#GoldmanSees1.2TAICapex
About GoldmanSees1.2TAICapex
Goldman Sachs expects combined 2027 capital spending by Meta, Microsoft, Alphabet, Amazon and Oracle to reach about $1.2 trillion, up from roughly $800 billion in 2026, largely driven by AI infrastructure. The buildout may support demand for chips, memory, data centers, power and cloud services, but monetization remains the key test. Can AI applications generate enough revenue and cash flow to justify the rising investment?
Nổi bật
Mới nhất
GoldmanSees1.2TAICapex Bài đăng phổ biến
TL/DR: Goldman cho rằng doanh thu 1,42 nghìn tỷ USD trong giai đoạn 2028-30, hay 11,6 tỷ USD mỗi GW - là có thể đạt được (cần thiết cho ROIC 15%), với 59% trong số đó đã nằm trong các đơn đặt hàng đám mây và các nhóm quản lý cho biết thời gian hoàn vốn từ một đến ba năm
Và đây là phản biện: rào cản có thể vượt qua nếu tài nguyên tính toán vẫn khan hiếm, nếu giá GPU và token không giảm, nếu tuổi thọ hữu ích 5 năm là thực tế, nếu một vài phòng thí nghiệm AI tiếp tục thanh toán hóa đơn, và nếu khối băng trôi 3 nghìn tỷ USD ngoài bảng cân đối không cần lợi nhuận riêng.
Tôi và @econJaredB vừa ra mắt một bài viết mới phân tích xem cần bao nhiêu doanh thu để biện minh cho chi tiêu vốn AI của các hyperscaler. Chúng tôi ước tính doanh thu AI tăng thêm hiện đang nằm trong khoảng từ 86 đến 188,1 tỷ USD cho các hyperscaler, nhưng họ cần từ 13,1 đến 18,7 *nghìn tỷ* USD trong thập kỷ tới để điều đó có thể khả thi.
tuần trước tôi đã nhấn mạnh Meta và luận điểm bắt đầu trở nên thú vị hơn
chi tiêu cho AI của họ bắt đầu thể hiện rõ trong toàn bộ doanh nghiệp, đặc biệt là quảng cáo, trong khi phía người tiêu dùng tiếp tục mở rộng với các sản phẩm như Meta AI
thị trường đã dành nhiều thời gian tập trung vào việc ai sở hữu mô hình tốt nhất
phân phối, kiếm tiền và khả năng đưa AI trực tiếp đến hàng tỷ người dùng cũng quan trọng không kém
Meta là một trong những cái tên tôi đang theo dõi sát sao ở đây
Ansem 🐂🀄️
Theo quan điểm của tôi, Meta vẫn còn khá ít được thảo luận trong cuộc đua AI
> các mô hình mã nguồn mở ngày càng hiệu quả hơn
> phân phối trở thành lợi thế lớn khi các mô hình cải tiến
> Meta đã có hàng tỷ người dùng trên các sản phẩm của mình
> AI tốt hơn có thể cải thiện cá nhân hóa + nhắm mục tiêu quảng cáo
chiến lược AI mã nguồn mở của họ mang lại vị thế khác biệt so với các phòng thí nghiệm lớn khác, là một trong những công ty AI lớn mà tôi đang chú ý nhiều hơn hiện nay
🚨 AI ĐANG TRỞ NÊN RẺ HƠN VỚI TỐC ĐỘ KHÔNG THỂ TIN NỔI
THEO EPOCH AI, CÙNG MỨC ĐỘ HIỆU SUẤT AI ĐÃ TRỞ NÊN RẺ HƠN KHOẢNG 13 LẦN MỖI NĂM KỂ TỪ 2023
NHANH HƠN ĐIỆN, TÍNH TOÁN, PIN HOẶC GIẢI MÃ DNA TRÊN BIỂU ĐỒ NÀY
NHƯNG VIỆC VẬN HÀNH AI VẪN CẦN CHIP, ĐIỆN VÀ TRUNG TÂM DỮ LIỆU
CÁC CÔNG TY ĐANG CHI HÀNG TỶ ĐÔ ĐỂ BÁN MỘT THỨ LUÔN TRỞ NÊN RẺ HƠN
NÓ ĐANG BẮT ĐẦU TRÔNG NHƯ MỘT TỔ CHỨC TỪ THIỆN RẤT ĐẮT ĐỎ
ĐỘC QUYỀN: Subconscious đang giải quyết một trong những thách thức lớn nhất đối với các tác nhân AI chạy lâu dài: chi phí suy luận.
@subsysdev đã huy động được 5,1 triệu đô la để xây dựng một nền tảng suy luận được thiết kế riêng cho các tác nhân, sử dụng nén ngữ cảnh động và bộ nhớ đệm để làm cho các khối lượng công việc chạy lâu dài nhanh hơn và rẻ hơn. Công ty cho biết công nghệ của họ có thể giảm chi phí suy luận lên đến 80%, đồng thời mở rộng cửa sổ ngữ cảnh hiệu quả vượt quá 5 triệu token. Đối với các doanh nghiệp mở rộng AI tác nhân, điều đó có thể làm cho việc vận hành các tác nhân trong thời gian dài hơn trên các nhiệm vụ ngày càng phức tạp trở nên thực tế hơn.
@deantak đã nói chuyện với @thejackobrien, CEO của Subconscious, về công nghệ của công ty, sự tập trung vào các tác nhân chạy lâu dài và kinh tế của việc cung cấp năng lượng cho thế hệ ứng dụng AI tiếp theo.
"Hầu hết các công ty suy luận xây dựng các hệ thống một kích cỡ phù hợp cho tất cả các cuộc trò chuyện, yêu cầu một lần và cả tác nhân. Nhưng các tác nhân khó phục vụ tốt hơn nhiều. Chúng tôi xây dựng toàn bộ hệ thống của mình xoay quanh các tác nhân chạy lâu dài, và công nghệ cốt lõi của chúng tôi đến từ nghiên cứu mới của MIT, điều này mang lại cho chúng tôi lợi thế hơn một năm," O’Brien nói.
Đọc câu chuyện đầy đủ trên @GamesBeat:
#AI #AgenticAI #Technology
Goldman Sachs Asset Management đang giữ tỷ trọng thấp đối với các công ty vay lớn trong lĩnh vực AI khi dự kiến sự bùng nổ cơ sở hạ tầng AI tại Mỹ trị giá 10,3 nghìn tỷ USD sẽ thúc đẩy một làn sóng phát hành trái phiếu khổng lồ!
ĐIỂM NỔI BẬT CHÍNH:
• Nhu cầu vốn cho cơ sở hạ tầng AI tại Mỹ có thể đạt 10,3 nghìn tỷ USD đến năm 2032, kích hoạt việc phát hành trái phiếu mạnh mẽ cùng với chi phí vay tăng lên
• Lợi suất trái phiếu Kho bạc kỳ hạn 10 năm đạt 5,11% làm tăng rủi ro gánh nặng nợ cho các ông lớn công nghệ, với Amazon $AMZN triển khai 173 tỷ USD chi tiêu vốn
• Đánh giá Quant của Seeking Alpha làm nổi bật sự phân kỳ cơ bản giữa các nhà lãnh đạo công nghệ, xếp hạng Amazon $AMZN là Mua Mạnh trong khi đánh giá Alphabet $GOOG là Giữ
ĐÁNH GIÁ: Thực thi cơ bản vững chắc giữ cho $AMZN được đánh giá là Mua Mạnh theo Quant của Seeking Alpha mặc dù có rủi ro tái định giá nợ, trong khi $GOOG đứng ở mức Giữ khi thị trường đánh giá chi tiêu vốn và áp lực lãi suất.
Liệu lợi suất Kho bạc tăng và việc phát hành nợ AI khổng lồ có làm chậm đà tăng trưởng cổ phiếu công nghệ lớn, hay triển vọng tăng trưởng cơ bản đủ mạnh để vượt qua mức lãi suất cao hơn? Hãy để lại ý kiến của bạn bên dưới!
