Egy új elemzés szerint az amerikai részvénypiac már beárazhatta a mesterséges intelligencia által hosszú távon teremtett potenciális érték jelentős részét. Dominic Wilson és Vickie Chang elemzők megjegyzik, hogy néhány „egyszerű számtani” művelet arra utal, hogy a piac az AI-hoz kötött nyereségnövekedéseket jóval a makrogazdasági hatások előtt árazza be, és az AI-hoz kapcsolódó vállalatok értéknövekedésének üteme már közelít a valószínűségi előnyök felső határához az egész gazdaság számára. Bár a Goldman portfólióstratégiai csapata elismeri, hogy a vállalati értékeltségek magasak, de még nem érik el a „lufi” szintet, egy makrogazdasági perspektíva alkalmazása segít meghatározni a „közösen lehetséges” határokat. Mi az a néhány trillió dollár, igazán? A jelentés becslése szerint az amerikai gazdaság által a generatív AI-ból származó tőkekiadások jelenértéke (PDV) alapesetben 8 trillió dollár. Bár ez az összeg bizonytalanságot hordoz, a jövőbeli bevételek ésszerű tartománya 5 trillió és 19 trillió dollár között mozog. Jelentős, hogy ezek a várt előnyök már most elegendőek ahhoz, hogy igazolják a jelenlegi és tervezett beruházásokat az AI-hoz kapcsolódó tőkeberuházásokban (capex), ami egyre növekvő aggodalomra ad okot a pénzügyi médiában. Ugyanakkor a piaci lelkesedés lényegesen túllicsatornázta ezeket a makrogazdasági alapeseteket. Ami 2022 novemberében, a ChatGPT indulásakor történt, azóta Goldman számításai szerint az AI hullámával közvetlenül vagy közvetve kapcsolódó vállalatok értéke több mint 19 trillió dollárral nőtt. Ez a növekedés magában foglalja a félvezetőiparban és a „hiperscalerek” között végbement jelentős hasznokat, valamint közel 1 trillió dollárral emelte a három legnagyobb magán AI-modell szolgáltató jelenlegi értékelését. Ez az összes értéknövekedés a piacokon az „felső határa” a várható makrogazdasági nyereségesedésnek (19 trillió dollár), amely jelentősen meghaladja a 8 trillió dolláros alapesetet. Különösen az AI-hoz kapcsolódó félvezető- és magán AI-modell szolgáltatók értéknövekedése – amelyek közvetlenebben köthetőek az AI-bummhoz – már túlmutat a 8 trillió dolláros alapbecslésen a tőkejövedelmek növekedésében. A Goldman Sachs hangsúlyozza, hogy a jövőbe tekintő piacokat arra számítják, hogy az árak előre beárazódnak, amit „jellemzőnek, nem hibának” nevez.

Mindazonáltal a szakértők két kulcsfontosságú kockázatra hívják fel a figyelmet, amelyek arra ösztönözhetnek, hogy „túl sokat” fizessünk a jövőbeni profitokért, két történelmi precedenst említve: „A múltbeli innovációs hullámok – mint azok a 1920-as és 1990-es években – túlértékelték a jövőbeni profitokat, annak ellenére, hogy az innovációk valódiak voltak. ” (A Goldman nem közvetlenül foglalkozott a 1929-es vagy 2000-es összeomlásokkal, amelyek ezekhez a hullámokhoz fűződnek. ) Két fő kockázatot emeltek ki: 1. A halmozódás tévedése: A befektetők túlbecsülhetik az összesített bevételeket és nyereségeket azáltal, hogy egyes vállalatok impresszív nyereségnövekedését általánosítják minden potenciális nyertesre. Ez veszélyezteti, hogy a chipgyártóknak, modellépítőknek és hiperscalereknek adott összérték túlmutat azon, amit kollektívan elérhetnek. 2. Extrapoláció tévedése: A verseny idővel kimeríti az innovációból származó kezdeti nyereségnövekedés eredményeit. A piacok túlértékelhetik a hosszú távú earnings növekedést, ha azt feltételezik, hogy a rövid életű profitcsúcsok örökre megmaradnak. Az AI alapvető termelékenységi potenciálja továbbra is erős: becslések szerint az AI 1, 5 százalékponttal növelheti az amerikai termelékenységet tíz éven belül, végül körülbelül 15%-kal emelve az USA GDP-jét és jövedelmi szintjeit. Ameddig mind az általános gazdaság, mind az AI beruházási hullám kommunikációja „jól alakul”, a piaci optimizmus valószínűleg fennmarad. Azonban, hacsak nem történik gyors fejlődés a hardverek mellett, a jelenlegi AI-ból származó nyereségek korlátozottak maradnak, és kockázatot jelenthetnek, ha a várakozások nem realizálódnak gyorsan.