milliarden US-Dollar in KI zu investieren, was völlig im Bereich von Gewinn bis Cash liegt.
Wenn es in der nächsten Ära um einen Kampf auf Leben und Tod geht, bereiten sie sich dann darauf vor, mit diesen Gewinnen und dem Geld in den Ruhestand zu gehen?
Gerade weil sich die Giganten das Glücksspiel leisten können, sind sie nicht irrational.
Wenn Giganten mit reichlich Cashflow in KI investieren, sind sie selbst auch Investoren. Zu diesem Zeitpunkt ist die Bewertungsgesundheit des Riesen selbst zu einem wichtigen Indikator für die Beurteilung der KI-Blase geworden. Denn nur wenn Sie sich selbst stabilisieren, können Sie über einen stetigen Cashflow verfügen, der einen positiven Kreislauf unterstützt.
Hier ist ein Diagramm, das die „Regel von X“ verwendet, um die Marktkapitalisierung der Big Seven im Verhältnis zu ihrem Umsatzwachstum und ihren Gewinnmargen zu bewerten.
Einfach ausgedrückt stellt die diagonale Linie in der Grafik den theoretischen beizulegenden Zeitwert dar. Liegt der Punkt eines Unternehmens über der diagonalen Linie, bedeutet dies, dass seine Marktkapitalisierung im Verhältnis zum Umsatz überbewertet ist, liegt er unter der Linie, ist es unterbewertet.
unsEs ist ersichtlich, dass der Marktwert von Amazon, Tesla, Alphabet (der Muttergesellschaft von Google) und Meta (ehemals Facebook), die unter der diagonalen Linie liegen, im Verhältnis zum erwarteten Umsatz unterbewertet ist. Mit anderen Worten: Es ist weniger wahrscheinlich, dass diese Unternehmen überschäumen, da ihre Marktkapitalisierung keine Anzeichen einer Überinflation aufweist.
Microsoft und Apple, die auf der diagonalen Linie hängen, haben einen leichten Aufschlag, liegen aber hinsichtlich des Marktwerts an erster und zweiter Stelle. Als größter Investor hinter OpenAI und als Unternehmen, das problemlos eine tiefe Kooperationsbeziehung mit OpenAI aufbauen kann Es ist unnötig zu erwähnen, dass es eine natürliche Stärke hat.
Sogar NVIDIA, das als das Unternehmen mit dem größten Verdacht auf eine Blase gilt, hat ab dem ersten Quartal 2024In den letzten sechs Quartalen ist der Aktienkurs um 744 % gestiegen, und auch die Gewinne sind um 330 % gestiegen. Man kann sagen, dass es sich um die Blase mit der größten fundamentalen Unterstützung handelt.
Auch der Hedgefonds COATUE hat eine Berechnung durchgeführt.wieNehmen wir als Beispiel Cisco, das während der Internetblase das deutlichste Wachstum verzeichnete. Sein fünfjähriges durchschnittliches Kurs-Gewinn-Verhältnis betrug das 37-fache, während der Zeit der Blase betrug es sogar das 132-fache.
Die gleiche Berechnungsmethode entspricht dem durchschnittlichen Kurs-Gewinn-Verhältnis von Nvidia in den letzten fünf Jahren, heute liegt es jedoch bei 68, was weit von dem Niveau der Cisco-Blase entfernt ist.
(Bildquelle COATUE, bei dieser Version handelt es sich um die überarbeiteten Daten zum Kurs-Gewinn-Verhältnis von NVIDIA)
Als aufstrebender Hegemon liegt das KGV von NVIDIA selbst innerhalb der Halbleiterindustrie nur über dem Durchschnitt.
(Position des KGV von NVIDIA unter den KGVs aller Halbleiterunternehmen: rot)
Daher verfügen die Giganten über gesunde Gewinne, ausreichend Bargeld und Bewertungen, die nicht übertrieben sind. Sie und die Fähigkeit des Aktienmarktes, den dahinter stehenden Risiken zu widerstehen, unterscheiden sich völlig von denen während der Internetblase.
„Kürzlich ist der Marktwert von sieben großen Unternehmen an einem Tag um eine Billion US-Dollar gesunken. Obwohl dieses Ausmaß enorm ist, sind seine Auswirkungen viel geringer als die Schwankungen des gleichen Marktwerts vor 20 Jahren.“ Xiong Weiming analysierte die aktuelle Aktie Marktschwankungen. „Vor zwanzig Jahren, während der Internetblase, verteilte sich der Rückgang des Marktwerts auf viele kleine Unternehmen, wobei jedes Unternehmen von 100 US-Dollar auf 2 US-Dollar fiel. Dieser Rückgang hatte große Auswirkungen auf den Markt Die Anpassung des Marktwerts konzentriert sich hauptsächlich auf einige wenige große Unternehmen. Selbst wenn der Marktwert dieser Unternehmen erheblich schwankt, werden die Auswirkungen auf den gesamten Kapitalmarkt daher relativ gering sein „Der Markt wird keine großen Erschütterungen auf dem Kapitalmarkt auslösen, wie die Internetblase im Jahr 2000.“
Der Markt ist also alles andere als gefährlich irrational.
Eine weitere rationale Prämisse ist jedoch, dass Investitionen eine entsprechende Rendite haben müssen.
Die Giganten sind bereit, am Wettrüsten teilzunehmen. Wenn Geld keine Rolle spielt, muss die Frage nach der Kapitalrendite weiter beantwortet werden. Dies ist auch der Kern des von Goldman Sachs veröffentlichten Berichts und der 600-Milliarden-Frage von Sequoia Capital.
Die aktuelle Stufe der KI gleicht eher einer Infrastruktur. Der Renditezyklus von Infrastruktur unterscheidet sich von kurzfristigen Investitionen und beginnt grundsätzlich nach fünf Jahren. Auch die Amortisationszeit für Rechenzentren beträgt in der Regel etwa 4,5 Jahre.
Xiong Weiming glaubt, dass „die Kommerzialisierung von KI fünf bis zehn Jahre dauern kann“. Wenn man auf die Entwicklung des Internets zurückblickt, haben auch erste Geschäftsmodelle wie Werbung und Suchmaschinen eine lange Kultivierungsphase hinter sich. Daher müssen wir KI kommerzialisieren Bleiben Sie geduldig und großzügig.“
Wann lässt sich das in KI investierte Geld zurückverdienen, da es sich um eine Investition mit einem langen Renditezyklus handelt?
Couteue hat die Rechnung für uns übernommen. Während der Phase des Aufbaus der KI-Infrastruktur, also bis 2030, wird sie voraussichtlich 1,2 Billionen US-Dollar kosten, was etwa 25 Millionen GPU-Einheiten zuzüglich der damit verbundenen Ausgaben entspricht. Das mag riesig erscheinen, macht aber tatsächlich nur 18 % der weltweiten IT-Ausgaben aus.
Basierend auf einem ROI von 25 %, also einem erwarteten Umsatz von 600 Milliarden US-Dollar plus 1,2 Billionen US-Dollar, müssen Investitionen in KI bis 2030 in einen Umsatz von 1,8 Billionen US-Dollar umgewandelt werden, um die Gewinnschwelle zu erreichen.
Dies kann auf zwei Arten erreicht werden:Eine davon besteht darin, die Kosten zu senken.Solange KI das Gesamtgehalt globaler Techniker um 5 % oder das Gehalt aller Arbeitnehmer um 3 % senken kann, können Vorteile in Höhe von 1,8 Billionen erzielt werden.Die andere besteht darin, das Einkommen zu steigern.Wenn KI ein globales BIP-Wachstum von 2 % bewirken und das Einkommen aller börsennotierten Unternehmen um 3 % steigern kann, dann können KI-Unternehmen 1,8 Billionen erreichen, solange sie die Hälfte des Umsatzes erwirtschaften.
Die Frage ist also: Kann KI zu Kostensenkungen und Effizienzsteigerungen führen?
MIT-Professor Daron Acemoglu wies in einem Bericht von Goldman Sachs darauf hin, dass die wirtschaftlichen Vorteile, die generative künstliche Intelligenz in kurzer Zeit erzielen kann, sehr begrenzt sind. Auch wenn er das Potenzial der Technologie der künstlichen Intelligenz nicht leugnet, behauptet er dennoch, dass künstliche Intelligenz in 10 Jahren nur 4,6 % aller Arbeitsaufgaben beeinflussen und nur ein geringes BIP-Wachstum von nur 0,9 % bringen wird.
Solche Zweifel sind nicht unbegründet. Wenn wir auf die Geschichte der Technologie zurückblicken, werden wir feststellen, dass es lange dauert, bis eine neue Technologie auf den Markt kommt und in das Leben der einfachen Menschen vordringt.
Geben Sie ein Beispiel. Das Gepäck, das wir oft verwenden, nahm tatsächlich bereits 1887 Gestalt an, aber erst 1972 erschien das patentierte Design zur Montage von Rädern am Gepäck, und erst 1991 wurde das gebräuchlichste Rollgepäck auf den Markt gebracht.
Selbst bei einer so einfachen Erfindung wie einem Koffer dauerte es von der Konstruktion bis zur weiten Verbreitung 100 Jahre, bis man den richtigen „Weg zum Öffnen“ fand, ganz zu schweigen von der Technologie der künstlichen Intelligenz mit komplexen Prinzipien und immer noch einer Black Box.
Aber ist KI wirklich so wirkungslos, wie Acemoglu sagt? Um diese Frage zu klären, haben wir speziell Acemoglus eigenen Artikel und die beiden von ihm zitierten Studien überprüft.
Es stellt sich heraus, dass Acemoglus Argumentation schwer zu halten ist.
Seine Argumentation beruft sich auf Daten aus zwei Studien und nutzt dabei die ZukunftDer Anteil der Aufgaben, die möglicherweise von KI betroffen sind (20 %) × der Anteil der Aufgaben, die tatsächlich KI nutzen werden (23 %) = der Anteil der Arbeitsaufgaben, die in Zukunft von KI betroffen sein werden (4,6 %), und kam zu dem Schluss, dass KI kaum Vorteile hat. Und nutzen Sie dies, um die endgültigen Auswirkungen von KI auf das BIP zu berechnen.
Was Acemoglu in seiner Arbeit jedoch verwendete, waren die pessimistischsten Vorhersagen für die Entwicklung der KI in der von ihm zitierten Forschung. Er glaubte zunächst, dass in den nächsten zehn Jahren keine Software auf den Markt kommen würde, die große Sprachmodelle effektiv integriert. Zweitens geht man davon aus, dass die Kosten für den Einsatz von KI kurzfristig nicht sinken werden.
Zum ersten Punkt:existierenIn von Acemoglu zitierten Artikeln, weisen die Autoren deutlich darauf hin, dass etwa 15 % aller Arbeitsaufgaben in den Vereinigten Staaten bei gleichbleibender Qualität deutlich schneller erledigt werden können, wenn GPTs ausgenutzt werden können. Bei der Integration von Software und Tools, die auf LLMs basieren, erhöht sich dieser Anteil jedoch auf 47 % bis 56 % aller Aufgaben.
Aber Acemoglu verwendet zur Berechnung nur den Wert von 15 %.
Allerdings versuchen derzeit fast alle Technologieriesen, KI in ihre eigene Software zu integrieren. Microsofts Copilit und Adobes Firefly werden ständig aktualisiert. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Software LLMs integriert.
Bereits beim Start von GPT-4o enthüllte OpenAI die Idee, eine Anwendung auf Systemebene zu entwickeln, die von einem großen Sprachmodell dominiert wird. Dies wurde durch die beiden Akquisitionen von OpenAI in diesem Jahr erneut bestätigt. In Kombination mit der aktuellen Entwicklung von Agent haben wir Grund, uns auf das Debüt von LLMOS in naher Zukunft zu freuen.
Wenn es wahr ist, wie Acemoglu sagte, dass in den nächsten zehn Jahren keine Software auf den Markt kommen und in großem Maßstab angewendet werden wird, die große Sprachmodelle effektiv integriert, dann ist es nicht unfair zu sagen, dass KI eine Blase ist, aber das stimmt derzeit offensichtlich nicht.
Zum zweiten Punkt:AcemogluAuch die Beurteilung der Kosten und der Durchdringungsrate von KI ist nicht genau genug. ErIn dem zitierten Papier heißt es, dass US-Unternehmen sich dafür entscheiden werden, die meisten Aufgaben, die durch KI unterstützt werden können, nicht zu automatisieren, und nur 23 % der Arbeitnehmer, die mit visuellen Aufgaben beschäftigt sind, haben Löhne, die für eine Automatisierung attraktiv sind. Der zitierte Artikel macht jedoch deutlich, dass sich die langsame Einführung von KI beschleunigen wird, wenn die Kosten schnell sinken oder über KI-as-a-Service-Plattformen bereitgestellt werden, die größer als ein einzelnes Unternehmen sind.
Darüber hinaus sind die sinkenden Kosten für KI bereits ein offensichtlicher Trend.
Der Gründungs-CEO des Allen Institute for Artificial Intelligence in den USA sagte in einem exklusiven Interview mit „Daily Economic News“, dass das Mooresche Gesetz aus der Chip-Ära auch in der KI-Ära immer noch gilt und die Kosten für KI-Training und -Schlussfolgerung möglicherweise steigen sinkt alle 18 Monate um die Hälfte.
(Bildquelle: Offizielle Website der Madrona Venture Group)
Am Beispiel von ChatGPT sagte Ultraman in einem exklusiven Interview zu Beginn des Jahres:
„GPT-3 ist das Modell, das wir in den mehr als drei Jahren seit seiner Einführung am längsten auf den Markt gebracht und am längsten optimiert haben.Wir haben die Kosten um das 40-fache gesenkt…Was GPT-3.5 betrifft,Ich glaube, wir haben die Kosten um fast das Zehnfache gesenkt ...Wir haben die steilste Kostensenkungskurve aller mir bekannten Technologien. "
Betrachtet man den tatsächlichen Marktpreis, kostete GPT 3.5 vor zwei Jahren 0,06 US-Dollar pro tausend Token. Jetzt kostet Gemini Flash nur noch 0,05 US-Dollar pro Million Token. In nur zwei Jahren wurden die Kosten für KI um das Hundertfache gesenkt und ihre Fähigkeiten um das Zehnfache verbessert.
Darüber hinaus zeigte ein im Mai von McKinsey veröffentlichter Forschungsbericht, dass die weltweite KI-Einführungsrate im Jahr 2024 erheblich zunehmen wird und sich die Nutzungsrate generativer KI im Vergleich zum letzten Jahr verdoppelt hat, was zeigt, dass immer mehr Organisationen und Einzelpersonen damit beginnen Benutze es.
In einer JPMorgan Chase-Umfrage gehen mehr als 55 % der Unternehmen davon aus, bis 2025 auf KI für die Produktion zugreifen zu können. Der Anteil der KI-Penetration in Unternehmen liegt weit über 23 %.
Also,Acemoglus Urteil kann man nur als unrealistisch pessimistisch bezeichnen.
Natürlich verfügen wir nicht nur über die Widerlegung von Acemoglus Standpunkt, sondern auch über weitere Beweise, die den langfristigen und sogar kurzfristigen Wert von KI belegen.
Goldman Sachs-Ökonom Joseph Briggs glaubt:„Während erhebliche Unsicherheit über das Potenzial generativer KI besteht, stellt ihre Fähigkeit, Ergebnisse zu erzeugen, die nicht von von Menschen erstellten Ergebnissen zu unterscheiden sind, und die Kommunikationsbarrieren zwischen Menschen und Maschinen abzubauen, einen bedeutenden Fortschritt mit potenziell enormen makroökonomischen Auswirkungen dar.“
Diese Auswirkungen resultieren zunächst aus der erheblichen Verbesserung der Produktionseffizienz.
Schätzungen von McKinsey zufolge kann GenAI 70 % sich wiederholender Aufgaben automatisieren, was einen jährlichen Nutzen von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar bringt und gleichzeitig die Wirkung aller künstlichen Intelligenz um 15 bis 40 % erhöht.
Gilt Sequoias jährliche Investition von 600 Milliarden US-Dollar in die KI-Infrastruktur unter diesem Gesichtspunkt im Vergleich zu der optimistischen Schätzung, dass es jedes Jahr 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar zur Wirtschaft beitragen kann, immer noch als Blase?
Zweitens können die durch die Technologie verursachten Skaleneffekte disruptive Auswirkungen haben, die über die Produktivität hinausgehen.
Es besteht kein Zweifel daran, dass das Internet die Branche ist, die in den letzten 20 Jahren den größten Wohlstand geschaffen hat. Die letzte Welle der Internet-Technologie brachte E-Commerce, Plattformökonomie und mobile soziale Netzwerke hervor... es war ein technologisches Vehikel, das die Welt als Ganzes verband. Aber es wurde ursprünglich für die Kommunikation zur Landesverteidigung erfunden. Damals hätten nur wenige Menschen gedacht, dass das Internet unser heutiges Wirtschaftsverhalten und unseren Lebensstil so tiefgreifend beeinflussen könnte.
Obwohl es derzeit schwierig ist, die weitreichenden Auswirkungen von KI zu definieren, ist der Mensch immer daran gewöhnt, sein eigenes Urteilsvermögen zu überschätzen und den Einfluss von Technologie zu unterschätzen.
„Das Internet löst das Problem der Vernetzung. Es verschiebt die ursprünglichen Offline-Daten online und realisiert digitale Zwillinge. Beispielsweise sind Gerichte, die vor mehr als zehn Jahren noch nicht im Internet zu finden waren, wie geschnetzeltes Schweinefleisch mit Peking-Sauce, heute in jedem Artikel enthalten.“ Sie erhalten alle eine „IP-Adresse“, genau wie beim Übergang von IPv4 zu IPv6. „KI löst nicht das Verbindungsproblem, sondern organisiert Produktionsmaterialien neu und verbessert die Produktivität.“ „KI kann in der Welt der digitalen Zwillinge eine größere Rolle spielen und menschliche Verarbeitungsfähigkeiten ersetzen. Dies geschieht nicht nur durch Verbindungen, sondern durch intelligentes Urteilsvermögen und automatisierte Abläufe. Wenn beispielsweise Klimaanlagen und Kühlschränke mit dem Internet verbunden sind, besteht immer noch Bedarf.“ Parameter manuell einzustellen, aber mit KI können diese Geräte Vorgänge selbstständig beurteilen und durchführen, wie zum Beispiel das automatische Einschalten der Klimaanlage, wenn die Temperatur 28 Grad überschreitet. Dies ist die Rolle der KI in der Wirtschaftsökologie, die sich von der Rolle unterscheidet Tatsächlich brauchen viele Branchen KI mehr als das Internet.“
Daher ist unser Fazit: KI hat eine Blase, aber diese Blase ist begrenzt und weicht nicht von ihrem wahren Wert ab. Die bestehenden Blasengespräche sind zu pessimistisch.
Darüber hinaus könnte selbst pessimistischem Denken nach der Explosion von KI-Anwendungen eine riesige Blase wie im Jahr 2000 entstehen. Wenn sich die Grundlagen ändern, erhalten kleine Start-ups, die nicht profitabel sind, aber KI-bezogene Geschäftsideen haben, große Kapitalspritzen aus Risikokapital und großen Börsengängen. Vielleicht wiederholt sich die Geschichte.
„Wenn in Zukunft eine Anwendung ähnlich wie Hotmail im Jahr 1999 auftaucht und die nächste Welle des Bewertungswachstums auslöst, ist dies tatsächlich möglich. Ich denke jedoch, dass KI eher eine Widerspiegelung der Hardwarefähigkeiten ist, als eine Softwareanwendung der Rechenleistung.“ Eine einfache Verbesserung des Produktdesigns. Daher steigen die KI-Bewertungen möglicherweise nicht so schnell und dramatisch wie das Internet.“
Wir sind also immer noch im Jahr 1995.
„1995 begann gerade die erste Welle von Anwendungen wie Yahoo zu entstehen, ähnlich der Technologie, die wir heute zur Generierung von Bildern und Videos sehen. Damals waren die Menschen aufschlussreich und neugierig auf die Art und Weise, wie Inhalte im Internet organisiert waren Und nicht einmal eine Person konnte es tun. Modems sind High-Tech-Produkte, und Produkte wie Cisco sind nur für große Unternehmen erhältlich.
Aus Infrastruktursicht ist die Geschichte ähnlich. Damals mussten sich Unternehmen an eine Telekommunikations-Geschäftsstelle wenden, um E-Mail-Dienste zu beantragen, was teuer war und eine gemeinsame Nutzung erforderte. Die heutige KI-Technologie können sich nur große Unternehmen leisten. "
Abschließend bleibt noch die Frage: Ist es sinnvoll, den aktuellen ROI zur Messung des technologischen Fortschritts im Infrastrukturbereich zu verwenden? Mit anderen Worten: Sind die Folgen des Platzens der Blase unbedingt schlimm?
Die aktuelle KI steht zwar vor Problemen hoher Investitionen und Schwierigkeiten bei der Anwendung, aber wenn wir weiter blicken und uns der Phase des Infrastrukturaufbaus zuwenden, die in der Geschichte als Blase bekannt ist, werden wir etwas anderes finden.
Bevor die Dotcom-Blase platzte, sammelten Telekommunikationsunternehmen 1,6 Billionen US-Dollar an der Wall Street, gaben Anleihen im Wert von 600 Milliarden US-Dollar aus und bauten 80,2 Millionen Meilen Glasfaserkabel, was 76 % der gesamten grundlegenden digitalen Verkabelung in der Geschichte der USA ausmachte Der Grundstein für das Internet wird gelegt.
Wenn wir weiter zurückblicken, legten die britische Eisenbahnblase in den 1840er Jahren und die daraus resultierenden Eisenbahnen den Grundstein für die hochrangige industrielle Revolution Großbritanniens. Die Kilometerleistung der während der Zeit der Wirtschaftsblase genehmigten Eisenbahnpläne machte 90 % der gesamten Kilometerleistung der Briten aus Eisenbahnsystem. %.
Wenn wir von der Dotcom-Blase sprechen, meinen wir nicht die Internet-Technologie als Blase, sondern konkret ein Geschäftsmodell, das durch übermäßige Spekulationsinvestitionen, vor allem in Form von E-Commerce, angepriesen wurde. Ebenso war die Südseeblase nicht das Platzen einer Seehandelsblase, sondern lediglich ein spezifisches Monopol.
Und künstliche Intelligenz bedeutet mehr, und das Rad der Geschichte wird nicht stehen bleiben, weil die Blase platzt. Befürworter der künstlichen Intelligenz weisen immer wieder darauf hin, dass KI das neue Internet ist – eine grundlegend neue technologische Architektur – und wenn das wahr wäre, wäre es keine Blase.
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