人工智慧被高估了嗎？

Katharine Wooller 是一位在前沿銀行與金融服務技術領域備受尊敬的評論員。

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由 JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高層閱讀

近幾個月來，許多擔憂與專欄篇幅都在思考投資於人工智慧（AI）是否已超越現實，並暗示 AI 可能是一個即將破裂的泡沫。

類比指責也被用來比擬其他曾被炒作多於實質的投資周期：例如1636年的鬱金香泡沫和千禧年的網路泡沫。當然，早期投資 AI 巨頭的投資者獲得了巨額回報：在 Nvidia 上市前投資 1,000 美元，最高時價值可達 830 萬美元，AI 牛市支持者——理所當然——認為這樣的回報率在該行業中不太可能重演！
 
乍看之下，投資於 AI 的資金如此之多，似乎表明其動能過於強大，不可能只是昙花一現。像亞馬遜、Meta、微軟、谷歌母公司 Alphabet 這些巨頭科技公司都在大力投資；預計到 2025 年，這些公司在 AI 基礎設施上的支出將達到約 4000 億美元，這是歷史上最大規模的支出周期之一。 
 
許多關於當前投資周期中資金如何運作的討論也不少。許多私人 AI 公司能夠籌集數十億美元，卻沒有任何最小可行產品（MVP）或實際產品——只是一個想法和大量宣傳。

此外，還存在一些有趣的循環金融現象，AI 公司在相互投資與合作中進行資金流動；投資流向的圖示看起來像一盤意大利面，追蹤資金去向會讓人頭痛。這種相互依賴帶來巨大風險，甚至快速審視這些投資如何形成收入循環，可能會人工抬高估值。

還有一個問題是誰在支撐 AI 的估值，一些大型科技公司建立不透明的結構來將支出轉嫁出資產負債表，這引發了誰來承擔風險的疑問。
 
此外，還有 AI 的採用速度問題。當然，供應商的格局相當複雜，亟需整合，許多項目仍停留在概念驗證階段，投資回報率也常難以衡量。然而，在我看來，這是任何新技術的常態，應該更平衡地看待 AI 的潛力，這也是投資周期的核心——對中短期內技術發展的理性預測。
 
當然，這也取決於客戶能否從部署該技術中獲得價值。少數 FTSE 或 NASDAQ 公司制定的策略中沒有 AI，似乎都在追求 AI 的潛力，認為它能顯著降低成本與風險。事實上，金融服務業被認為是最有可能被 AI 顛覆的行業之一。2025 年一項 Softcat 對科技領袖的調查顯示，48%的人將 AI 作為優先事項，Gartner 也發現與 AI 相關的支出增加了 88%。  
 
我們不應低估 AI 帶來的巨大變革，幾乎可以說這是一項真正的技術突破。ChatGPT（儘管它不產生利潤！）已被普遍接受為一個從學生到 CEO 的生產力工具，幾乎涵蓋所有行業和商業職能。坦白說，即使只帶來幾個百分點的生產力提升，也足以支撐目前的 AI 估值。再者，GPU、定制芯片和模型效率的巨大進步，確保了未來的可行性——如果 AI 的理論應用因基礎設施不足而受阻，將是一場災難，提前投資於市場需求之上，在現實中是一件好事。
 
當然，採用過程中也存在一些重大阻礙。特別是在我們自己的行業中，規範的缺失就像房間裡的大象！全球範圍內，我們仍處於探索如何以及是否應用規則來管理 AI 使用的早期階段。

還有更廣泛的倫理問題，以及我們如何確保 AI 被負責任地使用，早期已有一些專門的技術解決方案來進行治理與保證。ESG 方面也存在重大問題，尤其是 AI 所帶來的巨大環境成本，包括所需的能源和物理基礎設施的折舊。這些問題存在時，許多企業仍不願完全放開對 AI 的控制，而是採取務實的“觀望”策略，跟隨早期採用者的腳步。在我支持金融服務創新工作的日常中，我看到許多企業焦慮於既不想成為第一，也不想成為最後的 AI 競賽者！
 
科技本身具有週期性，投資論點總是建立在“最佳猜測”之上。我們已經走出了 1637 年鬱金香泡沫的危機——幸運的是，我們擁有幾乎無限的 AI 市場，而這在當年購買鬱金香期貨的業餘投資者中卻不存在。

舉一個較新的例子，當我們讀到有人說 AI 過熱時，老牌加密貨幣投資者會微笑——比特幣在 2018 年失去了 80% 的價值，從 19,783 美元跌至 3,200 美元，然後在 2025 年達到歷史新高的 126,000 美元。即使估值超前於現實，技術本身並未失去效能。

事實上，如果我每次聽到加密貨幣已死的說法都能賺一英鎊，我早就退休了；我不禁認為，對於當前的 AI 反對者也是如此。雖然對 AI 科技股的調整並非壞事，但這並不代表技術失敗，也不代表未來的需求不強烈。量子計算的出現，可能會為 AI 注入火箭燃料，並推動相關科技公司的股價上漲。