UBS GENAI predictions

Da quando ChatGPT è arrivato alla fine del 2022 e Microsoft ha supportato il suo sviluppo, il mondo è stato travolto dalla GENAI e dalle sue implicazioni per l’economia globale e la società. Alcuni esperti pensano che l’intelligenza artificiale generativa (GENAI) possa rivoluzionare ogni settore, UBS crede che sia necessario mantenere un certo equilibrio nell’entusiasmo, almeno per un po’.

“Stiamo assistendo all’inizio di un grande boom degli investimenti e di un progresso tecnologico che potrebbe influenzare radicalmente tutti i settori economici”, “Tuttavia, i casi d’uso devono svilupparsi ulteriormente per giustificare questi investimenti.”

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Le previsioni differiscono sugli investimenti che l’intelligenza artificiale genererà, ma molti credono che porterà a trilioni di dollari in più nei prossimi dieci anni. Quindi, le conseguenze per aziende, lavoratori e investitori saranno grandi.

“Sebbene sia troppo presto per quantificare con precisione i miglioramenti della produttività aggregata derivanti dall’intelligenza artificiale, le prove aneddotiche suggeriscono sostanziali guadagni di efficienza”, “Ad esempio, gli sviluppatori codificano fino al 55% più velocemente con l’uso di GitHub Copilot8. Boston Consulting Group stima che le operazioni del servizio clienti diventeranno del 30-50% più efficienti quando l’intelligenza artificiale generativa verrà implementata su larga scala.”

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Le aziende probabilmente trarranno beneficio dall’aumento della spesa per l’intelligenza artificiale nei tre livelli (abilitazione, intelligenza e applicazioni).

UBS ha presentato una serie di previsioni su come l’intelligenza artificiale rimodellerà l’economia globale e le sue implicazioni più ampie.

1. L’intelligenza artificiale rappresenterà l’innovazione più profonda e una delle maggiori opportunità di investimento nella storia umana.

2. L’intelligenza artificiale darà il via a un ciclo di spese in conto capitale per i data center che nei prossimi anni farà impallidire le spese in conto capitale dei data center generici.

3. Il rapporto tra la monetizzazione del livello applicativo dell’intelligenza artificiale e i costi dei livelli abilitante e di intelligence diventerà un parametro chiave per i rendimenti degli investimenti.

4. La corsa all’intelligenza artificiale generale potrebbe innescare un ciclo di capex che gonfia una bolla di investimento in cui il capex del livello abilitante è dissociato dal potenziale di monetizzazione a breve termine del livello applicativo.

5. Gli abilitatori dell’IA saranno i primi ad adottarla, determinando un rialzo sia dei ricavi che del margine.

6. Lungo la catena del valore dell’intelligenza artificiale emergeranno attori monolitici e, nel corso del tempo, il mercato dell’intelligenza artificiale sarà dominato da un oligopolio di “fonderie di intelligenza artificiale” integrate verticalmente.

7. Il momento del silicio dell’IA: i chip IA cattureranno gran parte della creazione di valore dell’IA.

8. I livelli di applicazione e intelligence si fonderanno con l’AGI.

9. Il software diventerà onnipresente.

10. Il patrimonio di dati emergerà come elemento di differenziazione competitiva per gli utilizzatori dell’intelligenza artificiale.

UBS in Italia è un operatore finanziario di Private Banking che offre servizi e soluzioni di investimento a clienti con patrimoni finanziari investibili superiori a € 1 milione.