德意志银行表示，人工智能投资者即将面临重大调整。

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德意志银行研究所认为，人工智能理论上可能在2030年前达到超级智能，但前提是模型规模化持续推进、AI系统能够自我改进，并且行业能克服电力、基础设施和融资方面的巨大限制。该机构指出，这条路径很大程度上取决于未来的AI系统能否自主改进用于开发下一代模型的技术。

在物理资源方面，德意志银行估计，训练一个假设的类AGI模型可能需要3000亿至5000亿美元的基础设施投资和约6吉瓦的电力。若要在四个月内用英伟达（NVDA）Vera Rubin芯片完成同等规模的训练周期，可能需要约780万块芯片和26吉瓦的设施电力，按当前价格计算基础设施成本约9000亿美元。该行估计，若计算效率持续提升，到2030年同等规模的集群成本可能降至约2000亿美元。

目前行业投入已十分激进。据德意志银行统计，Alphabet（GOOG）、亚马逊（AMZN）、Meta（META）、微软（MSFT）和甲骨文（ORCL）今年的资本支出预计接近8000亿美元，到2030年及以后，年度支出可能超过1万亿美元。

该行强调，AI投资逻辑并不依赖超级智能的实现。报道称，企业采用AI的速度约为此前移动互联网、互联网和云计算浪潮的三倍；中国以外的AI经济收入在2026年可能超过2000亿美元，而2022年还不到10亿美元。

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