高盛揭秘：生成式AI的真正价值链！

今天分析一份高盛关于生成式AI的研报。
高盛2025年10月报告系统评估生成式AI对经济与投资格局的影响，基于职业任务暴露度分析与技术采纳曲线构建量化框架。

一、核心特征
与传统机器学习相比，生成式AI实现三大突破：
— 通用性：基于全网数据训练，适用场景更广
— 生成能力：通过对抗神经网络生成类人输出
— 交互友好：自然语言接口降低使用门槛

二、自动化潜力
— 美国25%工作任务可被自动化，法律与行政岗位暴露度最高（46%）
— 全球18%工作量面临自动化，发达市场受影响更大
— 自动化集中于信息处理、文档记录等13类任务

三、生产力提升
早期采纳企业数据显示：
— 劳动生产率提升中位数26%，平均值27%
— 若广泛采纳，美国年劳动生产率增速可提高1.5个百分点

四、就业影响
历史经验显示技术冲击动态平衡：
— 短期可能推升失业率0.4-0.6个百分点
— 长期技术创造岗位多于替代，1940年后新职业贡献40%就业

五、价值周期
— AI投资峰值可达GDP的2.5-3%
— 模型复杂度年增速超300%，远超能效提升速度
— 资本回报现值显著高于当前资本支出预期

六、行业采纳差异
2025年调研显示：
— 计算服务、影视制作等行业采纳率超40%
— 建筑、住宿餐饮等行业不足10%
— 大企业采纳率为中小企业的2-3倍

七、投资者启示
— 股权市场为主要受益者，估值提前反映预期
— 利率路径取决于技术冲击是否被充分预期
— 在标准未定、技术迭代快领域，快速跟随者策略更优

八、结论
生成式AI作为通用技术，其价值实现依赖互补创新与组织重构。投资者需关注：高暴露行业任务再分配能力、技术堆栈垂直整合趋势、以及各经济体劳动力再培训速度。效率增益与结构转型的平衡将决定长期收益。

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