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      AI泡沫真的來了嗎?吳恩達(dá)提出三個(gè)最新判斷

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      2025年馬上進(jìn)入最后一個(gè)月了,市場上仍在關(guān)心一個(gè)問題,“AI究竟是不是泡沫”。

      尤其,當(dāng)英偉達(dá)市值觸及5萬億美元的驚人高位(雖然之后有所回落)、OpenAI 拋出1.4萬億美元的基建計(jì)劃時(shí),整個(gè)硅谷乃至全球科技圈產(chǎn)生了同一種焦慮:

      每一筆投向GPU的巨款,到底是通往 AGI 的必經(jīng)之路,還是2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂前的最后狂歡?

      這兩天,AI領(lǐng)域代表人物之一,吳恩達(dá)發(fā)出一封公開信,談了談他眼中的“泡沫”。


      他說,試圖用一個(gè)“泡沫”標(biāo)簽概括整個(gè)AI行業(yè)是懶惰的,這個(gè)問題應(yīng)該被拆分成應(yīng)用層、推理側(cè)基建、訓(xùn)練側(cè)基建這三個(gè)截然不同的方面。

      吳恩達(dá)認(rèn)為,一些 VC 可能會(huì)因?yàn)椤翱床磺遐A家”而不敢投身應(yīng)用層,轉(zhuǎn)而扎堆去卷確定性更強(qiáng)的基建。

      但是,他覺得應(yīng)用層不僅沒有泡沫,反而被嚴(yán)重低估了。同樣剛需的還有推理基建。

      他還說,要警惕因?yàn)椤坝?xùn)練側(cè)”過熱崩盤可能帶來的連鎖反應(yīng)。

      如果有一天,某家頂級(jí)大模型公司因?yàn)闊o法收回巨大的訓(xùn)練成本而倒閉或估值暴跌時(shí),可能會(huì)引發(fā)行業(yè)整體的“恐慌傳染”。市場可能會(huì)因?yàn)榍榫w而短期波動(dòng),但終將會(huì)回歸價(jià)值本身。


      以下是吳恩達(dá)發(fā)言全文。

      AI行業(yè)存在泡沫嗎?

      看著 OpenAI 拋出高達(dá) 1.4 萬億美元的宏大基建計(jì)劃,英偉達(dá)的市值也曾短暫觸及 5 萬億美元大關(guān),巨額資金正瘋狂涌入 AI 基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域。這不禁讓許多人發(fā)問:投機(jī)和炒作,是否已經(jīng)將 AI 的估值推高到了不可持續(xù)的地步?

      然而,AI 并非鐵板一塊。在這個(gè)龐大的產(chǎn)業(yè)中,不同領(lǐng)域的“泡沫化”程度其實(shí)大相徑庭:

      • AI 應(yīng)用層:投資嚴(yán)重不足。其潛力和價(jià)值遠(yuǎn)超大多數(shù)人的認(rèn)知。

      • AI 推理側(cè)基建:仍需大量投資。

      • AI 訓(xùn)練側(cè)基建:我對該板塊仍持審慎樂觀態(tài)度,但也確實(shí)存在出現(xiàn)泡沫的可能性。

      (特別聲明,絕不是在提供投資建議!)

      AI應(yīng)用層

      在未來十年里,我們將看到無數(shù)基于新一代 AI 技術(shù)構(gòu)建的應(yīng)用誕生。

      幾乎從定義上講,建立在 AI 基礎(chǔ)設(shè)施或技術(shù)(如大模型 API)之上的應(yīng)用,其價(jià)值必須高于基礎(chǔ)設(shè)施本身——否則,我們拿什么來支付給基建和技術(shù)提供商呢?

      我在各行各業(yè)都看到了許多采用智能體(Agentic)工作流的“萌芽”,對此我信心滿滿。我也和許多風(fēng)險(xiǎn)投資人交流過,他們對于投資 AI 應(yīng)用往往猶豫不決,理由是覺得自己不知道如何挑選“贏家”;相比之下,砸 10 億美元去搞 AI 基建的配方和邏輯,他們反而覺得更好理解。

      還有一部分人信了那種炒作,認(rèn)為只要前沿大模型公司升級(jí)一下基礎(chǔ)模型,所有的 AI 應(yīng)用都會(huì)被瞬間“抹平”。

      總的來說,我認(rèn)為 AI 應(yīng)用層的投資嚴(yán)重不足。這也是我的風(fēng)投工作室 AI Fund 當(dāng)前關(guān)注的重中之重。

      AI推理側(cè)基建

      盡管 AI 目前的市場滲透率還很低,但基礎(chǔ)設(shè)施提供商已經(jīng)開始難以滿足生成 Token 的算力需求了。

      我的好幾個(gè)團(tuán)隊(duì)都在擔(dān)心推理算力不夠用,無論是成本還是推理吞吐量,都限制了我們放手去干。

      企業(yè)面臨“供給受限”而不是“需求受限”,這其實(shí)是個(gè)“幸福的煩惱”,畢竟后者更常見。但即便如此,供給不足依然是個(gè)問題,所以我很高興看到行業(yè)正在大力投資,擴(kuò)大推理產(chǎn)能。

      舉個(gè)具體的例子,對 Token 生成的高需求,正體現(xiàn)在高水平 Agent 程序員的飛速進(jìn)步上。我一直是 Claude Code 的粉絲;隨著 GPT-5 的發(fā)布,OpenAI Codex 也經(jīng)歷了巨大的提升;Gemini 3 則讓 Google CLI(命令行工具)變得極具競爭力。

      隨著這些工具的持續(xù)進(jìn)化,采用率勢必提高。目前市場的總體滲透率還很低,許多開發(fā)者仍在使用老一代的 Coding 工具(甚至有些人還沒用上任何 Agent 類編程工具)。

      這些工具如此好用,我確信它們的滲透率還會(huì)提升,所以大家對 Token 生成的總需求將持續(xù)增長。

      去年年初我就預(yù)測過,我們需要更多的推理能力,部分原因正是 Agent 工作流的興起。從那時(shí)起,這種需求變得愈發(fā)迫切。作為社會(huì)整體,我們需要更多的 AI 推理算力。

      話雖如此,我并不是說在這個(gè)領(lǐng)域投資就穩(wěn)賺不賠。如果我們最終建設(shè)過剩(我現(xiàn)在也不確定會(huì)不會(huì)),供應(yīng)商可能不得不虧本甩賣算力,或者面對低回報(bào)。我希望這個(gè)領(lǐng)域的投資者能獲得好的財(cái)務(wù)回報(bào)。但好消息是,即便建設(shè)過剩,這些算力最終也會(huì)被用掉,這對應(yīng)用開發(fā)者來說是好事。

      AI訓(xùn)練側(cè)基建

      很高興看到資金涌入大模型訓(xùn)練領(lǐng)域。但在三個(gè)投資籃子中,這個(gè)看起來風(fēng)險(xiǎn)最高

      如果開源/開放權(quán)重模型的市場份額繼續(xù)增長,那些砸了幾十億訓(xùn)練模型的公司可能無法獲得誘人的財(cái)務(wù)回報(bào)。

      此外,算法和硬件的進(jìn)步讓訓(xùn)練同等能力模型的成本逐年下降,這意味著前沿模型訓(xùn)練的“技術(shù)護(hù)城河”其實(shí)很弱。(不過,ChatGPT 已經(jīng)成為了一個(gè)強(qiáng)大的消費(fèi)品牌,擁有品牌護(hù)城河。而 Gemini 借助 Google 巨大的分發(fā)優(yōu)勢,表現(xiàn)也相當(dāng)強(qiáng)勁。)

      總結(jié)

      總體上,我仍看好 AI 投資。但下行劇本是什么?泡沫會(huì)破嗎?

      讓我擔(dān)心的一個(gè)劇本是:如果 AI 技術(shù)棧的某一部分(也許是訓(xùn)練側(cè)基建)因?yàn)檫^度投資而崩盤,可能會(huì)導(dǎo)致市場對整個(gè) AI 行業(yè)的情緒轉(zhuǎn)向,引發(fā)非理性的資金外流——盡管這個(gè)領(lǐng)域的基本面其實(shí)很強(qiáng)。

      我不認(rèn)為這一定會(huì)發(fā)生,但如果發(fā)生了,那就太不幸了,因?yàn)?AI 領(lǐng)域還有很多值得大力投資的工作要做。

      巴菲特讓本杰明·格雷厄姆的那句名言廣為人知:“在短期內(nèi),市場是投票機(jī);但在長期內(nèi),它是稱重機(jī)。”

      他的意思是,短期股價(jià)受投資者情緒和投機(jī)左右,但長期來看,它們是由基本面和內(nèi)在價(jià)值驅(qū)動(dòng)的。我很難預(yù)測情緒和投機(jī),但我對 AI 長期基本面的健康狀況充滿信心。

      所以,我的計(jì)劃是:埋頭建設(shè),繼續(xù)搞

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