notizia

Si diffonde il "Bubble Panic", il boom dell'IA riapparirà nella bolla di Internet?

Responsabile della rubrica: Li Haidan Hao Boyang

Pianificazione e intervista: Li Haidan e Hao Boyang

Aspetto nel video: Li Haidan

Autore del testo: Li Anqi Yang Zhe

Editore: Hao Boyang

Il 5 agosto 2024 il mercato azionario globale ha vissuto un “lunedì nero”.

L'S&P 500 ha ceduto il 3,1% e il Nasdaq il 3,4%.

Tra questi, i titoli tecnologici e quelli legati ai chip hanno guidato il ribasso. Nvidia è scesa del 6%, Apple è scesa del 4,6% e Tesla è scesa del 4,2%.

Il valore di mercato totale dei "sette giganti della tecnologia" è evaporato di 1,3 trilioni di dollari nelle prime contrattazioni. Sebbene da allora il prezzo delle azioni sia rimbalzato, la perdita totale del valore di mercato nel corso della giornata è ancora leggermente superiore a 650 miliardi di dollari.

L’indice della paura VIX è salito una volta del 181% a 65,73, il più alto dall’epidemia di marzo 2020.

A questo proposito, Sun Lijian, direttore del Centro di ricerca finanziaria del Fudan Development Institute, ha affermato che il mercato azionario statunitense è crollato perché si trovava a un punto di bolla in cui faceva troppo freddo per essere alto.

Il settore più evidente in questa bolla è l’industria dell’intelligenza artificiale, perché è in calo da più di mezzo mese.

(Variazioni nell'indice AI del NYSE)

Il 18 luglio, il valore di mercato delle “Big Seven” nel mercato azionario statunitense ha perso un totale di 1,1 trilioni di dollari in cinque giorni.

Una settimana dopo, il 24 luglio, i “Big Seven” crollarono di nuovo collettivamente, facendo perdere al mercato azionario statunitense più di 750 miliardi di dollari in valore di mercato nel corso della giornata. Ciò ha portato anche gli indici S&P 500 e Nasdaq a registrare i maggiori cali giornalieri dalla fine del 2022.

(L’indice M7 è crollato dal 10 luglio all’inizio di agosto, fonte: CNBC)

Il 31 luglio, il prezzo delle azioni di Nvidia, il più grande vincitore di questo boom dell'intelligenza artificiale, è crollato del 7,2% in un giorno e di un totale del 20% in un mese. Con questo calo, Nvidia è scesa di quasi il 30% a luglio.

Dopo che Intel, che promuove l'AIPC, ha annunciato il suo rapporto finanziario giovedì scorso, è crollata del 26% dopo la chiusura del mercato e ha pianificato di licenziare 15.000 persone.

Al di fuori del mercato azionario, si susseguono anche gli avvertimenti sulla bolla dell’intelligenza artificiale.

Nel marzo di quest’anno, il capo economista dell’Apollo Torsten Sløk ha scritto che la bolla dell’intelligenza artificiale non solo è stata “peggiore” di quella degli anni ’90, ma ha anche superato il picco della bolla di Internet.

Nota: Apollo Global Management: società americana di gestione degli investimenti.

Il partner di Sequoia, David Chan, ha lanciato avvertimenti lo scorso anno e quest’anno, ritenendo che il fatturato annuo totale delle società di intelligenza artificiale debba raggiungere i 600 miliardi di dollari per pagare la costruzione delle infrastrutture. Questo è impossibile al momento.

La più grande preoccupazione per la bolla dell’intelligenza artificiale deriva dal rapporto “Generative AI: Much Cost, Little Benefit” pubblicato da Goldman Sachs alla fine di giugno. Molti esperti intervistati hanno affermato che le aspettative delle persone per l’intelligenza artificiale sono troppo alte e gli investimenti lo sono troppo elevato, ma i suoi benefici attuali e potenziali sono troppo limitati. Attualmente, l’intelligenza artificiale si trova ad affrontare un enorme rischio di bolla.

(Le tre affermazioni più famose sulla bolla dell’IA)

L’intelligenza artificiale è una bolla in costruzione? Se sì, la bolla è ormai scoppiata? Che impatto avrà in seguito? Dopo aver letto questo articolo, forse puoi trovare la risposta.

01.Cos'è una bolla?

Per identificare una bolla, dobbiamo prima capire cos’è una bolla.

Le bolle spesso hanno origine dall’emergere di nuove tecnologie. Il mercato è troppo ottimista riguardo allo sviluppo futuro della tecnologia, portando a investimenti eccessivi e ad un seguito cieco, rendendo il suo valore oltre ciò che l’economia reale può sopportare, e alla fine scoppia come una bolla di sapone.

Combinando diversi articoli classici sulle bolle economiche come "Ipotesi di instabilità finanziaria" di Hyman Minsky e "Politica monetaria e bolle razionali dei prezzi delle attività" di Jordi Galli, abbiamo riassunto le condizioni fondamentali per la generazione delle bolle.

(Tesi e monografia sulla ricerca delle bolle)

Principalmente includono: i fondamentali economici sono favorevoli agli investimenti, l’emergere di lacune informative e gli effetti inflazionistici di fattori psicologici e comportamentali. Per dirla semplicemente: c’è denaro nel mercato e gli investitori investono in modo irrazionale.

Il primo è che il mercato deve avere moneta, il che significa che deve avere ampia liquidità.Solo lo status quo economico di base dell’espansione del credito e dell’eccesso di liquidità in un contesto di bassi tassi di interesse può innescare bolle.

Ad esempio, nel 2022, abbiamo vissuto un periodo chiamato “Everything Bubble”. In risposta alla recessione economica causata dall’epidemia, la Federal Reserve ha implementato tassi di interesse vicini allo zero e un allentamento quantitativo (QE) dal 2020 al 2021. Questa mossa ha attratto gli investitori verso investimenti più rischiosi e ha consentito lo sviluppo di modelli di business insostenibili basati su prestiti a basso interesse. Quasi tutti gli asset del mercato azionario si stanno apprezzando a un ritmo rapido, stabilendo nuovi record nella storia degli Stati Uniti. Fino a quando la Federal Reserve non ha aumentato nuovamente i tassi di interesse nel 2022 per frenare l’inflazione, il mercato azionario è crollato drasticamente. Nel giro di un anno, Google è crollato del 40% e i prezzi delle azioni Tesla e Meta sono crollati del 60%.

Il secondo è l’investimento irrazionale degli investitori.Le nuove tecnologie consentono agli investitori di ottenere rendimenti significativamente più elevati attraverso investimenti anticipati. E la natura monopolistica di alcune piste rende i loro potenziali rendimenti futuri ancora più elevati. Un margine di profitto sufficientemente elevato porta ad un cieco ottimismo nel mercato, inducendo gli investitori a sottovalutare i rischi e a sovrastimare i rendimenti.

Ad esempio, la bolla di Internet è scoppiata nel 2000. Nel 1995, una grande quantità di capitale di rischio si è riversata in settori legati a Internet come il commercio elettronico, le telecomunicazioni e i servizi software, e il ritorno sugli investimenti ha superato di gran lunga altri settori come l’industria chimica, l’energia e la finanza. Quando gli speculatori notano la rapida crescita dei prezzi delle azioni, acquistano in previsione di un ulteriore aumento. Nel 1999, l’ammontare degli investimenti nelle industrie legate a Internet negli Stati Uniti ha raggiunto i 28,7 miliardi di dollari, quasi 10 volte quello del 1995.

Quindi questa bolla può essere paragonata alle bolle precedenti?

Xiong Weiming, fondatore di Huachuang Capital, ha giudicato questa bolla come segue:"La portata di questa ondata di bolle è in realtà di gran lunga inferiore alla bolla di Internet di 20 anni fa, persino inferiore alla bolla delle criptovalute nel 2017 e inferiore alla bolla NFT nel 2021. Queste bolle sono caratterizzate da valutazioni che superano di gran lunga i prodotti reali e servizi. Il periodo di rendimento dell'investimento che è possibile ottenere.Se misurata in proporzione, penso che l’entità di questa ondata di bolle potrebbe essere solo il 20-30% della bolla delle dotcom o NFT. La portata di questa ondata di bolle non è sicuramente paragonabile a quelle precedenti. "

Il motivo è che le due condizioni per la formazione delle bolle non sono sufficienti.

02. Qual è il limite massimo degli investimenti in IA?

Dei due prerequisiti per le bolle menzionati sopra, il primo è che ci sia denaro sul mercato.

Tuttavia, l’attuale liquidità nel mercato finanziario statunitense non è ottimistica, il che significa che il limite superiore della bolla dell’IA non può essere più alto.

Negli ultimi due anni il contesto finanziario è stato relativamente scarso. Per frenare l’inflazione più alta degli ultimi 40 anni causata dall’allentamento monetario durante l’epidemia, la Federal Reserve ha aumentato i tassi di interesse 11 volte da marzo 2022 a luglio 2023.

Allo stesso tempo, la Federal Reserve ha anche avviato una riduzione su larga scala del suo bilancio. A partire da giugno 2022, la Fed ridurrà le sue partecipazioni in titoli del Tesoro di 60 miliardi di dollari e le sue partecipazioni in titoli garantiti da ipoteca (MBS). di 35 miliardi di dollari al mese.

(La velocità degli aumenti dei tassi di interesse negli Stati Uniti, la parte gialla indica gli aumenti dei tassi nel 2022-23)

In una frase, durante lo scoppio dell’IA, la Federal Reserve sta conducendo la politica di restrizione monetaria più aggressiva dagli anni ’80.

Tuttavia, l’allentamento del periodo di bolla nel 2021 ha portato un’enorme quantità di liquidità e le ondate rimanenti non sono ancora state eliminate. Xiong Weiming ha detto in confronto:"Negli ultimi due anni, l'intelligenza artificiale potrebbe aver raggiunto il suo picco dal punto di vista della capitalizzazione. Nel 2021, gli Stati Uniti hanno emesso 6 trilioni di dollari in sei mesi, che è l'unica volta nella storia umana. Questo effetto di maturazione del capitale non ha precedenti. "

Ma il mercato non è ancora così attivo come si immaginava.Anche se quasi tutti i VC sono bloccati nella FOMO, la tendenza generale del capitale di rischio nel mercato azionario statunitense continua a diminuire invece di aumentare. Secondo i dati di base Crunch, il finanziamento globale totale nella prima metà di quest’anno è diminuito del 5% su base annua.

Naturalmente, le startup di intelligenza artificiale tra queste sono controvento, crescendo del 24% su base annua e hanno persino ricevuto il più grande investimento trimestrale di 24 miliardi di dollari nel secondo trimestre di quest’anno, ma il valore totale è ancora solo il 70% del 2021.

Ma il denaro nelle mani dei VC è ancora molto più limitato rispetto al 2021.

A giudicare dai dati forniti da COATUE, sebbene questo ciclo di investimenti nell’intelligenza artificiale sia in forte espansione, i VC non hanno fatto del loro meglio. Le società di private equity detengono 1.000 miliardi di dollari in fondi non investiti, il massimo storico.

Ci sono due ragioni principali per questo.

Innanzitutto, il percorso di uscita non è agevole e gli investimenti in capitale di rischio sono esitanti.Dopo l’ultimo round della “bolla di tutto”, il numero di aziende unicorno è aumentato, passando da 67 nel 2016 a 580 nel 2021. Ma i loro tassi di rifinanziamento stanno crollando. Dal 2016 al 2022, la percentuale di unicorni che hanno ricevuto un rifinanziamento è scesa dal 50% a meno del 20% nello stesso periodo.

E le IPO? È ancora più disastroso. A partire dal 2022, sarà sostanzialmente solo a una cifra.

Xiong Weiming ha anche affermato: "In effetti, ci saranno 970 IPO nel mercato azionario statunitense nel 2021, mentre il numero scenderà a 162 nel 2022, e ce ne saranno solo circa 44 nella prima metà di quest'anno. Ciò dimostra che la contrazione del mercato globale dei capitali è una tendenza ovvia."

In questo caso, l’unico metodo di uscita rimasto sono le fusioni e acquisizioni. Questa strada è troppo stretta.

Un altro motivo è che l’attuale fase di sviluppo dell’IA prevede soglie di investimento elevate, che limitano l’ingresso di molti VC.

"La prima industria di Internet aveva bisogno di costruire i propri server e la propria infrastruttura, in modo simile al campo dell'intelligenza artificiale di oggi." Xiong Weiming ha affermato: "Il costo di gestione di un modello di grandi dimensioni varia da decine di migliaia di dollari a centinaia di milioni di dollari, che è pari a l'inizio della costruzione di nuove infrastrutture." Fasi iniziali."

Secondo i dati di Coutue, la maggior parte del denaro che entra nel campo dell’intelligenza artificiale fluisce verso le società di base, note anche come grandi società modello, come OpenAI, Anthropic, Gemini, ecc.

Quindi utilizzano questi fondi per acquistare chip da società di livello informatico come Nvidia per addestrare i loro modelli di grandi dimensioni.

Pertanto, la posizione attuale dell’industria dell’intelligenza artificiale è più simile a quella di un periodo di costruzione di infrastrutture. Sono anche le caratteristiche di questa fase che rendono difficile l’ingresso nel mercato per i piccoli VC con fondi insufficienti.

Pertanto, "L'anno scorso e il penultimo anno, un gran numero di aziende di intelligenza artificiale, soprattutto quelle della Silicon Valley, hanno effettuato i primi investimenti. Sembravano attive, ma l'80% degli investimenti era concentrato nelle fasi iniziali e molte aziende sono state eliminate negli aggiornamenti di grandi modelli I vantaggi delle grandi aziende nel campo della PNL Ovviamente, poiché il costo di ogni test è troppo alto, questo è simile allo sviluppo di Internet 20 anni fa A quel tempo, il costo di Internet era alto , come i cavi in ​​fibra ottica e le sale computer. Ora, anche il costo di investimento dell'intelligenza artificiale è elevato e va da parametri piccoli a parametri grandi. I cambiamenti offrono alle grandi aziende un vantaggio naturale. "Xiong Weiming ritiene che sia la soglia e i problemi naturali rendono unica questa ondata di investimenti nell’intelligenza artificiale. "Questa ondata di investimenti, sia in Cina che negli Stati Uniti, è guidata principalmente da grandi aziende. Anche gli Stati Uniti sono guidati da diverse grandi aziende. Le start-up non sono il mainstream in questa ondata di innovazione. Il mainstream è ancora grandi aziende."

Pertanto, sia che si tratti della performance complessiva del mercato finanziario o dell’entusiasmo della partecipazione al capitale di rischio, il denaro caldo attualmente investito nel pool dell’intelligenza artificiale dalla comunità degli investitori non è buono come quello del precedente periodo di bolla.

03. Chi investe nell’intelligenza artificiale?

Ci sono pochi soldi sul mercato e la soglia di investimento è alta. Allora chi sta giocando a questo gioco di investimento?

In effetti, i principali attori di questo round di investimenti nell'intelligenza artificiale sono principalmente i leader dell'era di Internet, con i loro fisici di kryptonite. I più tipici tra loro sono i "sette giganti del mercato azionario statunitense".

Secondo un rapporto pubblicato congiuntamente da Flow Partners e Dealroom alla fine di maggio di quest’anno, il valore di mercato combinato dei sette maggiori titoli azionari statunitensi rappresenta il 32% dell’indice S&P 500, e i loro profitti economici rappresentano quasi la metà (45% ) dell'indice S&P 500.

Tanto che nell’ultimo anno i Big Seven sono diventati i maggiori investitori nell’intelligenza artificiale, partecipando a 208 investimenti in progetti di venture capital nel solo 2023.

Nella prima metà del 2024, i sette giganti hanno investito complessivamente quasi 25 miliardi di dollari, superando la somma di tutti gli investimenti di capitale di rischio nel Regno Unito. Questo denaro è andato principalmente nel campo dell’intelligenza artificiale.

Che si tratti di un modello di grandi dimensioni o di un'azienda di chip, ci sono molte figure Big Seven dietro. Anche prima che X.ai di Musk raccogliesse 6 miliardi di dollari da investitori non Big Seven, i Big Seven rappresentavano quasi il 70% di tutti gli investimenti del modello di base. Importo dell'investimento.

I giganti con tali "posizioni pesanti" nell'intelligenza artificiale investono con una mano e conducono ricerche personali con l'altra. Raccontano personalmente storie al mercato dei capitali e i prezzi delle azioni tecnologiche continuano a salire a causa dei miti tecnologici promessi.

Oggi, il rapporto prezzo/utili medio dei sette giganti con una capitalizzazione di mercato combinata di 16.000 miliardi è pari a 45 volte (la media dell'S&P 500 è di 28 volte), e i valori di mercato dei corrispondenti beni di investimento stanno crescendo anche aziende come OpenAI, Anthropic e altre start-up.

Tali mercati sono razionali? Ciò dipende dai motivi per cui i giganti scommettono.

04. La razionalità dei giganti

L’atteggiamento dei giganti nei confronti dell’IA è quasi tutto o niente. Jen-Hsun Huang ha dichiarato durante l'ultima teleconferenza di Nvidia:

"Lasciate che vi faccia un esempio del perché il tempo è davvero prezioso, del perché l'idea di poter allestire immediatamente un data center è così preziosa e del tempo dedicato alla formazione è così prezioso. Il motivo è:La prossima azienda che raggiungerà un traguardo importante annuncerà un’intelligenza artificiale rivoluzionaria.E poi la seconda società annuncerà qualcosa che è migliore solo dello 0,3%.Quindi la domanda che devi porti è: vuoi essere un’azienda che fornisce ripetutamente un’intelligenza artificiale rivoluzionaria o vuoi essere un’azienda che migliora le prestazioni solo dello 0,3%?…Ecco perché stiamo costruendo il sistema di super chip Hopper proprio adesso, perché il prossimo grande traguardo è proprio dietro l’angolo. "

L’intelligenza artificiale è una tecnologia rivoluzionaria che può essere vista davanti agli occhi di chiunque. Chi avrà il sopravvento significherà chi controllerà le regole del gioco successivo. Per i Big Seven, le decisioni sono le stesse, indipendentemente dal fatto che si trovino in una bolla o meno. Perché non dipende se sei disposto a individuare una bolla o un'opportunità, ma se riesci a sopravvivere a questa corsa.

Gli investimenti dei giganti non sono molto radicali rispetto al flusso di cassa che creano.

A giudicare dai resoconti finanziari, nell'ultimo trimestre queste aziende hanno sostanzialmente realizzato ricavi per oltre 10 miliardi di dollari USA.

Microsoft ha ottenuto un profitto di 22,04 miliardi di dollari nel secondo trimestre dell’anno fiscale 2024. Con un investimento così ingente nell’intelligenza artificiale, il suo margine di profitto netto è sceso solo dal 39,44% nel terzo trimestre dell’anno fiscale 2023 al 34,04% nel secondo trimestre dell’anno fiscale 2024. I profitti del secondo trimestre di Alphabet hanno raggiunto i 23,6 miliardi di dollari e i 13,4 miliardi di dollari di Amazon.

I profitti complessivi dei Big Seven sono molto sani. E hanno anche tanti soldi in tasca che non possono spendere.

Il flusso di cassa libero di Apple ora supera i 100 miliardi di dollari. Si prevede che Microsoft, Alphabet e Amazon entreranno a far parte del "club del flusso di cassa gratuito da 100 miliardi di dollari" negli ultimi anni in base ai tassi di crescita dei ricavi. Il flusso di cassa libero di Meta potrebbe superare i 30 miliardi di dollari quest'anno.

Il flusso di cassa libero di Nvidia e Tesla è leggermente inferiore, ma prima dello scoppio dell'intelligenza artificiale, Nvidia era già in grado di creare miliardi di dollari di flusso di cassa libero ogni anno, dopo aver guadagnato molti soldi negli ultimi due anni, dovrebbe raggiungere il livello di decine di miliardi.

I sette giganti ora prevedono collettivamente di investire non più di 50 miliardi di dollari nell’intelligenza artificiale nel 2024, una cifra che rientra completamente nella gamma che va dai profitti alla liquidità.

Se questa sarà una battaglia tra la vita e la morte nella prossima era, si stanno preparando a ritirarsi con questi profitti e denaro?

Proprio perché possono permettersi di scommettere, i giganti non sono irrazionali.

05. I giganti sono sopravvalutati?

Quando i giganti con abbondanti flussi di cassa investono nell’intelligenza artificiale, anche loro sono investitori. In questo momento, la salute delle valutazioni del gigante stesso è diventata un indicatore importante per giudicare la bolla dell’IA. Dopotutto, solo stabilizzandoti puoi avere un flusso di cassa costante per sostenere un ciclo virtuoso.

Ecco un grafico che utilizza la "Regola della X" per valutare la capitalizzazione di mercato dei Big Seven rispetto alla crescita dei ricavi e ai margini di profitto.

In poche parole, la linea diagonale nel grafico rappresenta il fair value teorico. Se il punto di un'azienda si trova al di sopra della linea diagonale, significa che la sua capitalizzazione di mercato è sopravvalutata rispetto ai ricavi, mentre se si trova al di sotto della linea, è sottovalutata.

noiSi può vedere che il valore di mercato di Amazon, Tesla, Alphabet (società madre di Google) e Meta (ex Facebook), che si trovano sotto la linea diagonale, è sottovalutato rispetto alle entrate previste. In altre parole, queste società hanno meno probabilità di essere spumeggianti perché le loro capitalizzazioni di mercato non mostrano segni di inflazione eccessiva.

Microsoft e Apple, che sono appese sulla linea diagonale, hanno un leggero premio, ma si classificano rispettivamente al primo e al secondo posto in termini di valore di mercato. Essendo il più grande investitore dietro OpenAI e un'azienda che può facilmente stabilire una profonda relazione di cooperazione con OpenAI ha una forza naturale.

Anche Nvidia, considerata la più sospettata di essere una bolla, a partire dal primo trimestre del 2024,Negli ultimi sei trimestri, il prezzo delle azioni è aumentato del 744%, e anche i profitti sono aumentati del 330%. Si può dire che sia la bolla con il supporto più fondamentale.

Anche l'hedge fund COATUE ha effettuato un calcolo.PiacePrendiamo come esempio Cisco, che ha avuto la crescita più evidente durante la bolla di Internet. Il suo rapporto prezzo/utili medio in cinque anni è stato di 37 volte, ma durante il periodo della bolla è arrivato fino a 132 volte.

Lo stesso metodo di calcolo vale per Nvidia, il cui rapporto medio prezzo/utili negli ultimi cinque anni è stato di 40 volte, ma oggi è di 68 volte, il che è lontano dal livello del periodo della bolla Cisco.

(Fonte immagine COATUE, questa versione è il rapporto prezzo-utili NVIDIA rivisto)

Essendo un'azienda egemone emergente, il rapporto P/E di NVIDIA è solo superiore alla media anche nel settore dei semiconduttori.

(Posizione del rapporto P/E di NVIDIA tra i rapporti P/E di tutte le società di semiconduttori: rosso)

Pertanto, i giganti hanno utili sani, liquidità sufficiente e valutazioni non esagerate. Essi e la capacità del mercato azionario di resistere ai rischi che ne derivano sono completamente diversi da quelli durante la bolla di Internet.

"Recentemente, il valore di mercato di sette grandi aziende è evaporato di 1 trilione di dollari in un giorno. Sebbene questa scala sia enorme, il suo impatto è molto inferiore alle fluttuazioni dello stesso valore di mercato 20 anni fa." Xiong Weiming ha analizzato le azioni recenti "Venti anni fa, durante la bolla di Internet, il calo del valore di mercato fu distribuito tra molte piccole aziende, con ciascuna azienda che scendeva da 100 dollari a 2 dollari. Questo calo ha avuto un grande impatto sul mercato. Ora, il l'adeguamento del valore di mercato si concentra principalmente su poche grandi società. Pertanto, anche se il valore di mercato di queste società fluttua in modo significativo, l'impatto sul mercato dei capitali complessivo sarà relativamente piccolo. Questo è il motivo per cui ritengo che la correzione dell'AI ​​il mercato non causerà shock enormi nel mercato dei capitali come la bolla di Internet nel 2000."

Quindi il mercato è tutt’altro che pericolosamente irrazionale.

06 Quanto tempo ci vuole per recuperare i soldi investiti nell'intelligenza artificiale?

Ma un’altra premessa razionale è che l’investimento deve avere un rendimento corrispondente.

I giganti sono disposti a partecipare alla corsa agli armamenti Quando il denaro non è un problema, ciò che necessita di un’ulteriore risposta è la questione del ritorno sugli investimenti. Questo è anche il nocciolo del rapporto diffuso da Goldman Sachs e della questione da 600 miliardi sollevata da Sequoia Capital.

L’attuale fase dell’intelligenza artificiale è più simile alle infrastrutture. Il ciclo di rendimento delle infrastrutture è diverso dagli investimenti a breve termine e inizia sostanzialmente a cinque anni. Anche il periodo di ammortamento per i data center è generalmente di circa 4,5 anni.

Xiong Weiming ritiene che "la commercializzazione dell'intelligenza artificiale potrebbe richiedere dai 5 ai 10 anni. Guardando indietro allo sviluppo di Internet, anche i modelli di business iniziali come la pubblicità e i motori di ricerca hanno subito un lungo periodo di coltivazione. Pertanto, dobbiamo commercializzare l'intelligenza artificiale Sii paziente e spaziale.

Trattandosi di un investimento con un ciclo di rendimento lungo, quando sarà possibile recuperare il denaro investito nell’intelligenza artificiale?

Couteue ha fatto i conti per noi. Durante il periodo di costruzione dell’infrastruttura dell’intelligenza artificiale, cioè entro il 2030, si prevede che costerà 1,2 trilioni di dollari, ovvero circa 25 milioni di unità GPU più le spese correlate. Potrebbe sembrare una cifra enorme, ma in realtà rappresenta solo il 18% della spesa IT globale.

Sulla base di un ROI del 25%, ovvero un fatturato previsto di 600 miliardi di dollari, più 1,2 trilioni di dollari, gli investimenti nell’intelligenza artificiale devono essere convertiti in entrate di 1,8 trilioni di dollari entro il 2030 per raggiungere il pareggio.

Ciò può essere ottenuto in due modi,Uno è ridurre i costi.Finché l’intelligenza artificiale riuscirà a ridurre lo stipendio totale dei tecnici globali del 5% o lo stipendio di tutti i lavoratori del 3%, si potranno ottenere benefici per 1,8 trilioni.L’altro è aumentare il reddito.Se l’intelligenza artificiale può portare una crescita del PIL globale del 2% e aumentare il reddito di tutte le società quotate del 3%, allora le società di intelligenza artificiale possono raggiungere 1,8 trilioni purché guadagnino la metà delle entrate.

Quindi la domanda è: l’intelligenza artificiale può ridurre i costi e migliorare l’efficienza?

Il professore del MIT Daron Acemoglu ha sottolineato in un rapporto di Goldman Sachs che i benefici economici che l’intelligenza artificiale generativa può produrre in un breve periodo di tempo sono molto limitati. Anche se non nega il potenziale della tecnologia dell’intelligenza artificiale, afferma comunque che l’intelligenza artificiale riguarderà solo il 4,6% di tutte le attività lavorative in 10 anni e porterà una crescita minima del PIL, solo dello 0,9%.

Tali dubbi non sono irragionevoli. Guardando indietro alla storia della tecnologia, scopriremo che ci vuole molto tempo prima che una nuova tecnologia entri nel mercato e penetri nella vita della gente comune.

Fai un esempio. I bagagli che usiamo spesso hanno preso forma già nel 1887, ma solo nel 1972 è apparso il design brevettato delle ruote di montaggio sul bagaglio, e solo nel 1991 sono diventati disponibili i più comuni trolley con rotelle.

Anche per un'invenzione semplice come una valigia, ci sono voluti 100 anni dalla sua progettazione all'uso diffuso per trovare il "modo corretto di aprirla", per non parlare della tecnologia di intelligenza artificiale con principi complessi e ancora una scatola nera.

Ma l’intelligenza artificiale è davvero così inefficace come dice Acemoglu? Per chiarire questo problema, abbiamo esaminato in particolare l’articolo di Acemoglu e i due studi da lui citati.

Si scopre che l'argomentazione di Acemoglu è difficile da sostenere.

La sua argomentazione cita i dati di due studi, utilizzando il futuroLa percentuale di attività che potrebbero essere interessate dall’IA (20%) × la percentuale di attività che utilizzeranno effettivamente l’IA (23%) = la percentuale di attività lavorative che saranno interessate dall’IA in futuro (4,6%)e ha concluso che l’intelligenza artificiale ha pochi vantaggi. E usalo per calcolare l’impatto finale dell’IA sul PIL.

Ma quelle che Acemoglu ha utilizzato nel suo articolo sono state le previsioni più pessimistiche per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale nella ricerca da lui citata. Inizialmente credeva che un software in grado di integrare efficacemente grandi modelli linguistici non sarebbe apparso sul mercato nei prossimi dieci anni. In secondo luogo, si ritiene che il costo dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale non diminuirà nel breve termine.

Per il primo punto,esistereNegli articoli citati da Acemoglu, gli autori sottolineano chiaramente che se i GPT potessero essere sfruttati, circa il 15% di tutte le attività dei lavoratori negli Stati Uniti potrebbero essere completate in modo significativamente più veloce mantenendo la stessa qualità. Ma quando si integrano software e strumenti basati su LLM, questa percentuale aumenta dal 47% al 56% di tutte le attività.

Ma Acemoglu utilizza per il calcolo solo il valore del 15%.

Tuttavia, quasi tutti i giganti della tecnologia stanno attualmente cercando di integrare l'intelligenza artificiale nei propri software. Copilit di Microsoft e Firefly di Adobe vengono costantemente aggiornati. Non è raro che i software integrino LLM.

Già con il lancio di GPT-4o, OpenAI ha rivelato l’idea di sviluppare un’applicazione a livello di sistema dominata da un ampio modello linguistico. Ciò è stato confermato ancora una volta dalle due acquisizioni di OpenAI quest’anno, in combinazione con l’attuale sviluppo di Agent, abbiamo motivo di attendere con impazienza il debutto di LLMOS nel prossimo futuro.

Se è vero, come ha affermato Acemoglu, che nei prossimi dieci anni non apparirà sul mercato e sarà applicato su larga scala nessun software che integri efficacemente grandi modelli linguistici, allora non è ingiusto dire che l’AI è una bolla, ma ovviamente non è vero al momento.

Per quanto riguarda il secondo punto,AcemogluAnche il giudizio sul costo e sul tasso di penetrazione dell’IA non è sufficientemente accurato. LuiIl documento citato afferma che le aziende statunitensi sceglieranno di non automatizzare la maggior parte delle attività che possono essere abilitate dall’intelligenza artificiale, e solo il 23% dei lavoratori impiegati in attività visive ha salari attraenti per l’automazione. Ma l’articolo citato chiarisce che se i costi diminuiscono rapidamente o vengono implementati attraverso piattaforme AI-as-a-service più grandi di una singola impresa, la lenta implementazione dell’IA accelererà.

Inoltre, il calo dei costi dell’intelligenza artificiale è già una tendenza evidente.

Il CEO e fondatore dell'Allen Institute for Artificial Intelligence negli Stati Uniti ha dichiarato in un'intervista esclusiva al "Daily Economic News" che la legge di Moore nell'era dei chip si applica ancora nell'era dell'IA e che il costo della formazione e dell'inferenza dell'IA può dimezzarsi ogni 18 mesi.

(Fonte immagine: sito ufficiale di Madrona Venture Group)

Prendendo come esempio ChatGPT, Ultraman ha dichiarato in un'intervista esclusiva all'inizio dell'anno:

“GPT-3 è il modello che abbiamo lanciato più a lungo e ottimizzato per il periodo più lungo negli oltre tre anni dal suo lancio.Ne abbiamo ridotto il costo di 40 volte…Per quanto riguarda GPT-3.5,Credo che abbiamo ridotto il suo costo di quasi 10 volte...Abbiamo la curva di riduzione dei costi più ripida di qualsiasi altra tecnologia che io conosca. "

Guardando il prezzo di mercato effettivo, due anni fa, GPT 3.5 costava 0,06 dollari USA per mille token. Ora Gemini Flash costa solo 0,05 dollari per milione di token. In soli due anni, il costo dell’intelligenza artificiale è stato ridotto di 100 volte e le sue capacità sono state migliorate di 10 volte.

Inoltre, un rapporto di ricerca pubblicato da McKinsey a maggio ha mostrato che il tasso di adozione globale dell’intelligenza artificiale aumenterà in modo significativo nel 2024 e che il tasso di utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa è raddoppiato rispetto allo scorso anno. Ciò dimostra che sempre più organizzazioni e individui stanno iniziando a farlo usalo.

Secondo un sondaggio di JPMorgan Chase, oltre il 55% delle aziende prevede di accedere all’intelligenza artificiale per la produzione entro il 2025. La percentuale di penetrazione dell’IA nelle imprese è molto superiore al 23%.

COSÌ,Il giudizio di Acemoglu non può che essere definito irrealisticamente pessimistico.

07 Siamo ancora nel 1995

Naturalmente, oltre a confutare il punto di vista di Acemoglu, abbiamo anche ulteriori prove per dimostrare il valore dell’intelligenza artificiale a lungo termine e anche a breve termine.

L’economista di Goldman Sachs Joseph Briggs ritiene:“Sebbene vi sia una notevole incertezza sul potenziale dell’intelligenza artificiale generativa, la sua capacità di generare risultati indistinguibili da quelli creati dall’uomo e di abbattere le barriere di comunicazione tra esseri umani e macchine riflette un progresso significativo con un impatto macroeconomico potenzialmente enorme”.

Questo impatto deriva innanzitutto dal sostanziale miglioramento dell’efficienza produttiva.

Secondo le stime di McKinsey, GenAI può automatizzare il 70% delle attività ripetitive, apportando benefici annuali compresi tra 2,6 e 4,4 trilioni di dollari, aumentando l’impatto di tutta l’intelligenza artificiale dal 15% al ​​40%.

Da questo punto di vista, rispetto alla stima ottimistica che può contribuire ogni anno all’economia tra 2,6 e 4,4 trilioni di dollari, l’investimento annuale di Sequoia di 600 miliardi di dollari in infrastrutture di intelligenza artificiale è ancora considerato una bolla?

In secondo luogo, gli effetti di scala causati dalla tecnologia potrebbero essere effetti dirompenti che vanno oltre la produttività.

Non c’è dubbio che Internet sia l’industria che ha creato più ricchezza negli ultimi vent’anni. L'ultima ondata della tecnologia Internet ha portato all'e-commerce, all'economia delle piattaforme, ai social network mobili... è stato un veicolo tecnologico che ha connesso il mondo nel suo insieme. Ma è stato originariamente inventato per le comunicazioni di difesa nazionale. A quel tempo, poche persone avrebbero pensato che Internet potesse influenzare così profondamente il nostro attuale comportamento economico e il nostro stile di vita.

Anche se attualmente è difficile definire l’impatto di vasta portata che porterà l’intelligenza artificiale, gli esseri umani sono sempre abituati a sopravvalutare il proprio giudizio e a sottovalutare l’influenza della tecnologia.

"Internet risolve il problema dell'interconnessione. Sposta online i dati offline originali e realizza gemelli digitali. Ad esempio, piatti che non potevano essere trovati su Internet più di dieci anni fa, come il maiale tagliuzzato con salsa di Pechino, ora ogni piatto A tutti viene assegnato un "indirizzo IP", proprio come nel passaggio da IPv4 a IPv6. Ogni persona e ogni oggetto ha un'identità unica non risolve il problema della connessione, ma riorganizza i materiali di produzione e migliora la produttività." Ha affermato Xiong Weiming. "L'intelligenza artificiale può svolgere un ruolo maggiore nel mondo dei gemelli digitali, sostituendo le capacità di elaborazione umane. Non è solo attraverso le connessioni, ma attraverso il giudizio intelligente e le operazioni automatizzate. Ad esempio, dopo che i condizionatori e i frigoriferi saranno connessi a Internet, avranno ancora bisogno per impostare manualmente i parametri, ma con l'intelligenza artificiale, questi dispositivi possono giudicare ed eseguire operazioni in modo indipendente, come l'accensione automatica del condizionatore d'aria quando la temperatura supera i 28 gradi. Questo è il ruolo dell'intelligenza artificiale nell'ecologia economica, che è diverso dal ruolo di Internet. In effetti, molte industrie hanno bisogno dell’intelligenza artificiale più che di Internet”.

Pertanto, la nostra conclusione è: l’intelligenza artificiale ha una bolla, ma questa bolla è limitata e non si discosta dal suo vero valore. L’attuale discorso sulle bolle è eccessivamente pessimistico.

Inoltre, anche secondo il pensiero pessimistico, dopo l’esplosione delle applicazioni dell’intelligenza artificiale potrebbe scoppiare un’enorme bolla come quella del 2000. Se i fondamentali cambiano, le piccole start-up che non sono redditizie ma hanno idee imprenditoriali legate all’intelligenza artificiale riceveranno grandi iniezioni di capitale da capitale di rischio e IPO su larga scala. Forse la storia si ripete.

“Se in futuro dovesse apparire un’applicazione simile a Hotmail nel 1999, innescando la prossima ondata di crescita delle valutazioni, ciò sarebbe effettivamente possibile. Tuttavia, penso che l’intelligenza artificiale sia più una manifestazione delle capacità hardware, piuttosto che un’applicazione software della potenza di calcolo un semplice miglioramento della progettazione del prodotto Pertanto, le valutazioni dell’intelligenza artificiale potrebbero non crescere così rapidamente e in modo così drammatico come Internet.

Siamo quindi ancora nel 1995.

“Nel 1995, la prima ondata di applicazioni come Yahoo stava appena iniziando ad emergere, simili alla tecnologia che vediamo oggi per generare immagini e video. A quel tempo, le persone aprivano gli occhi e erano curiose del modo in cui erano organizzati i contenuti su Internet e cercato. A quel tempo, nemmeno uno I modem sono prodotti high-tech e prodotti come Cisco sono disponibili solo per le grandi aziende ".

Dal punto di vista delle infrastrutture, la storia è simile. A quel tempo, le aziende dovevano recarsi presso un ufficio di telecomunicazioni per richiedere i servizi di posta elettronica, che erano costosi e richiedevano un utilizzo condiviso. La tecnologia AI di oggi può essere offerta solo dalle grandi aziende. "

Conclusione

Infine, dobbiamo ancora chiederci: è ragionevole utilizzare l’attuale ROI per misurare il progresso tecnologico di natura infrastrutturale? In altre parole, le conseguenze dello scoppio della bolla sono necessariamente negative?

L’attuale intelligenza artificiale deve affrontare problemi di investimenti elevati e difficoltà di applicazione, ma se guardiamo oltre e ci rivolgiamo al periodo di costruzione delle infrastrutture noto come bolla nella storia, troveremo qualcosa di diverso.

Prima che scoppiasse la bolla di Internet, le società di telecomunicazioni raccolsero 1,6 trilioni di dollari a Wall Street, emisero 600 miliardi di dollari in obbligazioni e costruirono 80,2 milioni di miglia di cavi in ​​fibra ottica, rappresentando il 76% del totale dei cavi digitali di base nella storia degli Stati Uniti e gettando le basi per Internet. La maturità getta le basi.

Se guardiamo più indietro, la bolla ferroviaria britannica nel 1840 e le ferrovie che ne derivarono gettarono le basi per la rivoluzione industriale di alto livello della Gran Bretagna. Il chilometraggio dei piani ferroviari approvati durante il periodo della bolla economica rappresentava il 90% del chilometraggio totale del Regno Unito sistema ferroviario.

Quando parliamo di bolla delle dot-com, non ci riferiamo alla tecnologia Internet come a una bolla, ma specificamente a un modello di business propagandato da investimenti speculativi sovraeccitati, principalmente sotto forma di e-commerce. Allo stesso modo, la South Sea Bubble non fu lo scoppio di una bolla commerciale marittima, ma semplicemente un monopolio specifico.

E l’intelligenza artificiale significa di più, e la ruota della storia non si fermerà perché la bolla scoppia. I sostenitori dell’intelligenza artificiale sono sempre pronti a sottolineare che l’intelligenza artificiale è la nuova Internet – un’architettura tecnologica fondamentalmente nuova – e se ciò fosse vero, non sarebbe una bolla.