AI頭號批判者，已然脫離現實

埃德?齊特倫（Ed Zitron） vs 現實

作者：Kelsey Piper 2026 年 4 月 28 日

科技作家Ed Zitron堅信，OpenAI 與 Anthropic 就是徹頭徹尾的騙局

埃德?齊特倫認為：AI 就是一場巨大泡沫。

這位科技專欄作家，訂閱通訊讀者達 8 萬人，作品常刊發于《大西洋月刊》《衛報》。他早在 2024 年 3 月就拋出這一論調，援引分析師觀點稱：人類正處在大語言模型及生成式 AI 炒作周期的頂峰。

同年夏天，他進一步加碼：AI 泡沫已然成型，除了英偉達，幾乎沒有哪家公司能真正賺到錢。如今的齊特倫，是持 “AI 泡沫論” 最知名、也最高產的輿論人物。我認同市場需要這樣的質疑聲音，但通讀他數十萬字的相關評論后，我不禁感慨：本該理性的批判，如今已然變得漏洞百出、站不住腳。

提起 “AI 泡沫”，不妨對標上世紀 90 年代末的互聯網泡沫：互聯網確實注定改變世界，但大批估值飆升的公司營收微薄、盈利渺茫，僅靠 “未來價值預期” 支撐市值。最終泡沫破裂、股價崩盤、投資血本無歸?；ヂ摼W的潛力最終兌現，甚至遠超想象，但像寵物網這類跟風玩家，終究沒能熬過寒冬。

2024 年，抱有這種 AI 泡沫擔憂的不止齊特倫一人，我當時也覺得這種可能性合理。彼時 GPT-4 真正落地商業價值有限，更多是讓人看到未來的想象空間。如果超大模型路線走不通，行業出現倒閉潮并不奇怪。

但時間推移、現實已然迭代，唯獨齊特倫的觀點原地踏步。

過去兩年里，他反復精準 “預判泡沫見頂”，一次次宣稱 AI 泡沫馬上破裂。他的核心結論從未改變，只是論證邏輯在不斷變卦。

2024—2025 年，他的批判還停留在商業基本面：企業并未真正落地 AI 應用、沒有實際增量價值，AI 投資人只是賭未來能翻盤，一旦燒完資金就會出局。到了 2026 年，他的論調徹底轉向，開始大肆指控：OpenAI、Anthropic 存在安然、FTX 級別的系統性財務造假與公然欺詐。

這本質上等于承認：從商業經濟層面，他已經無法自圓其說。若要客觀看待他 2026 年的激進指控，最好對照回看他 2024、2025 年的舊文，就能清晰看到其邏輯的崩塌。

2024 年 3 月 18 日，他發文發問《AI 泡沫已然見頂了嗎？》；2026 年 4 月 21 日，他又聲稱：“這場史上最令人反感的 AI 泡沫，已然開始崩盤。” 我們不妨對比兩年的論調差異。

2024 年，齊特倫論證泡沫的依據十分扎實：大量企業坦言尚未落地 AI、AI 對營收毫無實質拉動。他引用財報電話會議內容，多家公司明確表示 AI 暫無業務貢獻。他直言，AI 若要實現盈利，模型能力必須迎來質的飛躍 —— 但他篤定，這根本不可能發生。

2024 年夏天他斷言：“生成式 AI 即便尚未見頂，也已是巔峰狀態。除了把現有能力做得更快、適配更多輸入場景，它很難再有突破，效率也不會顯著提升?！?/p>

他還寫道：“OpenAI 前 CTO 米拉?穆拉蒂、CEO 山姆?奧爾特曼的事業命運，高度依賴讓全世界相信：模型能力仍在高速迭代，而這種迭代節奏早已明顯放緩?！?/p>

這段話除了最后一句，其余都曾看似合理；但放在今天看，早已被現實打臉。無論從哪項指標衡量，2024—2026 年的 AI 進步速度，遠超 2022—2024 年。與此同時，同等能力模型的調用成本斷崖式下跌，達到 GPT-4 水準的智能服務，如今成本僅為發布之初的千分之一。

效率暴漲、成本暴跌，從根本上重塑了 AI 的商業經濟邏輯。如今 AI 可用場景爆發式擴容，高端 AI 能力門檻大幅降低，落地付費企業數量呈井噴態勢。財富 500 強中約 30% 已與頭部 AI 初創企業達成企業級合作；超半數美國人每周都會使用 AI 聊天機器人。

面對這樣的現實，2026 年若仍堅持 “AI 泡沫論”，本應拿出更嚴謹的論證。再也無法辯稱 “成本沒有下降”、“企業不用 AI”。

合理的質疑本可以聚焦兩條路徑：

1. 以當前市場份額，AI 產業規模無法支撐巨額基建投入，即便維持現有份額，企業終將資不抵債；
2. 當下 AI 應用只是短期熱潮，終將退燒回歸常態。

齊特倫偶爾會順帶提及這兩點，卻從未認真展開嚴謹論證。

反而隨著自身影響力擴大，他的評論愈發空洞抽象。他的文章一貫混雜三類內容：AI 高管采訪中的尷尬失態、商業模式邏輯漏洞、以及直白的欺詐指控。

但當商業基本面越來越難反駁時，他開始越來越依賴 “高管言行荒誕”+“惡意欺詐指控” 來撐住論點。不可否認，行業確實存在不少亂象：模型在簡單問題上翻車、高管受訪言行浮夸、產品落地管理混亂。

但這些只能當作花邊素材，根本不足以支撐 “行業泡沫崩盤” 的核心論斷。你完全可以用同樣邏輯寫一篇批判亞馬遜的文章：細數它的戰略失誤、高管失態、產品安全隱患與召回事件。但沒人會因此認定亞馬遜是泡沫 —— 因為它實實在在賺得巨額利潤。

難道一切營收數據都是謊言？

既然 “企業不用 AI”“效率不會提升” 的論調已經站不住腳，齊特倫還剩下什么論據？答案只有一個：指控財務造假。

3 月底，OpenAI 宣布完成 1220 億美元融資，公告中寫道：“OpenAI 成為史上用戶破千萬、破億最快的科技平臺，很快將達成周活 10 億。ChatGPT 上線一年內營收突破 10 億美元，2024 年末實現單季度 10 億美元營收，如今月營收已達 20 億美元?！?/p>

齊特倫直接認定 OpenAI 在公然撒謊，將其類比 FTX 崩盤事件。他聲稱：“我沒有實據，但我敢打賭，OpenAI 把免費額度、贈送代幣折算市值，統統計入數十億營收與市場營收口徑里?！?/p>

若所謂月營收 20 億美元，只是把免費服務折算成市場估值，那完全屬于違法造假。

當然，你可以選擇相信 “OpenAI 是堪比 FTX 的巨騙，營收全是造假”。但必須看清：這和他 2024 年的立場，已經是徹底的邏輯后退與立場大變。

2024 年的邏輯很簡單：AI 工具創造不了多少實際價值，研發成本卻高得離譜；除非模型短期內迎來質變，否則投資人燒完錢就會離場。

當年這個邏輯本身沒問題，但現實站在了企業這邊：模型能力隨后確實迎來爆發式升級，如今 OpenAI 逼近 10 億周活，官宣月營收 20 億美元。

過去的空頭邏輯是：企業押注模型持續進步，這場豪賭未必能贏；現在的空頭邏輯變成：企業明明宣稱賭贏了，那一定是在撒謊。

對于 Anthropic 的營收暴漲，他同樣一口咬定是造假，理由僅僅是數據過于亮眼：“2025 年 12 月月營收 7 億美元，2026 年 4 月就跳到 23—25 億美元，這怎么可能？”他勉強給出另一種牽強解釋：硅谷全行業陷入 “代幣消耗式非理性補貼”。他完全刻意忽略了最合理的可能性 —— 企業愿意付費，純粹是因為 Claude 產品真正有用、能創造商業價值。

這還不是他最單薄的論據，更牽強的論調比比皆是。他再也找不到商界專家質疑 AI 價值的言論，因為如今企業都在真實落地應用。于是他只能主觀臆斷，宣稱 Anthropic 的企業合作都是虛無的紙面項目：“我翻遍所有公開信息，幾乎找不到 Anthropic 有真正落地的定制化行業方案，也看不到企業真正用 Claude 落地業務的實際案例，只剩各種模糊的合作官宣?！?/p>

他還有另一套自相矛盾的邏輯：沒人用 AI 是騙局，用的人太多也是騙局。齊特倫寫道：“和所有大語言模型產品一樣，OpenAI 的 ChatGPT 訂閱業務本質巨虧，只能靠持續融資續命。我見過有用戶每月花 200 美元訂閱，一周內就能消耗掉 1000—2000 美元的算力成本；OpenAI 一個月內兩次下調速率限制，這根本不是健康的商業模式?！?/p>

現實中大量商業模式都是如此：絕大多數普通用戶能帶來利潤，極少數重度超高消耗用戶會造成虧損。就像自助餐廳，普通食客能讓餐廳盈利，大胃王食客會虧本，但沒人會因此說整個餐廳模式徹底崩盤。但齊特倫卻把 “存在個別虧損用戶”，直接等同于 “整個業務模式深度虧損、毫無價值”。

業內已有更專業、客觀的分析。Epoch AI 基于公開信息，對 AI 企業財務做過深度拆解，結論并非一味吹捧行業、美化泡沫。

分析師從 GPT-5 全生命周期測算成本與收益：訓練 GPT-5 耗資多少？訂閱、API、企業合作每月能帶來多少營收？結論是：OpenAI 靠 GPT-5 服務能賺錢，但盈利不足以覆蓋初代模型高昂的訓練成本，且很快就要迭代下一代模型。

完全可以基于這個結論理性質疑：AI 企業財務根基并不穩固；迭代競爭壓力極大，新模型研發成本水漲船高；行業是贏家通吃格局，誰能撐到最后誰才能活下來；OpenAI 能否長期領跑仍存變數。這都是合理、有價值的質疑視角。

但齊特倫根本沒法走這條理性路線，因為他早已固執地認定：所有業務都不賺錢、所有營收都是造假、整個行業沒有任何贏家。

他一口咬定：企業營收造假、利潤率造假、訓練成本與推理成本的拆分也在造假。凡是公開財務數據，他一概以 “不誠信、無參考價值” 全盤否定，完全不愿客觀分析數據本身背后的行業邏輯。

這就導致：如果你只是理性擔憂 AI 企業估值過高、資本投入風險過大，而非認定全行業都是騙局，那齊特倫的言論毫無參考價值。

我們不會重蹈 2000 年互聯網泡沫覆轍

拋開虛無的未來預期，當下的 AI 已經具備實打實的經濟價值。我每月付費 100 美元訂閱 Claude，只因它創造的實際價值遠超訂閱成本。

2024 年，說 AI 只適合獵奇消遣、應付學業作弊，尚且勉強說得通；到 2026 年，AI 已滲透海量工作場景，絕大多數付費用戶都是因為能獲得真實實用價值，才愿意掏錢。

齊特倫卻始終不愿承認這一現實，又不敢直接否認，只會含糊其辭。他抱怨：“沒人愿意承認，AI 其實做不了什么實事。” 又嘲諷 AI 智能體自主完成任務的說法：“到底能做什么任務？誰能說清！”

現實是：成千上萬的人都能說清，而作為常年撰寫 AI 評論的媒體人，這本該是他的職業本分。

我自己經常實測 AI 智能體，并不清楚齊特倫是否真正實操體驗過，卻動輒寫下數十萬字評判 AI 能力高低。我日常會用 Claude 完成這些實際工作：復現學術論文、幫我把編程項目整理上線分享、排查學校圖書館缺藏書籍并全網比價、識別社區訓練場足球隊信息并幫孩子報名、為幼兒園孩子定制機器人主題練字素材。

而 AI 最大的落地價值，集中在編程領域。編程本身就是千億級大生意：2024 年美國程序員從業人數達 190 萬，全球從業者更是海量；美國軟件工程師年薪中位數達 13 萬美元，僅薪資規模每年就高達 2500 億美元。

AI 大幅提升程序員工作效率，本身就是實打實的巨大商業價值，而 2026 年的 AI 已經實實在在做到了。

齊特倫無法用當下真實數據反駁，只能反復引用 2024、2025 年弱模型時代的老舊研究，刻意弱化如今的生產力提升效果。

刻意假裝大眾 AI 應用場景是未解之謎，本質就是在誤導讀者。齊特倫的懷疑主義早已變味：懷疑 AI 的價值、懷疑落地場景、懷疑經濟回報、懷疑營收數據、懷疑行業熱度、懷疑研發投入合理性…… 層層全盤否定，陷入極端虛無式懷疑，而非針對行業投資邏輯薄弱環節的理性審慎質疑。

真正有價值的懷疑，本該是這樣：承認 AI 智能體已廣泛用于編程、用戶付費具備理性經濟邏輯；再理性探討：僅靠編程賽道，能否支撐整個 AI 行業的巨額基建投入？若預判 AI 后續迭代放緩，行業泡沫風險確實存在。同時思考 OpenAI 與 Anthropic 陷入內卷消耗，會不會互相拖垮、兩敗俱傷。

但他的論證充滿循環邏輯：用一項欺詐指控佐證另一項欺詐指控，形成閉環臆想。先認定營收造假，再推導基于營收的投資規劃都是空想；再把認真看待行業數據的人，扣上 “共謀炒作” 的帽子。

我從不認為 AI 行業不需要質疑。這些企業創始人確實可信度存疑，常前后矛盾、過度渲染產品能力，遠期愿景也確實激進大膽，公眾完全有理由保持警惕、提出異議。行業亟需質疑，但我們需要的是更專業、更理性、有邏輯依據的高質量質疑，而非偏執臆斷、全盤否定的極端抹黑。

本文編譯自substack，原文作者Kelsey Piper.

https://www.theargumentmag.com/p/ais-biggest-critic-has-lost-the-plot