生成式人工智能，炒作还是变革？

胡泳

自从2022年11月突破性的生成式人工智能工具ChatGPT发布以来，投资者对生成式人工智能技术的兴趣激增。科技股大幅跑赢大盘，推动2023年上半年股市大幅上涨。但是，这项技术真正具有变革性还是被夸大了？它是否值得当前投资者的热情？

论及这一点，人工智能领域的领军人物加里·马库斯（Gary Marcus）引用过硅谷的一个笑话：几年前，如果你的初创公司的域名中有.ai，你可以在你的估值上加一个零。而现在感觉可能会是两个零，特别是如果你声称自己正在使用生成式人工智能。

听上去有没有泡沫的感觉？马库斯说，“除了快速沉浮的室温超导体LK-99之外，我见过的东西中很少有什么比生成式人工智能更被大肆炒作了。”许多公司的估值都在数十亿美元，整个的市场规模预计为数万亿美元。对此，马库斯大泼冷水：号称数万亿美元的市场，目前的实际收入仅数亿美元。这些收入也许确实可以增长1000倍以上，但这只是猜测。在一篇题为《如果生成式人工智能被证明是一个哑弹怎么办？》的博文中，他甚至断言：人工智能的收入还没有到来，而且可能永远不会到来。

马库斯分析说，到目前为止，大部分收入似乎来自两个来源：编写半自动代码（程序员喜欢使用生成工具作为助手）和编写内容。前者似乎具有可持续性，内容方面就很难说了。除了运行并不良好的聊天式搜索，还没有出现杀手级应用。搜索的确是有吸引力的，但其中的技术问题是巨大的。

生成式人工智能的底层技术（通常称为基础模型，因为系统是在大型预训练模型之上进行微调的）非常不稳定，因此很难设计成可靠的产品。对于任何给定的问题，你永远无法真正预测大型语言模型是否会给你正确的答案，我们现在知道，答案甚至可以每月发生变化——这使得将大型语言模型集成到复杂系统中的第三方工程成为一项艰巨的任务。在某些关键任务案例中，工程挑战可能是无法克服的。潜在的付费客户可能因此很快就会失去信心。

如果马库斯说的是对的，那么整个生成式人工智能领域目前的估值可能很快就会结束。到目前为止，估值似乎是基于希望和梦想，而没有真正考慮到严重的工程风险。无论是编码还是高效但质量平庸的文案写作，都远远不足以维持夸张的估值。这也是为什么经历了最初的大红大紫，ChatGPT网站的流量持续下降。chat.openai.com的全球流量在今年6月份和7月份分别下降了9.7％和9.6％。

所以，马库斯的结论是：“即使是OpenAI也很难实现其290亿美元的估值； 如果年复一年只能实现数千万或数亿美元的收入，那么估值在数十亿美元以下的竞争初创公司很可能最终会倒闭。微软今年的股价上涨了近一半，或许主要是因为其对生成式人工智能的允诺，但股价可能暴跌；NVIDIA飙升得更厉害，但也可能回落。”

这几乎是在说，快速扩展的技术并不总是能兑现其承诺，而如果不能的话，泡沫很容易破裂。泡沫通常和眼球或点击的价值或潜在市场总量有关，这些动态被谈论，形成分享狂热，以此作为估值的驱动因素。由于赌注巨大，投资者永远不知道自己是否处于泡沫之中。然而，这一波人工智能与此前我们经历过的泡沫还是非常不同。

一般来说，大型技术周期都是由新贵发起的。比如，早在1990年代初，分布式计算就诞生了，一家名为Oracle的小公司反对 IBM 所提倡的大型机。这种分布式技术花了一段时间才变得更加普遍，因为IBM这个巨无霸断定，它代表的是既定的做事方式。一般来说，从旧周期切换到新周期时，会迎头遇上既定的业务实践、既定的技术，这些都会阻碍采用新的做事方式。

本次人工智能周期的不同之处在于，这个周期不再由新贵领导。它是由地球上一些最强大的科技公司推动的。当技术提供商一致判定此事确实在发生时，它就是真实的，当客户开始感兴趣，它就不是炒作。如果人工智能并未处于炒作周期之中，它的巨大潜力就有可能实现。

但当然，仅仅因为某样东西是由人工智能驱动的，并不意味着它就能赚大钱。就生成式人工智能而言，当前的大部分热情是由热情推动的；泡沫会产生泡沫，直到它们不再产生为止。如果一些人下车，估值开始小幅下跌，可能会引发强有力的负反馈循环，导致此前一直在迅猛加速的价值突然减速。许多人才和投资者可能会转向一系列新的闪亮事物，逃离生成式人工智能，就像不久前一些人逃离加密货币一样。