▶ 孙立彬

　　中国人工智能（AI）行业热潮依然汹涌，这突出地表现在企业融资速度和规模上。

　　近日，大模型领域的独角兽企业智谱AI完成本年度的第三笔融资，投前估值高达200亿元；无问芯穹完成近5亿元A轮融资，创下国内大模型基础设施创业企业最大单笔融资纪录；2023年11月成立的具身智能初创公司穹彻智能完成累计数亿元人民币的天使轮和 Pre-A轮融资。

　　然而，在行业火热的当下，冷风也开始刮起。由于对技术发展速度、应用前景等方面的担心，AI泡沫论甚嚣尘上。

　　烧钱多与回报少

　　AI企业融资凶猛的一个重要原因是资金消耗量巨大。

　　赛迪顾问人工智能与大数据研究中心常务副总经理邹德宝表示，AI技术的复杂性和应用场景的多元性导致资金需求巨大。首先，AI技术需要大量的数据处理和算法优化，这就需要强大的算力资源和专业人才供给；其次，为了保持技术领先，相关企业需要不断进行基础研究和应用研究；第三，AI技术的快速迭代要求相关企业持续投入以适应市场变化和客户需求；第四，为了构建完整的AI生态系统，相关企业需要投资产品开发、市场推广和人才队伍建设等多个方面。这些因素共同导致了AI研发的高投入性。

　　过去一年来，微软、亚马逊、谷歌、Meta资本的相关支出分别高达557亿美元、550亿美元、443亿美元和288亿美元。这些支出多数花在购买英伟达数据中心产品和服务方面。

　　然而，与高投入相伴的却是低产出。

　　华尔街金融机构人士认为，科技巨头在AI领域的资本支出如此之高，并没有带来相应的回报和更高效的应用。在过去两年时间里，只出现了ChatGPT和Github Copilot两个现象级AI产品。

　　著名风险投资公司红杉资本的合伙人David Cahn认为，AI基础设施巨额投资和实际收入之间的差距已经到了匪夷所思的地步。

　　微软首席财务官此前曾直言，对AI的巨额投资，至少要15年才有回报。

　　如果不想错失机遇，保持领先或不掉队，大规模投入将持续下去。

　　根据相关分析，随着AI模型变得更加复杂，其训练所需的资本也以指数级增加。而一旦有更先进的模型出现，旧模型的价值就会迅速降低甚至为零，这就使得投资回报难以预测。因此，需要玩家持续不断地投入巨额资金，以保持行业领先地位。

　　巨擎还是泡沫？

　　针对AI泡沫论的出现，邹德宝表示，这源于对AI技术发展速度和应用前景的过度乐观预期，以及对实际落地难度和潜在风险的忽视。虽然人工智能技术在近年来取得了显著进展，但其在多个领域的广泛应用仍面临技术、伦理、法律和经济等多方面的挑战。此外，AI技术的商业化落地需要与现有行业深度融合，这需要时间和大量的资源投入。

　　就技术发展速度而言，作为大模型代表企业和技术领先者OpenAI的GPT-5一直被推迟发布。此举让很多人猜测是否新一代大模型技术的突破遇到了阻碍。

　　邹德宝认为，GPT-5的发布延迟可能反映了AI领域在技术进步上遇到了一些挑战。研发瓶颈源于算法复杂性、数据处理需求、硬件限制或伦理法规等多方面因素。“如果整个行业都面临类似问题，那么确实可能影响到投入产出比，进而影响投资者的信心和决策。”

　　邹德宝表示，技术发展往往具有周期性，瓶颈期之后往往会伴随着突破和新的增长。因此，尽管当前可能面临挑战，但从长期看，技术创新和市场需求仍然有望推动行业向前发展。

　　就应用层面而言，情况也不容乐观，谷歌趋势（Google Trends）此前发布的数据显示，过去9-12个月中，ChatGPT的活跃用户没有太大增长：数亿人尝试过AI应用，但大多数人只使用过AI一两次，或者每隔几周才使用一次；在企业端用户方面，对大模型表现出极大的兴趣，许多企业正在进行试点和实验，但真正将其部署于业务中的企业并不多。

　　根据全球知名经济历史学家Carlota Perez总结的历史经验，随着AI基建投资的持续扩张，如果在未来一段时间（预估是12-18个月内）应用层仍然没有出现Killer App,人们很可能会看到这轮AI热潮泡沫被刺破。

　　全球知名创业孵化器和种子期投资公司Y Combinator相关负责人表示，当前AI热潮存在过度炒作现象，类似于以往的互联网泡沫。虽然在技术上取得了巨大进步，但其在实际应用中的价值和商业模式仍存在不确定性。

　　然而，也有很多专家持相反意见。在今年9月举行的外滩大会上，复旦大学计算机科学技术学院副院长彭鑫表示，肯定不是泡沫。他认为，一方面，确实要承认AI进步是突破性的进展，而且确实对于各行各业都会带来非常大的变化。另一方面，不要神话AI，其最终产生的价值一定是渗透到各个领域，并与不同领域本身的规律、专家经验相结合，慢慢进行赋能。