觀察泡沫的形成是技術(shù)發(fā)展吸引投資的必要過程，而泡沫的破滅則可以促使社會和制度進行調(diào)整，為新技術(shù)的全面應用和經(jīng)濟的可持續(xù)增長創(chuàng)造條件。陳永偉
圖片來源：東方IC
AI行業(yè)存在泡沫嗎？
文 /陳永偉
前幾天，AI（人工智能）圈出了一件大事：曾經(jīng)因推出高性能文生視頻AI而廣受業(yè)界追捧的“跑路公司”Runway公司終于從AI圈“跑路”了（注：由于runway的直譯是“跑路”，所以該公司也經(jīng)常被網(wǎng)友戲稱為“跑路公司”）。10月30日，Runway公司的 CEO巴雷拉（Cristóbal Valenzuela Barrera）發(fā)表了一封公開信。信中宣布：Runway將不再會把自己定義為一家純AI企業(yè)。未來，該公司將會向傳媒和娛樂業(yè)轉(zhuǎn)型。
本來，某家公司的“跑路”對于整個行業(yè)而言并不算什么。更何況早在幾個月前，Runway就已經(jīng)表示出了退出純AI圈的跡象，因而其轉(zhuǎn)型本來就在人們的預料之中，不應該在業(yè)內(nèi)掀起什么波瀾。但有意思的是，在宣布完轉(zhuǎn)型決定之后，巴雷拉又隨即拋出了一個暴論：“在我看來，AI公司的時代已經(jīng)結(jié)束了！”
一家頂流AI企業(yè)的CEO（首席執(zhí)行官）竟然公開說AI公司的時代已經(jīng)結(jié)束。因此，巴雷拉的公開信一出，就立即在業(yè)內(nèi)引發(fā)了一場不小的震動。無獨有偶，就在巴雷拉的公開信發(fā)布后的兩天，曾經(jīng)三次成功預言市場泡沫的傳奇投資人杰里米格蘭瑟姆（Jeremy Grantham）也發(fā)出警告說，市場對AI無休止的炒作是一個經(jīng)典的泡沫，它很可能在不久后出現(xiàn)破滅。這就給市場再一次敲起了警鐘。
事實上，從去年下半年開始，很多AI企業(yè)都已經(jīng)感覺到市場的形勢正在悄悄發(fā)生變化。在市場對AI的期望逐漸回歸理性之后，不少業(yè)內(nèi)企業(yè)都開始發(fā)現(xiàn)原先期待的巨大商機也沒有如約而至。預計的用戶和營收暴漲并沒有出現(xiàn)。與此同時，算力成本卻變得越來越高，外部融資也變得越來越困難。起初，這些現(xiàn)象只是零星的、個別的，AI從業(yè)者出于種種原因，也不太愿意公開承認和討論它們。但慢慢地，這種現(xiàn)象開始變得越來越普遍。直到現(xiàn)在，巴雷拉、格蘭瑟姆等業(yè)內(nèi)名人終于捅破了窗戶紙。或許，現(xiàn)在確實是時候嚴肅地討論一下AI泡沫，以及潛在的AI泡沫破滅問題了。
那么，究竟現(xiàn)在的AI市場是否存在著泡沫？如果存在，其破滅的風險究竟有多大？對于AI泡沫，我們又應該如何面對？
AI行業(yè)究竟是否已經(jīng)出現(xiàn)泡沫？
在對AI泡沫問題展開全面討論之前，我們需要首先明確一個事實，即目前的AI行業(yè)究竟是否已經(jīng)出現(xiàn)了泡沫。在金融學中，“泡沫”指的是由過度投機導致的資產(chǎn)價格遠高于其內(nèi)在價值的不穩(wěn)定狀況。在實踐當中，有很多用于衡量泡沫的不同指標。這里，我們可以借用其中最常用的指標市盈率來對AI產(chǎn)業(yè)的泡沫狀況進行考察。
所謂市盈率，即企業(yè)市值與企業(yè)營收的比例。一般來說，企業(yè)的真實價值是同其營收能力高度相關(guān)的。如果一家企業(yè)的市盈率很高，就意味著這家企業(yè)的估值要遠超過其盈利能力或真實價值，這時它就可能存在著泡沫。尤其是當企業(yè)的市盈率在短時間內(nèi)出現(xiàn)了脫離基本面的迅速增長，那么它就有很大概率出現(xiàn)了泡沫。按照這個標準，如果在AI產(chǎn)業(yè)中，有較多數(shù)量的企業(yè)都出現(xiàn)了過高的市盈率，我們就可以認為該產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了較為明顯的泡沫化。
那么，現(xiàn)實當中的情況到底怎么樣呢？我們首先看一下幾大巨頭的表現(xiàn)。在目前頭部科技企業(yè)中，微軟的市盈率為33.8，谷歌的市盈率為22.7，Meta的市盈率為26.7，即使市盈率最高的英偉達也只有63.5。如果按照這個市盈率水平，似乎很難找到泡沫已經(jīng)存在的證據(jù)。畢竟，在2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅之前，互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)企業(yè)的市盈率的中位數(shù)超過了60，而頭部公司的市盈率甚至達到了數(shù)百甚至一千。從這一點上看，我們認為現(xiàn)在的頭部企業(yè)應該還處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)，并沒有明顯的泡沫痕跡。
不過，僅通過這些頭部科技企業(yè)的市盈率來分析AI產(chǎn)業(yè)的泡沫狀況顯然是存在問題的。畢竟，這些企業(yè)本身就有著盈利十分可觀的傳統(tǒng)業(yè)務，因而它們并不能很好地代表AI產(chǎn)業(yè)的狀況。相比之下，一個更為直觀的觀測視角可能是對那些專注于從事AI的新創(chuàng)企業(yè)的狀況。而在這批企業(yè)中，我們則似乎可以找到不少泡沫的證據(jù)。一個例子是超微電腦（SMCI）。在生成式AI火爆之后，這家AI基礎(chǔ)設(shè)施提供商就備受追捧。在兩年多內(nèi)，其股價就從大約30美元一路飆升到了2024年3月最高點時的1229美元，最高累計暴漲近40倍，市盈率曾高達800以上，堪稱美股AI領(lǐng)域的超級神話。然而，在此之后，其股價則急轉(zhuǎn)直下，在7個月之內(nèi)狂瀉近80%。尤其是在10月底到11月初，超微電腦又出現(xiàn)了連續(xù)的暴跌，其股價在三個交易日內(nèi)下降了47%。當然，超微電腦僅是眾多AI相關(guān)股票的一個代表。在過去的兩年中，有不少AI企業(yè)也經(jīng)歷了和它類似的股價及市盈率暴漲的過程，其中的一些股價已經(jīng)回落，而另一些的股價則依然處于很高的位置。如果根據(jù)這一指標，那么泡沫應該已經(jīng)在AI產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了，并且它很可能正面臨著破滅的風險。
當然，由于很多的AI企業(yè)都是未上市的新創(chuàng)企業(yè)，因而要確切判斷AI行業(yè)是否存在泡沫，還需要對這部分新創(chuàng)企業(yè)進行考察。由于新創(chuàng)企業(yè)沒有完善的財務披露，因而就很難繼續(xù)采用市盈率這個指標。不過，我們依然可以采用市場估值狀況的變化來對泡沫狀況進行一些評估。
在去年AI技術(shù)的熱度達到頂峰時，曾有大量的投資涌入了市場，這導致了很多AI新創(chuàng)企業(yè)的估值都出現(xiàn)了暴漲。然而，從今年開始，這些AI新創(chuàng)企業(yè)的估值則都出現(xiàn)了較大幅度的回落。一個最為典型的例子是美國AI企業(yè)Character.AI。該公司的主打產(chǎn)品是聊天機器人Character.AI，它可以扮演不同的人物角色來與用戶進行對話。由于和ChatGPT等同類產(chǎn)品相比，Character.AI擁有更強的趣味性，因而自其上線開始，就深受用戶喜愛，并曾一度躋身訪問量最高的AI產(chǎn)品之列。憑借著這些優(yōu)勢，Character.AI公司的估值曾一直高達50億美元。然而，今年8月，谷歌卻以25億美元的價格對Character.AI進行了收購，相比于其估值的高點，這一收購價已是腰斬。但即便如此，市場仍然認為谷歌給出的收購價已嚴重高于Character.AI的真實價值，因為在同期，市場對其的估值已經(jīng)降到了10億美元。
除了市場估值的變動外，我們還可以通過企業(yè)的營收狀況和盈利狀況的變化來對市場狀況進行評估。以AI大模型行業(yè)的“四小龍”之一的Stability AI為例：去年8月，Stability AI公司的CEO莫斯塔奎（Emad Mostaque）曾表示該公司當月的收入達到了120萬美元，并有望在當年11月實現(xiàn)月收入300萬美元。然而，直到今年，這個目標一直沒有實現(xiàn)。根據(jù)報道，在2024年的整個一季度，Stability AI的總營收不足500萬美元，而其虧損則超過3000萬美元。并且，其拖欠云服務商的資金還高達1億美元。當然，盈利能力的缺乏并不是Stability AI所面臨的獨有問題。即使是當前AI領(lǐng)域絕對的領(lǐng)軍企業(yè)OpenAI，其盈利狀況也不容樂觀。據(jù)報道，OpenAI預測，該公司要到2029年才能實現(xiàn)扭虧為盈，而在2026年，其虧損依然將可能高達140億美元。行業(yè)頭部企業(yè)尚且如此，其他企業(yè)的盈利狀況就更不容樂觀。由此可知，在整個行業(yè)中，多數(shù)的企業(yè)都存在著入不敷出的情況，如果沒有外部資金的持續(xù)注入，其中的相當一部分企業(yè)可能都缺乏獨立生存的能力。不過，相比于去年，目前市場對于AI的熱情已經(jīng)大幅回落，對應的投資也大幅減少。在這樣的情況下，很多新創(chuàng)的AI企業(yè)可能都會面臨嚴峻的生存危機。
綜合以上分析，我們可以得到結(jié)論：除了那些規(guī)模較大，原本就具有穩(wěn)定業(yè)務和持續(xù)現(xiàn)金流的企業(yè)之外，多數(shù)的AI企業(yè)都可能存在著泡沫問題。并且由于AI熱潮的回落，這些泡沫有較大的破滅風險。
AI泡沫的原因何在？
在明確了AI行業(yè)確實存在泡沫之后，接下來要回答的問題是：究竟是什么導致了AI產(chǎn)業(yè)的泡沫化，可能導致它們破滅的風險又來自哪兒？
總體上看，其原因包括三個方面：
首先，AI發(fā)展的速度并沒有達到人們先前的預期。ChatGPT橫空出世之后，人們對AI的發(fā)展速度曾表現(xiàn)出了高度的樂觀。這是因為，它的成功，在很大程度上驗證了“規(guī)模定律”（Scaling law）的作用。所謂“規(guī)模定律”，是深度學習領(lǐng)域的一項重要經(jīng)驗法則。根據(jù)這一定律，AI模型的性能將隨著其參數(shù)量、訓練數(shù)據(jù)量，以及算力投入的增加而出現(xiàn)顯著的改進，并且這種性能的改進幅度往往要超過上述投入要素的增加幅度。根據(jù)OpenAI披露的技術(shù)報告，對ChatGPT進行支持的GPT-3模型在原理和基本構(gòu)架上其實和先前的各版本GPT并沒有什么不同。所不同的是，它的參數(shù)和訓練數(shù)據(jù)量都比GPT-2有了上千倍的提升。事實證明，這樣的大規(guī)模投入帶來了很好的效果，GPT-3表現(xiàn)出的性能要遠超之前所有版本的GPT模型。由于有ChatGPT的榜樣在前，所以大批的AI企業(yè)都投入巨量的資源來將模型不斷做大，試圖以這種“力大飛磚”的模式來突破模型的性能極限。而大批投資者由于看到了ChatGPT的成功，所以也都愿意慷慨解囊，為AI企業(yè)提供足夠的資金，市場的泡沫也就因此而產(chǎn)生了。
但是，“規(guī)模定律”真的起作用了嗎？現(xiàn)在看來，它的運作似乎并沒有達到人們的預期。在目前的市場上，有大量的AI大模型無論是在參數(shù)量上，還是在訓練數(shù)據(jù)量上，都要遠遠超過GPT-4，但真正可以在性能上與其并駕齊驅(qū)的卻依然屈指可數(shù)。換言之，現(xiàn)在大批企業(yè)的不斷投入似乎并沒有帶來實實在在的模型性能突破。由此可見，單純通過“規(guī)模定律”來提升模型效力的努力已成為了一個死胡同，繼續(xù)沿著這條路線進行努力，只會帶來過度的“內(nèi)卷”。當投資者認識到這一點后，就會減少對AI領(lǐng)域的投資，由此就可能導致AI行業(yè)泡沫破滅的風險。
其次，在應用方面，AI的發(fā)展也不如人們的預期。在ChatGPT爆火之后，不少專家都認為，由于現(xiàn)在的AI已經(jīng)達到了相當高的智能水平，因而不用很長時間，它就可以被應用到很多方面，幫助人們完成很多的工作。然而，到目前為止，人們期待的“殺手級AI應用”并沒有出現(xiàn)。除了在生成圖片和視頻之外，AI似乎并沒有發(fā)揮出足夠的能力。不久前，紅杉資本曾發(fā)布過一份報告，對當前的AI產(chǎn)業(yè)鏈進行了深入的分析。根據(jù)這份報告，目前AI在基礎(chǔ)設(shè)施、基礎(chǔ)模型等層面，都已經(jīng)產(chǎn)生了不少優(yōu)秀的企業(yè)。然而，在應用層，優(yōu)秀的企業(yè)卻依然缺乏。這就佐證了AI難以形成切實應用這個事實。
再次，AI企業(yè)目前還沒有形成十分成熟的盈利模式。理論上，AI企業(yè)有很多潛在的商業(yè)模式，它們包括并不限于訂閱服務、出售軟件許可、數(shù)據(jù)分析、硬件銷售、廣告等方式等。事實上，潛在盈利模式的豐富性也是導致資本愿意大量押注AI行業(yè)的重要原因之一。然而，在實踐當中，這些潛在的盈利模式運作都并不順暢。
以大模型“四小龍”之一的Anthropic為例，在公司創(chuàng)立之初，它就構(gòu)想了一套完整的盈利模式�？傮w來說，該公司的服務同時面向C端和B端。C端用戶可以免費享受其基礎(chǔ)服務，如果需要進一步的功能，則可以通過每月20美元的方式來購買訂閱服務。而對于B端用戶，Anthropic一方面開放了API，按照流量的“詞元”（token）量進行收費；另一方面則開放定制服務，可以根據(jù)用戶的特殊要求來專門供應微調(diào)后的模型。由于Anthropic的盈利策略十分嚴謹，根據(jù)所有用戶類別都專門設(shè)計了對應的收費策略，因而曾一度被奉為AI盈利模式的典范，甚至有專業(yè)人士曾撰文稱“想學如何從大模型賺錢就看Anthropic”。那么，這套看似嚴謹?shù)氖召M策略到底運作得怎么樣呢？至少到目前為止，其表現(xiàn)并不如人意。據(jù)報道，2023年12月，Anthropic的毛利率在50%至55%之間，遠遠低于云軟件公司77%的平均毛利率。而從總收支狀況看，其每年的凈虧損更是高達18億美元。相比于Anthropic這個“優(yōu)等生”，多數(shù)AI企業(yè)的盈利表現(xiàn)則更為慘淡。比如，Inflection AI曾希望通過銷售AI個人助理來盈利，市場對其技術(shù)和盈利模式也很看好，因而其估值曾一度沖高到40億美元。然而，現(xiàn)實證明，其預想的盈利模式產(chǎn)生的收入微乎其微。在低迷的營收狀況下，該公司人才流失嚴重，甚至連其創(chuàng)始人也從公司出走，轉(zhuǎn)而加盟微軟成為打工人。
綜上所述，正是因為人們對于AI在技術(shù)發(fā)展速度、應用前景，以及盈利前景方面的過高預期才催生了當前的行業(yè)泡沫，而現(xiàn)實指標與預期之間的落差則導致了泡沫正面臨著破滅的風險。
這里有一個問題：既然現(xiàn)在已經(jīng)有很多跡象表明AI行業(yè)存在著泡沫，那么為什么直到現(xiàn)在這個泡沫還沒有破滅呢？在我看來，這可能得益于某些企業(yè)進行的創(chuàng)新。比如，在今年9月，OpenAI推出了ChatGPT-o1。與過去各版本的GPT模型相比，這個模型應用了“思維鏈”Chain of Thought）技術(shù)，從而具有了很好的邏輯推理能力。這讓ChatGPT在邏輯思維，尤其是在數(shù)理分析方面的能力有了很大的提高。雖然從總體上看，類似的創(chuàng)新給人們帶來的震撼要遠低于ChatGPT的“從0到1”，但它確實在一定程度上維系了人們對于AI技術(shù)發(fā)展速度的預期。不過，需要注意的是，由于這種突破的難度非常高，因而只可能有少數(shù)技術(shù)和資金實力雄厚的企業(yè)才可能成功實現(xiàn)這樣的創(chuàng)新，而大批中小規(guī)模的AI企業(yè)應該與它無緣。由此可知，由這些相對較小的創(chuàng)新維系的泡沫是十分脆弱的，目前AI泡沫破滅的風險依然很高。
泡沫面前，如何穿越周期？
在技術(shù)的發(fā)展和傳播過程中，泡沫的出現(xiàn)和破滅幾乎是必然的。事實上，泡沫帶來的陣痛本身就是促進技術(shù)發(fā)展的一個重要助推力。在2002年其出版的著作《技術(shù)革命與金融資本：從19世紀到21世紀的經(jīng)濟發(fā)展、泡沫與危機》中，演化經(jīng)濟學家卡蘿塔佩雷斯（Carlota Perez）對技術(shù)革命過程以及這個過程中的泡沫問題進行了深入的探討。佩雷斯認為，科技創(chuàng)新為社會帶來實際收益需經(jīng)歷兩大周期、四個小階段。其中，大周期分為導入期（Installation period）和展開期（Development period）。根據(jù)佩雷斯的理論，在導入期和展開期之間，通常都會伴隨著一輪規(guī)模較大的泡沫破滅，以及一輪破滅之后的復蘇。不過，在佩雷斯看來，泡沫的形成和破滅本身并不可怕，相反它本身就是技術(shù)發(fā)展的重要階段。其中，泡沫的形成是技術(shù)發(fā)展吸引投資的必要過程，而泡沫的破滅則可以促使社會和制度進行調(diào)整，為新技術(shù)的全面應用和經(jīng)濟的可持續(xù)增長創(chuàng)造條件。
在這樣的背景下，我們并不用對AI行業(yè)的泡沫過于擔心，而應該把更多的精力放在如何盡可能減少泡沫破滅所造成的沖擊，以及如何在泡沫被刺破之后，迅速高效地讓AI行業(yè)實現(xiàn)重整。
對于AI企業(yè)而言，最需要做的就是開源節(jié)流，讓自己先活下來。和很多其他的行業(yè)相比，AI行業(yè)中理想主義者的比例要高得多。很多人之所以決定創(chuàng)辦AI企業(yè)，其目的并不是賺錢，而是會更專注于技術(shù)本身。在行業(yè)繁榮時，這種理想并沒有什么問題，因為有足夠多的投資者愿意為它們買單。然而，當泡沫被刺破，投資者開始變得越來越謹慎時，理想主義者所辦的企業(yè)經(jīng)常會首先成為犧牲品。因此，在泡沫浮現(xiàn)之時，AI行業(yè)內(nèi)的企業(yè)家們的首要任務就是暫時將遠在天邊的理想收入囊中，轉(zhuǎn)而將注意力放在如何切實做好業(yè)務上面。具體來說，他們需要重點做好三項工作：
第一項工作是盡快將手中的技術(shù)轉(zhuǎn)化為切實的現(xiàn)金流。雖然追求技術(shù)的發(fā)展本身是重要的，但只有證明這些技術(shù)可能產(chǎn)生價值，企業(yè)才可能在行業(yè)蕭條時說服投資人，讓他們持續(xù)對企業(yè)進行支持。唯有如此，企業(yè)才可能實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，那些高遠的技術(shù)理想才具有實現(xiàn)的可能性。從這個意義上看，Runway從純AI開發(fā)的“急流勇退”確實是一個明智之舉。而且，從長遠來看，它現(xiàn)在這種應用為主、技術(shù)為輔的經(jīng)營思路或許反而能讓它在技術(shù)的道路上走得更遠。
第二項工作是盡可能精簡企業(yè)的架構(gòu)，削減資金，牢牢捂緊企業(yè)的錢袋子。很多科技企業(yè)都樂于在資金相對充裕的情況下雇傭很多與業(yè)務無關(guān)的員工，并熱衷于承擔很多額外的社會責任，由此會產(chǎn)生很多不必要的成本。在行業(yè)繁榮時，這些都無傷大雅，但一旦泡沫被刺破，行業(yè)進入收縮期，這些成本就有可能成為壓垮企業(yè)的最后一根稻草。因此，為了在泡沫破滅時可以順利存活下來，企業(yè)就必須下功夫、下決心砍掉所有不必要的機構(gòu)和業(yè)務，讓企業(yè)可以輕裝上陣。
第三項工作是尋找差異化的競爭路徑，避開和同行進行無謂的內(nèi)卷。這種差異化可以是技術(shù)上的、應用上的，也可以是商業(yè)模式上的。在實踐當中，如果持續(xù)沿著和別人一樣的方式發(fā)展，那么結(jié)果就會陷入同質(zhì)化的競爭，最后陷入多輸?shù)慕Y(jié)果。只有設(shè)法和不一樣，才可能走出一條不一樣的路。以O(shè)penAI為例，它之所以可以牢牢占據(jù)行業(yè)龍頭的地位，很大一個原因就是會花時間去做和別人不一樣的事情。比如，當所有同行都把資源投入到把模型做大，為此去拼參數(shù)、拼數(shù)據(jù)、拼算力的時候，OpenAI卻轉(zhuǎn)而把寶貴的資源投入到了改進模型，提升模型的推理能力上，并成功研發(fā)出了ChatGPT-o1。雖然并不是所有AI企業(yè)都可以像OpenAI那樣，在技術(shù)上開辟出一條全新的道路，但至少可以學習這種差異化思路，在應用或商業(yè)模式上進行一些探索。事實上，正如紅杉資本的報告所說的那樣，現(xiàn)在AI的應用生態(tài)其實還非常原始，因而盡早抓住一個競爭較少的應用領(lǐng)域，將自身技術(shù)與其進行結(jié)合將大有前景。
對于政府而言，面對AI泡沫及其可能的破滅，它最應該做的就是做好相關(guān)的保障工作，盡量減少刺破泡沫所帶來的陣痛，縮短從泡沫破滅到市場重新繁榮的時間間隔。這里，有兩個方面的工作是最需要重視的。
第一個工作是提供相應的基礎(chǔ)設(shè)施，為AI的普及做好準備。如同歷史上任何一種重要的技術(shù)一樣，AI力量的發(fā)揮很大程度上依賴于基礎(chǔ)設(shè)施。這些基礎(chǔ)設(shè)施既包括硬件層面的，如高速網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心等；也包括軟件（制度）層面的，如相關(guān)法律、行業(yè)標準等。這些基礎(chǔ)設(shè)施，企業(yè)由于財力限制或協(xié)調(diào)失靈等原因而很難提供，在這種情況下，政府就應該出手，負責它們的供給。
第二個工作就是處理好刺破泡沫階段產(chǎn)生的失業(yè)等社會問題。從歷史的經(jīng)驗看，每一次泡沫的破滅都會引發(fā)一系列社會問題，如果這些問題不處理好，則可能引發(fā)社會動蕩，從而延緩新一輪繁榮的到來。因而，政府應當積極出手，解決好這些問題，為企業(yè)創(chuàng)造良好的發(fā)展環(huán)境。
總而言之，雖然目前的AI行業(yè)確實已經(jīng)存在泡沫，并且有一定被刺破的風險，但這一切并不可怕。只要企業(yè)和政府各司其職，做好自己該做的事，就可以將泡沫轉(zhuǎn)變?yōu)樾乱惠喌姆睒s，成功跨越周期。
本文首發(fā)于《經(jīng)濟觀察報觀察家》2024年11月11日第27版
