DeepSeek和其他几家中国公司已经开发出复杂的生成式人工智能(AI)模型，且成本低于现有产品。高盛研究部表示，这一进展可能会刺激人工智能的更快采用，并帮助该技术对全球经济增长产生更大影响。

这一突破挑战了“高昂的投资成本是进入最大、最强大的人工智能模型的障碍”这一观点。全球经济团队联合负责人约瑟夫·布里格斯在该团队的报告中写道，虽然中国研究人员如何开发他们的人工智能技术以及其全部成本尚待确定，但较低的成本结构可以帮助人工智能更快地发展并在全球传播。

布里格斯写道：“如果成本降低有助于增加平台和应用程序开发方面的竞争，这一突破可能会在中期内提高宏观经济的上行空间。”“有限的采用仍然是解锁与人工智能相关的生产力增长的主要瓶颈，而采用将受益于竞争引发的人工智能平台和应用程序建设的加速。”

“尽管如此，短期采用的影响可能有限，因为成本本身目前并不是采用的主要障碍，”他补充道。

根据人口普查局的数据，到目前为止，公司报告的短期采用的最大障碍是对人工智能能力缺乏了解和隐私问题。只有6%的美国公司报告将人工智能用于常规生产，高于2023年底的4%。

AI能使GDP增加多少

此前，经济团队的基准估计是，生成式AI的广泛采用可以在大约10年内将美国劳动生产率提高15%，主要是通过自动化工作任务实现的。这将释放美国每年约4.5万亿美元的GDP（以今天的美元计算）。预计经济效益将在早期阶段归于硬件和基础设施提供商，在后期扩展到平台和应用程序的开发者，并最终在整个行业范围内更广泛地体现出生产力和效率的提高。

该团队还预测，AI投资周期将在美国达到GDP的2%的峰值，然后随着训练AI模型和运行AI查询的计算成本下降而逐渐消退。随着最终用户采用率的提高，AI软件投资预计将随着时间的推移稳步增长。

尽管中国在人工智能领域的发展引发了人们对少数在职人员的投资和技术领导力的质疑，但该团队对人工智能宏观经济影响的看法没有改变：随着企业将人工智能驱动的自动化纳入其业务，预计主要的宏观经济推动力将来自生产力的提高。

“美国人工智能领导者出现一个可靠的竞争对手可能会提高全球采用率和生产力，”布里格斯写道。一个强大的非美国竞争对手的出现可能会促使一些政府提高发展国内人工智能能力的重要性。全球竞争的加剧可能会刺激跨境合作或降低监管壁垒，以鼓励人工智能的发展和采用。

与此同时，生成人工智能带来的潜在自动化和生产力收益对全球各经济体来说通常是相似的，布里格斯写道。“虽然我们仍然预计美国将比其他国家更快地采用人工智能，因为美国在人工智能模型开发方面处于领先地位，但非美国平台和应用程序的出现可能会加速其他地方的采用时间表。”

AI将如何提高生产力

高盛团队的预测假设美国采用生成式人工智能技术将在2027年开始体现在生产力数据中，预计在2030年代初达到峰值影响。其他发达市场和主要新兴市场国家在这些预测中落后于美国时间表几年。“最近的DeepSeek报告表明采用可能会更早发生，”布里格斯写道。

高盛研究仍预计人工智能的采用将在中期内攀升，布里格斯指出，生成式人工智能可自动化的工作任务类型将导致每位工人每年节省数千美元的成本。“鉴于生成式人工智能的潜在成本节省很大，并且一旦开发出应用程序，部署的边际成本可能非常小，我们认为采用生成式人工智能更多的是‘何时’而不是‘是否’的问题，”他写道。

布里格斯写道，关于低成本人工智能模型如何影响人工智能生态系统的利益相关者，存在一些合理的问题。利润如何分配将取决于市场集中度、知识产权、可扩展性以及最终的竞争格局等因素。虽然现在还无法知道新模式的效果，但如果昂贵的硬件和计算能力对于实现经济效益不再那么重要，那么建设物理基础设施的公司可能获得的整体收益就会减少。

布里格斯指出，增长分配问题与整体宏观经济情况不太相关。前景并不取决于谁具体受益，中国突破的整体影响很可能是净正面的。

中国AI发展会减少投资吗

一个大问题是，更高效的人工智能模型是否会导致人工智能的资本支出降低（股票分析师根据普遍预期预测，到2025年第四季度，人工智能相关的资本支出将增至3250亿美元）以及这是否会导致GDP增长放缓。

高盛研究部表示，如果更便宜的模型导致人工智能的资本支出降低，那么在这种情况下，有两件事可能会限制其经济影响。虽然各家公司一直在报告称，它们正在增加与人工智能相关的投资，但到目前为止，这对官方GDP数据的影响有限。高盛研究部的股票分析师表示，各家公司不太可能仅仅因为中国最近的新闻而大幅调整资本配置。

与此同时，虽然低成本的人工智能模型可能会导致人工智能基础设施建设低于预期，但也有可能这些进步将推动人工智能领域的既有企业加大投资，以保持领先地位。从根本上来说，如果这些新发展能够刺激竞争并降低成本，它们就可以催化人工智能平台和应用程序的更快建设。