人工智能AI泡沫：何時會破滅？

最近，有粉絲私信我：「人工智能會不會像2000年的互聯網泡沫一樣破滅？」

這個問題引人深思。儘管我們團隊一直在提倡擁抱AI，但目前在AI與業務結合的場景中尚未實現商業化路徑。 

經濟泡沫的形成源於人們對商品進行大量無意義的投資，造成市場價值和價格的膨脹。 這種現象可能導致資產（包括優質和劣質資產）過度升值，超出其實際價值，最終達到不可持續的水平，隨後突然崩潰。 

大D分析認為，當前的AI市場與20世紀末互聯網市場之間存在顯著相似之處。 

兩者均在快速發展的過程中引發了投資熱潮，而這種熱潮的背後，往往是對未來的過於樂觀的預期。

回到2000年，互聯網泡沫的破裂往往源於估值與實際價值之間的巨大鴻溝，如今的人工智能市場似乎正走在類似道路上： 高估值和激烈競爭下，面臨盈利能力不足和商業模式不明確的現實。

在過去幾年里，人工智能已成為科技界最炙手可熱的話題，從ChatGPT的發佈到各大企業紛紛佈局AI技術。 

然而，許多企業發現，從AI投資中獲取實際回報並非易事。 

高昂的研發和運營成本、缺乏明確的商業模式及市場競爭的激烈，使得盈利前景變得不明朗，公眾對AI技術的不信任程度也逐漸上升，進一 步增加了商業化的障礙。 

尤其在ToC用戶中，AI聚合工具產品的盈利點往往依賴流媒體廣告，用戶更傾向於「白嫖」，因為ToC業務場景難以產生收益價值，導致他們無法判斷付費訂閱的價值。同時，市場上AI工具產品眾多，替代性強，使用戶在各種「免費試用」產品中頻繁切換。 

而對於ToB用戶，在無法判斷預期收益時，很難決定採購AI產品。儘管一些企業嘗試將AI模型結合到自己的業務流程中，但大部分仍難以看到成效。 

特別是在生成式AI興起的背景下，眾多初創企業湧現，試圖從中分一杯羹，但其盈利能力普遍偏低，許多企業依賴風險投資的資金支持，而非實際的商業收入。 

隨著投資者對市場的警惕性提高，資金流入也開始減緩，進一步加劇了市場的不確定性。

高盛集團（Goldman Sachs）曾預測多達50%的工作將受到自動化影響，但最新展望顯示，技術發展速度不足以實現這一替代。 

麻省理工學院的達隆·阿西莫格魯估計，未來十年人工智能的生產率增幅將不足1%。 

這些觀點表明，儘管人工智能前景廣闊，但實際的實現路徑仍需謹慎評估。 

我們國內市場機構對AI仍抱有很強的期待，但今年或者明年內這些人工智能項目都難於獲得收益。 

主要原因在於，這些AI企業將大量的資金投入到數據中心、算力等硬件及大模型的訓練支出。 

而這些訓練結果形成的產品無法進行有效的商業化，更多僅是被當做某些軟件產品的附加功能。 

大D在觀察市場動態時，認為當前的AI行業已經顯露出泡沫的跡象。高估值與實際盈利能力之間的落差，即將促使越來越多的人開始關注泡沫何時會破滅。 

歷史上，市場泡沫往往伴隨著對未來的過於樂觀的預期，導致投資者忽視了潛在的風險。 

正如金融市場中的許多泡沫事件一樣，AI市場的泡沫也在逐步顯現，目前應該處於第三和第四階段。（階段並非按照一定的順序進行） 

目前資本市場正在等待市場上能夠跑出一個現象級的Ai產品，才能夠足以支持整個Ai賽道的信心。

如果沒有，大D認為明年即將有60%以上的Ai初創公司和實驗室將面臨關閉風險。 

身邊越來越多的Ai初創企業唯一的希望是能夠被大廠所收購，儘早脫手、脫坑。 

一位不願透露信息的朋友跟我聊到過他從加入AI這個賽道以來的心理歷程： 

1、第一階段：看到了致富的希望。雖然當時身邊很多朋友熱衷於賣ChatGPT帳號來獲取第一桶金，但他看不上。 

2、第二階段：市場的炒作，讓其過度的樂觀。對項目的投入持續加大。 

3、第三階段：產品項目無法在市場上獲得持續性的收益，或者收益不足以支撐項目的經營。後悔，現在只想盡快賣掉，脫坑！ 

寫在最後的話

儘管面臨諸多挑戰，人工智能的中長期前景仍然光明。

AI具有極大的潛力，能夠推動各行業的創新和轉型。 

從醫療到金融，從教育到製造，AI的應用正在逐步深入各個領域。 

然而，投資者和企業必須保持警惕，避免盲目追逐市場熱潮。只有在明確商業模式、確保可持續性的基礎上，人工智能才能真正實現其變革潛力。 

歷史的教訓告訴我們，過度的樂觀可能導致災難性的後果，唯有腳踏實地，才能迎接未來的機遇。

本文來自微信公眾號「ToB產品創新研習社」，作者：大D，36氪經授權發佈。