人工智能被高估了吗？

凯瑟琳·伍勒是尖端银行和金融服务技术领域备受尊敬的评论员。

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由摩根大通、Coinbase、贝莱德、Klarna 等高管阅读

近年来，许多担忧和专栏篇幅都在探讨AI的狂热投资是否超越了现实，并暗示AI可能是一个即将破裂的泡沫。

指责类比被用来与其他更偏炒作而非实质的投资周期相比较：1636年的郁金香泡沫和千禧年的互联网泡沫。当然，那些早期投资AI巨头的幸运者获得了巨额回报：在英伟达首次公开募股前投资1000美元，最高时价值将达到830万美元，AI多头——可以理解——认为这一回报率在该行业不太可能重现！
 
乍一看，投向AI的资金如此庞大，似乎表明其动力远超一时的闪光。像亚马逊、Meta、微软、字母表等巨头科技公司都在大量投资；到2025年，这些公司在AI基础设施上的支出将达到4000亿美元，成为历史上最大规模的支出周期之一。 
 
关于当前周期中资金具体如何被投资，已有许多讨论。许多私营AI公司能够筹集数十亿美元，所谓的“空壳项目”——既没有最小可行产品（MVP），甚至没有产品——只是一个想法和大量宣传。

此外，AI公司之间还存在一些有趣的循环融资，投资流向类似一盘意大利面条的图示，追踪资金流向会让人头晕目眩。这种相互依赖带来巨大风险，快速审视这些投资如何形成收入循环，可能会人为地抬高估值。

还有一个问题是，谁在支撑AI的估值，一些大型科技公司通过创建不透明的结构，将支出转嫁出资产负债表，这引发了一个问题：如果出了问题，谁来承担风险？
 
此外，关于AI的采用速度也存在疑问。当然，供应商格局复杂，亟需整合，而且许多项目仍处于概念验证（POC）阶段，投资回报率（ROI）常常难以衡量。然而，在我看来，这只是任何新技术的常态，应该对AI的潜力持更平衡的看法，这也是投资周期所依赖的——对技术在中短期内的未来做出深思熟虑的判断。
 
当然，这也依赖于客户从部署技术中获得价值。少数富时和纳斯达克公司制定的战略中没有AI的几乎没有，而AI似乎在降低成本和风险方面具有巨大潜力。实际上，金融服务业被认为是最可能被AI颠覆的行业之一，2025年一项针对技术领导者的Softcat调查发现，48%的受访者将AI列为优先事项，Gartner的数据显示，AI相关支出增长了88%。  
 
让我们不要低估AI带来的巨大变革，很难争辩它不是一次真正的技术突破。ChatGPT（虽然它不盈利！）被普遍接受为从学生到CEO的生产力工具，几乎在每个行业和业务职能中都能看到它的身影。坦率地说，即使只带来几个百分点的生产力提升，也会对大多数企业的底线产生积极影响，从而支撑当前的AI估值。   此外，GPU、定制芯片和模型效率的巨大进步确保了未来的可行性——如果AI的理论用途被基础设施不足所阻碍，那将是灾难，提前投资于市场需求之上的投入，在现实中是一件好事。
 
当然，采用过程中也存在一些重大障碍，阻碍了进展。特别是在我们行业内，最重要的问题之一是规制——或者说缺乏规制！全球范围内，我们仍处于探索如何以及是否应对AI的使用制定规则的早期阶段。

还有一个更广泛的问题是伦理，以及我们如何确保AI的负责任使用，已有一些有前景的专业技术解决方案用于治理和保障。在ESG方面存在重大问题，尤其是AI带来的巨大环境成本，包括所需的巨大电力和物理基础设施的折旧。只要这些问题存在，许多企业都不愿完全放开对AI的控制，而是采取务实的“观望”策略，跟随早期采用者的脚步。在我支持2000年金融服务公司创新的日常工作中，我看到许多企业焦虑不安，既不想成为第一，也不想成为最后的AI军备竞赛者！
 
技术本身具有周期性，投资论点总是“最佳猜测”。我们已经走出了1637年郁金香危机——值得庆幸的是，我们拥有几乎无限的AI市场，而那时业余投资者购买郁金香期货几乎没有需求。

以最近的例子来说，老一辈加密货币投资者在看到AI被过度炒作时会暗笑——比特币在2018年损失了80%的价值，从19,783美元跌至3,200美元，然后在2025年达到历史最高的126,000美元。即使估值超前，技术本身并未失去潜力。

实际上，如果我每次听到加密货币死了，我都能退休了；我忍不住也觉得，当前对AI的反对者也是如此。虽然对AI科技股的调整不是坏事，但这并不意味着技术失败，也不代表未来的需求不强烈。量子计算的出现，可能会为AI注入火箭燃料，也会推高那些受益的科技公司的股价。