OpenAI 的生存與其財務支持者和 AI
生態系統緊密相連。微軟和亞馬遜不僅是雲端供應商,也是主要投資者,而像甲骨文、輝達和超微半導體 (AMD) 這樣的雲端參與者,其得失都將取決於
OpenAI 的命運。然而,風險也相當大:未經證實的營收模式;AI 訂閱服務的潛在市場飽和;監管審查的威脅;以及必要資本注入的巨大規模。
滙豐指出,OpenAI
可以籌集更多債務來滿足其算力需求,但這「在當前市場環境下可能是最具挑戰性的途徑」,因為甲骨文和 Meta 最近已經籌集了巨額債務來為 AI
相關的資本支出融資,引發了市場對 AI 整體融資情況的擔憂。該行指出,這是個例外,因為正如摩根大通的 Michael Cembalest
最近指出的,大多數所謂的超大規模公司都依靠自由現金流為自己融資。滙豐還注意到,近日甲骨文的信用違約交換(CDS)「急劇上升」,幾周前摩根士丹利的
Lisa Shalett 在接受《財富》雜誌採訪時就對此發出了警告。
與許多其他撰文論述 AI
革命的銀行一樣,滙豐再次引用了諾貝爾獎得主 Robert Solow
的名言:「除了生產率統計數據,你在任何地方都能看到電腦時代」,並冷靜地指出:「由疲軟的全要素(勞動力和資本)生產率驅動的低生產率增長,是當今發達經濟體的一個不幸特徵。」事實上,該行指出,一些人甚至對已有
30 年歷史的網路革命本身是否帶來了有意義的回報表示懷疑,並引用了聯準會主席 John Williams 2017
年的評論:「網路等現代技術帶來的生產率提升,迄今為止只影響了我們的休閒消費——尚未滲透到辦公室或工廠。」
美銀美股與量化策略主管 Savita
Subramanian 在八月告訴《財富》雜誌,她認為 2020 年代的經濟正在出現生產率的巨變,但這在本質上並非由 AI
驅動。她表示,在包括疫情後薪資通膨在內的多種因素共同作用下,企業被迫「用更少的人做更多的事」,以可擴展且有意義的方式用流程取代人力。然而,令她猶豫的一個考慮因素是,從輕資產模式向更側重重資產模式的轉變,因為許多最具創新力的科技公司發現,他們對一種伴隨巨大風險的硬體——資料中心——有著近乎無法滿足的渴望。
幾個月後,哈佛大學經濟學家 Jason
Furman 做了一個粗略估算,發現若沒有資料中心,2025 年上半年的 GDP 成長率將僅為 0.1%。 OpenAI
似乎向市場提出了一個問題:建立在 AI 未來回報和生產力革命——這些遠非板上釘釘之事——之上的成長,究竟能持續多久?