德意志银行：德银 专题研究：70 岁的人工智能：从一生的繁荣和萧条中吸取的14个教训

摘要

本报告回顾了自 1956 年夏季研讨会诞生人工智能以来的七十年技术历史，通过 14 张幻灯片图表册揭示了 AI 如何在被过度炒作的同时又被低估。 德意志银行指出，当前 AI 繁荣的未来线索与历史悖论交织，其中技术进步速度如今已超越摩尔定律。 与此同时，基础设施与硬件已成为当前发展的主要瓶颈，而历史经验显示技术革命通常需要漫长的时间才能实现实际回报。 在商业化与市场表现方面，报告强调 Anthropic 与 OpenAI 无论在估值还是在收入增长速度上，即使与过去打破纪录的先驱相比也是极其显著的离群值。 报告图表显示，AI 系统的训练算力在进入深度学习时代（2010年起）后呈现出斜率明显陡峭于 2009 年以前时期的对数级爆发增长。

主要观点

• 人工智能诞生至今已整整 70 年，历史上技术常处于同时被过度炒作与低估的矛盾之中。

• 通过对 70 年技术周期的复盘，本图表册用 14 张幻灯片探讨了当前 AI 繁荣的悖论及未来线索。

• 在技术演进维度，当前人工智能的技术进步速度已经超越了传统的摩尔定律。

• 在产业链瓶颈方面，基础设施与硬件资源构成了当前 AI 发展的主要制约因素。

• 在商业落地维度，技术革命通常需要漫长的周期才能产生实质性的经济回报。

• 在估值与营收表现上，Anthropic 和 OpenAI 与历史上的纪录打破者相比均属于极其罕见的离群值。

• 训练知名 AI 系统的计算量在 2010 年步入深度学习时代后，其对数增长趋势相较 2009 年之前的深度学习前时代出现极为陡峭的加速提升。

论述逻辑

• 以 1956 年达特茅斯研讨会确立人工智能以来的 70 年技术繁荣与萧条周期为历史基准。

• 对比技术进步速度超越摩尔定律与基础设施/硬件现实瓶颈之间的脱节与矛盾。

• 引入历史技术革命需要漫长变现周期的规律，对照 Anthropic 与 OpenAI 当下极端领先的估值与收入增长速度，以此判断行业长周期走向。

关键展望

• 报告明确指出基础设施与硬件将持续作为制约 AI 扩张节奏的关键瓶颈。

• 技术革命实现实质性经济回报需要经历漫长的时间验证，而非一蹴而就。

• 针对具体资产的目标价、盈利预测或确定性评级，报告正文及附录未明确给出预测区间。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的（正文中仅提及 OpenAI 和 Anthropic 作为估值与收入维度的分析案例，未设立投资评级或目标价）。

关键图表

图1. 训练知名AI系统所用的计算量（petaFLOP）：对数刻度