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你对 AI 泡沫有何看法，它真的存在吗？
讨论AI泡沫的真实性，质疑在已知行业局限性和硬件过时风险下，市场为何仍持续巨额投资。
- 如果硬件过时前未能实现盈利，巨额资本支出可能无法得到合理回报。
- 持续存在的行业挑战和局限性表明，当前估值可能与基本面现实脱节。
- 你对 AI 泡沫有何看法？
- 如果 AI 真的是个泡沫，为什么它还没有破裂，尤其是在该行业的诸多挑战和局限性已广为人知之后？
- 为何市场仍继续对其投入巨资？
- 你认为这些巨额投资最终会被证明是合理的吗？
- 例如，数据中心可能在许多年内保持有用，但其中的硬件和设备呢？
- 在它们需要被更新、更强大的技术取代之前，能否产生足够的利润？
我几乎每天都使用 AI，所以我绝对不属于“全是炒作”那一派。
但作为一名投资者，我学到的一点是：一个好故事和一笔好投资并不总是一回事。
问题不在于 AI 是否有用。
问题在于未来的收益是否已经反映在股价中了。
在泡沫时期，底层产品的实用性与股票表现相去甚远。即使在正常时期，好的产品也不意味着公司管理得当。
这是聪明钱的做法——在此基础上我再补充一点，我每天都使用 AI，并对它的出色表现感到震惊。我真心相信其中蕴含的下一次工业革命的可能性。
但是——现在投资不仅假设未来的收益未被计入股价……它还假设这些收益未被计入这些公司及其战略中。目前的 AI 和数据中心是为确定性计算模型构建和优化的 RAM 和 GPU。当语言处理单元（LPU）成为主流时会发生什么？你的数据中心升级路径是怎样的？当为 LPU 训练的模型能够在本地高效运行时，又会发生什么？有太多的问题，甚至投资于当前参与者的“AI 指数”看起来都是一个巨大的问号？
- 这是一个泡沫
- 因为 FOMO（错失恐惧症），投资者会不惜操纵市场，直到他们能在靴子落地前全身而退，这就是为什么现在所有人都在疯狂冲刺 IPO 以获取流动性
- AI 会有用，但永远达不到宣传中那么好或那么有用，而且物理基础设施将大幅缩减，而这已经开始发生
- 数据中心的基础计算硬件可能每 2-3 年就需要更新一次，这完全不可持续
- 除非出现大幅缩减，否则可能不会
也不仅仅是 IPO。即使是成熟的公司现在也在筹集资金。
这根本不是事实。
我觉得你可能看对了技术，但看错了时机。
在 90 年代，我们很多人都知道互联网会改变世界。但互联网泡沫破裂是因为早期的互联网公司商业模式糟糕，也不懂得如何利用这项新技术。直到十年后，才出现了现代版的 Meta 和 Amazon。
我认为 AI 在未来会非常重要——但这并不意味着你今天看到的这些公司以及它们目前的使用方式也同样重要。
由于疯狂的电力需求，他们 literally 正在烧掉数十亿美元。我只是不认为当下的商业模式最终能实现盈利。
AI 具有变革性，但数万亿美元的投入能否带来正向的投资回报率（ROI）仍有待观察。如果实际收入能够迅速增长以证明支出的合理性，泡沫就不必完全破裂。然而，如果像互联网那样，AI 虽然具有变革性，但在未来 10 年内利润微薄，那么泡沫就会破裂。
完全同意，我还记得当时 literally 所有媒体和名人都在日夜不停地谈论 NFT。
话说回来，那些东西后来都咋样了？
泡沫是真实存在的。问题在于它破裂时会有多剧烈。
超大规模云服务商的支出（以及由此产生的建设收入）不可能无限期地以这种速度增长，除非收入以更快的速度无限期增长，而当前的定价已经反映了未来十年收入按当前速率增长的预期。各大公司正在通过举债和稀释股权来筹集资金，以在建设能力上展开竞争。基础模型本身在当前价格下并不盈利，企业客户已经开始对成本望而却步。
我的观点是，AI 市场的走向将取决于企业客户的走向。如果他们因为找不到利用 AI 提高利润率的方法而限制支出，那么我们将面临数万亿美元目前被定价的收入永远无法兑现的局面。
一项新技术完全可以既是真正革命性的游戏规则改变者，同时又是一个泡沫。这两者并不互斥。
让我感到惊讶的是，这项技术仍处于非常早期的阶段，尚未实现足以自我维持的货币化。目前的价值大部分来自对未来回报的投机，而非当前的利润。这在我看来就是“泡沫”。
现在，我预计当泡沫破裂时，我们不会看到整个市场崩盘。相反，它会像互联网泡沫那样，一些股票暴跌，而另一些则脱颖而出成为明确的赢家。
至于为什么这种情况尚未发生，谁知道呢。我怀疑是因为还没有人找到稳定盈利的模式，所以大家都在盲目摸索，希望自己是那个破解密码的人。当那一刻到来时，大家会争相填补可用的细分市场，而那些行动迟缓的人将会崩盘。
实际上，这是一场大规模的抢椅子游戏，但音乐还在播放，所以即使有人绊倒或椅子被撤走，所有人仍在绕圈等待。当音乐停止时，有人会把奖品带回家，而其他人则躺在地板上。
我完全理解你的观点，但有一个巨大且可怕的因素：投资于 AI 市场的大型公司也是运行世界技术的主要参与者。Nvidia、Samsung、AMD 以及许多其他公司是芯片处理和内存制造领域的绝对领导者，从庞大的数据中心到自动售货机上的控制系统，一切都离不开它们。如果——天哪，希望这永远只是个假设——AI 市场崩盘，且这些公司受到足够严重的打击，那么可能需要一场比 2008 年金融危机规模更大的救助。它们持有的专有技术是制造芯片组所必需的，这意味着除非已经有合适的替代方案（目前并非如此），否则绝不能让它们崩盘。现实情况是，没有它们，世界经济就会崩溃。但话又说回来，救助的成本仍将在经济稳定之前严重阻碍其发展，而这些代价将由普通民众和其他公司承担。对我来说，这使得除了黄金等安全大宗商品之外，投资任何东西都令人恐惧，直到他们找到一种可行的盈利策略来抵消成本并带来真正的利润，而不是投机性的利润。
仅仅因为你使用它并从中发现了价值，并不意味着资本支出（CapEx）是合理的。关键在于投资回报率（ROI），而目前还没有达到，并且信贷额度也快用完了。
在美国，人们对初代iPhone很兴奋，问题在于高昂的价格以及它独家绑定AT&T——四大主要移动网络之一，所以实际上只有不到25%的人口能用上，除非他们更换运营商。
是的。人类可以拥有源于现有信息的原创思想和观点。
有趣的是，你转移了话题，根本没有回答问题。
LLM 只是在反刍来自网络的信息。它们没有新的想法或结论，甚至会根据网络热度提供错误的答案。界面的伪装迷惑了你和许多像你一样的人，让你们误以为 LLM 是某种不同于其本质的东西。
我没有转移话题，是你没有仔细阅读，而且不懂大语言模型（LLM）的工作原理。LLM 基于训练数据猜测下一个词来生成内容。那不是反刍，那是生成——它们可以生成以前从未见过的东西。生成新事物，然后将其与非生成的输入进行比对，是通往智能的一条路径。
当更强大、更高效的新硬件出现时，你就失去了竞争力。以GPU为例，2-3年你会看到性能有显著的跃升。