自從2022年11月突破性的生成式人工智能工具ChatGPT發(fā)布以來，投資者對生成式人工智能技術的興趣激增�？萍脊纱蠓苴A大盤，推動2023年上半年股市大幅上漲。但是，這項技術真正具有變革性還是被夸大了？它是否值得當前投資者的熱情？
論及這一點，人工智能領域的領軍人物加里·馬庫斯(Gary Marcus)引用過硅谷的一個笑話：幾年前，如果你的初創(chuàng)公司的域名中有.ai，你可以在你的估值上加一個零。而現(xiàn)在感覺可能會是兩個零，特別是如果你聲稱自己正在使用生成式人工智能。
聽上去有沒有泡沫的感覺？馬庫斯說，“除了快速沉浮的室溫超導體LK-99之外，我見過的東西中很少有什么比生成式人工智能更被大肆炒作了�！痹S多公司的估值都在數(shù)十億美元，整個的市場規(guī)模預計為數(shù)萬億美元。對此，馬庫斯大潑冷水：號稱數(shù)萬億美元的市場，目前的實際收入僅數(shù)億美元。這些收入也許確實可以增長1000倍以上，但這只是猜測。在一篇題為《如果生成式人工智能被證明是一個啞彈怎么辦？》的博文中，他甚至斷言：人工智能的收入還沒有到來，而且可能永遠不會到來。
馬庫斯分析說，到目前為止，大部分收入似乎來自兩個來源：編寫半自動代碼(程序員喜歡使用生成工具作為助手)和編寫內容。前者似乎具有可持續(xù)性，內容方面就很難說了。除了運行并不良好的聊天式搜索，還沒有出現(xiàn)殺手級應用。搜索的確是有吸引力的，但其中的技術問題是巨大的。
生成式人工智能的底層技術(通常稱為基礎模型，因為系統(tǒng)是在大型預訓練模型之上進行微調的)非常不穩(wěn)定，因此很難設計成可靠的產品。對于任何給定的問題，你永遠無法真正預測大型語言模型是否會給你正確的答案，我們現(xiàn)在知道，答案甚至可以每月發(fā)生變化——這使得將大型語言模型集成到復雜系統(tǒng)中的第三方工程成為一項艱巨的任務。在某些關鍵任務案例中，工程挑戰(zhàn)可能是無法克服的。潛在的付費客戶可能因此很快就會失去信心。
如果馬庫斯說的是對的，那么整個生成式人工智能領域目前的估值可能很快就會結束。到目前為止，估值似乎是基于希望和夢想，而沒有真正考慮到嚴重的工程風險。無論是編碼還是高效但質量平庸的文案寫作，都遠遠不足以維持夸張的估值。這也是為什么經(jīng)歷了最初的大紅大紫，ChatGPT網(wǎng)站的流量持續(xù)下降。chat.openai.com的全球流量在今年6月份和7月份分別下降了9.7%和9.6%。
所以，馬庫斯的結論是：“即使是OpenAI也很難實現(xiàn)其290億美元的估值；如果年復一年只能實現(xiàn)數(shù)千萬或數(shù)億美元的收入，那么估值在數(shù)十億美元以下的競爭初創(chuàng)公司很可能最終會倒閉。微軟今年的股價上漲了近一半，或許主要是因為其對生成式人工智能的允諾，但股價可能暴跌；NVIDIA飆升得更厲害，但也可能回落�！�
這幾乎是在說，快速擴展的技術并不總是能兌現(xiàn)其承諾，而如果不能的話，泡沫很容易破裂。泡沫通常和眼球或點擊的價值或潛在市場總量有關，這些動態(tài)被談論，形成分享狂熱，以此作為估值的驅動因素。由于賭注巨大，投資者永遠不知道自己是否處于泡沫之中。然而，這一波人工智能與此前我們經(jīng)歷過的泡沫還是非常不同。
一般來說，大型技術周期都是由新貴發(fā)起的。比如，早在1990年代初，分布式計算就誕生了，一家名為Oracle的小公司反對 IBM 所提倡的大型機。這種分布式技術花了一段時間才變得更加普遍，因為IBM這個巨無霸斷定，它代表的是既定的做事方式。一般來說，從舊周期切換到新周期時，會迎頭遇上既定的業(yè)務實踐、既定的技術，這些都會阻礙采用新的做事方式。
本次人工智能周期的不同之處在于，這個周期不再由新貴領導。它是由地球上一些最強大的科技公司推動的。當技術提供商一致判定此事確實在發(fā)生時，它就是真實的，當客戶開始感興趣，它就不是炒作。如果人工智能并未處于炒作周期之中，它的巨大潛力就有可能實現(xiàn)。
但當然，僅僅因為某樣東西是由人工智能驅動的，并不意味著它就能賺大錢。就生成式人工智能而言，當前的大部分熱情是由熱情推動的；泡沫會產生泡沫，直到它們不再產生為止。如果一些人下車，估值開始小幅下跌，可能會引發(fā)強有力的負反饋循環(huán)，導致此前一直在迅猛加速的價值突然減速。許多人才和投資者可能會轉向一系列新的閃亮事物，逃離生成式人工智能，就像不久前一些人逃離加密貨幣一樣。
(作者系北京大學新聞與傳播學院教授)