人工智能被高估了吗？

Katharine Wooller 是一位在前沿银行和金融服务技术领域备受尊敬的评论员。

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由摩根大通、Coinbase、黑石、Klarna 等高管阅读

近年来，关于AI投机是否超越了现实、AI是否可能成为即将破裂的泡沫，已引发大量担忧和报道。

有人将其与其他投资周期进行类比，这些周期更多是炒作而非实质：如1636年的郁金香泡沫和千禧年的互联网泡沫。当然，那些早期投资AI巨头的幸运者获得了巨额回报：在英伟达首次公开募股前投资1000美元，最高时价值达830万美元，AI牛市支持者——理所当然——认为这种回报率在该行业不太可能再现！
 
乍一看，投向AI的资金如此庞大，似乎表明其势头远非昙花一现。亚马逊、Meta、微软、谷歌等巨头科技公司正大量投资；到2025年，这些公司在AI基础设施上的支出预计将达到4000亿美元，成为历史上最大规模的支出周期之一。 
 
关于当前周期中资金的具体投向，已有许多讨论。许多私营AI公司能够筹集数十亿美元，所依赖的“虚无”——既没有最小可行产品（MVP），甚至没有产品——只是一个想法和大量宣传。

此外，AI公司之间还存在一些有趣的循环融资和合作关系；投资流向的图示看起来像一盘意大利面，追踪资金流向会让人头晕。这带来了巨大的风险，因相互依赖可能导致估值被人为抬高。快速审视这些投资如何形成收入循环，也会发现其可能夸大估值的现象。

还有一个问题是，谁在支撑AI的估值。一些大型科技公司通过设立不透明的结构，将支出转移出资产负债表，这引发了谁来承担风险的疑问。
 
此外，AI的采用速度也是一个问题。无疑，供应商格局复杂，亟需整合，许多项目仍处于概念验证（POC）阶段，投资回报率难以衡量。然而，我认为这只是任何新技术的常态，应该更全面地看待AI的潜力，这也是投资周期的关键——对中短期内技术发展方向的理性判断。
 
当然，这依赖于客户从部署技术中获得价值。少数富时和纳斯达克公司制定的战略中没有AI的几乎没有，而AI被认为在降低成本和风险方面具有巨大潜力。实际上，金融服务业被认为是最有可能被AI颠覆的行业之一。2025年，Softcat对技术领导者的调查显示，48%的受访者将AI列为优先事项，Gartner的数据显示，AI相关支出增长了88%。  
 
我们不应低估AI带来的巨大变革，难以否认它是真正的技术突破。ChatGPT（虽然不盈利！）已被广泛接受为一种生产力工具，从学生到CEO，几乎涵盖所有行业和业务职能。坦率地说，即使只带来几个百分点的生产力提升，也足以支撑当前的AI估值。此外，GPU、定制芯片和模型效率的巨大进步确保了未来的可行性——如果AI的理论应用因基础设施不足而受阻，将是灾难。提前投资市场需求的技术，是一件好事。
 
当然，采用过程中也存在一些重大障碍。特别是在我们行业内，监管的缺失就像房间里的大象！全球范围内，我们仍处于探索如何以及是否应对AI使用制定规则的早期阶段。

还有更广泛的伦理问题，以及如何确保AI的负责任使用，目前已有一些有前景的专业技术解决方案用于治理和保障。ESG方面也存在重大问题，尤其是AI带来的巨大环境成本，包括高能耗和物理基础设施的折旧。虽然这些问题存在，但许多企业仍不愿完全放开对AI的控制，而是采取务实的“观望”策略，跟随早期采用者的脚步。在我支持2000年金融服务公司创新的日常工作中，我看到许多企业焦虑不安，既不想成为第一，也不想成为最后的那一批！
 
技术本身具有周期性，投资理念总是“最佳猜测”。我们已走出1637年郁金香危机的阴影——值得庆幸的是，AI市场几乎没有像业余投资者购买无需求的郁金香期货那样的泡沫。  
 
以较近的例子来说，老一辈加密货币投资者在看到AI被过热时会暗笑——比特币在2018年损失了80%的价值，从19,783美元跌至3,200美元，然后在2025年达到历史最高的126,000美元。即使估值超前，技术本身并未失去潜力。

实际上，如果我每次听到加密货币“死了”，都能拿一英镑，现在早就退休了；我也忍不住觉得，当前反对AI的人也是如此。虽然对AI科技股的调整并非坏事，但这并不意味着技术失败，也不代表未来需求减弱。量子计算的出现，可能会为AI注入火箭燃料，也会推高相关科技公司的股价。