ゴールドマン・サックス、「AI投資の投資収益率（ROI）は期待外れになる可能性」

• 最近のAIブームを背景に、大手テック企業はAIに巨額の投資を行っているが、それに見合う成果を上げるまでにはかなりの時間がかかる見通し
• ゴールドマン・サックスのレポートによれば、企業は今後1兆ドル超をAIに投資すると予想されるなか、最大の疑問点は「この巨額支出が果たして投資に見合う成果を生むのか」である
  • AI運用に必要なデータセンター、電力網、AIチップなどに相当な投資が行われるとみられるが、これら中核要素の供給不足により、企業の投資収益率は期待に届かない可能性がある
  • ゴールドマン・サックスのグローバル株式リサーチ責任者Jim Covelloは、「AI技術は非常に高価であり、このコストを正当化するにはAIが複雑な問題を解決できなければならないが、現在のAIはそのように設計されていない」と指摘した
  • 彼はまた、「AIコストの出発点が高すぎるため、たとえコストが低下したとしても、AIを活用した自動化が経済性を持つには価格が劇的に下がる必要がある」とし、「私たちの経験では、基本的な要約作業でさえ、しばしば理解しづらく非論理的な結果を出す」と付け加えた
• ただし、レポートで引用された他の専門家は、より楽観的な見方を示している
  • ゴールドマン・サックスのシニア株式アナリストKash Ranganは、「AI技術は現時点で明らかに高価であり、認知作業の遂行において人間の脳は生成AIより電力単位あたり1万倍も効率的だ」としつつも、「過去もそうだったように、AI技術のコスト方程式は変化していく」と述べた。
  • 別のアナリストEric Sheridanは、iPhoneやUberなど技術進歩に対する初期反応に言及し、「スマートフォン、Uber、Airbnbなどが登場する前、人々はそれらを必要だと思っていなかったが、今日ではそうした技術進歩に抵抗していたことが想像しがたいものになった」とし、「生成AI技術もほぼ確実にそうなるだろう」と述べた

[siabard]

投資会社のレポートは悲観的な見通しをかなり婉曲に表現するのが一般的ですが、この程度のスタンスなら相当暗い見通しなのではないかと思います。たとえAI投資が下火になっても、構築済みのデータセンターや電力網のようなインフラ投資は有用に活用できるかもしれない、というのが慰めでしょうか。

[xguru]

スコット・ギャロウェイは Bubble.ai - AIバブル の記事で、AIがエアポケットにぶつかって急降下するシナリオの例を挙げながら、初期の状況を次のように予見していました。

• 大手の非テック企業（ウォルマート、JPM、P&Gなど）がAIイニシアチブの縮小を発表するだろう
• AIチームを閉鎖し、合弁投資を取り消すなどの措置を取る
• 「私たちは依然としてAIがビジネスに与える長期的な影響について楽観的ですが、当初期待していたROIが現れておらず、この技術への資本投資の水準を縮小しています。」

まさにその口ぶりみたいで興味深いですね。笑

[xguru]

該当レポートの原文は「Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit?」です。31ページのPDFです。
PDF全体をAIが要約した内容は以下のとおりです。

ゴールドマン・サックス研究員の見解

• Daron Acemogluは、今後10年間におけるAIによる米国の生産性およびGDPの増加は限定的になると予想しています。AIは短期的には一部の作業の自動化に重点を置いており、真に変革的な変化をもたらすには時間がかかるとみています。AIモデルが現在よりはるかに速く、あるいはより印象的に進歩するという考えには同意しにくいとしています。
• Jim Covelloは、AI技術の開発および運用コストを考えると、AIは複雑な問題を解決できなければならないものの、現在のAIはそのために適切に設計されていないと指摘しています。実際に生活を変える発明は初期の段階から低コストで高コストな解決策を置き換えられましたが、AIはそうではないとしています。AIコストが大幅に下がるという期待にも懐疑的です。
• Joseph Briggsは、長期的にはAIが作業の25%を自動化し、今後10年間で米国の生産性を9%、GDP成長率を6.1%押し上げると予想しています。現在はコスト効率的ではないものの、潜在的な削減効果とコスト低下の可能性を考慮すれば、最終的にはより多くのAI自動化が進むとみています。
• Kash RanganとEric Sheridanは、長期的なAIの変革的ポテンシャルと収益創出の可能性に楽観的です。AIインフラへの大規模支出は過剰ではなく、AIの「キラーアプリケーション」がまだ登場していないにもかかわらず、巨額の支出は最終的に報われると期待しています。

AI成長を制約しうる要因

• Toshiya Hariらは、今後数年間はHBM技術とCoWoSパッケージングの不足による半導体供給不足がAI成長を制限するとの見方を示しています。
• Brian Janousは、米国の電力会社はAIなどによる電力需要の急増に備えられておらず、深刻な電力供給不足が迫っていると警告しています。必要な送電網投資も容易には進まないだろうとしています。

市場見通しおよび投資意見

• Jim Covelloは、AIの基本ストーリーは維持しにくくなるものの、バブルがはじけるまでには時間がかかり、その間はAIインフラ企業が引き続き恩恵を受けると予想しています。
• Ryan Hammondは、AIテーマには持続する余地があり、恩恵を受ける銘柄はNVIDIAを超えて広がるとみており、とくに公益事業セクターの恩恵を期待しています。
• Christian Mueller-Glissmannは、長期的に平均を上回るS&P500リターンを得るには、AIがトレンド成長率と企業収益性を大きく高める一方でインフレを押し上げない、最も好ましいシナリオが必要になる可能性があると述べています.