AI泡沫争议升温，技术 backlash 成为焦点
快速阅读: OpenAI发布GPT-5表现平平，引发市场担忧，95%企业生成式AI项目失败，标普500市值蒸发1万亿美元，科技股抛售潮加剧，市场对AI泡沫化产生警惕。
OpenAI 发布 GPT-5 时，“完全搞砸了”，Sam Altman 表示。随后，Altman 在与记者共进晚餐时提到了“泡沫”一词。“当泡沫发生时，聪明人会对一个真理的内核过度兴奋。”The Verge 报道了 OpenAI 首席执行官的评论。紧接着，一项广泛的 MIT 调查揭示了一个惊人的数字：95% 的企业生成式 AI 试点项目失败。这引发了科技股的抛售潮，导致标普 500 指数市值蒸发 1 万亿美元。鉴于该指数中科技股的主导地位，尤其是这些科技股大多已转型为 AI 股，这表明市场对 AI 繁荣可能演变为互联网泡沫 2.0 的担忧加剧。当然，AI 交易的担忧并非唯一影响市场的因素，正如标普 500 指数在周五结束五连跌，因为美联储主席杰罗姆·鲍威尔在怀俄明州杰克逊霍尔发表的温和言论，暗示可能在 9 月降息，提振了市场情绪。
自 2019 年起，Gary Marcus 就一直在警告大型语言模型（LLM）的局限性，并自 2023 年开始警告潜在的泡沫和问题经济。作为认知科学家和长期的 AI 研究员，Marcus 自 2015 年创立 Geometric Intelligence 以来一直活跃在机器学习领域。该公司于 2016 年被 Uber 收购，之后 Marcus 离职，继续在其他 AI 初创公司工作，同时对他认为的 AI 领域的死胡同提出批评。尽管如此，Marcus 并不认为自己是“卡珊德拉”，他告诉《财富》杂志，卡珊德拉是希腊悲剧中一位预言准确但未被相信的角色。“我把自己看作是一个现实主义者，一个预见了问题并正确指出这些问题的人。”
Marcus 认为，市场波动主要归因于 GPT-5。虽然它不是失败之作，但“表现平平”，“令人失望”，这“确实让很多人清醒过来”。GPT-5 被宣传为接近人工通用智能（AGI），但事实并非如此。他说：“这不是一个糟糕的模型，但它也不是许多人期望的量子飞跃。”Marcus 指出，这不应让人感到意外，他在 2022 年就曾表示“深度学习正面临瓶颈”。Marcus 一直在他的 Substack 上公开讨论生成式 AI 泡沫何时会破灭。他告诉《财富》杂志，市场上的“群体心理”正在发挥作用，他每天都在思考约翰·梅纳德·凯恩斯的名言：“市场可以比你更长久地保持理性。”或者《乐一通》中的威利·埃·科约特跟随路跑者跑下悬崖，在半空中悬停，然后坠落。他说：“这就是我的感觉。我们已经离开了悬崖。这没有道理。最近几天的一些迹象表明，人们终于开始注意到这一点。”
关于泡沫的讨论在 7 月升温，当时 Apollo Global Management 的首席经济学家托尔斯滕·斯洛克在华尔街广受关注和影响力，发布了一项引人注目的计算，虽然没有直接宣布泡沫，但他指出：“与 1990 年代的 IT 泡沫相比，今天标普 500 指数前十大公司的估值更高。”他警告称，英伟达、微软、苹果和 Meta 等公司的市盈率和市值已经“脱离了其收益”。
在此之后的几周里，GPT-5 的令人失望表现是一个重要发展，但并非唯一警告信号。另一个警告信号是大量资金用于建设数据中心，以支持未来 AI 需求的理论需求。斯洛克还探讨了这一主题，发现数据中心投资对 GDP 增长的贡献与消费者支出相当，这在 2025 年上半年尤为显著，因为消费者支出占 GDP 的 70%。8 月 19 日，前谷歌 CEO 埃里克·施密特在《纽约时报》上联合撰文，指出“不确定人工通用智能何时能够实现”。政治学家亨利·法雷尔认为，这是一个重大的转变。
今年1月，施密特是塑造“新华盛顿共识”的关键声音，这一共识部分基于AGI即将实现的观点。法雷尔在他的Substack上表示，施密特的文章表明他之前的假设正在“逐渐瓦解”，尽管他承认这些假设主要基于与华盛顿特区外交政策和技术政策领域人士的非正式对话。法雷尔为此文章取名：“技术单边主义的黄昏”。他总结道：“如果AGI的赌注是错误的，那么这种共识的大部分理由就会崩溃。而埃里克·施密特似乎也得出了这个结论。”
到了2025年夏季，氛围开始转变，AI反对情绪逐渐升温。达雷尔·韦斯特5月在布鲁金斯学会警告说，公众和科学界对AI巨头的态度将很快转向负面。不久之后，《快速公司》预测夏天将充斥着“AI垃圾”。到了8月初，《axios》发现“clunker”一词广泛用于描述AI失误，尤其是在客户服务方面的问题。
历史显示：短期痛苦，长期收益
《金融时报》的约翰·索恩希尔就泡沫问题提供了视角，建议读者做好崩盘的准备，但也要为未来的“黄金时代”做准备。他指出，数据中心建设——2024年和2025年大型科技公司投资高达7500亿美元，预计到2029年全球投资将达到3万亿美元。索恩希尔引用金融历史学家的观点，指出这种狂热投资通常会引发泡沫、剧烈崩盘和创造性破坏，但最终会实现持久的价值。
他提到卡洛塔·佩雷斯在《技术革命与金融资本：泡沫与黄金时代的动态》中记录了这一模式，她认为AI是自18世纪末以来第五次技术革命，现代经济因此拥有了铁路基础设施和个人计算机等成果。每次技术革命都经历了泡沫和崩盘。虽然索恩希尔在这篇文章中没有引用爱德华·钱塞勒，但钱塞勒在其经典著作《后来者倒霉》中记录了类似的模式，并成功预测了互联网泡沫的到来。
2024年11月，阿卡迪安资产管理公司的欧文·拉蒙特引用了钱塞勒的观点，认为一个关键的泡沫时刻已经过去：大量市场参与者认为价格过高，但仍坚持认为价格将继续上涨。
华尔街谨慎但未称其为泡沫
华尔街银行普遍未将当前情况称为泡沫。摩根士丹利最近发布了一份报告，预测AI将为公司带来巨大的效率提升，S&P 500每年可节省9200亿美元。瑞银则赞同MIT研究中的谨慎观点，警告投资者要准备好应对数据中心建设带来的“资本支出消化不良”，但同时也指出AI应用正在以超出预期的速度扩展，提到了OpenAI的ChatGPT、Alphabet的Gemini以及AI驱动的CRM系统的商业化进展。
美国银行研究团队在8月初发布了一份报告，认为AI将引发一场劳动力生产率的“变革”，推动S&P 500公司的持续“创新溢价”。美国股票策略主管萨维塔·苏布拉马尼安在接受《财富》杂志采访时指出，2020年代的通货膨胀浪潮教会了公司如何用更少的资源做更多的事情，将人力转化为流程，而AI将加速这一过程。“我不认为S&P 500存在泡沫，”她说，“但在其他领域，情况可能有些泡沫化。”她提到了小型公司和潜在的私人贷款领域可能“过度估值”。她还担心公司过度投入数据中心建设，这标志着从轻资产模式向重资产模式的转变，可能会降低这些公司在股市中的估值倍数。当被问及这是否意味着泡沫或调整时，她表示“这种情况已经在某些地方发生”，并同意将其与铁路繁荣相比较。
Gary Marcus 引用了数学基础作为他担忧的理由，指出近500家人工智能独角兽公司的估值达到2.7万亿美元。“这与实际收入相比并不合理，”他说。Marcus 提到，OpenAI 在7月报告了10亿美元的收入，但仍未能实现盈利。他推测，如果OpenAI占据大约一半的市场份额，那么整个行业的年收入约为250亿美元，“这虽然不是个小数目，但投入的成本也非常高，有数万亿美元的资金。”
如果Marcus的观点正确，为什么多年来人们没有听从他的警告？他表示自己多年来一直在警告人们，称之为“轻信差距”，并在2019年的《重启AI》一书中提出，2012年在《纽约客》杂志上撰文指出深度学习无法解决所有问题。在他的职业生涯前25年里，Marcus 作为认知科学家，了解人们对机器的“拟人化”倾向。“人们看到这些机器，错误地认为它们具有人类不具备的智能和人性，最终将它们视为伴侣，并认为距离解决问题已经很近了。”他认为，当前泡沫的膨胀很大程度上是因为人类倾向于将自身投射到事物上，而认知科学家则不会这样做。
“这些机器可能看起来像人类，但实际上并不像你一样工作，”Marcus 说，“整个市场建立在人们误解的基础上，想象规模可以解决一切问题，因为他们并没有真正理解问题所在。这几乎是一种悲剧。”
Subramanian 则认为，“人们喜欢这项AI技术，因为它感觉像魔法，有点神秘……事实上，它还没有真正改变世界，但我认为不应忽视。”她自己也对这项技术产生了浓厚兴趣。“我现在使用ChatGPT比孩子们还多，确实很有意思。我现在几乎什么都用ChatGPT。”
《财富》杂志发布了2025年全球500强企业排行榜，列出了世界上最大的公司。读者可探索今年的榜单。
(以上内容均由Ai生成)
