淘金热还是泡沫？人工智能的未来走向何方

人工智能热潮兴起三年之后，华尔街仍无法确定它的颠覆性究竟是过大还是不足。

人工智能技术最初被认为只能在聊天机器人（例如 ChatGPT）中快速生成简洁的回复，如今已发展成为能够处理更有价值工作的工具——例如加速在线搜索、制作演示文稿、编辑视频以及编写和调试软件代码。领先的人工智能开发商正竞相将产品和服务扩展到包括金融和法律服务在内的新领域，从而对服务于这些市场的传统软件供应商构成了威胁。

然而，尽管人工智能技术不断进步，并逐渐受到企业客户的青睐，但如今仍不清楚其带来的经济回报能否抵消开发这些服务所耗费的巨额成本。大型科技公司和一些领先的人工智能初创公司计划投入数十亿甚至数万亿美元用于芯片、数据中心、电力和人才，以支持其宏伟目标。

这一结果不仅对少数领先的人工智能开发商意义重大，而且对越来越多的科技巨头、数据中心开发商、电力供应商和金融机构也影响深远，这些公司不断向人工智能领域投入巨资。它甚至可能影响美国经济的走向，因为据估计，数据中心投资一直是经济增长的重要驱动力。

人工智能的新商业模式是什么？

如今，许多领先的人工智能开发商都专注于销售月度订阅服务，采用分级定价模式，功能最强大的模型每月收费可高达数百美元。包括ChatGPT 的所有者 OpenAI在内，一些开发商曾公开考虑过有朝一日对最尖端的人工智能系统收取数千美元费用的可能性，但尚未付诸行动。

人工智能公司正试图说服企业领导者采用并付费使用它们的技术。这些公司凭借能够简化编码的工具已取得初步成功，并且正在努力将这种成功复制到医疗保健、生命科学、金融服务和其他行业。

OpenAI 也开始尝试面向部分用户的广告投放，借鉴了社交媒体公司长期以来为免费开放其服务而采用的策略。此举标志着该公司政策的某种转变——首席执行官萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)此前曾将广告描述为“最后的手段”——暗示着在可能的公开募股之前，公司面临着提升营收的压力。

竞争对手人工智能初创公司Anthropic在2月超级碗期间就OpenAI的广告投放策略进行了嘲讽。但种种迹象表明，Anthropic也面临着寻求此前一直回避的盈利机会的压力。该公司在2月的一篇博客文章中表示，如果推迟开发某些可能很危险的人工智能服务会损害其竞争力，那么它将不再推迟这些开发。

人工智能开始赚钱了吗？

随着人们开始将人工智能技术融入生活，其用户群体正在快速增长。OpenAI的ChatGPT表示，截至2月底，其周活跃用户已超过9亿。谷歌Gemini应用的月活跃用户已超过7.5亿，高于2025年5月公布的4亿。

OpenAI和Anthropic的销售额均大幅飙升。据OpenAI首席财务官萨拉·福莱尔(Sarah Friar)透露， 该公司2025年的年化收入超过了200亿美元，高于前一年的约60亿美元。知情人士在3月初告诉彭博，Anthropic有望实现近200亿美元的年收入，这一预测是基于其目前的业绩表现。

大型科技公司向人工智能投入巨资（注：2026年的数据为彭博分析师对截至去年12月（亚马逊、Alphabet和Meta）以及去年6月（微软）的年度资本支出做出的预测。）数据来源：彭博

所有这些投资何时才能获得回报？

虽然收入在增长，但成本也在飙升。运行驱动新一代人工智能服务的大型语言模型，需要数十万个尖端半导体芯片，而这些芯片都安装在庞大且耗电的数据中心。

正是由于这种大刀阔斧的投资，四大科技公司——Alphabet、Meta、微软(Microsoft)和亚马逊(Amazon.com Inc.)——预测它们2026年在人工智能领域的投资总额将达到约6500亿美元。OpenAI承诺在未来几年内投入超过1.4万亿美元用于基础设施建设。而Anthropic计划投资500亿美元在美国建设定制数据中心。

如此一来，这些公司面临着巨大的挑战。贝恩公司(Bain & Co.)在2025年估计，到2030年，整个行业需要大约2万亿美元的年收入，才能为满足预期中的AI需求提供所需的计算能力。但据贝恩预计，它们的总收入将比这一目标低8000亿美元。

这个行业的长期发展战略取决于提供更先进的人工智能软件，包括所谓的智能体，这些软件可以自动完成更具经济价值的工作，从而说服公司将更多预算投入到此类工具中。

领先的人工智能实验室仍在努力帮助企业了解如何最有效地使用它们的产品。OpenAI警告称存在“能力过剩”，它将其定义为人工智能模型能做的事情与企业和个人从中获得的价值之间的差距。OpenAI首席运营官布拉德·莱特卡普(Brad Lightcap)在2月份表示，这个世界“尚未真正看到企业级人工智能渗透到企业业务流程中”。

与互联网泡沫时期一样，新技术能否重塑社会及其具体的时间表，都存在着巨大的不确定性。在硅谷内部，一直存在着激烈的争论，不确定人工智能开发者是否即将构建出在大多数任务领域超越人类的更强大系统，还是仍然遥遥无期。一些人工智能先驱者目前也在探索人工智能开发的替代方法，他们认为，需要更多创新性的进展才能推动这项技术向前发展。

在这个过程中会出现什么问题？

风险可以分为两类。第一类风险与巨大的规模有关：涉及巨额的资金投入，以及人工智能处理能力如此快速扩张所面临的物理和监管限制。第二类风险在于人工智能公司能否兑现这项技术的宏伟承诺——无论是在技术能力方面，还是在人们长期付费的意愿方面。

越来越多的科技公司开始依靠举债来为其大规模基础设施建设提供资金，他们称这是提升人工智能水平和支持其主流采用所必需的。摩根士丹利(Morgan Stanley)预计，被称为超大规模云服务商的庞大云计算企业今年的借贷规模将达到4000亿美元，高于2025年的1650亿美元。对于过去倾向于利用已获得的巨额利润进行再投资的科技行业而言，这是一个惊人的数字。

与此同时，包括英伟达(Nvidia Corp.)、微软和亚马逊在内的芯片制造商和云服务供应商（训练和运行人工智能都需要它们销售的计算能力），正越来越多地与OpenAI和Anthropic等尚未盈利的人工智能开发商达成一系列循环协议，和它们绑定在一起。这些安排旨在促进整个行业的蓬勃发展，但令人担忧的是，如果市场需求不及预期，这些安排也可能加剧损失。

此外，人工智能的发展还受到物理条件的限制。国际能源署(International Energy Agency)警告称，数据中心的扩张面临并网延迟的风险，目前已出现很长的排队队伍。该机构指出，审批流程缓慢以及大型电力变压器等设备的供应有限，都是可能延缓电网建设从而无法满足新增需求的因素。由于担心数据中心对电价和水资源的影响，一些美国议员也开始密切关注数据中心。

位于得克萨斯州阿比林的星际之门人工智能数据中心

风险在于时机不匹配：人工智能芯片会随着时间推移而贬值，而电网升级可能需要数年时间。如果项目迟迟无法接入电网，运营商可能不得不为实际上已经落后一代的硬件设施支付利息和其他运营成本，或者迫于压力在芯片尚未收回成本之前就将其报废更换。

即使领先的人工智能开发商能够获得足够的计算能力来开发更新更好的模型，也无法确定最终哪些公司（或多少家公司）能够从中受益。最大的几家人工智能公司之间竞争激烈，行业排行榜似乎每隔几周就会发生变化。虽然有些用户可能忠于某项服务或公司，但其他用户很容易转向任何正在兴起的新产品。例如，在五角大楼就人工智能安全问题发生争执期间，一大批用户从ChatGPT转投Anthropic的Claude，以支持后者。Anthropic 也采取了一些措施，使用户更容易从一款产品过渡到另一款产品。

此外，美国人工智能商业模式的基本原则——即谁投入最多资金追求尖端技术，谁就能最终胜出——建立在不确定的基础之上。那些对其“专有”人工智能模型内部架构严加保密的美国人工智能公司，正面临着大量廉价甚至免费模型的竞争，这些模型的参数公开，用户可以下载、查看和调整。其中许多模型来自中国的竞争对手。

根据麻省理工学院(MIT)和Hugging Face联合开展的一项研究，Hugging Face的下载份额（常被用作衡量模型普及程度的粗略指标）显示，中国人开发的开源模型已占全球下载量的17%左右，首次超过了美国开发者。如果中国模型的市场份额继续扩大，不仅会限制美国开发者的人工智能工具的普及范围，随着时间的推移还会削弱他们提高产品价格的能力。

为什么对回报这么没把握？

似乎每周都会有新的发现，展现出人工智能令人惊叹的潜力。例如，Anthropic公司推出了一款人工智能代理，声称可以连续自主编程30小时；该公司还发布了一个模型，旨在生成通常需要人工花费数天才能完成的详细财务分析。包括杰克·多西(Jack Dorsey)的金融科技公司Block Inc.在内的一些公司已经大幅裁员，并表示人工智能让他们能够以更少的人力完成更多的工作。

然而，投资者的担忧依然如故：这项技术即便渗透到全球经济的各个角落，也难以产生足够的利润来支撑如此庞大的支出规模。即便领先的开发商能够为新模型获取足够的计算能力，其商业可行性仍然取决于企业是否愿意大规模地为人工智能付费。一种观点认为，企业会通过裁员、放缓招聘或将日常工作转移给机器来支付订阅费用，并将节省下来的资金投入到人工智能订阅服务中。

迄今为止，人工智能引发大规模裁员的证据并不充分。耶鲁预算实验室(Yale Budget Lab)发现，自ChatGPT于2022年底推出以来，整体劳动力市场并未受到明显冲击，美国全国生产率也仅略有上升，基本处于历史正常水平。《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)对1000多名高管进行的一项调查发现，许多公司在预期人工智能可能带来的影响时进行了裁员，但只有2%的公司表示，裁员是由于实际应用人工智能所致。金融科技公司Klarna Group Plc表示，在用人工智能取代客服人员从而导致服务质量下降之后，该公司已重新雇用了人工客服。

对于企业而言，近期收益可能并非降低劳动力成本，而是人工智能能够提高工人的生产力，这意味着好处将首先体现在产量或利润率上，而不是人员减少上。

初步指标喜忧参半。一项在2025年年初发布的针对某财富500强公司旗下5000多名客服人员的研究发现，这项技术将员工的平均工作效率提高了大约15%。然而，几乎在同一时间，模型评估与威胁研究中心(METR)进行的一项随机试验发现，经验丰富的软件开发人员在使用人工智能工具后，完成任务所需的时间增加了19%。

自上述研究结果公布以来，人工智能编码智能体已取得显著进步，极大地改变了软件开发人员编写和调试代码的方式。Anthropic在2月份表示，随着工程师们逐步采用其Claude Code工具，他们的生产力（按一项指标衡量）提高了200%。Spotify也表示生产力有所提升，但并未给出具体数字。

Anthropologie和OpenAI正在努力将这些技术进步应用于更多行业，并证明人工智能可以简化各种工作流程。然而，目前没有太多证据表明人工智能的普及应用能够显著提升各行业的生产力。编辑/陈佳靖