A Goldman Sachs Economic Research informou na terça-feira (1º de agosto) que o investimento global em inteligência artificial (IA) está aumentando rapidamente, o que pode eventualmente se refletir no PIB em maior medida. Estima-se que até 2025, o investimento global em IA pode chegar a cerca de 200 bilhões de dólares americanos.
Os economistas do Goldman Sachs, Joseph Briggs e Devesh Kodnani, escreveram em um relatório de equipe que a inteligência artificial generativa (AIGC) tem um enorme potencial econômico e, em 10 anos de uso generalizado, poderia aumentar a produtividade global do trabalho em 100% ao ano. 1 ponto percentual**.
De acordo com Briggs e Kodnani, para alcançar uma transformação em larga escala para IA, as empresas precisarão fazer investimentos iniciais substanciais em capital físico, digital e humano para adquirir e implementar novas tecnologias e remodelar processos de negócios.
Promovendo a economia
Os investimentos relacionados à IA estão subindo de um ponto de partida relativamente baixo e pode levar vários anos para ter um impacto significativo na economia, escreveram os dois economistas. De acordo com o Goldman Sachs, os Estados Unidos estão atualmente posicionados como líderes de mercado em tecnologia de IA e começaram relativamente cedo no investimento em IA. Além disso, a China, líder no campo de IA, também desempenhará um papel importante.
O Goldman Sachs estima que Até 2025, o investimento em IA pode chegar a US$ 100 bilhões nos Estados Unidos e US$ 200 bilhões globalmente. Briggs e Kodnani escrevem que, “apesar do crescimento extremamente rápido, o impacto de curto prazo no PIB provavelmente será bastante limitado, dada a parcela muito baixa de investimentos relacionados à IA nos EUA e no PIB global atualmente”.
Embora o tempo do ciclo de investimento em IA seja difícil de prever, pesquisas de negócios sugerem que é provável que tenha um impacto de investimento na segunda metade da década (após 2025), enquanto grandes players em informação, ciência e as empresas de serviços profissionais de tecnologia adotarão a IA mais cedo.
No longo prazo, se o crescimento econômico previsto pela Goldman Sachs AI for totalmente realizado, o investimento relacionado à IA pode chegar a 2,5-4% do PIB nos Estados Unidos.
Os juros foram adicionados
Embora leve tempo para a IA melhorar a produtividade, o interesse pela IA cresceu rapidamente, com mais de 16% das empresas no índice Russell 3000 mencionando a tecnologia nas chamadas de resultados**, em comparação com 2016 Essa proporção é menor de 1%.
Cerca de metade do aumento no gráfico acima ocorreu após o lançamento do ChatGPT no quarto trimestre de 2022.
O relatório também observa que o investimento em IA deve se concentrar em quatro áreas principais: empresas que treinam e desenvolvem modelos de IA, empresas que fornecem a infraestrutura (como data centers) para executar aplicativos de IA e empresas que desenvolvem software para executar empresas de aplicativos de IA , e usuários finais corporativos que pagam por esses serviços de software e infraestrutura de nuvem**.
Os economistas do Goldman Sachs observaram que “embora o investimento em IA até agora tenha se concentrado no desenvolvimento de modelos, a IA generativa pode exigir um esforço maior de hardware e software para escalar”.
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Goldman Sachs: investimento global em IA chegará a US$ 200 bilhões em 2025
**Fonte:**Associação Financeira
Editar Zhou Ziyi
A Goldman Sachs Economic Research informou na terça-feira (1º de agosto) que o investimento global em inteligência artificial (IA) está aumentando rapidamente, o que pode eventualmente se refletir no PIB em maior medida. Estima-se que até 2025, o investimento global em IA pode chegar a cerca de 200 bilhões de dólares americanos.
Os economistas do Goldman Sachs, Joseph Briggs e Devesh Kodnani, escreveram em um relatório de equipe que a inteligência artificial generativa (AIGC) tem um enorme potencial econômico e, em 10 anos de uso generalizado, poderia aumentar a produtividade global do trabalho em 100% ao ano. 1 ponto percentual**.
De acordo com Briggs e Kodnani, para alcançar uma transformação em larga escala para IA, as empresas precisarão fazer investimentos iniciais substanciais em capital físico, digital e humano para adquirir e implementar novas tecnologias e remodelar processos de negócios.
Promovendo a economia
Os investimentos relacionados à IA estão subindo de um ponto de partida relativamente baixo e pode levar vários anos para ter um impacto significativo na economia, escreveram os dois economistas. De acordo com o Goldman Sachs, os Estados Unidos estão atualmente posicionados como líderes de mercado em tecnologia de IA e começaram relativamente cedo no investimento em IA. Além disso, a China, líder no campo de IA, também desempenhará um papel importante.
Embora o tempo do ciclo de investimento em IA seja difícil de prever, pesquisas de negócios sugerem que é provável que tenha um impacto de investimento na segunda metade da década (após 2025), enquanto grandes players em informação, ciência e as empresas de serviços profissionais de tecnologia adotarão a IA mais cedo.
No longo prazo, se o crescimento econômico previsto pela Goldman Sachs AI for totalmente realizado, o investimento relacionado à IA pode chegar a 2,5-4% do PIB nos Estados Unidos.
Os juros foram adicionados
Embora leve tempo para a IA melhorar a produtividade, o interesse pela IA cresceu rapidamente, com mais de 16% das empresas no índice Russell 3000 mencionando a tecnologia nas chamadas de resultados**, em comparação com 2016 Essa proporção é menor de 1%.
O relatório também observa que o investimento em IA deve se concentrar em quatro áreas principais: empresas que treinam e desenvolvem modelos de IA, empresas que fornecem a infraestrutura (como data centers) para executar aplicativos de IA e empresas que desenvolvem software para executar empresas de aplicativos de IA , e usuários finais corporativos que pagam por esses serviços de software e infraestrutura de nuvem**.
Os economistas do Goldman Sachs observaram que “embora o investimento em IA até agora tenha se concentrado no desenvolvimento de modelos, a IA generativa pode exigir um esforço maior de hardware e software para escalar”.