大摩:市场低估了明年潜在的“AI重大利好”,但存在关键的不确定性

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本文作者:龙玥 来源:硬AI 一场由算力驱动的A🤔I能力大跃升可能正在酝酿。 据硬AI,摩根士丹利在一份🤯最新报告中表示,市场可能严重低估了即将在2026年出现的一项😀人工智能领域的重大利好——由算力指数级增长驱动的模型能力“非😅线性”飞跃。 根据这份由Stephen C Byrd等👍分析师撰写的报告,多家美国大型语言模型(LLM)开发商计划到😡2025年底,将其用于训练前沿模型的算力提升约10倍。这一前😅所未有的算力投入,预计将在2026年上半年产出结果,构成一个🌟“未被充分重视的催化剂”。 报告援引了特斯拉首席执行官😅埃隆·马斯克的观点,即10倍的算力投入可能使模型的“智能”水😢平翻倍。报告指出,如果当前的“规模法则”得以延续,其带来的后😀果可能是“地震级”(seismic consequences💯)的,将广泛冲击从AI基础设施到全球供应链的各类资产估值。 😆 然而,这一乐观前景并非板上钉钉。报告强调,其面临的核心😉不确定性在于AI发展是否会撞上“规模墙”(Scaling W😴all)。这指的是,在投入海量算力后,模型能力的提升却出现迅😊速递减的令人失望的结果。 算力十倍增长,或催生AI能力😴飞跃 报告认为,投资者需要为2026年可能出现的AI能🙌力阶梯式提升做好准备。 报告描述了即将到来的算力规模:🤔一个由Blackwell GPU组成的1000兆瓦数据中心,😁其算力将超过5000 exaFLOPs(每秒五百京次浮点运算😉)。相比之下,美国政府一台名为“Frontier”的超级计算👏机算力仅略高于1 exaFLOP。这种量级的算力增长,是市场🙌预期AI能力将出现非线性提升的核心依据。 报告称,尽管🌟许多LLM开发者普遍认同算力投入将带来能力提升,但也有怀疑论😊者认为,前沿模型的智能、创造力和解决问题的能力可能存在上限。👏 “规模墙”之辩:AI进步的关键不确定性 尽管前😘景令人兴奋,但报告同样明确指出了其中的关键风险——“规模墙”😉(Scaling Wall)的存在。 这一概念指的是,😍当投入的算力达到某个阈值后,模型在智能、创造力和解决问题能力😍上的提升会迅速减少,甚至令人失望。这是目前AI领域最大的不确😀定性。许多怀疑论者认为,简单地增加算力可能无法持续带来智能的😁飞跃。 然而,报告也提到了一些积极信号。一篇由Meta🔥、弗吉尼亚理工和Cerebras Systems团队联合发表👏的近期研究论文《揭秘LLM预训练中的合成数据》发现,在使用合❤️成数据进行大规模训练时,并未观察到可预见规模内的性能退化模式😂,即所谓的“模型崩溃”(model collapse)现象。⭐ 这一发现令人鼓舞,因为它暗示了在算力大幅增加后,模型😘能力仍有持续提升的空间,撞上“规模墙”的风险可能低于预期。 😅 展开全文 此外,报告还列举了其他关键风险,包括A⭐I基础设施的融资挑战、欧盟等地的监管压力、数据中心面临的电力😎瓶颈,以及LLM被滥用或武器化的可能性。 全球资产估值🤔如何重塑? 如果AI能力确实实现非线性跃升,资产价值将😊如何重塑?报告认为投资者应开始评估其对资产估值的多方面冲击,👏并指出了四个核心方向: 首先是AI基础设施股,特别是那😁些能缓解数据中心增长瓶颈的公司;报告认为,如果AI能够以更低💯成本和更高性能解决更多全球GDP中的问题,那么支撑这种价值创🙄造的基础设施本身也将大幅升值。 其次是中美供应链,AI😉竞赛的加剧可能促使美国在关键矿产等领域加速“脱钩”。 🤔再次是具备定价能力的AI应用者(AI Adopter)股票;🙌报告分析,AI应用将为标普500指数创造约13万亿至16万亿🤯美元的市值。然而,并非所有公司都能从中同等受益。那些拥有强大😁定价权的公司,能够将AI带来的效率提升和成本节约转化为实实在😂在的利润,从而保留大部分收益。 最后,从更长远看,那些😢无法被AI“廉价复制”的硬资产,如土地、能源和特定基础设施,😎其相对价值可能会上升。 物理稀缺性资产:如滨水地产、特🤗定地理位置的土地、能源和电力资产(尤其是能承载数据中心的发电👍厂)、交通基础设施(机场、港口)、矿产和水资源。 😡 监管稀缺性资产:如各种受保护的牌照、特许经营权。 😅 专有数据和品牌:强大的IP库、独特的品牌形象。 😁 独特的奢侈品和人类体验:如体育赛事、音乐表演等。 😍 首先是AI基础设施股,特别是那些能缓解数据🚀中心增长瓶颈的公司;报告认为,如果AI能够以更低成本和更高性😆能解决更多全球GDP中的问题,那么支撑这种价值创造的基础设施😅本身也将大幅升值。 其次是中美供应链,AI竞赛的加剧可😁能促使美国在关键矿产等领域加速“脱钩”。 再次是具备定🔥价能力的AI应用者(AI Adopter)股票;报告分析,A🤩I应用将为标普500指数创造约13万亿至16万亿美元的市值。😘然而,并非所有公司都能从中同等受益。那些拥有强大定价权的公司😎,能够将AI带来的效率提升和成本节约转化为实实在在的利润,从🚀而保留大部分收益。 最后,从更长远看,那些无法被AI“❤️廉价复制”的硬资产,如土地、能源和特定基础设施,其相对价值可😆能会上升。 物理稀缺性资产:如滨水地产、特定地理位置的🌟土地、能源和电力资产(尤其是能承载数据中心的发电厂)、交通基😅础设施(机场、港口)、矿产和水资源。 监管稀缺😉性资产:如各种受保护的牌照、特许经营权。 专有🤗数据和品牌:强大的IP库、独特的品牌形象。 独😁特的奢侈品和人类体验:如体育赛事、音乐表演等。 🙄 物理稀缺性资产:如滨水地产、特定地理位置的土地、能源和😊电力资产(尤其是能承载数据中心的发电厂)、交通基础设施(机场🎉、港口)、矿产和水资源。 监管稀缺性资产:如各种受保护🚀的牌照、特许经营权。 专有数据和品牌:强大的IP库、独👍特的品牌形象。 独特的奢侈品和人类体验:如体育赛事、音😁乐表演等。返回搜狐,查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

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发布于:雷波县
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