從美國市場觀察人工智能行業盈利前景堪憂

在當前人工智能周期節點上，生成式人工智能（GenAI）無疑占據了技術周期的很大一部分。人工智能公司（例如Nvidia，達到4萬億美元）的非凡估值確實讓人停下來思考GenAI的真正好處是什么。新聞上充滿了無數人工智能的成功和失敗，然而，隨著ChatGPT發布三周年（2022年11月30日）的臨近，許多“人工智能承諾”似乎仍然無法實現。

一項研究告引用了《麻省理工斯隆管理評論》的另一項研究，該研究發現95%的GenAI失敗了。此次研究也在探尋成功案例突出了人工智能正在取得成功的領域。根據研究：

多角色員工共同的任務：大型語言模型在合成和總結信息以及記錄會議等任務中很受歡迎。

特定角色和任務的專門用途：風險承受能力較高的企業愿意將生成式人工智能用于業務流程。流行的用例包括編程、支持客戶服務、指導創意過程和大規模創建內容。例如，CarMax利用生成式人工智能來總結用戶評論，然后將其發布在研究頁面上供客戶使用。

產品和面向消費者的應用程序：電子商務公司正在引入聊天機器人，并增強個性化購物體驗。Adobe和Canva等公司都生產平面設計軟件，正在將生成式人工智能工具嵌入到他們的產品中。

此外，最近的TCP25會議強調了生成式人工智能在科學中的應用。鑒于人工智能面臨的一些持續挑戰（例如幻覺、偏見和歧視、知識產權），人工智能新解決方案顯然取得了進展。

這要花多少錢？

GenAI的發展速度令人震驚。過去三年，市場幾乎一直在購買Nvidia（以及其他任何人）可以制造的所有GPU。然而，模型的增長似乎正在達到收益遞減的程度。

最近大肆宣傳的ChatGPT5版本在許多情況下都沒有給人留下深刻印象（僅在某些問題領域有改進）。行業分析師和評論家/現實主義者Gary Marcus多年來一直在跟蹤人工智能研究。他對ChatGPT-5的最新分析描繪了一幅令人失望的畫面。根據Marcus的說法，“GPT-5可能是一個適度的定量改進（而且可能更便宜），但它仍然在所有與前代相同的定性方面失敗了，在國際象棋、推理、視覺方面；甚至有時在計數和基礎數學方面。幻覺揮之不去，都不可避免地面臨著同樣的問題。”

此外，現在LLM縮放前似乎有一堵計算墻。在預印本論文《面對大型語言模型的墻》中，作者P.V.Coveney和S.Succi指出：“我們發現，決定大型語言模型（LLM）性能的縮放定律嚴重限制了它們提高預測不確定性的能力。因此，提高其可靠性以滿足科學探究標準是（目前）任何合理措施都難以解決的。”

Marcus和其他人提出了一些思考，認為GPT-5性能不佳可能是一種節省成本的措施。事實上，許多GenAI公司的財務狀況確實預示著未來幾年的盈利能力。整個LLM-AGI通用人工智能）似乎都不在討論范圍內。

在媒體最近的一次采訪中，人工智能評論家Ed Zitron談到了OpenAI和Anthropic的財務狀況：“OpenAI主要由微軟資助運營其所有基礎設施。微軟擁有運行ChatGPT所需的所有GPU。雖然OpenAI正在建設更多的基礎設施，但他們這樣做依賴于風險投資。OpenAI每周約有7億活躍用戶，盡管它沒有定義這個詞的含義。我從源頭上質疑這個數字。他們預計今年將虧損20億至80億美元，而且還會繼續虧損。我認為從現在到2029年，他們預計將虧損440億美元。他們沒有盈利的途徑。Anthropic主要由亞馬遜和谷歌資助，亞馬遜負責運營其大部分基礎設施。事實上，我認為谷歌和亞馬遜，他們擁有這家公司約30%的股份。在這兩種情況下，這些公司都損失了數十億美元。Anthropic透露，他們今年將損失30億美元。我不認為這是真的。我認為這將可能是50億到100億美元。”

基于這些和其他公開估計，許多人工智能公司需要盡快找到一種方法來打破僵局。

最近，據《華爾街日報》報道，OpenAI宣布與甲骨文達成協議，從2027年開始提供3000億美元的云基礎設施。目前尚不清楚OpenAI將從何處獲得這些資金，也不清楚Oracle將如何確保達成此類協議所需的GPU和電力。

你能靠推理賺錢嗎？

在這一點上，人工智能公司需要問，“我們能通過銷售推理賺錢嗎？”Ed Zitron根據The Information的數據進行的另一項分析表明，2024年，OpenAI的收入可能在40億美元左右，扣除收入后的運營損失為50億美元。因此，2024年的運營成本約為90億美元。此外，據Zitron稱，該信息還報告稱，2024年OpenAI有1550萬付費用戶，盡管目前尚不清楚他們使用的OpenAI高端產品的水平。這相當于每位客戶花費580美元，每位客戶損失258美元。

OpenAI將需要收取更多費用、降低成本，或者通過銷售ChatGPT推理找到其他大型市場來盈利。基本上，人工智能還沒有“殺手級應用”。

推理的計算成本各不相同。有人猜測，GPT5的設計比以前的版本更節能，從而有助于降低成本。然而，即使是一個簡單的查詢也會點亮數據中心中的許多GPU。新的、更強大的GPU將有助于降低成本，但推理收入可能不足以彌補成本差距。也有研究針對較小的特定領域模型，這些模型的性能與大型基礎模型一樣好，但使用的功率要小得多。如果人工智能要盈利，控制推理成本將是至關重要的。目前，似乎還沒有明確的盈利途徑。人們會認為人工智能投資者敏銳地意識到了這種情況。

泡沫、黑天鵝和風險

納西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）推廣了黑天鵝理論（或處理未知風險），以解釋歷史、科學、金融和技術領域超出正常預期的高調、難以預測和罕見的事件。根據定義，“黑天鵝事件”（BSE）是不可預測的，在某些情況下可能特別危險。

后續塔勒布還提出了一些想法，可以通過實施能夠維持負面影響甚至變得更強的穩健結構來幫助減輕風險。這些想法并不新鮮；投資多樣化是明智的建議，古老的諺語“不要把所有的雞蛋放在一個籃子里”提供了一個強有力的策略。困難在于試圖預測無法預測的事情（BSE）。泡沫并不穩健，最終會因外部環境和事件而縮小或崩潰。

根據數據和消息來源報告，過去三個季度，科技行業的資本支出對美國整體GDP增長的貢獻率約為35%-45%。2024年，企業人工智能投資達到2523億美元。科技行業資本支出的很大一部分（或幾乎全部）是由人工智能支出推動的。從GPU到數據中心的一切都在以高價出售。

有人擔心人工智能市場是一個泡沫。與過去一樣，互聯網和房地產泡沫會對各個行業產生深遠的經濟影響。據The Verge報道，OpenAI首席執行官Sam Altman表示，他認為存在人工智能泡沫：

Altman上周對一群記者說：“當泡沫發生時，聰明人會對一個核心真理過度興奮。”

“我們是否正處于一個投資者對人工智能過度興奮的階段？我的觀點是肯定的。人工智能是很長一段時間內最重要的事情嗎？我的看法也是肯定的。”

即使人工智能資本支出的部分下降也會對美國經濟產生重大影響。本質上，當前美國經濟的人工智能籃子里有七個雞蛋：Alphabet、亞馬遜、蘋果、Meta、微軟、英偉達和特斯拉。鑒于昂貴的GenAI市場的現狀，從美國經濟的角度來看，目前的情況存在很高的風險。

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