來源：華爾街見聞 周曉雯
人工智能技術(shù)的擴散速度已經(jīng)超出了此前的任何一種劃時代技術(shù)，這意味著更多的投資機會，也意味著更多的問題。
AI技術(shù)崛起，新一代技術(shù)革命可能就在眼前。然而，人類在過去的技術(shù)革命中留下了一些教訓(xùn)，通過這些歷史，我們在能學(xué)習(xí)到什么？
6月2日，摩根士丹利股權(quán)策略師Edward Stanley在其報告中運用了技術(shù)擴散理論進行分析，該理論研究了技術(shù)如何從首次得到商業(yè)化應(yīng)用，經(jīng)過大力推廣、普遍采用階段，直至最后因落后而被淘汰的過程。
技術(shù)擴散是在技術(shù)進步和技術(shù)創(chuàng)新后才發(fā)生的。從人類歷史來看，技術(shù)擴散在技術(shù)進步過程中起著至關(guān)重要的作用。因為一項技術(shù)創(chuàng)新如果沒有經(jīng)過廣泛的應(yīng)用和推廣，就不會在物質(zhì)形式上影響經(jīng)濟。
據(jù)此，摩根士丹利認(rèn)為，人工智能技術(shù)的擴散速度已經(jīng)超出了此前的任何一種劃時代技術(shù)，這意味著更多的投資機會，也意味著更多的問題。
比如，監(jiān)管問題，以及那些被顛覆的舊技術(shù)公司（它們的股價可能會從此一蹶不振），還有新技術(shù)提高生產(chǎn)率所帶來的通貨緊縮問題。
1#發(fā)展速度、監(jiān)管問題
隨著技術(shù)的發(fā)展，每一代新技術(shù)都在此前基礎(chǔ)之上加速進化，所需時間正在不斷縮短。
摩根士丹利通過比較1885年后利用電力、2007年后利用互聯(lián)網(wǎng)和2022年后利用人工智能的行業(yè)，自其各自的 “iPhone時刻 ”以來的采用曲線（即新技術(shù)被大規(guī)模實際應(yīng)用所需的時間）。
數(shù)據(jù)顯示，從這三個技術(shù)各自的“iPhone時刻”到滲透率超過10%，電力用了20年的時間，互聯(lián)網(wǎng)用了7年，而生成式人工智能只用了1年。
要到達(dá)30%的滲透率并輻射到相鄰領(lǐng)域，電力需要30年，互聯(lián)網(wǎng)需要15年，而人工智能則可能不到一半。
面對如此之快的速度，各國政府有關(guān)監(jiān)管的討論正在升溫。目前歐盟作為先行者即將推出監(jiān)管法案。
2#下行速度>上行速度
縱觀過去50年的80條結(jié)構(gòu)性正負(fù)采用曲線，摩根士丹利指出，有兩點是明確的：
被破壞的行業(yè)的下行份額損失發(fā)生得更快，相對于利用互聯(lián)網(wǎng)作為分銷渠道的新興技術(shù)，前5年的峰值活動下降了約20%。
在更長的時間內(nèi)，被破壞行業(yè)的份額下降也更加嚴(yán)重，在15年內(nèi)平均從高峰期下降40%，而同期新進入者的市場份額增加30%。
#3 股票下跌空間
新技術(shù)的發(fā)布，對于舊廠商的打擊是致命的。
摩根士丹利指出，在iPhone發(fā)布后，第一代手機廠商的股價在2年內(nèi)平均下跌了50%，在5年內(nèi)平均下跌了75%。
這些公司可以擺脫“挑戰(zhàn)”的標(biāo)簽，但混合轉(zhuǎn)型和資本投資需要時間。
比如摩托羅拉，其股價在iPhone發(fā)布后發(fā)了2.5年才觸底，十一年后才恢復(fù)到iPhone發(fā)布前的水平。
而對于另外一些被認(rèn)為會受到新技術(shù)變革影響的公司來說，其股價可能會在短期內(nèi)迅速下跌，即使其財務(wù)數(shù)據(jù)仍然保持正常。
如曾經(jīng)的留聲機生產(chǎn)廠商HMV，在其股價下跌7年后，其利潤才出現(xiàn)顯著下滑。
4# 股票上行空間
摩根士丹利指出，對于那些被認(rèn)為是“贏家”的公司來說，股價上漲100%也是很常見的，但通常需要在6個月內(nèi)實現(xiàn)一致的銷售和收益上調(diào)，以維持倍數(shù)擴張。
在iPhone發(fā)布后的6個月里，蘋果的EV/Sales翻了一番。事實上，超過一半的這種情況發(fā)生在發(fā)布前，而不是發(fā)布后。
與此同時，共識股價在此期間只增加了20%，從發(fā)布日期到2007年底只增加了15%。
蘋果和老牌公司之間真正的分歧發(fā)生在接下來的5年里，蘋果的估值回落到低于iPhone發(fā)布時的水平，但普遍的銷售預(yù)測高出8倍。
對于老牌公司來說，盡管市場一致認(rèn)為它們的銷售情況穩(wěn)定，但它們的平均估值仍高于90%。
#5 炒作周期現(xiàn)在是常態(tài)，而不是例外
摩根士丹利指出，主題泡沫在觸頂后往往會有3年的修正期，比宏觀主題更快的周期，后者往往在4年后恢復(fù)。
與我們在過去100年追蹤的70個炒作周期相比，目前的反彈是一個異常值。現(xiàn)在的問題是，這個炒作周期比過去的炒作周期在多大程度上更具粘性？
為此，我們將密切關(guān)注谷歌趨勢：
•編碼生成人工智能（例如GitHub Copilot）工具的活躍度最初出現(xiàn)激增，但這一比例已回落至峰值搜索興趣的45%以下。
•圖像生成AI（例如Midjourney）先于文本模型推出，其興趣從峰值下降至50%。
•文本生成人工智能（例如ChatGPT/Bard）最后一次部署是在2022年11月，事實證明它比上述方法更具粘性，但我們將繼續(xù)跟蹤消費者參與度。
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