Pour dire que la croissance rapide du secteur cette année, l'IA doit se classer au premier rang.
Poussée par la vague d'investissements dans la technologie de l'IA, la valeur marchande des "sept géants" que sont Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Nvidia et Tesla a grimpé de 60 % cette année pour atteindre la somme étonnante de 11 000 milliards de dollars.
Et ce saut « en flèche » a poussé le Nasdaq à bondir de 34 % cette année, dominant la plupart des gains du S&P 500 cette année. **
** ** Le concept d'IA est monté en flèche et des doutes ont commencé à apparaître fréquemment. Le plus fort d'entre eux est, le battage médiatique de l'IA est-il trop? L'IA générative a-t-elle vraiment un potentiel disruptif ? Cela vaut-il l'énorme enthousiasme des investisseurs en ce moment ?
Dans le rapport "Top of Mind" récemment publié par Goldman Sachs, les stratèges de Goldman Sachs Allison Nathan et Jenny Grimberg ont mené des dialogues approfondis avec un certain nombre de professionnels de l'industrie de l'IA, dont Sarah Guo, fondatrice de la société de capital-risque AI Conviction, Université de New York professeurs, start-up Gary Marcus, PDG et fondateur de Robust.AI, Kash Rangan et Eric Sheridan, analystes de logiciels et d'Internet chez Goldman Sachs, ont tenté de répondre aux questions ci-dessus.
En outre, ils ont également discuté des opportunités d'investissement les plus attrayantes dans le domaine de l'IA et des risques auxquels les investisseurs devraient prêter le plus d'attention.
Changements révolutionnaires dans l'IA
La différence fondamentale entre l'IA générative et la technologie d'IA traditionnelle est que la première crée du contenu en comprenant le langage naturel, tandis que la seconde s'appuie sur des langages de programmation.Selon l'analyste logiciel de Goldman Sachs, Kash Rangan**, il s'agit de la principale caractéristique transformatrice de la technologie d'IA générative. . **
Premièrement, il est capable de générer de nouveaux contenus sous forme de texte, d'images, de vidéo, d'audio et de code, tandis que les systèmes d'IA traditionnels entraînent les ordinateurs à faire des prédictions sur le comportement humain, les résultats commerciaux, etc.
Deuxièmement, il permet aux humains de communiquer avec les ordinateurs dans leur propre langage naturel, ce qui n'a jamais été fait auparavant ; traditionnellement, les ordinateurs utilisent des invites de langage de programmation.
Guo a en outre expliqué qu'à l'ère du logiciel 1.0, les humains avaient besoin d'écrire du code pour effectuer des tâches spécifiques, et à l'ère du logiciel 2.0, ils formaient des réseaux de neurones en collectant des données "à peine". 3.0** :
Le modèle sous-jacent est disponible via open source ou API, avec des capacités de langage naturel, des capacités de raisonnement et possède du bon sens sur le monde.
Dans ce modèle, les entreprises n'ont pas besoin de collecter autant de données de formation, ce qui rend la technologie plus utile, plus accessible et moins chère.
Depuis que ChatGPT a explosé hors du cercle l'année dernière, de nombreuses personnes ont ressenti la puissance de la technologie d'IA générative. Les analystes pensent que l'IA générative pourrait remodeler le fonctionnement de la production sociale et ajouter un nouveau moteur de croissance à l'économie mondiale.
Selon Guo, le potentiel de transformation de l'IA générative a déjà commencé à se traduire dans la réalité. Toute entreprise qui investit dans l'IA peut désormais investir dans ces modèles, améliorer son activité ou la transformer.
Rangan estime que, dans certains cas, les meilleurs développeurs ont enregistré des gains de productivité de 15 à 20 % grâce à l'utilisation d'outils d'IA générative. **
Avec la vulgarisation de l'IA, Guo prédit qu'à l'avenir, davantage de domaines, en particulier les industries de services traditionnelles telles que le droit, l'analyse de données, la génération d'images, de voix et de vidéos, seront de plus en plus desservis par l'IA.
L'analyste de l'industrie Goldman Sachs TMT, Peter Callahan, a souligné que les investisseurs particuliers pensent que la technologie d'IA générative possède tous les éléments de la transformation de la plate-forme et peut changer l'expérience des entreprises et des consommateurs dans tous les aspects.
Par ailleurs, Joseph Briggs, économiste mondial senior chez Goldman Sachs, a déclaré que ce potentiel de transformation pourrait avoir de profondes implications macroéconomiques.
Il estime que la vulgarisation de la technologie d'IA générative aux États-Unis et dans d'autres économies avancées du monde peut augmenter le taux de croissance annuel de la productivité du travail d'environ 1,5 point de pourcentage au cours des 10 prochaines années, et le PIB mondial finira par augmenter de 7 %. **
Les stratèges en actions américaines de Goldman Sachs, Ryan Hammond et David Kostin, estiment que les actions américaines en bénéficieront également, et un rebond plus large est attendu à moyen et long terme. ** La juste valeur de l'indice S & P 500 sera d'environ 9% plus élevé qu'il ne l'est actuellement. **
** **
** L'intelligence artificielle est loin d'être assez intelligente, méfiez-vous du battage médiatique excessif **
À long terme, la nature transformatrice de la technologie de l'IA ne fait aucun doute, mais compte tenu des progrès actuels du développement de cette technologie, le battage médiatique à son sujet est-il trop important ?
La réponse de Marcus est "oui" car **"L'intelligence artificielle actuelle est loin d'être assez intelligente". **
Il a souligné que les soi-disant réseaux de neurones de l'IA actuelle fonctionnent complètement différemment des réseaux de neurones du cerveau humain.
Bien que l'IA puisse effectuer une analyse statistique "réflexive", elle n'a presque aucune capacité de raisonnement mature. Ces machines peuvent apprendre, mais cela tourne en grande partie autour des statistiques des mots et des réponses correctes aux signaux, plutôt que des concepts abstraits. Et, ** ils n'ont pas de "modèle interne" qui leur permet de comprendre le monde qui les entoure comme le font les humains. **
Marcus a lancé un avertissement aux investisseurs :
Méfiez-vous que les performances de l'IA ne sont pas aussi étonnantes que beaucoup de gens le pensent.
Je ne dirais pas qu'il est trop tôt pour investir dans l'IA ; certains investissements dans des entreprises dotées d'équipes fondatrices intelligentes et d'une bonne compréhension de l'adéquation produit-marché peuvent réussir, mais il y aura aussi beaucoup de perdants.
** L'intelligence générale artificielle (IAG) pourrait éventuellement être possible **, ** mais les humains sont loin d'atteindre cet objectif, et aucun investissement n'est susceptible de changer cela, a déclaré Marcus. **
En outre, les investisseurs peuvent également tirer quelques leçons de l'histoire.
Les stratèges du marché de Goldman Sachs, Dominic Wilson et Vickie Chang, ont mentionné que lors des booms de productivité passés par l'innovation, par exemple, après la diffusion de l'électricité (1919-1929), des ordinateurs personnels et d'Internet (1996-2005), les cours et les valorisations des actions ont grimpé en flèche. pour former des bulles, et finit par se décomposer.
Guo fait valoir que, même aujourd'hui, certains secteurs du marché du capital-investissement sont encore mal évalués. Alors que les investisseurs ont une meilleure compréhension de ces domaines, la même approche d'investissement est encore généralement utilisée.
Mal évaluer le moment du changement est un écueil courant en matière d'investissement, prévient-elle. **En tant qu'investisseur en phase de démarrage, elle se soucie moins des valorisations et sélectionne plutôt les marchés, les produits et les entreprises qui, selon elle, ont du sens.
L'analyste Internet de Goldman Sachs, Eric Sherida, a un point de vue légèrement différent.
Il pense que la grande majorité des actions AI en circulation se négocient toujours à des multiples raisonnables du BPA GAAP.
Rangan pense également que l'IA n'est peut-être pas dans le cycle de battage médiatique, parce que cette vague est dominée par des géants de la technologie, et non par des start-up :
Ce cycle technologique n'est pas dominé par les nouveaux venus (IA) et il est peu probable qu'il se termine de manière anticlimatique ou qu'il mette beaucoup de temps à démarrer.
La transition des mainframes aux systèmes distribués (ordinateurs) au début des années 1990, et de l'informatique distribuée au cloud computing au début des années 2000, a pris plus de temps que prévu, à la fois parce que les grandes entreprises établies étaient les principales voix de l'opposition.
Comme l'a dit Rangan, OpenAI, la société derrière ChatGPT à l'étranger, est soutenue par Microsoft, Google a lancé Bard, a investi dans des start-ups d'IA telles qu'Anthropic, Meta a lancé LLaMA, des géants nationaux tels que Baidu et Ali ont également publié leurs propres modèles, et la compétition mondiale de l'IA bat son plein.
"Pioche et pelle"
Il y a d'innombrables voix qui remettent en question le battage médiatique. Quelles sont les opportunités d'investissement les plus accrocheuses dans l'IA à l'heure actuelle ?
Selon Rangan et Sheridan, l'opportunité ne réside pas seulement dans les grandes entreprises technologiques qui développent les modèles d'IA sous-jacents**, mais dans les entreprises « Picks and Shovels ». **
"La pioche et la pelle" est l'une des stratégies d'investissement préférées de la légende de l'investissement Peter Lynch, investissant dans des entreprises qui bénéficient indirectement d'un boom.
Rangan et Sheridan affirment que les entreprises qui servent le domaine, telles que les sociétés de semi-conducteurs, les hyperscalers de cloud computing et les sociétés d'infrastructure, peuvent toutes être bien positionnées dans la phase actuelle de "construction" du boom actuel de l'IA.
Guo ressent la même chose, mais voit également des opportunités à travers la pile,** et est le plus enthousiasmé par la couche d'application. **
De nombreux investisseurs sont incertains à propos de cette couche, pensant que toute la valeur réside dans la formation du modèle elle-même, mais il faudra beaucoup de créativité et de travail pour que des modèles non déterministes fonctionnent dans des cas d'utilisation de production. Il existe de nombreux domaines dans lesquels les startups et les sociétés d'applications existantes tireront parti de ces capacités... nous sommes ravis.
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Rapport détaillé de Goldman Sachs : L'IA générative est-elle un battage médiatique ou un réel changement ?
Auteur : Bu Shuqing
Pour dire que la croissance rapide du secteur cette année, l'IA doit se classer au premier rang.
Poussée par la vague d'investissements dans la technologie de l'IA, la valeur marchande des "sept géants" que sont Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Nvidia et Tesla a grimpé de 60 % cette année pour atteindre la somme étonnante de 11 000 milliards de dollars.
Et ce saut « en flèche » a poussé le Nasdaq à bondir de 34 % cette année, dominant la plupart des gains du S&P 500 cette année. **
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** Le concept d'IA est monté en flèche et des doutes ont commencé à apparaître fréquemment. Le plus fort d'entre eux est, le battage médiatique de l'IA est-il trop? L'IA générative a-t-elle vraiment un potentiel disruptif ? Cela vaut-il l'énorme enthousiasme des investisseurs en ce moment ?
Dans le rapport "Top of Mind" récemment publié par Goldman Sachs, les stratèges de Goldman Sachs Allison Nathan et Jenny Grimberg ont mené des dialogues approfondis avec un certain nombre de professionnels de l'industrie de l'IA, dont Sarah Guo, fondatrice de la société de capital-risque AI Conviction, Université de New York professeurs, start-up Gary Marcus, PDG et fondateur de Robust.AI, Kash Rangan et Eric Sheridan, analystes de logiciels et d'Internet chez Goldman Sachs, ont tenté de répondre aux questions ci-dessus.
En outre, ils ont également discuté des opportunités d'investissement les plus attrayantes dans le domaine de l'IA et des risques auxquels les investisseurs devraient prêter le plus d'attention.
Changements révolutionnaires dans l'IA
La différence fondamentale entre l'IA générative et la technologie d'IA traditionnelle est que la première crée du contenu en comprenant le langage naturel, tandis que la seconde s'appuie sur des langages de programmation.Selon l'analyste logiciel de Goldman Sachs, Kash Rangan**, il s'agit de la principale caractéristique transformatrice de la technologie d'IA générative. . **
Guo a en outre expliqué qu'à l'ère du logiciel 1.0, les humains avaient besoin d'écrire du code pour effectuer des tâches spécifiques, et à l'ère du logiciel 2.0, ils formaient des réseaux de neurones en collectant des données "à peine". 3.0** :
Selon Guo, le potentiel de transformation de l'IA générative a déjà commencé à se traduire dans la réalité. Toute entreprise qui investit dans l'IA peut désormais investir dans ces modèles, améliorer son activité ou la transformer.
Rangan estime que, dans certains cas, les meilleurs développeurs ont enregistré des gains de productivité de 15 à 20 % grâce à l'utilisation d'outils d'IA générative. **
Avec la vulgarisation de l'IA, Guo prédit qu'à l'avenir, davantage de domaines, en particulier les industries de services traditionnelles telles que le droit, l'analyse de données, la génération d'images, de voix et de vidéos, seront de plus en plus desservis par l'IA.
L'analyste de l'industrie Goldman Sachs TMT, Peter Callahan, a souligné que les investisseurs particuliers pensent que la technologie d'IA générative possède tous les éléments de la transformation de la plate-forme et peut changer l'expérience des entreprises et des consommateurs dans tous les aspects.
Par ailleurs, Joseph Briggs, économiste mondial senior chez Goldman Sachs, a déclaré que ce potentiel de transformation pourrait avoir de profondes implications macroéconomiques.
Il estime que la vulgarisation de la technologie d'IA générative aux États-Unis et dans d'autres économies avancées du monde peut augmenter le taux de croissance annuel de la productivité du travail d'environ 1,5 point de pourcentage au cours des 10 prochaines années, et le PIB mondial finira par augmenter de 7 %. **
Les stratèges en actions américaines de Goldman Sachs, Ryan Hammond et David Kostin, estiment que les actions américaines en bénéficieront également, et un rebond plus large est attendu à moyen et long terme. ** La juste valeur de l'indice S & P 500 sera d'environ 9% plus élevé qu'il ne l'est actuellement. **
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** L'intelligence artificielle est loin d'être assez intelligente, méfiez-vous du battage médiatique excessif **
À long terme, la nature transformatrice de la technologie de l'IA ne fait aucun doute, mais compte tenu des progrès actuels du développement de cette technologie, le battage médiatique à son sujet est-il trop important ?
La réponse de Marcus est "oui" car **"L'intelligence artificielle actuelle est loin d'être assez intelligente". **
Il a souligné que les soi-disant réseaux de neurones de l'IA actuelle fonctionnent complètement différemment des réseaux de neurones du cerveau humain.
Bien que l'IA puisse effectuer une analyse statistique "réflexive", elle n'a presque aucune capacité de raisonnement mature. Ces machines peuvent apprendre, mais cela tourne en grande partie autour des statistiques des mots et des réponses correctes aux signaux, plutôt que des concepts abstraits. Et, ** ils n'ont pas de "modèle interne" qui leur permet de comprendre le monde qui les entoure comme le font les humains. **
Marcus a lancé un avertissement aux investisseurs :
** L'intelligence générale artificielle (IAG) pourrait éventuellement être possible **, ** mais les humains sont loin d'atteindre cet objectif, et aucun investissement n'est susceptible de changer cela, a déclaré Marcus. **
En outre, les investisseurs peuvent également tirer quelques leçons de l'histoire.
Les stratèges du marché de Goldman Sachs, Dominic Wilson et Vickie Chang, ont mentionné que lors des booms de productivité passés par l'innovation, par exemple, après la diffusion de l'électricité (1919-1929), des ordinateurs personnels et d'Internet (1996-2005), les cours et les valorisations des actions ont grimpé en flèche. pour former des bulles, et finit par se décomposer.
Guo fait valoir que, même aujourd'hui, certains secteurs du marché du capital-investissement sont encore mal évalués. Alors que les investisseurs ont une meilleure compréhension de ces domaines, la même approche d'investissement est encore généralement utilisée.
Mal évaluer le moment du changement est un écueil courant en matière d'investissement, prévient-elle. **En tant qu'investisseur en phase de démarrage, elle se soucie moins des valorisations et sélectionne plutôt les marchés, les produits et les entreprises qui, selon elle, ont du sens.
L'analyste Internet de Goldman Sachs, Eric Sherida, a un point de vue légèrement différent.
Il pense que la grande majorité des actions AI en circulation se négocient toujours à des multiples raisonnables du BPA GAAP.
Rangan pense également que l'IA n'est peut-être pas dans le cycle de battage médiatique, parce que cette vague est dominée par des géants de la technologie, et non par des start-up :
Comme l'a dit Rangan, OpenAI, la société derrière ChatGPT à l'étranger, est soutenue par Microsoft, Google a lancé Bard, a investi dans des start-ups d'IA telles qu'Anthropic, Meta a lancé LLaMA, des géants nationaux tels que Baidu et Ali ont également publié leurs propres modèles, et la compétition mondiale de l'IA bat son plein.
"Pioche et pelle"
Il y a d'innombrables voix qui remettent en question le battage médiatique. Quelles sont les opportunités d'investissement les plus accrocheuses dans l'IA à l'heure actuelle ?
Selon Rangan et Sheridan, l'opportunité ne réside pas seulement dans les grandes entreprises technologiques qui développent les modèles d'IA sous-jacents**, mais dans les entreprises « Picks and Shovels ». **
"La pioche et la pelle" est l'une des stratégies d'investissement préférées de la légende de l'investissement Peter Lynch, investissant dans des entreprises qui bénéficient indirectement d'un boom.
Rangan et Sheridan affirment que les entreprises qui servent le domaine, telles que les sociétés de semi-conducteurs, les hyperscalers de cloud computing et les sociétés d'infrastructure, peuvent toutes être bien positionnées dans la phase actuelle de "construction" du boom actuel de l'IA.
Guo ressent la même chose, mais voit également des opportunités à travers la pile,** et est le plus enthousiasmé par la couche d'application. **