最近，“AI泡沫”的讨论刚有点热度就被市场热情盖了过去，可一份报告直接抛出了更惊人的观点：当前的AI狂热是“世界最大泡沫”，资本错配程度竟然是互联网泡沫的17倍，这说法听着夸张，但数据确实耐人寻味。

过去一年，10家连一分钱利润都没赚到的AI初创公司，市值加起来硬生生涨了近1万亿美元，英国研究员朱利安·加兰的观点更尖锐，他直言这场狂热比2008年房地产泡沫还危险4倍，到底是什么让他得出这样的结论？

技术瓶颈显现

加兰认为，AI泡沫的核心问题出在技术本身，大型语言模型的底层逻辑就决定了它很难真正商业化，目前已经显现的三大技术瓶颈更是让这条路难上加难。

语言模型的本质局限，这些模型说白了就是靠统计概率猜下一个词的顺序，虽然能凑出看着通顺的文本，却做不到真正的理解，更别提创新了。

编程领域的应用天花板，不少人觉得AI能写代码很厉害，可实际上这些模型只是把公开和非公开的代码片段“背”下来再组合，根本生成不了真正的新逻辑，遇到复杂的编程需求就容易露怯。

最后是扩展的经济性问题，训练更强的模型要花的钱越来越多，但性能提升却越来越慢。自从2023年3月ChatGPT-4发布后，后续的模型其实没什么明显进步，这说明行业已经撞上了技术扩展的天花板。

更关键的是，至今没有一家AI公司拿出真正的“杀手级应用”。ChatGPT虽然用户不少，能帮着做些基础工作，但在加兰看来，这不过是“用废话取代废话”。

有些管理或咨询类岗位的成果没人较真验证，AI能凑合用，但这根本算不上有广泛的经济价值，从商业化角度看，这些技术短板简直是致命的，连最基本的理解和创新能力都没有，怎么可能做成持续赚钱的生意？

资金依赖“输血”

如果说技术瓶颈是内在隐患，那资金层面的问题就是摆在明面上的风险，整个AI生态几乎都靠外部“输血”维持，根本没法自我造血。

在这个生态里，只有英伟达靠卖硬件赚得盆满钵满，其他环节的玩家大多在亏损。数据中心烧钱建基础设施，模型开发商砸钱训练模型，下游软件公司花钱做应用，可真正能盈利的没几家。

加兰把这种情况叫做“永久融资巡演”，意思是这些企业根本没有赚钱的路子，只能靠不断找新投资者要钱活下去。一旦哪天没人愿意投钱了，整个体系随时可能崩塌。

现在已经有迹象显示，风险投资的热情正在退潮。AI软件开发商估值高得离谱，融资越来越难，目前能撑住场面的只剩软银、沙特等少数几个有钱的主。

软银为了兑现给OpenAI的投资承诺，都得靠质押股票借钱，而英伟达成了最后的支撑者，要是它的硬件销售出点问题，整个行业都得跟着紧张，这种“一家赚钱、百家烧钱”的模式其实特别不健康。

就像建在沙滩上的城堡，全靠资本的潮水拖着，潮水一退就会暴露问题，资金端的紧张已经越来越明显，这不禁让人好奇，这场被称作“世界最大”的泡沫，到底离破裂还有多远？

泡沫未破但顶点逼近

尽管资金链紧张的信号越来越多，但加兰认为，现在说AI泡沫已经破裂还太早，市场仍在历史高点附近徘徊，不过“顶点正在逼近”，离掉头向下不远了。

对于自己的判断可能出错的情况，加兰也给出了两种猜想，泡沫比预想的更久才破，这就意味着更多资本会浪费在没回报的项目上，可能导致社会生产率下降。

未来真的出现“超级智能”，那人类世界的结构会被彻底改变，要么进入乌托邦，要么坠入《美丽新世界》那样的控制社会，不过加兰自己也承认，他目前没看到任何能实现这种智能的工业能力，要是真有迹象出现，他会立刻改变看法。

其实不用把话说死，AI技术本身不是问题，问题出在资本过度放大了短期预期，就像当年互联网泡沫时期，也有很多人觉得行业在烧钱骗钱，但泡沫破裂后还是留下了亚马逊、谷歌这样的巨头。

现在的AI行业只是还没走完技术沉淀到商业落地的过程，资本的狂热把这个过程催得太急了，不过，即便泡沫确实存在，也不代表AI技术本身毫无价值，理性看待这场狂热才是更重要的。

回头看“AI狂热是互联网泡沫的17倍”这个说法，虽然听起来有些极端，但确实点出了行业当前的核心问题：技术瓶颈未破、盈利模式缺失、资金依赖外部输血。

资本的过度追捧把AI的短期价值炒上了天，却忽略了技术落地需要时间沉淀的基本规律，但我们也没必要对AI技术本身失去信心，就像互联网泡沫破裂后，真正有价值的技术和企业留了下来，最终改变了世界，AI行业或许也会经历类似的过程。

泡沫破裂未必是坏事，它能挤掉行业的水分，让资本回归理性，倒逼企业去突破技术瓶颈、寻找真正的盈利模式，加兰不是拒绝未来，只是不认可当前的狂热，这其实给市场提了个醒：技术创新值得期待，但脱离实际的资本狂欢终究难以持续。

未来AI行业的关键，在于从“资本驱动”转向“价值驱动”，当企业能真正解决技术瓶颈，拿出有实际价值的应用。

让AI渗透到生产、生活的各个领域，创造真实的经济价值时，行业才能摆脱“泡沫”的标签，到那时，AI或许真能像当年的互联网一样，成为改变世界的力量，而这，才是技术革命该有的样子。