“人工智能AI”到底有没有泡沫？

标题是今天很多朋友问我的，因为昨天的文章提到了几次AI，看样子你们都对高成长性公司感兴趣。

这个问题我是不太愿意讲的，因为容易拉仇恨。

先说好听的，AI这个行业肯定是非常好的，一个朝阳新型产业，市场庞大有潜力，未来万物皆可AI。

这是一代科技革命，就和当年互联网兴起一样的，你看全球因为互联网催生了多么庞大的一个市场。

但是告诉大家一个时间节点，互联网的萌芽时间是1960年~1980年，这个时间段建立了 TCP/IP 协议，最后NSFNET成为互联网主干。

这20年时间，互联网规模很小，主要用于科研和军事。

互联网真正开始发展，是到了90年代，1990年诞生了全球第一个网站，随后在西方快速发展，到1995年他们开始商业化，比如亚马逊和eBay就是那一年成立的，但是这个时候全球的用户也才百万级别。

但是从1995年之后，互联网就开始爆发式发展，催生了庞大的市场规模，我们中国也就是从那个时候开始慢慢跟上。

你看从萌芽到爆发，中间隔了30~35年。

这个时间是不是看起来很长？其实这已经是人类历史上发展速度最快的技术之一。

那么AI这几年开始萌芽，发展到成熟，再到全面商业化爆发需要多久？

我相信肯定用不了30年，但是具体需要多少年，这没人知道，技术变革确实有很大不确定性。

如果只需要3年，那么现在的AI当然没有泡沫，你认为这个概率有多大？

现在美国基于AI的宏大叙事，就是基于这一点，他们的资本告诉别人，只需要几年就会爆发，所以相关公司市值屡创新高。

如果按照他们的预测，明年全球八大云服务商的云计算资本开支超过6000亿美元，先不管这个数据有没有道理，是目前行业的共识。

国内低很多，那几大头部云服务商的资本开支应该是5000亿人民币左右，只是国外的零头。

如果要支撑这个资本开支，意味着消费市场端的规模至少要接近2.5万亿美元才行，我估计很多人对万亿美元级别没什么概念，大概占美国现在GDP的8%左右。

一个新型行业，要在几年内发展到占一个国家GDP的8%的程度，你们觉得难度有多大？

那么抛开这个预测数据，来看现在的现实数据，现在全球一半以上的风投资金都砸进了AI行业，所以让那几个巨头有了巨额的资本开支，美国的AI企业资本开支与收入的比例高达6:1。

而且他们统计的500亿的收入里面，我觉得还有很大的水分。

就算按照他们统计的结果吧，当年互联网泡沫的时候，资本开支与收入的比例也才4:1。

另外提醒一下，这只是收入，不是利润，如果算利润，那没法算，都是亏损的，当然现在也不是算利润的时候，毕竟是新型行业，算收入就行。

按照JPMorgan的说法，意味着收入至少还要翻13倍，才能获得10%的回报率。

也就是未来2年，每年都要翻几倍，我觉得这难度也太大了，赚钱跟投入完全是两码事，砸钱的时候可以不计代价，只要有钱，想砸多少就砸多少。

但是赚钱不一样，要在应用端真正商业化落地，产生实际价值，才能获得收益，这一点AI还远远不能满足。

现在的AI还主要只能解决重复性和基础性的问题，只是把世界上已用的数据和信息囫囵吞枣的吃进去，然后根据指令输出结果。

首先这个结果不一定准确，在很多方面甚至误差很大，我测试过很多次，除非你把指定的文件让它提取数据，如果让它自己找数据，出错的概率很大。

虽然我们大部分人每天都在接触AI，几乎所有上市公司也都在强调AI，但是现在的AI还远不能独立解决重要的问题。

不管是实物型的机器人也好，还是虚拟的智能体也好，还是各种嵌入也好，在很多方面AI还很“笨”。

比如机器人，距离春晚扭秧歌差不多也一年了，真有多少进步吗？这里面除了材料和零件的原因之外，机器人本身就“智力”有限。

智力两个字我打了引号，不要片面理解，应该懂我的意思。

很大一个原因是AI主要依赖数据和算法，而现在的数据中心远远不够，未来5年数据中心投资会高达5万亿美元以上，但是AI的生产率提升，每年只有一两个百分点，这个倒是和当年的互联网差不多。

如果单纯从投入和产出来看，肯定是泡沫无疑，但是如何理解泡沫，以及用什么用的时间维度去理解，还是有区别的。

很多人对AI的误解，可能是因为快速往生活中方方面面渗透的原因，其实本质上AI从萌芽到现在，核心技术并没什么大的进步，只是在优化。

说到AI渗透的问题，现在我估计行业内赚钱的，主要是那些小公司，把某个大模型加个壳，然后取一个某某平台的名字，然后通过社交裂变的方式卖给各种小公司或个人。

典型的就是chatGPT，现在市场上我估计有数不清的加壳版，一般售价几千到几万不等，旗号是打造专属于某个公司或者某个个体的AI平台，把公司数据喂进去，就能实现某些功能等等。

这个事情我不评价，太火了，是不是能满足自己的需求，取决于自己的期望，我估计读者朋友里面很多都被推广过，或者有在使用的吧。

这跟我们讨论的AI是两码事，不过国内的AI商业化落地，确实比国外更理想，因为只要是个稍微厉害点的软件工程师，就能开发出一套加壳AI系统出来。

这也能很容易看出美国AI和中国AI的区别，美国当然是技术领先，中国在商业落地上做得更好，所以美国AI公司绝大部分都是亏损的，中国部分公司已经是盈利的，未来两三年的盈利范围应该会更大。

所以如果说有泡沫，也是有区别的泡沫，美国是纯估值泡沫，中国更多的其实是资源泡沫。

估值泡沫的意思是市值虚高，因为进去的资本太多了。

资源泡沫的意思是同质化严重，地方上要新产业，机构要跟上节奏，个人要跟上风口，反正这就是我们的发展特色，其他行业也这样，不然内卷怎么来的。

很多人可能不知道，我们有些地方的算力已经过剩了。

不过现在的AI和当年的互联网，也还是有区别的，比如AI基本上是全球巨头带起来的，他们本身有赚钱能力，而互联网夸张很多，因为门槛更低，所以大量亏损的初创公司。

真正做AI成本是很高的，四大核心环节，算力、数据、研发和训练，每个环节的投入都很大，不像互联网几个人在车库就能开启一番事业。

另外现在的AI还是有初期技术做支撑，只是市场期待很高而已，当年的互联网几乎是纯概念炒作，所以还是要区别看待。

但是从更高维度，大规模商业化垂直落地的角度来说，AI目前也只是起步阶段，应用落地进步最快的是医疗，厉害的模型能把准确率做到93%以上，但也远远不够。

然后排第二的我估计应该是各类SaaS系统，因为可以一定程度替代客服和销售，这也是我们每个人遇到最多的，也是现在市场用得最多的，因为可以降低成本。

我个人觉得体验很不好，AI客服能解决的问题还是很有限，我有时候都被整无语。

我是很关注前沿技术和全球科技公司的，今天写这篇文章，又重复查询了大量数据，我自己也进行了估算，但是我没放到文章里，因为太复杂，而且也不一定靠谱。

所以主要讲一些接地气的底层逻辑，黄仁勋有句话我是很认可的，他说：“我们离真正的 AI 潜力释放，还早得很。”

我个人认为，全球的AI会经历这么一个过程，从萌芽到追捧，到产生泡沫，到泡沫破裂，到价值重构，最后到健康增长。

如果想要跳过泡沫破裂这一环，那就要像文章前面说的，明年收入翻个十几倍，或者最多只有2两年时间，每年都翻几倍。

如果未来一两年都还是今年这个样子，那就不是泡沫，那叫吹泡泡。

如果AI商业化落地真有这么快，那就没有泡沫，但是你觉得AI会短时间内变得这么聪明吗？

如果你觉得AI进步会有这么快，那不用担心，现在没有高估的公司，我的看法放在专栏本文前面。

我对优秀公司的看法和平时的交易操作计划，放在专栏里面，公司的估值请参考下面这个《A+H股核心资产研究汇总》表。

所有分析过的公司都会在上面这个表里更新数据。

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