人工智慧(AI)熱潮的成功，最終取決於自動化帶來的生產力提升，這將把運算能力的投資轉化為更高的企業獲利。目前企業端的生產力提升尚未全面顯現，因為AI建置仍主要處於基礎設施階段。不過，高盛(GS)的策略師已經制定了一套評估方法，用來找出最能從AI生產力提升中獲益的公司，暗示AI應用的獲利影響將在未來幾季變得更加明朗。

鎖定高勞動強度與AI敏感度找出潛力股

高盛(GS)美國首席股票策略師Ben Snider在最新的客戶研究報告中指出，近期企業在AI支出的加速成長，顯示出AI採用的獲利影響即將浮現。研究團隊透過分析公司面臨AI自動化的薪資比例，並將其與勞動力成本佔營收的百分比進行對比，綜合考量勞動強度與AI敏感度後，在羅素1000指數中篩選出受惠名單。這些受惠股包含房地產數據公司CoStar Group(CSGP)、折扣零售商Dollar Tree(DLTR)以及電子商務平台eBay(EBAY)。此外，勞動強度與AI敏感度最高的商業類股涵蓋了軟體、專業服務、金融與生物技術領域。

資金偏好基礎設施，市場避開長期獲利預測

高盛(GS)策略師表示，自2022年11月ChatGPT推出以來，AI熱潮發展至今，市場焦點仍然集中在硬體與基礎設施產能，而非應用層級的軟體部署。投資人傾向獎勵參與AI基礎設施建置的企業，因為這類支出能帶來龐大且清晰的短期獲利影響。相對地，投資人目前仍盡量避免去猜測哪些公司在導入AI時最有效率，以及長期獲利將落在哪裡。然而，近期市場上也出現了令人驚豔的例外，醫療平台Doximity(DOCS)的執行長Jeffrey Tangney透露，公司AI搜尋產品帶來的單次搜尋營收高達運作成本的10倍，這項突如其來的生產力驚喜帶動其股價在近日大幅飆漲。

AI生產力成長預測分歧，壟斷風險恐成隱憂

針對AI對整體經濟的影響，市場研究機構的預測存在顯著差異。在2023年的一份報告中，高盛(GS)經濟學家預測AI將在未來十年內帶動生產力成長提升1.5個百分點；顧問公司麥肯錫的預估更為樂觀，認為到2040年將高達3.4個百分點。然而，麻省理工學院(MIT)的研究人員估計則相對保守，預測到2034年生產力僅會提升0.53%。MIT經濟學家Daron Acemoglu在2024年的研究中特別警告，如果生成式AI工具被少數幾家大型企業壟斷，可能會減緩中小型企業的採用速度，這將限制AI在提升生產力方面的潛力，導致最終的實際成長數字可能遠低於市場預期。

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