转载自《数字社会发展与研究》

文｜陈白 数字社会发展研究中心特约作者

全球股市正处于阴霾时刻，现在，就连最具有含金量的美国科技股的股价，也已经快要撑不住了。

8月5日美股一开盘，被称为“科技股七姐妹”的美国科技巨头们股价纷纷下挫。苹果盘中一度跌超10%、英伟达跌超15%、亚马逊跌超9%、特斯拉跌超12%、微软跌超5%、谷歌（Alphabet）-A跌超5%、Meta跌超6%。

这场暴跌从7月底就已经开始。7月24日，包括谷歌、苹果、微软、Meta在内的美股科技“七巨头”开始进入暴跌模式，当天单日市值蒸发7680亿美元，为2022年10月以来的最大单日跌幅，也是自以来科技股遭遇的最大挫折。

后来的事实证明，当天的暴跌只是序幕。在随后的几天里，谷歌、苹果乃至是涨幅之王英伟达的股价都不断下挫。极具代表性的纳斯达克100指数两周累计回调6.54%。

如果说本轮亚太股市暴跌还能认为是日本加息动作引发的涟漪效应，但美股科技巨头们个个“富可敌国”，日本加息远不足以成为影响这些公司股价的因子。

有市场人士称，美国明星科技股此前披露的财报表现不佳，为股价暴跌埋下伏笔。财报盈利能力不及预期，当然可以认为是导致科技巨头股价集体跳水的直接原因。但市值说到底还是对于公司未来的预期，在过去的财报背后，本质上还是市场对于人工智能未来到底能否找到成熟的商业应用的担忧——毕竟就连最头部的OpenAI，在微软连续多年的超过130亿美元的投入之后，依然还是不赚钱的。

按照外媒援引的数据与分析，今年，美国人工智能研究公司OpenAI预估亏损50亿美元，全年运营总成本高达85亿美元，按此估算，其现金流极有可能在一年内耗尽。

用高盛分析师在最新一期《Top of Mind》研报中的说法：

“科技巨头计划在未来几年在AI资本支出上花费1万亿美元，但几乎没有任何实质性的、可见的成果来证明这些投入是值得的。美股‘七姐妹’获得的数万亿美元市值可能是历史上最大的泡沫。”

从目前阶段来看，人工智能依然不算是一门好生意。也正因此，一直缠绕在人工智能发展历史上的那个老问题又一次出现了：相比前几轮已经破灭的AI泡沫，属于生成式AI的这一次，会不一样吗？

▲ 图源Pixabay

历史包袱

市场的担忧并不是没有缘由的。

自1956年的达特茅斯会议提出人工智能这一概念以来，AI已经经历了多轮泡沫破裂了。彼时在达特茅斯会议上，知名学者约翰·麦卡锡（John McCarthy）、克劳德·香农（Claude Shannon）等人对于人工智能的未来怀抱了极大的希望和期待。

但到1970年代初期，由于技术局限性和计算能力不足，许多项目未能达到预期的目标，导致资金开始减少，媒体和公众的兴趣也随之下降，形成了第一次“AI寒冬”。

第二次AI寒冬发生在1980年代末至1990年代初，它是人工智能发展历程中的一个重要转折点。在1980年代初，随着专家系统的兴起和第五代计算机的发展，人工智能领域迎来了第二次热潮。专家系统能够模拟人类专家的知识和决策过程，为AI带来了实际应用的可能性。同时，日本政府推出的“五代计算机项目”进一步推动了AI研究和投资的热情。

然而，到了1987年左右，个人电脑的普及降低了对昂贵的专用AI硬件的需求，而专家系统的局限性也开始显现，尤其是在处理模糊逻辑和非结构化数据方面的能力不足。随着技术瓶颈的出现和资金的枯竭，媒体和公众的兴趣下降，投资者开始撤资，许多AI项目被取消或缩减规模，第二次AI寒冬又一次到来。

不过，真正为我们所熟知的AI泡沫，应该从2012年开始算起。2012年AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中的胜利开启了深度学习的时代，到了2016年，DeepMind的AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，更是标志着强化学习技术的一个里程碑。

随后，商业化的落地应用也开始大幅提速。

在中国市场，最为大家所熟悉的就是以商汤、旷视等几家公司为代表的“AI四小龙”的出现。彼时所有的公司和热钱，都流向了人工智能，特别是随着区块链技术的兴起，彼时所有人都相信，真的AI时代开始了。

理想很丰满，AI现实却很骨感——随着时间推移，人们再一次发现，AI技术并没有最初想象得那么大的影响，商业模式更是无法成立。随后，AI公司的估值泡沫，再一次破裂。

创新是一条九死一生的道路。在ChatGPT通过图灵测试之前，AIGC这一方向看起来小众烧钱又崎岖难行。

在很长一段时间里，黄仁勋的英伟达半死不活，就连起了个大早推出人工智能助手Siri的苹果和Meta的扎克伯格，后来还是选择押注元宇宙和虚拟现实。哪怕是微软，也是通过战略投资才侥幸等到了OpenAI的奇点时刻。

▲ 图源Pexels

盈利难题

但当ChatGPT带来的震撼逐渐习以为常，年初惊艳众人的Sora却又迟迟没有真正公开发布，这使得人们对于生成式AI落地应用的信心在边际递减。

麻省理工学院教授Daron Acemoglu对生成式AI的影响力持怀疑态度，并列出了一系列数据作为支撑。

按照Acemoglu的估计，在未来的十年甚至更长时间里，生成式AI技术对美国的生产力和经济增长的推动作用可能会比很多人预期的少。他认为，只有大约四分之一的任务能够通过AI自动化，这意味着AI只会影响不到5%的任务。他预测，AI在未来十年内对经济的实际影响会很有限，AI只会使美国生产力增加0.5%，GDP仅增加0.9%。

另一项研究估计，未来10年内只有约23%的任务能通过AI经济高效地自动化，这意味着只有约4.6%的任务会受到AI影响。平均劳动力成本节省约为27%。未来10年内，AI对生产力的提升约为0.53%到0.66%，对GDP的增长约为0.9%。

也就是说，本轮AI技术革命所带来的红利，可能远没有我们想象得多。当然从消费者应用来看，相比前几轮AI泡沫来说这一轮要好得多，但今天看，ChatGPT大概率是不可能成为开启移动互联的iPhone时刻了。

按照凯文凯利的说法，现在更像是黑莓时刻。也就是说，即便是最前沿的科技观察者，目前也倾向于认为本轮AI革命更多还是版本的升级而不是颠覆式的创新，如果是这样的话，那么此前因为梦想和热望炒作的高估值，就必然会发生回归。

本轮生成式AI的最大受益者不是OpenAI而是英伟达，一定程度上就说明了一切。

英伟达之所以受益于本轮生成式AI浪潮，是因为全球企业认为自己需要在数字化转型之后再继续AI转型，否则可能跟不上市场的脚步。加之受益于上一轮技术红利的科技互联网公司本身就有天然的冲动想要复制过去的成功，因此，买硬件以备需求就成为了一致的选择，英伟达由此赚得盆满钵满。

作为AI淘金时代的卖铲人，英伟达能够靠卖铲长期持续赚钱的前提是，淘金者已经挖掘到了金矿。可现状是，淘金者一无所获。

此前就有媒体援引三位了解OpenAI财务状况的人士消息称，OpenAI去年的亏损额大约翻了一番，达到了5.4亿美元。硅谷尚且如此，到了擅长内卷的中国就更是进入极限挑战模式了——前阵子掀起的大模型0元购价格战就是最好的例证。

不久之前，有一位大模型创业公司CEO参加了一场线下沙龙，结果到场的十多家创业公司，别说赚钱了，只有两家有收入，如果要把研发投入算进来，没有一家是赚钱的。前段时间还有消息称国内知名AI应用Kimi开始通过要求用户打赏来实现收入，但在高昂的算力成本面前，这点打赏不过是杯水车薪罢了。

所有人都知道，生成式AI技术将会成为人类未来最具有影响力的技术变革，但问题是现在所有人现在都不知道，生成式AI的商业模式到底是什么。

新王未立，那么荣耀必然还是属于上个世代的霸主。

▲ 图源Pexels

未来机会

但也并不是就此要为生成式AI 革命盖棺定论，回过头来看，科技创新成果从实验室到真正进入大众生活的进程中，最难以越过的死亡之谷其实还不是在实验室，正是在于应用环节。而如今，随着以无人驾驶为代表的应用端革新速度不断加快，生成式AI依然存在巨大的想象空间。

这对于本身就擅长应用创新的中国科技企业来说，也是一次难得的机会。

7月30日，市场调研机构Sensor Tower发布了一张美国AI应用市场上半年下载量统计图表。数据显示，下载量位居前十的AI应用中，有三款App来自中国的科技企业，主要业务模式是情感陪伴类。这个占比超出了很多人的预期，而这些应用探索，反过来也能够倒推生成式AI革命的推进。

今年3月，美国知名风险投资公司a16z曾发布全球Top50生成式AI网络产品榜单。其中，有8个是情感陪伴类产品。该机构指出，“AI陪伴可能看起来很小众，但已经成为生成式AI的主要用例。”但也有业内人士认为，整个行业的留存率、ROI（投资回报比）、订阅率，并不足以支撑这个赛道在商业前景上算出一个好的结果。

总结来看，虽然不乏亮点，可消费级的市场应用还处于萌芽期。

当前阶段AI最大的需求，还是来自企业级市场。有机构统计数据显示，从应用领域来看，生成式AI主要应用于智能客服、智能家居、智能机器人、数字人等领域。其中，智能客服市场需求最大，占比达到40.7%。但这些企业级的替代所产生的影响，且不说可能面临伦理危机，同时也未必能够创造出多大的增量来，顶多只是节约成本。

当然，AI的商业模式也未必一定要是直接来自应用的收入，如果能基于应用长出生态，本身就能够形成良性的商业循环——移动互联网时代，支付宝、微信都是免费的，但这并不妨碍它形成一个清晰的商业模式。

可现在，无论入to C还是to B级应用，目前都没有找到真正能够推广的商业模式：即便是苹果和微软，最后也还是需要把AI功能集成在手机和PC上才能够得以尝试触达用户。没有真正具有想象空间的新产品，这恐怕也是华尔街难以给科技巨头们以更高估值的原因。

不过话说回来，即便这一轮AI泡沫最终走向破裂，也并不算是一件坏事。

这不应该被认为是一个西西弗斯式的悲情故事，而是一个需要长期主义毅力的旅程。技术进步和创新的扩散，本身就是一个时间和勇气的博弈。人类走向人机协同、尽可能通过更先进的工具解放生产力，这是大势所趋，但此刻的我们，可能还需要保有多一点的耐心，等待时间的玫瑰。

END

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