'天体的运动可以计算，但民众的疯狂无法计算。'
这句话来自经典物理学之父，艾萨克·牛顿。1720 年，南海股票市值暴涨，民众对股票市场充斥着狂热情绪，牛顿同样也参与其中。他以每股 120 英镑的价格买入，并以 270 英镑的价格卖出，最终获取了投资额两倍的利润。
短短几个月后，因为难抵持续上涨的股价诱惑，牛顿以 600 英镑每股的价格再次买入，并计划在 1200 英镑时卖出。他充满信心，但事与愿违。在不到一个月的时间里，南海公司股价在触及 1000 英镑的高点之后一路狂泄，即便英格兰银行下场救市，也没能阻止它跌到 135 英镑的价格。这一次，牛顿损失了 20000 英镑并割肉离场。按照购买力平价理论，他的损失约合如今的几百万英镑。
这是有史以来的第一次股票泡沫。这个故事显示，即便是智商高达 190 的牛顿，也难以抵抗短期的行业热潮带来的非理性投资冲动。
在这些历史上一再出现的行业泡沫面前，无论是天才如牛顿，抑或是普通民众，都是无可争议的受害者：在百年难见的变革和机会面前，他们在膨胀的泡沫面前，都认为这是未来，市场便因这些希冀而膨胀，进而偏离了客观的资产定价。
自 ChatGPT 推出以来，人工智能的快速发展伴随着无尽的争论。大把的业内人士通过各种方式告诉周围的人：这一次，技术真的将改变我们的世界。
当然，跟资本市场的投资泡沫不同，这波大模型的热潮，拥有汗牛充栋的论文以及雨后春笋般涌现的模型作为支撑框架，并且已经有初步的商业落地和产品应用。
但在短短两年时间里，无论是前端投资，还是中后端的模型和产品，大模型增长速度已经逐渐放缓，高成本和低回报的趋势已然浮现。
我们曾经期待的人工智能行业奇点，是否跟历史上的无数行业泡沫一样，会是短短的昙花一现？
大模型狂潮在冷却？
从最新的公开报道来看，来自 Meta、OpenAI、谷歌等科技公司的人工智能革新，仍然在不断推进，但就其产品的'革命性'而言，早已不如 22 年底鸿蒙初开时来得惊艳。
以 OpenAI 为例，早在今年二月，其文生视频模型 Sora 已经以论文的形式发布。但时至今日，获得内测资格的用户，仍然是少量官方钦定的艺术家——除了 OpenAI 的官方账号会时不时更新基于 Sora 的艺术作品，普通用户难有直接使用 Sora 生成内容的机会。
而根据 CNBC 的最新爆料，时至今日，Sora 模型还处于研究阶段，今年内可能无法推出。
换言之，被认为是 2024 年 AI 最新方向的'文生视频'，其主要玩家的主要产品，仍然处于'电子期货'的状态。而作为其主力产品的 GPT-4 发布已经一年多，下一代产品 GPT-5 也迟迟没有发布的迹象。
取而代之发布的'o1'，根据奥特曼的说法，是一个可以进行通用复杂推理的人工智能。
在 o1 输出回答前，会产生一个很长的思维链条，来给出推理的答案。链条越长，推理效果越好。其中一个例证是，在此前的 2024 IOI 信息学奥赛题目中，o1 的微调版本在每题尝试 50 次条件下取得了 213 分，属于人类选手中前 49% 的成绩。如果尝试次数足够多，时间足够长，拿到金牌的难度也并不算大。
需要指出的是，o1 模型看起来更好的推理效果，是用更贵的价格和更慢的反应速度换来的。具体而言，o1 模型的 API 调用价格，在每百万 token 输入 15 美元，输出则在 60 美元，相较于 GPT-4o 5 美元输入和 15 美元的输出，分别存在 3 倍和 4 倍的价差。虽然能实时显示推理链条，但其反应速度也降低到了十几秒的级别。
且不论这种模型能力是否有过剩的可能，单看其模型用途，它最大的能力并不在于解决 GPT-4 所覆盖的通用型问题——囿于其庞大的推理算力需求导致的高成本，以及纯文字反馈的输出形态，中信证券研报指出：其短期内的应用范围仍然会集中于编程和科研等高价值领域。也因此，在没有足够用户基数的前提下，这个模型在商业角度很难算得过账。
另一个切面则是，生成式 AI 每一次的产品迭代，其资本增密的速度，已经跟不上技术迭代的脚步。这也导致了部分业内人士，对生成式 AI 的看法逐渐变得消极。
早在今年三月，阿波罗首席经济学家 Torsten Sløk 撰文指出，AI 泡沫的'糟糕程度'不仅超过了 1990 年代，还已经超过了互联网泡沫巅峰时期的水平。据 IDC 预测，2024 年全球将涌现超过 5 亿个智能化应用，这相当于过去 40 年的总和。
另一个'吹哨人'，红杉合伙人 David Chan 则在连续两年的时间里发出警告——AI 企业年营收总和需达 6000 亿美元，才能支付基础设施建设资金。而在当下必然不可能。
这些担心反馈到资本市场领域。在 2024 年 8 月 5 日的'黑色星期一'，以英伟达、苹果、特斯拉为代表的科技 7 巨头，盘初总市值蒸发 1.3 万亿美元，当日蒸发的市值则为 6500 亿美元以上。
而一级投资市场对于 AI 相关的投资力度仍然不减。据国外媒体报道，仅就 2024 年第二季度，亚马逊、微软、谷歌母公司 Alphabet 和 Meta，在人工智能领域的投入就高达 500 多亿美元。
而到目前为止，人工智能创业公司所获得的风投总额，已经高达 641 亿。2024 年至今，仅人工智能领域的投资已经占据全行业一级市场投资的 30% 以上。
人工智能浪潮的三起两落
回顾人工智能的发展史，从 1956 年的达特茅斯会议算起，到 2016 年以来的云计算和算力爆发，一个甲子的两端，分别代表了人工智能第一次浪潮的起点，和第三次浪潮的涌现。
三次波峰，也意味着出现了两次低谷。这或许对于当下的生成式 AI 浪潮，也有一定指导意义。
