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AI遭遇生產力和營收困境,“索洛悖論”正在重演?

人工智能
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,唯獨在生產力數據上看不到?!比缃瘢@一困境正映射在AI領域——我們目睹AI技術滲透至生活各個角落,卻尚未在生產力層面看到實質爆發。

當全球都在熱議AI時,其營收與生產力價值仍待兌現!

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,唯獨在生產力數據上看不到?!比缃瘢@一困境正映射在AI領域——我們目睹AI技術滲透至生活各個角落,卻尚未在生產力層面看到實質爆發。

更值得關注的是,AI在營收端也沒有展現出顛覆性力量。從技術發展的歷史規律看,重大技術突破往往遵循營收增長先行、生產力提升滯后的軌跡。以計算機革命為例:20世紀50年代至80年代,計算機產業的營收呈穩定增長態勢,但直到90年代初生產力才迎來跨越式飆升。

反觀當下的AI產業,營收規模尚未出現實質性突破。這一現狀或許預示著,AI帶來的生產力革命也許還要等待數十年才會出現。

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

還記得IBM沃森超級計算機嗎?美國得克薩斯大學安德森癌癥中心于2013年開始使用沃森,當時它在聲明中表示:“首先,沃森在《邊緣危機》電影中展示威力,現在,它準備戰勝白血病。本周五,得克薩斯大學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,能幫助我們攻克癌癥?!?/p>

結果呢?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。

預測與現實不是一回事

當行業大佬頻頻預測時,總是宣稱:再等5-10年,AI將占據主導。

2016年,AI先驅、計算機科學家Geoffrey Hinton曾警告放射科醫生:“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,從現在起應該停止培養放射科醫生。五年內,深度學習的表現必將超越放射科醫生。”

現實卻狠狠打臉,美國執業放射科醫生的數量不跌反增。

除了他,還有許多專家和機構出來預測,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,但這些預言至今尚未兌現。

讓我們再從利潤角度看一看。

請問:AI創造的利潤在哪里?現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,但這些任務創造的收益并不豐厚。

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

AI工程師、科學家和供應商均承認,大語言模型雖能生成文本,但創造利潤的能力有限。

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

Infosys創始人直言AI存在過度炒作現象,OpenAI新模型在標準基準測試中的錯誤率依然超過三分之一。許多科學家認為,AI在復雜任務中能力不足。

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

迷霧一般的財務數據

企業究竟要在AI領域投入多少資金?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營收數據。業內推測,之所以未公開,主要是AI相關營收并不多。多數分析師指出,在傳統模式下,亞馬遜每向基礎設施投入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年內實現,而是需要10年甚至更久?!?/p>

微軟在財報中提及過AI相關數據,但信息披露不夠詳細。分析師推測,微軟2024年AI云業務營收約為100億美元。

Alphabet云業務營收在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,現有營收大部分與AI無關,分析師估算真正的AI相關年收入可能僅100億美元。

綜合來看,如果將建設投入剔除,美國AI企業真正創造的營收約為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。然而今年科技企業在數據中心領域的投入已達2700億美元,這一對比值得深思。

我們不妨回顧一下2000年代的互聯網泡沫。當時微軟、思科、英特爾、朗訊、諾基亞、IBM、AT&T像今天的“七姐妹”一樣風光,它們的市值都進入了納斯達克16強,2000年納斯克達指數達到峰值,結果怎樣?歷史已經寫得明明白白,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)

責任編輯:龐桂玉 來源: 極客網
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