在过去两年的一系列出版物中，高盛认为生成式人工智能可以提高劳动生产率和全球增长，主要因为它能够自动完成大量工作任务。高盛估计，在广泛采用该技术后，美国的劳动生产率和GDP水平将累计上涨15%。
高盛提出了2023年中期AI投资周期将达到年度GDP的2%的案例。训练AI模型和运行AI查询所需的硬件投资最初会激增，但随着计算成本下降而逐渐减少。随着最终用户采用率的提高，AI软件投资会随着时间稳步增加。目前，这一预测的投资热潮已基本实现，尽管前期投入比预期多。截至2024年第四季度，AI硬件提供商的收入激增超过2000亿美元（年化率），预计到2025年底将再增加1250亿美元。
最近有消息称，DeepSeek使用的硬件虽然不太先进，开发成本也低得多，但其R1 AI模型在性能方面与当前领先模型相比更具优势。这引发了对投资周期下一阶段是否比预期更早到来的疑问。尽管DeepSeek报告的560万美元培训成本可能未完全反映开发成本或训练硬件的成本，但它已经证明使用新颖的计算技术进行模型推理，如多层注意力(MLA)和混合专家(MoE)，以及更高效的模型训练，能够以更低的成本生产出性能卓越的AI模型。这一突破改变了生成式AI的竞争格局，挑战了高昂投资成本是进入基础模型层面障碍的观点，并提出计算成本可能继续下降的前景。
从宏观角度看，DeepSeek低成本模型的出现并不影响高盛关于生成式人工智能带来的生产力提升将带来最大总体经济收益的观点。如果高盛的长期估计正确，且人工智能支持的任务自动化在大约10年内将总体生产力水平提高15%，那么生成式人工智能每年将为美国经济释放约4.5万亿美元的价值。这一经济盈余将在美国经济的所有主体之间分配，包括硬件和基础设施提供商、开发人工智能平台和应用程序的公司、使用生成式人工智能提高生产力的企业，以及工人和消费者。