Goldman Sachs: DeepSeek's technological breakthrough is expected to accelerate the popularization of AI, potentially leading to a significant boost in global economic growth

智通財經 APP 獲悉，高盛發表研報表示，近期，DeepSeek 等少數中國公司已開發出成本低於現有產品的先進生成式人工智能 (AI) 模型，這一進展可能加速 AI 的普及，並增強該技術對全球經濟增長的推動作用。

這一突破挑戰了關於高昂投資成本是最大、最強 AI 模型進入壁壘的觀點。高盛全球經濟團隊聯合負責人 Joseph Briggs 在其團隊的報告中寫道，雖然中國研究人員如何開發其 AI 技術及其總成本尚未完全確定，但較低的成本結構可能有助於 AI 在全球更快地發展和傳播。

Briggs 寫道：“如果成本降低有助於增加平台和應用程序開發的競爭，這一突破可能在中期內提升宏觀經濟的上行空間。有限的採用仍然是釋放 AI 相關生產力收益的主要瓶頸，而競爭將加速 AI 平台和應用的構建，從而促進採用。”

“儘管如此，短期內採用的影響可能有限，因為成本本身目前並不是採用的主要障礙，” 他補充道。

根據美國人口普查局的數據，迄今為止，公司報告的最大短期採用障礙是對 AI 能力的瞭解不足和隱私問題。只有 6% 的美國公司報告使用 AI 進行常規生產，高於 2023 年底的 4%。

AI 將如何提升 GDP?

此前，高盛經濟團隊的基本預期是，生成式 AI 的廣泛採用可能在大約 10 年內將美國勞動生產率提高 15%，主要通過自動化工作任務實現。這將釋放約 4.5 萬億美元的美國年度 GDP(以當前美元計算)。預計經濟效益將在早期階段惠及硬件和基礎設施提供商，隨後擴展到平台和應用開發者，並最終在更廣泛的行業中體現為生產力和效率的提升。

該團隊還預測，美國的 AI 投資週期將在達到 GDP 的 2% 後逐漸減弱，因為訓練 AI 模型和運行 AI 查詢的計算成本下降。隨着最終用户採用率的提高，AI 軟件投資預計將穩步增長。

儘管中國在 AI 領域的進展引發了對少數現有企業在投資和技術領導地位上的質疑，但該團隊對 AI 宏觀經濟影響的看法保持不變：主要的宏觀經濟推動力預計將來自企業將 AI 驅動的自動化納入其業務後生產力的提升。

Briggs 寫道：“出現一個可信的競爭對手挑戰美國 AI 領導者，可能會推動全球採用率和生產力的提升。” 一個強大的非美國競爭對手的出現可能會促使一些政府提高發展國內 AI 能力的重要性。全球競爭的加劇可能會促進跨境合作或降低監管壁壘，以鼓勵 AI 的發展和採用。

與此同時，Briggs 寫道，生成式 AI 帶來的潛在自動化和生產力提升對全球各經濟體來説大致相似。“雖然我們仍然預計，鑑於美國在 AI 模型開發方面的領先地位，美國將比其他國家更快地採用 AI，但非美國平台和應用的出現可能會加速其他地區的採用時間表。”

AI 將如何提升生產力？

該團隊的預測假設，美國對生成式 AI 技術的採用將在 2027 年開始體現在生產力數據中，預計在 2030 年代初達到峯值影響。在這些預測中，其他發達市場和關鍵新興市場國家比美國滯後幾年。Briggs 寫道：“最近的 DeepSeek 報道表明，採用可能會更早發生。”

高盛研究仍預計，AI 採用將在中期內上升，Briggs 指出，生成式 AI 可自動化的工作任務類型將為每位員工每年節省數千美元的成本。他寫道：“鑑於生成式 AI 的潛在成本節約巨大，且一旦應用開發完成，部署的邊際成本可能非常低，我們認為生成式 AI 的採用更多是一個 ‘何時’ 而非 ‘是否’ 的問題。”

Briggs 寫道，關於低成本 AI 模型如何影響 AI 生態系統中的利益相關者，存在一些合理的問題。任何利潤的分配將取決於市場集中度、知識產權、可擴展性以及最終的競爭格局。雖然現在瞭解新模型的影響還為時過早，但如果昂貴的硬件和計算能力對實現經濟效益變得不那麼重要，那麼構建物理基礎設施的公司可能會獲得較少的總體收益。

然而，Briggs 指出，關於增長分配的問題對整體宏觀經濟故事來説不太相關。前景並不取決於具體誰受益，中國突破的總體影響很可能是淨正面的。

中國的 AI 發展會減少投資嗎？

一個重要問題是，更高效的 AI 模型是否會導致 AI 資本支出減少——股票分析師基於普遍估計預測，到 2025 年第四季度，AI 相關資本支出將上升至 3250 億美元——以及這是否會導致 GDP 增長放緩。

高盛研究指出，如果更便宜的模型導致 AI 資本支出減少，有兩種情況可能會限制這種情景下的經濟影響。儘管公司報告稱正在增加其 AI 相關投資，但迄今為止對官方 GDP 數據的影響有限。高盛研究的股票分析師認為，公司不太可能僅僅因為中國的最新消息而大幅調整其資本配置。

與此同時，儘管低成本 AI 模型可能會導致 AI 基礎設施的建設少於預期，但也有可能這些進展將推動現有 AI 企業加大投資以保持其領先地位。從根本上説，如果這些新發展刺激競爭並降低成本，它們可能會催化 AI 平台和應用的更快構建。