德意志銀行研究院在一份題為《AI繁榮還是末日：超級智慧將帶來什麼感受，何時到來》的20頁報告中提出，AI帶來的真正風險不是AI交易整體退潮，而是它會把每個行業的企業切成截然對立的兩類——採納者與出局者，中間地帶幾乎不存在。報告將這一格局稱為"雙峰"，並據此推演其對投資組合的衝擊。
報告援引前谷歌CEO Eric Schmidt 提出的"舊金山共識"，即矽谷主流觀點認為，憑藉規模化定律與AI自我迭代，超級智慧將在2030年前後到來。德銀並未預測超級智慧必然實現，其基準情景是AI在不發生體制性突破的前提下維持經濟重要性；但它強調，無論走哪條路徑，投資啟示都同樣成立。
德銀的邏輯起點是AI成本的下降速度。報告援引 Epoch 的資料指出，過去三年AI在同類比較基礎上"幾乎每季度降價一半"，相當於每年價格縮減約13倍；相比之下，算力走完同等降價幅度耗費了六十年，而AI僅用五年。當智慧價格趨近計算成本，使用超級智慧的企業將對未使用者形成壓倒性優勢。報告以電力普及作類比：每個行業最終都必須接入電力才能維持競爭力。其措辭相當直接——觀望不再是選項，沿用昨日生產模式的企業"要麼改變，要麼選擇不同市場，要麼死亡"。
報告還提示了一條更快的顛覆路徑：取代現有企業的往往不是緩慢轉型的老牌公司，而是"原生AI"新進入者，因為它們"永遠不必承擔整合成本，因為沒有什麼需要整合"。德銀補充說，資本向早期採納者遷移，也可能推高慢行者的資本成本，"債券市場可能先於客戶判定誰是出局者"。
在價值留存方面，德銀認為能留住價值的是模型無法複製的資產：專有資料、運營許可權（尤其是醫療與金融等強監管領域）、黏性客戶關係（任務關鍵型工作流與資料庫深度繫結）、可排他的實物資產（機械、土地等），以及隨人類需求擴充套件而可能湧現的新需求。報告明確點出缺席的專案：程式碼、分析類工作，以及白領服務業中大多數按小時計價的專業服務，並預計超級智慧將最猛烈衝擊大規模客戶服務、常規軟體工程和自由職業創意工作等可競爭性行業。市場已有所反映——自ChatGPT釋出以來的四年間，標普500指數中半導體及半導體裝置股價漲幅接近七倍，而軟體股僅上漲約80%。
德銀認為，雙峰分化會讓現行組合管理的核心邏輯出現根本性錯位。其一是分散化可能適得其反：通常個股特有風險會在組合中相互抵消，但在雙峰世界中"有一個變數凌駕於一切之上，分散持倉只會分散敞口，而非稀釋風險"。德銀的建議是把標的劃分為採納者或出局者，而非依賴均值定位，並按分類判斷的置信度決定倉位大小。其二是平靜的價格走勢不等於低風險：歷史波動率衡量的是已實現的價格離散度，而雙峰分化是一次"跳躍"——兩種模式看起來完全相同，直到某一刻突然不再相同。報告以 Chegg 為例，稱其"一直表現得像一隻普通的小盤股，直到2023年5月的某一天，管理層將增速放緩歸因於ChatGPT，股價單日腰斬"。據高盛衍生品部門資料，本輪AI板塊大跌前夕，相關標的的隱含波動率正處於第0至第6百分位。其三是逢低買入可能不再審慎：德銀直言，下跌的價格可能傳遞的是商業模式已經過時，而非機會。
德銀也為落後者保留了一個出口。它援引諾貝爾經濟學獎得主 Robert Solow 1987年的名言——"計算機時代到處可見，唯獨不在生產率統計中"——認為這句話即便在超級智慧時代短期內仍可能適用，原因在於斯坦福大學 Erik Brynjolfsson 識別的生產率J曲線：前期無形資產投入會拖累可測量的生產率，隨後才加速釋放。監管壁壘同樣提供緩衝，銀行、公用事業、製藥和國防等強監管領域是"難啃的骨頭"，現有牌照、高轉換成本與已折舊的基礎設施至少在過渡期內保護在位者。報告以巴基斯坦為例：3.6吉瓦的進口煤電機組被鎖定在數十年的"照付不議"合同中，即便屋頂太陽能已將其利用率壓低至20%以下，更便宜的技術也並不總能迅速獲勝。
報告最後列出五項早期預警訊號，用於判斷雙峰分化是否正在到來：AI加速AI研究的速度（參考 METR 的評估指標）；AI能否完成完整工作任務（Remote Labor Index 顯示，目前最佳AI代理在真實自由職業專案中仍僅能自動化20%的內容）；算力是否持續稀缺（GPU一年期租賃價格過去一年已上漲約三分之一）；企業營收分化（頭部與尾部四分位企業的人均營收出現背離，而整體均值保持平穩）；以及初級崗位招聘是否承壓並逐步向高階職位蔓延。德銀的結論是，強制性採納"關乎相對價值，而非世界末日"，但在雙峰世界中，"買入下跌"是一個分類判斷，而非免費期權——投資者需要先回答的問題是，這家企業究竟是採納者，還是出局者。