Katharine Wooller 是一位在尖端銀行和金融服務技術領域備受尊敬的評論員。
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近幾個月來，許多擔憂和專欄篇幅都在思考投資於AI的熱潮是否超越了現實，並暗示AI可能是一個即將破裂的泡沫。
有人將此比喻為其他投資周期的炒作多於實質：1636年的鬱金香泡沫和千禧年的網路泡沫。當然，那些早期投資AI巨頭的幸運者獲得了巨額回報：在Nvidia首次公開募股前投資1000美元，最高時價值將達到830萬美元，AI多頭——理所當然——認為這種回報率在該行業不太可能重演！ 乍看之下，投資於AI的資金如此之多，似乎表明其動能過於強大，不可能只是昙花一現。亞馬遜、Meta、微軟、Alphabet 等巨頭科技公司正大量投資；這些公司在2025年的AI基礎設施支出將達到約4000億美元，這是歷史上最大規模的支出周期之一。 許多關於當前周期中資金投向的具體方式已被討論。許多私營AI公司能夠籌集數十億美元，卻是空殼公司——也就是說，沒有最小可行產品（MVP），甚至沒有實際產品——只有一個想法和大量宣傳。
還有一些有趣的循環金融現象，AI公司投資於相互投資和合作夥伴關係；投資流向的圖示看起來像一盤意大利面，追蹤資金流向會讓人頭痛。這造成了巨大的風險，因為相互依賴，甚至快速審視這些投資如何形成收入循環，可能會人工抬高估值。
還有一個問題是誰在支撐AI的估值，一些大型科技公司建立不透明的結構來將支出轉嫁出資產負債表，這引發了誰來承擔風險的疑問——如果出錯，誰來買單？ 還有一個問題是AI的採用速度。當然，供應商格局複雜，亟需整合，而且許多項目仍停留在概念驗證階段，投資回報率往往難以衡量。然而，在我看來，這是任何新技術的常態，應該更全面地看待AI的潛力，這也是投資周期的關鍵——對技術在中短期內的發展做出深思熟慮的判斷。 當然，這依賴於客戶從部署該技術中獲得價值。少數富時和納斯達克公司制定的策略都包含AI，並且它似乎具有顯著的潛力來降低成本和風險，幾乎涵蓋所有行業。事實上，金融服務被認為是最有可能被AI顛覆的行業之一，2025年一項由Softcat進行的技術領導者調查顯示，48%的受訪者將AI列為優先事項，Gartner則發現與AI相關的支出增加了88%。 讓我們不要低估AI帶來的巨大變革，幾乎可以說這是一項真正的技術突破。ChatGPT（儘管它不產生利潤！）被普遍接受為一個從學生到CEO的生產力工具，幾乎適用於每個行業和商業職能。坦白說，即使只帶來幾個百分點的生產力提升，也足以支撐目前的AI估值。再者，GPU、定制芯片和模型效率的巨大進步，確保了未來的可行性——如果理論上的AI應用因基礎設施不足而受阻，將是一場災難，提前投資於市場需求之上的資源，在現實中是一件好事。 當然，採用過程中也存在一些重大阻礙。特別是在我們自己的行業中，規範的問題——或缺乏規範——尤為突出！全球範圍內，我們仍處於探索如何以及是否應用規則來管理AI使用的早期階段。
還有一個更廣泛的倫理問題，以及我們如何確保AI的負責任使用，早期已有一些有前景的專業技術解決方案來進行治理和保證。ESG（環境、社會與公司治理）方面也存在重大問題，尤其是AI帶來的巨大環境成本，包括所需的高能耗和物理基礎設施的折舊。這些問題存在的同時，許多企業不願完全放開對AI的控制，而是採取務實的“觀望”策略，跟隨早期採用者的腳步。在我支持2000年金融服務公司創新工作的日常中，我看到許多企業焦慮於既不想成為第一，也不想成為最後的AI競賽者！ 技術本身具有循環性，投資論點總是建立在“最佳猜測”之上。 1637年的鬱金香危機已成過去——幸運的是，我們擁有幾乎無限的AI市場，而這在購買鬱金香期貨的業餘投資者中卻不存在。
舉一個較新的例子，老一輩的加密貨幣投資者在讀到AI過熱的消息時會笑出聲——比特幣在2018年損失了80%的價值，從19,783美元跌至3,200美元，然後在2025年達到歷史新高的126,000美元。即使估值超前，技術本身並未失去效能。
事實上，如果我每次聽說加密貨幣已死，都能退休，那我早就退休了；我忍不住也覺得，對於當前的AI反對者來說，情況也是如此。雖然對AI科技股的調整並非壞事，但這並不意味著技術失敗，也不代表未來的需求不強烈。量子計算的出現，可能會為AI注入火箭燃料，並推動那些能從中受益的科技公司的股價。
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人工智慧被高估了吗？
Katharine Wooller 是一位在尖端銀行和金融服務技術領域備受尊敬的評論員。
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近幾個月來，許多擔憂和專欄篇幅都在思考投資於AI的熱潮是否超越了現實，並暗示AI可能是一個即將破裂的泡沫。
有人將此比喻為其他投資周期的炒作多於實質：1636年的鬱金香泡沫和千禧年的網路泡沫。當然，那些早期投資AI巨頭的幸運者獲得了巨額回報：在Nvidia首次公開募股前投資1000美元，最高時價值將達到830萬美元，AI多頭——理所當然——認為這種回報率在該行業不太可能重演！
乍看之下，投資於AI的資金如此之多，似乎表明其動能過於強大，不可能只是昙花一現。亞馬遜、Meta、微軟、Alphabet 等巨頭科技公司正大量投資；這些公司在2025年的AI基礎設施支出將達到約4000億美元，這是歷史上最大規模的支出周期之一。
許多關於當前周期中資金投向的具體方式已被討論。許多私營AI公司能夠籌集數十億美元，卻是空殼公司——也就是說，沒有最小可行產品（MVP），甚至沒有實際產品——只有一個想法和大量宣傳。
還有一些有趣的循環金融現象，AI公司投資於相互投資和合作夥伴關係；投資流向的圖示看起來像一盤意大利面，追蹤資金流向會讓人頭痛。這造成了巨大的風險，因為相互依賴，甚至快速審視這些投資如何形成收入循環，可能會人工抬高估值。
還有一個問題是誰在支撐AI的估值，一些大型科技公司建立不透明的結構來將支出轉嫁出資產負債表，這引發了誰來承擔風險的疑問——如果出錯，誰來買單？
還有一個問題是AI的採用速度。當然，供應商格局複雜，亟需整合，而且許多項目仍停留在概念驗證階段，投資回報率往往難以衡量。然而，在我看來，這是任何新技術的常態，應該更全面地看待AI的潛力，這也是投資周期的關鍵——對技術在中短期內的發展做出深思熟慮的判斷。
當然，這依賴於客戶從部署該技術中獲得價值。少數富時和納斯達克公司制定的策略都包含AI，並且它似乎具有顯著的潛力來降低成本和風險，幾乎涵蓋所有行業。事實上，金融服務被認為是最有可能被AI顛覆的行業之一，2025年一項由Softcat進行的技術領導者調查顯示，48%的受訪者將AI列為優先事項，Gartner則發現與AI相關的支出增加了88%。
讓我們不要低估AI帶來的巨大變革，幾乎可以說這是一項真正的技術突破。ChatGPT（儘管它不產生利潤！）被普遍接受為一個從學生到CEO的生產力工具，幾乎適用於每個行業和商業職能。坦白說，即使只帶來幾個百分點的生產力提升，也足以支撐目前的AI估值。再者，GPU、定制芯片和模型效率的巨大進步，確保了未來的可行性——如果理論上的AI應用因基礎設施不足而受阻，將是一場災難，提前投資於市場需求之上的資源，在現實中是一件好事。
當然，採用過程中也存在一些重大阻礙。特別是在我們自己的行業中，規範的問題——或缺乏規範——尤為突出！全球範圍內，我們仍處於探索如何以及是否應用規則來管理AI使用的早期階段。
還有一個更廣泛的倫理問題，以及我們如何確保AI的負責任使用，早期已有一些有前景的專業技術解決方案來進行治理和保證。ESG（環境、社會與公司治理）方面也存在重大問題，尤其是AI帶來的巨大環境成本，包括所需的高能耗和物理基礎設施的折舊。這些問題存在的同時，許多企業不願完全放開對AI的控制，而是採取務實的“觀望”策略，跟隨早期採用者的腳步。在我支持2000年金融服務公司創新工作的日常中，我看到許多企業焦慮於既不想成為第一，也不想成為最後的AI競賽者！
技術本身具有循環性，投資論點總是建立在“最佳猜測”之上。 1637年的鬱金香危機已成過去——幸運的是，我們擁有幾乎無限的AI市場，而這在購買鬱金香期貨的業餘投資者中卻不存在。
舉一個較新的例子，老一輩的加密貨幣投資者在讀到AI過熱的消息時會笑出聲——比特幣在2018年損失了80%的價值，從19,783美元跌至3,200美元，然後在2025年達到歷史新高的126,000美元。即使估值超前，技術本身並未失去效能。
事實上，如果我每次聽說加密貨幣已死，都能退休，那我早就退休了；我忍不住也覺得，對於當前的AI反對者來說，情況也是如此。雖然對AI科技股的調整並非壞事，但這並不意味著技術失敗，也不代表未來的需求不強烈。量子計算的出現，可能會為AI注入火箭燃料，並推動那些能從中受益的科技公司的股價。