股权投资者不应只关注那些拥有明确战略的公司的炒作，以通过生成式人工智能的优势实现盈利。人工智能相关软件、服务和基础设施的支出预计将激增。一些公司预测人工智能可以将生产力提高 20%–30%。
股权投资者不应只关注那些拥有明确战略的公司的炒作，以通过生成式人工智能的优势实现盈利。
在任何技术革命中，从希望和炒作到生产力和利润的转变很少是顺利的。虽然生成式人工智能 (AI) 的商业用途才刚刚开始出现，但股权投资者可以制定策略，寻找最有能力获得业务优势的公司。
自从 ChatGPT 于 2022 年 11 月向公众发布以来，生成式 AI 一直被视为一项突破性技术。各行业的公司都在谈论其商业潜力，投资者也在寻找早期的领导者。
人工智能相关软件、服务和基础设施的支出预计将激增（显示）。然而，尽管人们对新的创新催化剂感到惊讶和兴奋，但该技术的盈利之路仍然不明朗。
如何利用生成式人工智能货币化：生产力与定价
公司可以通过多种方式从生成式人工智能中赚钱。该技术的用户可以找到利用人工智能提高生产力的方法。为这些用户提供技术的提供商（“平台”）如果能够获得有利的价格点，就会获利。“镐和铲子”供应商出售运行该技术所需的底层硬件。这些货币化途径错综复杂地联系在一起。
市场很快就确定了“镐和铲子”的赢家 – 正如英伟达 ( NVDA )今年的表现所示，该公司生产对人工智能至关重要的图形处理单元 (GPU)。
梳理平台和用户之间的制胜策略要模糊得多。但我们开始看到这些公司采取各种方法将生产力的提高转化为利润。
一些公司预测人工智能可以将生产力提高 20%–30%。虽然一些备受瞩目的案例集中在裁员上，但更多的案例则集中在在员工数量不变的情况下提高产出。
例如，人工智能有可能执行许多琐碎、耗时的任务，让专业人员腾出时间为雇主增加更多价值。
生产力的提高将取决于技术的成本。例如，如果一家公司希望将一名年薪 10 万美元的员工的工作效率提高 25%，那么如果该员工的人工智能技术成本为 5,000 美元或 20,000 美元，那么该公司将面临完全不同的价值主张。
因此，在技术发展的现阶段，许多投资者都将注意力集中在人工智能供应商将如何为该技术定价。
对于人工智能平台来说，找到合适的价格点部分取决于计算基础设施的成本。支持人工智能的技术非常昂贵，因为 GPU 等关键基础设施的供应仍然极其有限。
因此，人工智能供应商必须平衡客户的生产力期望和自己的服务成本。
三大定价策略
虽然人工智能的商业化仍处于起步阶段，但我们已经看到了三种关键的定价策略。了解这些策略的动态可以帮助投资者分析不同类型的公司是否有望从该技术中获利。
订阅：能够集成人工智能功能来增强现有产品的公司将能够立即获得潜在利润丰厚的客户群。微软 ( MSFT ) 已经在这样做，通过一项名为 Copilot 的服务向每个用户每月收取 30 美元的费用，该服务为其 Microsoft 365 套件中的应用程序添加了人工智能功能。
一些投资者预计定价点会低得多。那么为什么微软的收费高于预期呢？由于生产率的提高已经超出预期，客户是否愿意支付更多费用？或者事实证明该技术对微软来说比预期的更昂贵？
现在说还为时过早，但可能两者兼而有之。谷歌 ( GOOG ) ( GOOGL ) 也在走类似的道路，最近宣布其适用于 G Suite 企业应用程序的 Duet AI 服务的定价为每用户每月 30 美元。
点菜：随着越来越多的公司采用人工智能技术，他们将需要更多的计算基础设施来运行人工智能查询。我们相信，许多人会选择利用亚马逊（AMZN）、谷歌和微软等云供应商的原生人工智能平台。
我们认为，由于它们的使用可能是零星的，而且人工智能基础设施成本高昂，云供应商可能会按点菜模式向它们收费。
OpenAI 开创了这种消费模式，根据企业客户使用的“代币”数量收费，每个代币代表约 750 个单词。
OpenAI 的基础设施合作伙伴（也是少数投资者）微软表示，第三季度 Azure 云增长的 2% 将来自生成式 AI 消费。
作为一项功能：一些人工智能提供商可能会将人工智能功能集成到产品中，而无需最初对增强服务收费。相反，该战略的目标是通过添加人工智能功能来提高产品的价值。
最终，该公司可能会全面提高价格，以增加的价值为理由。Adobe ( ADBE ) 历来在其 Creative Cloud 和 Acrobat 产品中使用过这种方法。
这种方法通常对于销售给消费者和小型企业的产品最有意义，他们可能不愿意为他们可能使用或可能不使用的功能支付更多费用。一旦他们将新的人工智能功能融入到他们的工作流程中，他们就可以更容易地接受以后的价格上涨。
面对消费者的难题
寻求从面向消费者的聊天机器人中获得可观利润的投资者可能会失望。ChatGPT 和 Google 的 Bard 等基本查询和响应引擎已经商品化。
主导面向消费者的领域（消费设备、互联网搜索引擎、社交网络）的公司将被迫展示如何创造性地部署人工智能，为消费者创造价值。
苹果 ( AAPL ) 宣布计划开发自己的聊天机器人，而谷歌正在考虑使用人工智能聊天机器人来帮助提供更有针对性的查询响应列表。
我们认为，这些人工智能产品将很难直接货币化；它们更有可能被用来投放有针对性的广告，就像这些平台目前所做的那样。
从消费者的角度来看，这些产品看起来像是一种增强功能，旨在将它们保留在这些供应商的生态系统中，而不是作为一种增量收入流。
随着技术的发展，定价策略也会随之发展。有了货币化策略的路线图，投资者将能够更好地将擅长吹嘘的公司与那些准备产生人工智能驱动利润以支持投资回报的公司区分开来。
本文表达的观点不构成研究、投资建议或交易建议，也不一定代表所有 AB 投资组合管理团队的观点。视图可能会随着时间的推移而修改。
对所讨论的特定证券的引用不应被视为 AllianceBernstein LP 的建议
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