随着可供金融业使用的人工智能工具不断增多，摩根大通正在尝试更有策略地决定何时使用更为成熟 、也更为昂贵的模型 。
“总结一份分析师报告 ，真的不需要最新 、最前沿且极其昂贵的模型 ，”摩根大通首席财务官Jeremy Barnum周二在该公司发布第二季度业绩后举行的分析师电话会上表示 。“因此，思路就是为合适的用途使用合适的模型。 ”
与许多其他企业一样，摩根大通正花大量时间评估词元支出 ，也就是该公司在人工智能计算上的花费。Barnum表示 ，今年上半年，摩根大通的词元支出是一个“微不足道 ”的数字 ，但下半年可能明显加速 ，不过全年规模仍将较小 。
尽管各行业高管一直鼓励员工拥抱人工智能，以提高生产率 ，但许多人现在开始担心 ，这些节省时间的AI究竟要花多少钱 。一些公司甚至要求员工控制AI使用量。
在部分美国最大银行周二发布业绩后，多位高管回答了分析师有关空前的AI发展所产生的成本和机会的问题 。AI的发展预计将需要数万亿美元投资 。
美国银行首席执行官Brian Moynihan表示 ，该行正以“相当快的速度”投入技术 ，同时也“投入大量时间”研究在该行的哪些领域实施AI项目。美国银行称，其使用AI的员工超过20万人 ，每天生成逾40万条提示词 。
Moynihan在分析师电话会上表示：“生产率有所提升；支出也很多 。 ”
与此同时 ，高盛集团首席执行官苏德巍指出，AI仍处于非常早期的阶段。
他对分析师表示：“关于词元支出和技术成本有很多讨论 。我们处于建设周期的早期阶段，但过程不会没有波折和校准 ，因为人们还需要弄清这项技术和企业最终的需求究竟有多大 。 ”
