北京
伍戈系长江证券首席经济学家、中国首席经济学家论坛理事
核心观点：
1.慢即是快？随着AI自我提升技术的深化，国际上模型失控事件时有发生，引发主要企业的“降速”呼吁。叠加金融市场相关资产价格显著调整，各界纷纷争议AI发展问题。AI停得下来吗？大模型是否有尽头？投资逻辑应基于梦想还是回归传统？
2.AI的投入不单纯取决于市场自发决策，大国博弈亦是重要考量。参照过往军备竞赛等史实，大国博弈大体历经各自探索、竞争强化、对抗升级阶段，直至风险达到一定阈值后，各方才能形成稳定的合作均衡。目前全球AI博弈似仍处于初期阶段。
3.AI是重资产、高负债投资。近期前沿模型及其在数学等领域进展提速，但市场反应相对钝化，表征其性能提升的成本与现实收益不匹配。商业化落地层面，模型或“够用就行”。企业自由现金流对资本开支往往有领先作用，互联网革命时期也如此。
4.展望未来，AI对于我国各产业出口的广泛赋能仍在持续，即使在非AI领域，其应用有望加速。短期来看，今年末、明年初AI资本开支的绝对金额不减，但增速或有见顶回落概率。美联储最近加息一次之后是否“利空”出尽，似也是重要影响因素。
正文：
随着AI自我提升技术的深化，国际上模型失控事件时有发生，引发主要企业的“降速”呼吁。叠加金融市场相关资产价格显著调整，各界纷纷争议AI发展问题。AI停得下来吗？大模型是否有尽头？投资逻辑应基于梦想还是回归传统？
一、AI博弈会缓和吗？
AI的投入不单纯取决于市场自发决策，大国博弈亦是重要考量。参照过往军备竞赛等史实，大国博弈大体历经各自探索、竞争强化、对抗升级阶段，直至风险达到一定阈值后，各方才能形成稳定的合作均衡。目前全球AI博弈似仍处初期阶段。
图1. AI博弈仍处初期
来源：WIND，Our World in Data，笔者测算
二、AI模型有尽头吗？
近期前沿模型及其在数学等领域的进展提速，但市场反应相对钝化，表征其性能提升的成本与现实收益并不匹配。商业化落地层面，模型或“够用就行”。
图2. 模型公司收支不平衡
来源：Bloomberg，CrunchBase，Epoch，SemiAnalysis，笔者测算
注：公司含OpenAI、Anthropic、xAI等；周转率为营收与投入资本比值；成本为提升单位模型性能的算力。
三、AI投资的约束呢？
AI是重资产、高负债投资。近期海外大型AI企业自由现金流转负之下，其债务成本显著高企，甚至影响股权融资。自由现金流对资本开支往往有领先作用，互联网革命时期也如此。
图3. 现金流掣肘资本开支
来源：Bloomberg，笔者测算
注：样本含美20家AI相关上市公司。
展望未来，AI对于我国各产业出口的广泛赋能仍在持续，即使在非AI领域，其应用有望加速。短期来看，今年末、明年初AI资本开支的绝对金额不减，但增速或有见顶回落概率。美联储最近加息一次之后是否“利空”出尽，似也是重要影响因素。
图4. 非AI行业也被广泛赋能
来源：WIND，UN Comtrade，笔者测算
注：应用率以上市公司年报中AI相关词频表征；已剔除AI和个别小样本行业。
风险提示：预期非线性变化。
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