當(dāng)全球都在熱議AI時，其營收與生產(chǎn)力價值仍待兌現(xiàn)！

諾貝爾獎得主羅伯特?索洛（Robert Solow）曾提出一個計算機悖論：“你能在任何地方看到計算機的影響，唯獨在生產(chǎn)力數(shù)據(jù)上看不到。”如今，這一困境正映射在AI領(lǐng)域——我們目睹AI技術(shù)滲透至生活各個角落，卻尚未在生產(chǎn)力層面看到實質(zhì)爆發(fā)。

更值得關(guān)注的是，AI在營收端也沒有展現(xiàn)出顛覆性力量。從技術(shù)發(fā)展的歷史規(guī)律看，重大技術(shù)突破往往遵循營收增長先行、生產(chǎn)力提升滯后的軌跡。以計算機革命為例：20世紀(jì)50年代至80年代，計算機產(chǎn)業(yè)的營收呈穩(wěn)定增長態(tài)勢，但直到90年代初生產(chǎn)力才迎來跨越式飆升。

反觀當(dāng)下的AI產(chǎn)業(yè)，營收規(guī)模尚未出現(xiàn)實質(zhì)性突破。這一現(xiàn)狀或許預(yù)示著，AI帶來的生產(chǎn)力革命也許還要等待數(shù)十年才會出現(xiàn)。

盡管如此，一些AI鼓吹者仍然不斷釋放天馬行空的預(yù)測。微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨最近預(yù)測說，未來10年內(nèi)AI將會取代大多數(shù)醫(yī)生和老師，許多職業(yè)將不再需要人類。這番言論絕非玩笑。

還記得IBM沃森超級計算機嗎？美國得克薩斯大學(xué)安德森癌癥中心于2013年開始使用沃森，當(dāng)時它在聲明中表示：“首先，沃森在《邊緣危機》電影中展示威力，現(xiàn)在，它準(zhǔn)備戰(zhàn)勝白血病。本周五，得克薩斯大學(xué)安德森癌癥中心宣布將部署沃森，它是IBM知名的認知計算系統(tǒng)，能幫助我們攻克癌癥?！?

結(jié)果呢？安德森癌癥中心花了5年時間，投入6000萬美元，由于沃森在多起案例中給出不安全治療建議，中心只能選擇放棄。

預(yù)測與現(xiàn)實不是一回事

當(dāng)行業(yè)大佬頻頻預(yù)測時，總是宣稱：再等5-10年，AI將占據(jù)主導(dǎo)。

2016年，AI先驅(qū)、計算機科學(xué)家Geoffrey Hinton曾警告放射科醫(yī)生：“你就像一只站在懸崖邊緣卻沒有向下看的狼，尚未意識到腳下即將懸空。我認為，從現(xiàn)在起應(yīng)該停止培養(yǎng)放射科醫(yī)生。五年內(nèi)，深度學(xué)習(xí)的表現(xiàn)必將超越放射科醫(yī)生。”

現(xiàn)實卻狠狠打臉，美國執(zhí)業(yè)放射科醫(yī)生的數(shù)量不跌反增。

除了他，還有許多專家和機構(gòu)出來預(yù)測，比如ErikBrynjolfsson、AndrewMcAfee，還有麥肯錫、埃森哲，他們不斷鼓吹，說AI將會奪走許多工作職位，鼓吹了10年，但這些預(yù)言至今尚未兌現(xiàn)。

讓我們再從利潤角度看一看。

請問：AI創(chuàng)造的利潤在哪里？現(xiàn)在的大型語言模型在面對簡單問題時能生成答案，能撰寫文檔初稿，還能生成代碼。這表明，AI在某些場景中是實用的，但這些任務(wù)創(chuàng)造的收益并不豐厚。

根本問題在于：大語言模型生成的答案難以獲得人類信任，而醫(yī)療、法律等行業(yè)能帶來利潤，但它們無法承受錯誤代價，一旦出錯，損失慘重。

AI工程師、科學(xué)家和供應(yīng)商均承認，大語言模型雖能生成文本，但創(chuàng)造利潤的能力有限。

IBM首席執(zhí)行官Arvind Krishna近期表示，AI短期內(nèi)不會取代程序員。微軟研究人員指出，程序員大部分時間都在調(diào)試，大型語言模型難以勝任這一任務(wù)。微軟首席執(zhí)行官納德拉承認，從價值角度看，AI存在供過于求的情況。

Infosys創(chuàng)始人直言AI存在過度炒作現(xiàn)象，OpenAI新模型在標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)測試中的錯誤率依然超過三分之一。許多科學(xué)家認為，AI在復(fù)雜任務(wù)中能力不足。

大語言模型信奉者常常說，AI在教育考試中得分很高，說明它的能力已經(jīng)極強，但懷疑者認為AI存在作弊可能。例如，今年4月國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽結(jié)束僅幾小時，科學(xué)家將試題交由AI解答，當(dāng)時數(shù)據(jù)庫尚未更新，AI需像人類一樣獨立作答，成績證明AI的表現(xiàn)令人失望。

迷霧一般的財務(wù)數(shù)據(jù)

企業(yè)究竟要在AI領(lǐng)域投入多少資金？這個問題很難給出確切答案。而核心問題在于：客戶愿意為AI支付多少費用？2024年，OpenAI、Anthropic的營收均未超過50億美元。

從Meta、亞馬遜到蘋果、特斯拉，這些科技巨頭均未清晰披露AI營收數(shù)據(jù)。業(yè)內(nèi)推測，之所以未公開，主要是AI相關(guān)營收并不多。多數(shù)分析師指出，在傳統(tǒng)模式下，亞馬遜每向基礎(chǔ)設(shè)施投入1美元可帶來4美元營收增長；而生成式AI時代投入產(chǎn)出比大降，每投入1美元僅增加20美分營收。

亞馬遜CEO Andy Jassy坦言，AI被市場廣泛接受需要時間：“這不會在1年或2年內(nèi)實現(xiàn)，而是需要10年甚至更久?！?

微軟在財報中提及過AI相關(guān)數(shù)據(jù)，但信息披露不夠詳細。分析師推測，微軟2024年AI云業(yè)務(wù)營收約為100億美元。

Alphabet云業(yè)務(wù)營收在2024年增長28%，2025年一季度達123億美元。但需注意的是，Alphabet自2008年便已提供云服務(wù)，現(xiàn)有營收大部分與AI無關(guān)，分析師估算真正的AI相關(guān)年收入可能僅100億美元。

綜合來看，如果將建設(shè)投入剔除，美國AI企業(yè)真正創(chuàng)造的營收約為300-350億美元。即便以每年35%的增速推算，到2030年也僅2100億美元。然而今年科技企業(yè)在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的投入已達2700億美元，這一對比值得深思。

我們不妨回顧一下2000年代的互聯(lián)網(wǎng)泡沫。當(dāng)時微軟、思科、英特爾、朗訊、諾基亞、IBM、AT&T像今天的“七姐妹”一樣風(fēng)光，它們的市值都進入了納斯達克16強，2000年納斯克達指數(shù)達到峰值，結(jié)果怎樣？歷史已經(jīng)寫得明明白白，所以今天的AI泡沫值得警惕。

在未來的日子里，與生成式AI有關(guān)的營收還會增加，這是確定的。但問題在于，如果營收增速不夠快，泡沫就會破滅。（小刀）