人工智能：终结所有泡沫的泡沫？

2022年底ChatGPT走红后，硅谷及众多企业纷纷转向AI，AI泡沫论自2023年起逐渐成为主流观点。但鲜有人深入分析AI泡沫的具体表现、含义及影响。为此，本文借鉴了马里兰大学经济学家布伦特·戈德法布和大卫·A·基尔希在《泡沫与崩盘：技术创新的繁荣与萧条》中提出的技术泡沫评估框架。该框架通过研究58个历史案例（如电灯、航空、互联网泡沫），总结出判断技术是否引发泡沫的四大因素：不确定性、纯业务公司、新手投资者以及围绕商业创新的叙事，并采用0-8分制（8分最可能形成泡沫）进行评估。

将该框架应用于生成式AI后发现：

**不确定性**：AI的价值实现路径充满未知。尽管OpenAI、Meta等巨头以通用人工智能（AGI）或“超级智能”为目标，但多数企业尚未明确长期商业模式。除英伟达外，OpenAI等公司仍在烧钱，推理成本居高不下，企业级应用的长期可行性存疑。麻省理工学院研究显示，95%采用生成式AI的企业未从中获利，类似早期无线电广播的困境——技术潜力明确，但盈利模式模糊，最终导致历史上最大泡沫之一。

**纯AI公司**：2025年硅谷银行数据显示，58%的风投投向AI公司。软银计划向OpenAI注资数百亿美元，Perplexity、CoreWeave等纯AI公司估值分别达200亿和610亿美元。这些公司间关联紧密（如英伟达拟投资OpenAI 1000亿美元，OpenAI依赖微软算力，微软则需其模型），加剧了市场过热风险。

**新手投资者**：普通投资者通过Robinhood等平台大量买入AI相关股票，2024年英伟达成为散户最青睐的股票，流入近300亿美元。由于AI是新兴领域，所有人在某种程度上都是新手，加上投资渠道便捷化（如CoreWeave上市），放大了泡沫风险。

**叙事驱动**：AI行业领袖长期宣扬“AGI将无所不能”的必然叙事——能自动化工作、治愈癌症、解决气候变化，叠加“中国竞争”压力，将技术不确定性包装为机遇，掩盖了风险，类似早期航空业“必然成功”的叙事最终导致1929年泡沫破裂。

戈德法布认为，AI完全符合泡沫的所有特征，在0-8分制中得8分，是典型的技术泡沫。