“因为不断挖到金子，所以才买更多镐和铲”：为什么人工智能支出需要看到成效

【新加坡】这只是 Broadcom 首席执行官 Hock Tan 在一次会议上的评论，但它总结了近期投资者对当前人工智能驱动的热潮所持的不确定性。

在本月早些时候于新加坡举行的一场由星展银行主办的论坛上，Hock Tan 指出，大多数公司都在努力寻找投资回报，许多公司只是花钱购买“代币”(tokens)，试图借此了解人工智能。

“有没有想过，小时候去游戏厅，父母给你10新元，你10分钟就花完了，却什么也没学到？这就是当今企业正在发生的事情，”他在一个小组讨论中说道。该讨论由星展银行首席执行官 Tan Su Shan 主持，参与者还包括 Intel 首席执行官 Tan Lip-bu。

这些评论可以说是导致近几周人工智能及科技相关股票遭遇部分全球市场抛售的原因之一。

但无论合理与否，Hock Tan 的言论也可以解读为，他真心希望企业能找到切实的用例，利用生成式人工智能（GenAI）应用来提高生产力，进而帮助提升公司的盈利。

为什么人工智能支出需要切实的生产力收益

对于 Broadcom 等人工智能公司和推动该产业发展的企业而言，各行业普遍缺乏实际回报可能会终结当前由人工智能驱动的科技热潮。

牛津经济研究院（Oxford Economics）高级经济学家 Makoto Tsuchiya 表示：“拥有可行的用例，并提高模型开发商的投资回报率（ROI），对于像 Broadcom 和 Intel 这样的硬件制造商能否从人工智能热潮中持续受益至关重要。”

“尽管人工智能投资巨大，但预期的生产力收益尚未完全实现，这引发了人们对这股热潮持久性的担忧。”

这正日益成为投资者和经济学家们的普遍看法。

SEE ALSO

S&P 500, Nasdaq end sharply lower as revived AI doubts ignite tech sell-off

Asean companies keen on AI for business benefits, despite its energy costs

‘Wasting money, spending tokens’: Companies still in search of AI use cases with worthwhile ROI, says Broadcom’s Hock Tan

新加坡金融管理局副局长（经济政策）Edward Robinson 在10月20日强调，人工智能应用已迅速渗透到更广泛的经济领域。

但 Robinson 在北京的金融街论坛上表示，这些应用尚未在更广泛的经济领域带来显著的生产力提升。他也兼任新加坡事实上的中央银行的首席经济学家。

像 Broadcom 和 Intel 这样的公司被视为“镐和铲”公司，因为它们为科技和人工智能产业提供了底层的硬件和基础设施支持。

这些由 Broadcom 等公司设计和生产的“镐和铲”可能价格不菲，但《芯片时代：半导体如何成为世界上最强大的资源》（The Chip Age: How Semiconductors Became the World’s Most Powerful Resource）一书的作者 Rakesh Kumar 表示，如果公司能用它们“挖到金子”，那么成本就是合理的。

“你之所以买更多的镐和铲，是因为你不断挖到金子，对吗？这就是 Nvidia 的承诺，也是 Broadcom 的承诺，” Kumar 教授论证道。

但人工智能工具的获取成本已变得如此高昂，以至于像 Microsoft 这样的科技公司甚至都在限制自己员工的“代币”使用量。当人们发现他们买来的这些“镐和铲”并不能带他们挖到金子时，问题就可能出现。这可能导致 Broadcom 等公司的销售额下降。

Broadcom 的 Hock Tan 到底想表达什么？他可以说是希望公司在部署人工智能应用时能更加深思熟虑，确保他们仔细考虑潜在的用例，并确保人工智能工具能被用来提高生产力。

“Hock Tan 实际上是在说，我们没有看到足够高的收入基础，” Kumar 教授说。而这可能是因为公司尚未明确或弄清楚如何有效利用人工智能工具。

在同一次小组讨论中，Hock Tan 说他可以用 ChatGPT 为他的妻子写一首情诗。俗话说，“妻子开心，生活舒心”（Happy wife, happy life）。这对他的个人投资来说回报巨大，但对业务却几乎没有益处。

咨询公司贝恩公司（Bain & Co）在最近的一项研究中发现，至少在亚洲，目前使用生成式人工智能应用的兴趣很高。然而，该公司也发现，许多公司在推广人工智能应用方面步履维艰，而那些做得好的公司通常来自金融服务行业。

Kumar 教授表示，人工智能行业的供应商不愿看到的一种情况是：企业有兴趣采用人工智能工具，为此投入大量资金，最终却没有获得任何回报，因为其员工只是用这些工具来制作图片或 PowerPoint 幻灯片，而没有改进流程。

非科技和人工智能公司需要做的是，明确他们想要的生产力成果——例如改进某个产品——并找出实现这一目标的最佳人工智能工具使用方法，因为这将使整个科技行业受益。

例如，Broadcom 与 Google 共同开发了后者用于其人工智能工作负载的定制张量处理单元（TPUs）。Anthropic 与 Google 建立了合伙业务，使其能够使用这些 TPU 来训练和运行其人工智能模型。因此，从理论上讲，Anthropic 的良好业务表现也可能被 Google 和 Broadcom 双方看好。

最终目标是让人工智能公司增加其收入基础，尤其是在目前一些人工智能公司的资本支出与收入比率较高的情况下。这将是投资者乐于见到的真正切实的改善。