“人工智能AI”到底有沒有泡沫？

標題是今天很多朋友問我的，因為昨天的文章提到了幾次AI，看樣子你們都對高成長性公司感興趣。

這個問題我是不太愿意講的，因為容易拉仇恨。

先說好聽的，AI這個行業肯定是非常好的，一個朝陽新型產業，市場龐大有潛力，未來萬物皆可AI。

這是一代科技革命，就和當年互聯網興起一樣的，你看全球因為互聯網催生了多么龐大的一個市場。

但是告訴大家一個時間節點，互聯網的萌芽時間是1960年~1980年，這個時間段建立了 TCP/IP 協議，最后NSFNET成為互聯網主干。

這20年時間，互聯網規模很小，主要用于科研和軍事。

互聯網真正開始發展，是到了90年代，1990年誕生了全球第一個網站，隨后在西方快速發展，到1995年他們開始商業化，比如亞馬遜和eBay就是那一年成立的，但是這個時候全球的用戶也才百萬級別。

但是從1995年之后，互聯網就開始爆發式發展，催生了龐大的市場規模，我們中國也就是從那個時候開始慢慢跟上。

你看從萌芽到爆發，中間隔了30~35年。

這個時間是不是看起來很長？其實這已經是人類歷史上發展速度最快的技術之一。

那么AI這幾年開始萌芽，發展到成熟，再到全面商業化爆發需要多久？

我相信肯定用不了30年，但是具體需要多少年，這沒人知道，技術變革確實有很大不確定性。

如果只需要3年，那么現在的AI當然沒有泡沫，你認為這個概率有多大？

現在美國基于AI的宏大敘事，就是基于這一點，他們的資本告訴別人，只需要幾年就會爆發，所以相關公司市值屢創新高。

如果按照他們的預測，明年全球八大云服務商的云計算資本開支超過6000億美元，先不管這個數據有沒有道理，是目前行業的共識。

國內低很多，那幾大頭部云服務商的資本開支應該是5000億人民幣左右，只是國外的零頭。

如果要支撐這個資本開支，意味著消費市場端的規模至少要接近2.5萬億美元才行，我估計很多人對萬億美元級別沒什么概念，大概占美國現在GDP的8%左右。

一個新型行業，要在幾年內發展到占一個國家GDP的8%的程度，你們覺得難度有多大？

那么拋開這個預測數據，來看現在的現實數據，現在全球一半以上的風投資金都砸進了AI行業，所以讓那幾個巨頭有了巨額的資本開支，美國的AI企業資本開支與收入的比例高達6:1。

而且他們統計的500億的收入里面，我覺得還有很大的水分。

就算按照他們統計的結果吧，當年互聯網泡沫的時候，資本開支與收入的比例也才4:1。

另外提醒一下，這只是收入，不是利潤，如果算利潤，那沒法算，都是虧損的，當然現在也不是算利潤的時候，畢竟是新型行業，算收入就行。

按照JPMorgan的說法，意味著收入至少還要翻13倍，才能獲得10%的回報率。

也就是未來2年，每年都要翻幾倍，我覺得這難度也太大了，賺錢跟投入完全是兩碼事，砸錢的時候可以不計代價，只要有錢，想砸多少就砸多少。

但是賺錢不一樣，要在應用端真正商業化落地，產生實際價值，才能獲得收益，這一點AI還遠遠不能滿足。

現在的AI還主要只能解決重復性和基礎性的問題，只是把世界上已用的數據和信息囫圇吞棗的吃進去，然后根據指令輸出結果。

首先這個結果不一定準確，在很多方面甚至誤差很大，我測試過很多次，除非你把指定的文件讓它提取數據，如果讓它自己找數據，出錯的概率很大。

雖然我們大部分人每天都在接觸AI，幾乎所有上市公司也都在強調AI，但是現在的AI還遠不能獨立解決重要的問題。

不管是實物型的機器人也好，還是虛擬的智能體也好，還是各種嵌入也好，在很多方面AI還很“笨”。

比如機器人，距離春晚扭秧歌差不多也一年了，真有多少進步嗎？這里面除了材料和零件的原因之外，機器人本身就“智力”有限。

智力兩個字我打了引號，不要片面理解，應該懂我的意思。

很大一個原因是AI主要依賴數據和算法，而現在的數據中心遠遠不夠，未來5年數據中心投資會高達5萬億美元以上，但是AI的生產率提升，每年只有一兩個百分點，這個倒是和當年的互聯網差不多。

如果單純從投入和產出來看，肯定是泡沫無疑，但是如何理解泡沫，以及用什么用的時間維度去理解，還是有區別的。

很多人對AI的誤解，可能是因為快速往生活中方方面面滲透的原因，其實本質上AI從萌芽到現在，核心技術并沒什么大的進步，只是在優化。

說到AI滲透的問題，現在我估計行業內賺錢的，主要是那些小公司，把某個大模型加個殼，然后取一個某某平臺的名字，然后通過社交裂變的方式賣給各種小公司或個人。

典型的就是chatGPT，現在市場上我估計有數不清的加殼版，一般售價幾千到幾萬不等，旗號是打造專屬于某個公司或者某個個體的AI平臺，把公司數據喂進去，就能實現某些功能等等。

這個事情我不評價，太火了，是不是能滿足自己的需求，取決于自己的期望，我估計讀者朋友里面很多都被推廣過，或者有在使用的吧。

這跟我們討論的AI是兩碼事，不過國內的AI商業化落地，確實比國外更理想，因為只要是個稍微厲害點的軟件工程師，就能開發出一套加殼AI系統出來。

這也能很容易看出美國AI和中國AI的區別，美國當然是技術領先，中國在商業落地上做得更好，所以美國AI公司絕大部分都是虧損的，中國部分公司已經是盈利的，未來兩三年的盈利范圍應該會更大。

所以如果說有泡沫，也是有區別的泡沫，美國是純估值泡沫，中國更多的其實是資源泡沫。

估值泡沫的意思是市值虛高，因為進去的資本太多了。

資源泡沫的意思是同質化嚴重，地方上要新產業，機構要跟上節奏，個人要跟上風口，反正這就是我們的發展特色，其他行業也這樣，不然內卷怎么來的。

很多人可能不知道，我們有些地方的算力已經過剩了。

不過現在的AI和當年的互聯網，也還是有區別的，比如AI基本上是全球巨頭帶起來的，他們本身有賺錢能力，而互聯網夸張很多，因為門檻更低，所以大量虧損的初創公司。

真正做AI成本是很高的，四大核心環節，算力、數據、研發和訓練，每個環節的投入都很大，不像互聯網幾個人在車庫就能開啟一番事業。

另外現在的AI還是有初期技術做支撐，只是市場期待很高而已，當年的互聯網幾乎是純概念炒作，所以還是要區別看待。

但是從更高維度，大規模商業化垂直落地的角度來說，AI目前也只是起步階段，應用落地進步最快的是醫療，厲害的模型能把準確率做到93%以上，但也遠遠不夠。

然后排第二的我估計應該是各類SaaS系統，因為可以一定程度替代客服和銷售，這也是我們每個人遇到最多的，也是現在市場用得最多的，因為可以降低成本。

我個人覺得體驗很不好，AI客服能解決的問題還是很有限，我有時候都被整無語。

我是很關注前沿技術和全球科技公司的，今天寫這篇文章，又重復查詢了大量數據，我自己也進行了估算，但是我沒放到文章里，因為太復雜，而且也不一定靠譜。

所以主要講一些接地氣的底層邏輯，黃仁勛有句話我是很認可的，他說：“我們離真正的 AI 潛力釋放，還早得很?！?/p>

我個人認為，全球的AI會經歷這么一個過程，從萌芽到追捧，到產生泡沫，到泡沫破裂，到價值重構，最后到健康增長。

如果想要跳過泡沫破裂這一環，那就要像文章前面說的，明年收入翻個十幾倍，或者最多只有2兩年時間，每年都翻幾倍。

如果未來一兩年都還是今年這個樣子，那就不是泡沫，那叫吹泡泡。

如果AI商業化落地真有這么快，那就沒有泡沫，但是你覺得AI會短時間內變得這么聰明嗎？

如果你覺得AI進步會有這么快，那不用擔心，現在沒有高估的公司，我的看法放在專欄本文前面。

我對優秀公司的看法和平時的交易操作計劃，放在專欄里面，公司的估值請參考下面這個《A+H股核心資產研究匯總》表。

所有分析過的公司都會在上面這個表里更新數據。

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