高盛預計人工智慧代幣使用量將激增 24 倍

高盛（Goldman Sachs）的一份新報告指出，人工智慧行業正接近一個關鍵的拐點，即下降的計算成本將釋放到 2030 年 AI 生成代幣 24 倍的盈利需求增長，這為科技巨頭不可持續資本支出的擔憂提供了強有力的反駁論點。

高盛分析師在 5 月 5 日的報告中寫道：「AI 行業正在從可能稀釋利潤的不確定推理經濟階段，轉向增量代幣增長具有增值效應的新階段。」該行建議，這一盈利拐點可能會在未來 3 到 12 個月內到來。

該論點的核心基於一張「剪刀差」圖表，顯示了生產 AI 的成本與收取的費用之間的分歧。根據高盛的分析，雖然主流大模型的定價在大幅下跌後已趨於穩定，但在英偉達（Nvidia）、AMD 和 Google 芯片的支持下，計算每個代幣的基礎成本繼續以每年 60% 到 70% 的速度下降。這種不斷擴大的差距為亞馬遜 AWS 和 Google 雲等供應商創造了持久的利潤空間。

這一分析重塑了圍繞超大規模運營商巨額基礎設施支出的辯論。雖然微軟和 Meta 等公司將其運營現金流的 100% 以上用於 AI 資本支出，但高盛的報告認為，即將到來的盈利性代幣消耗浪潮使這些投資在經濟上具有可持續性，直接挑戰了企業 AI 尚未顯示出投資回報（ROI）的看跌觀點。

AI 代理經濟

這一增長的引擎是高盛所謂的「AI 代理經濟」，即自主軟件代理推動計算使用量的大幅增加。該行估計，隨著這些代理融入業務工作流程，到 2030 年，全球代幣消耗量將比當前水平增長 24 倍，到 2040 年將增長 55 倍。

企業代理是最重要的因素，預計到 2040 年將佔所有代幣使用量的 70% 以上。與簡單的聊天機器人不同，這些代理執行複雜的多步任務，代幣密集度更高。高盛的模型顯示，一個編程代理每天可能消耗 700 萬個代幣，而一個數據輸入代理可能消耗 2500 萬個。按照目前的 API 價格，這些代理的成本仍遠低於完成相同任務的人力成本，為企業採用創造了明確的經濟動機。

面向消費者的代理預計到 2030 年也將推動代幣使用量增長 12 倍。關鍵的轉變發生在代理從按需任務轉向對電子郵件、日曆和其他數據流的「全天候」後台監控時。一個簡單的聊天機器人查詢可能使用 1000 個代幣，但一個持續工作的助理每天消耗的代幣可能超過 10 萬個。

投資啟示

該報告的主要結論是，利潤率的提高將維持超大規模運營商的高水平基礎設施投資。高盛重申了對亞馬遜的積極觀點，理由是 AWS 營收重新加速且擁有 3640 億美元的待交付訂單；同時也看好 Google，指出其雲部門增長 63% 且擁有 4600 億美元的待交付訂單。

對於更廣泛的市場，這一論點為支持 AI 建設的公司的高估值提供了理由。如果智能的單位成本持續下降，計算的總目標市場增長速度可能會快於單位成本下降的速度——這一模式在雲端運算和移動數據等之前的技術變革中已有先例。這支持了對英偉達等半導體公司以及部署其芯片的雲平台的長期看漲前景。

報告建議，投資者應將注意力從質疑 AI 成本轉向分析隨著智能成本趨於零而出現的新業務模型。

本文僅供參考，不構成投資建議。