在当前人工智能周期节点上我要配资网股票，生成式人工智能（GenAI）无疑占据了技术周期的很大一部分。人工智能公司（例如Nvidia，达到4万亿美元）的非凡估值确实让人停下来思考GenAI的真正好处是什么。新闻上充满了无数人工智能的成功和失败，然而，随着ChatGPT发布三周年（2022年11月30日）的临近，许多“人工智能承诺”似乎仍然无法实现。
一项研究告引用了《麻省理工斯隆管理评论》的另一项研究，该研究发现95%的GenAI失败了。此次研究也在探寻成功案例突出了人工智能正在取得成功的领域。根据研究：
多角色员工共同的任务：大型语言模型在合成和总结信息以及记录会议等任务中很受欢迎。
特定角色和任务的专门用途：风险承受能力较高的企业愿意将生成式人工智能用于业务流程。流行的用例包括编程、支持客户服务、指导创意过程和大规模创建内容。例如，CarMax利用生成式人工智能来总结用户评论，然后将其发布在研究页面上供客户使用。
产品和面向消费者的应用程序：电子商务公司正在引入聊天机器人，并增强个性化购物体验。Adobe和Canva等公司都生产平面设计软件，正在将生成式人工智能工具嵌入到他们的产品中。
此外，最近的TCP25会议强调了生成式人工智能在科学中的应用。鉴于人工智能面临的一些持续挑战（例如幻觉、偏见和歧视、知识产权），人工智能新解决方案显然取得了进展。
这要花多少钱？
GenAI的发展速度令人震惊。过去三年，市场几乎一直在购买Nvidia（以及其他任何人）可以制造的所有GPU。然而，模型的增长似乎正在达到收益递减的程度。
最近大肆宣传的ChatGPT5版本在许多情况下都没有给人留下深刻印象（仅在某些问题领域有改进）。行业分析师和评论家/现实主义者Gary Marcus多年来一直在跟踪人工智能研究。他对ChatGPT-5的最新分析描绘了一幅令人失望的画面。根据Marcus的说法，“GPT-5可能是一个适度的定量改进（而且可能更便宜），但它仍然在所有与前代相同的定性方面失败了，在国际象棋、推理、视觉方面；甚至有时在计数和基础数学方面。幻觉挥之不去，都不可避免地面临着同样的问题。”
此外，现在LLM缩放前似乎有一堵计算墙。在预印本论文《面对大型语言模型的墙》中，作者P.V.Coveney和S.Succi指出：“我们发现，决定大型语言模型（LLM）性能的缩放定律严重限制了它们提高预测不确定性的能力。因此，提高其可靠性以满足科学探究标准是（目前）任何合理措施都难以解决的。”
Marcus和其他人提出了一些思考，认为GPT-5性能不佳可能是一种节省成本的措施。事实上，许多GenAI公司的财务状况确实预示着未来几年的盈利能力。整个LLM-AGI通用人工智能）似乎都不在讨论范围内。
在媒体最近的一次采访中，人工智能评论家Ed Zitron谈到了OpenAI和Anthropic的财务状况：“OpenAI主要由微软资助运营其所有基础设施。微软拥有运行ChatGPT所需的所有GPU。虽然OpenAI正在建设更多的基础设施，但他们这样做依赖于风险投资。OpenAI每周约有7亿活跃用户，尽管它没有定义这个词的含义。我从源头上质疑这个数字。他们预计今年将亏损20亿至80亿美元，而且还会继续亏损。我认为从现在到2029年，他们预计将亏损440亿美元。他们没有盈利的途径。Anthropic主要由亚马逊和谷歌资助，亚马逊负责运营其大部分基础设施。事实上，我认为谷歌和亚马逊，他们拥有这家公司约30%的股份。在这两种情况下，这些公司都损失了数十亿美元。Anthropic透露，他们今年将损失30亿美元。我不认为这是真的。我认为这将可能是50亿到100亿美元。”
基于这些和其他公开估计，许多人工智能公司需要尽快找到一种方法来打破僵局。
最近，据《华尔街日报》报道，OpenAI宣布与甲骨文达成协议，从2027年开始提供3000亿美元的云基础设施。目前尚不清楚OpenAI将从何处获得这些资金，也不清楚Oracle将如何确保达成此类协议所需的GPU和电力。
你能靠推理赚钱吗？
在这一点上，人工智能公司需要问，“我们能通过销售推理赚钱吗？”Ed Zitron根据The Information的数据进行的另一项分析表明，2024年，OpenAI的收入可能在40亿美元左右，扣除收入后的运营损失为50亿美元。因此，2024年的运营成本约为90亿美元。此外，据Zitron称，该信息还报告称，2024年OpenAI有1550万付费用户，尽管目前尚不清楚他们使用的OpenAI高端产品的水平。这相当于每位客户花费580美元，每位客户损失258美元。
OpenAI将需要收取更多费用、降低成本，或者通过销售ChatGPT推理找到其他大型市场来盈利。基本上，人工智能还没有“杀手级应用”。
推理的计算成本各不相同。有人猜测，GPT5的设计比以前的版本更节能，从而有助于降低成本。然而，即使是一个简单的查询也会点亮数据中心中的许多GPU。新的、更强大的GPU将有助于降低成本，但推理收入可能不足以弥补成本差距。也有研究针对较小的特定领域模型，这些模型的性能与大型基础模型一样好，但使用的功率要小得多。如果人工智能要盈利，控制推理成本将是至关重要的。目前，似乎还没有明确的盈利途径。人们会认为人工智能投资者敏锐地意识到了这种情况。
泡沫、黑天鹅和风险
纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）推广了黑天鹅理论（或处理未知风险），以解释历史、科学、金融和技术领域超出正常预期的高调、难以预测和罕见的事件。根据定义，“黑天鹅事件”（BSE）是不可预测的，在某些情况下可能特别危险。
后续塔勒布还提出了一些想法，可以通过实施能够维持负面影响甚至变得更强的稳健结构来帮助减轻风险。这些想法并不新鲜；投资多样化是明智的建议，古老的谚语“不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里”提供了一个强有力的策略。困难在于试图预测无法预测的事情（BSE）。泡沫并不稳健，最终会因外部环境和事件而缩小或崩溃。
根据数据和消息来源报告，过去三个季度，科技行业的资本支出对美国整体GDP增长的贡献率约为35%-45%。2024年，企业人工智能投资达到2523亿美元。科技行业资本支出的很大一部分（或几乎全部）是由人工智能支出推动的。从GPU到数据中心的一切都在以高价出售。
有人担心人工智能市场是一个泡沫。与过去一样，互联网和房地产泡沫会对各个行业产生深远的经济影响。据The Verge报道，OpenAI首席执行官Sam Altman表示，他认为存在人工智能泡沫：
Altman上周对一群记者说：“当泡沫发生时，聪明人会对一个核心真理过度兴奋。”
“我们是否正处于一个投资者对人工智能过度兴奋的阶段？我的观点是肯定的。人工智能是很长一段时间内最重要的事情吗？我的看法也是肯定的。”
即使人工智能资本支出的部分下降也会对美国经济产生重大影响。本质上，当前美国经济的人工智能篮子里有七个鸡蛋：Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达和特斯拉。鉴于昂贵的GenAI市场的现状，从美国经济的角度来看，目前的情况存在很高的风险。
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