2000年的互联网泡沫会重演吗？对当前人工智能热潮的批判性分析——图片：Xpert.Digital
8000亿美元的缺口：为何AI梦想很快就会耗尽资金
OpenAI 损失数十亿美元：即使 200 美元的订阅费也是一项亏损业务——这种情况还能持续多久？
围绕人工智能的炒作席卷了全球市场，其势头之猛，令人不禁想起许多投资者至今仍心存厌恶的时代：千禧之交的互联网泡沫。两者的相似之处令人咋舌：商业模式几乎无法盈利的公司估值却高达天文数字；人们涌现出一种“淘金热”心态，将数千亿美元投入一项技术；人们坚信我们正处于一场经济革命的边缘。然而，随着微软和谷歌等科技巨头展开史无前例的人工智能“军备竞赛”，人们对这股热潮能否持续的质疑也日益加剧。
贝恩公司一项令人担忧的研究预测，由于该行业的收入远远无法满足飞涨的计算能力和基础设施成本，资金缺口将达到8000亿美元。就连行业领头羊OpenAI也在烧钱数十亿美元，并在订阅服务上亏损——这清楚地表明，这项技术的盈利面临着巨大的障碍。与此同时，来自中国的一家低成本新竞争对手正在引发动荡，并威胁着破坏老牌供应商昂贵的商业模式。
但与互联网时代相比真的合理吗？两者之间存在着关键的区别：如今的技术更加成熟，并且已经牢牢融入日常业务。此外，这场繁荣的资金并非来自小投资者的借贷，而是来自全球最赚钱企业的巨额资金。因此，决定数万亿美元投资和全球经济未来的关键问题是：我们正处于一场持久技术变革的开端，还是即将破裂的巨大投机泡沫的最后阶段？
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来自中国的 OpenAI 恐慌：廉价供应商如何让科技巨头们紧张不安
我们是否再次陷入了类似于2000年臭名昭著的互联网泡沫的投机泡沫？这个问题目前正困扰着全球的投资者、分析师和技术专家。人工智能的迅速崛起及其带来的数十亿美元的投资与20世纪90年代末的情况惊人地相似。当时，互联网的炒作导致了极高的估值，最终导致了一场惊人的崩盘。如今，人工智能公司面临着类似的挑战：天文数字般的估值与不明确的商业模式相冲突，而投资与实际收入之间的差距仍在不断扩大。
与互联网泡沫的历史相似之处
互联网时代的动态
20世纪90年代末的互联网泡沫是由一项革命性的新技术——互联网——推动的。这项技术与如今的人工智能一样，被视为一股变革力量。1996年至2000年间，科技公司的估值达到了天文数字，纳斯达克股票的市盈率高达50、70甚至100倍。投资者相信，互联网解决方案将彻底改变传统商业模式，未来前景一片光明。
转折点出现在2000年3月，当时第一批初创公司破产，残酷的经济现实与过高的预期不符。这些公司不得不投入超出预期的资金，收入却远低于预期，而烧钱的资金规模也不再能支撑其过高的估值。
当前市场估值对比
如今，经周期性波动调整后的标准普尔500指数与当时的情况惊人地相似。目前的估值水平相当于过去十年市盈率的38倍。正如摩根士丹利的策略师指出的那样，只有在互联网泡沫时期，估值才更高。
曾是互联网时代明星分析师的亨利·布洛杰特（Henry Blodget）警告称，互联网和人工智能的繁荣与当前的人工智能热潮有着惊人的相似之处。他强调，互联网和人工智能的影响远远超出了科技行业。仅今年一年，人工智能基础设施的投资就至少达到4000亿美元，极大地提振了全球经济和股市。
人工智能行业的融资缺口
贝恩公司的惊人预测
贝恩公司最近的一项研究揭示了人工智能行业面临的严峻资金缺口。到2030年，像OpenAI、谷歌和DeepSeek这样的人工智能公司每年将需要创造约2万亿美元的收入来弥补计算能力和基础设施成本的上升。然而，咨询公司预计，该行业距离这一目标的差距将达到约8000亿美元。
贝恩公司全球技术业务主席戴维·克劳福德紧急警告：“如果当前的规模化规律盛行，人工智能将日益加重全球供应链的负担。”这种所需收入与预期收入之间的差异，引发了人们对人工智能行业估值和商业模式的根本性质疑。
龙头企业的货币化问题
ChatGPT 背后的公司 OpenAI 是该行业货币化问题的典型例子。尽管估值 3000 亿美元，每周拥有 7 亿活跃用户，但该公司只有 500 万付费用户。2024 年亏损约 50 亿美元，预计 2025 年亏损将高达 90 亿美元。
尤其棘手的是，即使是更昂贵的 ChatGPT Pro 订阅服务（每月 200 美元），也因用户使用服务量超出预期而产生亏损。首席执行官 Sam Altman 称这种情况“疯狂”，证实了覆盖成本的挑战。
巨额投资与不明确的回报
5000亿美元的军备竞赛
美国主要科技公司正将人工智能投资推向前所未有的水平。微软、Meta 和谷歌计划到 2025 年为人工智能项目投入总计 2150 亿美元。亚马逊宣布将追加 1000 亿美元的投资。这些支出将主要用于扩建数据中心和开发新的人工智能模型。
自 ChatGPT 推出以来，人工智能领域的投资增长了一倍多。到 2024 年，四大科技公司在人工智能领域的投资总额已达 2460 亿美元，较上一年增长 63%。到 2030 年代初，人工智能领域的年度支出可能超过 5000 亿美元。
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能源需求和基础设施挑战
贝恩预测，到2030年，全球对计算能力的额外需求可能攀升至200吉瓦，其中一半将来自美国。人工智能数据中心的功耗将从2023年的500亿千瓦时增加到2030年的约5500亿千瓦时，增幅达11倍。
这种大规模扩张将对环境产生重大影响。尽管可再生能源规模不断扩大，但数据中心的温室气体排放量仍将从2023年的2.12亿吨上升到2030年的3.55亿吨。同期，用于冷却的用水量将增长近四倍，达到6640亿升。
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新的互联网危机即将来临？是可控的调整还是崩盘？廉价的机型，巨大的价格压力？数十亿美元的损失还是真正的收益？
与互联网泡沫的区别
融资结构和风险最小化
亨利·布洛杰特强调了与互联网泡沫的两个关键区别。首先，人工智能的大部分融资来自私人市场，这意味着一旦发生危机，散户投资者受到的直接影响较小。其次，人工智能的积累主要来自科技巨头的利润，而非债务。
这些结构性差异可能会限制潜在人工智能崩溃的影响。布洛杰特指出：“人工智能崩溃会带来诸多痛苦。股市和商业地产将遭受重创，大型数据中心项目将以极低的价格被抛售，数百家初创企业和服务提供商将破产。但至少目前，损失有限。”
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底层技术的成熟度
与互联网泡沫时代（当时互联网尚处于起步阶段）相比，人工智能已经展现出具体的应用和优势。根据贝恩的一项调查，几乎所有公司都已开始在市场推广中使用人工智能。62% 的公司已在研究两种以上的用例，57% 的公司表示人工智能已经超出了他们的预期。
然而，超过半数的受访公司承认，他们尚未建立足够的数据基础来充分发挥该技术的潜力。数据集不完整或质量低下，以及技术配置不理想，被认为是主要挑战。
DeepSeek 作为转折点
来自中国的经济高效的创新
中国初创公司 DeepSeek 凭借其 R1 模型震撼了整个人工智能行业。该公司预计开发成本仅为 560 万美元，却能与价格高得多的美国模型相媲美。相比之下，OpenAI 的 GPT-4o 开发成本约为 8000 万美元。
DeepSeek 的定价远低于竞争对手。该公司的模型比 OpenAI 的相应模型便宜 20 到 40 倍。DeepSeek 的 Reasoner 模型每百万输入令牌的成本为 53 美分，而 OpenAI 的 o1 模型每百万输入令牌的成本为 15 美元。
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对行业动态的影响
DeepSeek 的成功挑战了人工智能行业先前的假设。该公司证明了即使没有数十亿美元的预算，尖端人工智能也有可能实现，这给老牌供应商带来了巨大的定价压力。这一发展凸显了美国出口限制的一个有趣的副作用：技术限制迫使该公司进行软件创新，以最大限度地利用现有硬件。
短短几周内，DeepSeek 的人工智能助手就占据了全球 LLM 用户 21% 的份额，并取代 ChatGPT 成为苹果应用商店中最受欢迎的免费应用。这种快速的市场渗透凸显了人工智能市场的波动性，以及对采用成本密集型商业模式的老牌供应商的威胁。
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新技术领域及其潜力
量子计算的长远前景
贝恩公司表示，量子计算在未来十年内有望释放高达2500亿美元的市场价值，主要应用于金融、制药、物流和材料科学等领域。预计市场规模将从2024年的16.5亿美元增长到2037年的641.2亿美元，复合年增长率为32.2%。
然而，至少存在四大障碍：硬件成熟度、算法开发、量子机器学习以及实际盈利能力。分析师预计量子技术不会突然出现突破，而是会在细分领域逐步推广。
早期阶段的人形机器人
尽管人形机器人正在吸引资本，但它们仍然严重依赖人类的监管。高盛预测，到2035年，人形机器人市场规模将达到380亿美元，是前一年预测的六倍多。另一项研究甚至预测，到2030年，将有2000万台人形机器人投入使用。
首批工业试点项目已取得良好成果，投资回收期不到0.56年。波士顿动力公司、Agility Robotics和特斯拉等公司正在推动该技术的研发，特斯拉的目标是今年生产数千台擎天柱机器人。
自主代理作为增长领域
据贝恩估计，未来三到五年，企业将把高达10%的技术预算投入到核心能力上，例如能够独立执行复杂任务的自主代理。这一发展可能开辟新的收入来源，并显著提高人工智能系统的效率。
对市场形势的批判性评估
可能起泡的时间
关键问题是：我们距离泡沫破裂还有几年，还是仅仅几个月？亨利·布洛杰特简洁地回答道：“是1996年还是1999年？” 虽然没有明确的答案，但各项指标都显示出与互联网时代既有相似之处，也有重要区别。
德意志银行警告称，美国经济繁荣背后隐藏着一个奇怪的事实：如果没有大规模的人工智能投资，美国早已陷入衰退。乔治·萨拉维洛斯用一句令人震惊的话概括道：“人工智能机器实际上正在拯救美国经济。”经济增长并非源于革命性的人工智能应用，而仅仅源于为产生人工智能能力而建设的基础设施。
当前发展的可持续性
贝恩公司的研究对当前人工智能热潮的可持续性提出了严峻的挑战。尽管语言模型和其他应用在全球范围内的使用正在迅速增长，但其承诺的效率提升和新的收入来源目前尚不足以覆盖巨额投资。
尤其棘手的是，许多人工智能公司尚未成功实现产品盈利。例如，OpenAI 预计要到 2029 年才能实现正现金流。其他行业巨头也将增长置于盈利之上，寄希望于未来实现规模经济。
潜在情景和影响
可控衰退情景
在最佳情况下，人工智能行业能够通过技术进步和新的商业模式实现稳定。在ChatGPT等人工智能服务中引入广告，或许能够开辟新的收入来源。据预测，OpenAI将从2026年开始通过“免费用户货币化”创造数十亿美元的收入，到2029年将达到250亿美元。
技术的逐渐成熟将催生可持续的商业模式。能够进行复杂推理和类似智能体动作的推理模型需要数百甚至数千倍的计算能力，但相应的更高价格也合情合理。
市场崩溃情景
在最糟糕的情况下，人工智能崩盘可能会造成与互联网泡沫类似的破坏。股市和商业地产将遭受重创，大型数据中心项目将以极低的价格被抛售，数百家初创企业和服务提供商将破产。
贝恩公司预测的8000亿美元资金缺口可能导致行业整合。只有财力雄厚的公司才能生存下来，而规模较小的供应商和初创公司可能会从市场上消失。
崩溃还是可控修正？人工智能的关键时期
人工智能行业正处于关键的转折点。虽然与互联网泡沫时期有着显而易见的相似之处——天文数字般的估值、不明确的商业模式以及日益扩大的投资与收益之间的差距——但也存在着重要的差异。人工智能技术已经展现出具体的应用和优势，资金主要来自盈利能力强劲的科技巨头，市场对散户投资者的依赖程度也较低。
挑战在于如何成功地将巨额投资变现。像 OpenAI 这样的公司必须证明，他们能够将数十亿美元的亏损转化为可持续的利润。DeepSeek 等提供商正在开发低成本的 AI 模型，这进一步增加了压力，并可能引发价格战，使盈利能力进一步复杂化。
人工智能泡沫最终会演变成可控的调整还是急剧崩盘，取决于该行业能否及时开发出可行的商业模式。未来几年将证明，人工智能能否实现其巨大的期望，还是会重演互联网泡沫的灾难。“是1996年还是1999年？”这个问题的答案将决定数万亿美元投资的命运以及科技行业的未来。
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