Conform unei noi analize realizate de banca de investiții, piața de capital din SUA s-ar putea să fi inclus deja o mare parte din valoarea pe termen lung potențială creată de AI. Analiștii Dominic Wilson și Vickie Chang notează că unele „operații aritmetice simple” indică faptul că prețurile de piață pentru câștigurile legate de AI sunt „cu mult înaintea impactului macroeconomic”, iar creșterea accentuată a evaluărilor companiilor implicate în AI se apropie de limitele superioare ale beneficiilor plauzibile pentru întreaga economie. Deși echipa de strategie a portofoliului de la Goldman recunoaște că evaluările companiilor sunt ridicate, dar nu ating încă „niveluri de bule”, adoptarea unei perspective macroeconomică ajută la definirea limitelor „a ceea ce este colectiv posibil”. Ce înseamnă câțiva trilioane de dolari, cu adevărat? Raportul estimează Valoarea Actualizată Penalizată (PDV) a veniturilor de capital generate de AI generativ pentru economia SUA la o bază de 8 trilioane de dolari. Deși această cifră implică incertitudini, intervalul rezonabil pentru aceste venituri viitoare variază între 5 trilioane și 19 trilioane de dolari. Notabil este faptul că beneficiile estimate sunt suficiente pentru a justifica cheltuielile de investiții actuale și prognozate în capitalul legat de AI, un subiect de tot mai mare interes în media financiară. Totuși, entuziasmul pieței pare să fi depășit semnificativ aceste proiecții macroeconomice de bază. De la lansarea ChatGPT în noiembrie 2022, Goldman calculează că valoarea companiilor direct implicate sau adiacente valului de AI s-a cifrat la peste 19 trilioane de dolari. Această creștere include câștiguri majore în domeniul semiconductorilor și printre „hyperscalers”, plus aproape 1 trilion de dolari în cele mai recente evaluări ale celor trei cei mai mari furnizori privați de modele AI. Această creștere totală a evaluărilor plasează câștigurile de piață la „limita superioară a beneficiilor macroeconomice proiectate” (19 trilioane de dolari), depășind semnificativ estimarea de bază de 8 trilioane. În special, creșterile de valoare pentru companiile de semiconductori legate de AI și pentru furnizorii privați de modele AI — care sunt mai direct atribuite boom-ului AI — deja depășesc estimarea de bază de 8 trilioane de dolari pentru creșterea veniturilor de capital. Goldman Sachs subliniază faptul că piețele cu orizont de așteptare pe termen lung așteaptă să fi prețuit câștigurile mult dinainte, numind acest lucru „o caracteristică, nu o defecte”.

Cu toate acestea, analiștii au identificat două riscuri cheie care ar putea duce la „suprarevaluarea” profiturilor viitoare, citând două precedenteprecedente istorice: „Buzz-urile anterioare bazate pe inovație — precum cele din anii 1920 și 1990 — au făcut ca piețele să plătească prea mult pentru profituri viitoare, chiar dacă inovațiile erau autentice. ” (Goldman nu a abordat direct prăbușirile din 1929 sau 2000 legate de acele boom-uri). Cele două riscuri principale evidențiate sunt: 1. Eroarea de agregare: Investitorii pot supraestima veniturile și profitul total, generalizând creșterea impresionantă a câștigurilor anumitor companii la toate potențialele câștigătoare. Acest lucru riscă să atribuie valori combinate unor producători de semiconductori, constructori de modele și hyperscalers care depășesc ceea ce pot realiza colectiv. 2. Eroarea de extrapolare: Concurența tinde să erodeze câștigurile inițiale din inovație în timp. Piețele pot supraestima creșterea profitului pe termen lung dacă presupun că salturile temporare ale profitului sunt permanente. Potencialul fundamental de productivitate al AI rămâne puternic: estimările sugerează că AI ar putea crește productivitatea SUA cu aproximativ 1, 5 puncte procentuale pe parcursul a zece ani, ceea ce ar duce în final la o creștere cu aproximativ 15% a PIB-ului și a nivelurilor de câștig ale SUA. Atâta timp cât atât economia mai largă, cât și valul de investiții în AI rămân „pe drumul cel bun”, optimismul pieței este probabil să persistă. Totuși, în afară de hardware, profitabilitatea actuală generată de AI rămâne limitată, ceea ce ar putea reprezenta riscuri dacă așteptările nu se materializează rapid.