当 OpenAI 与 Nvidia 和 AMD 达成数百亿美元的合作协议时，投资者欢呼雀跃。但一些精明的观察家看到了一幅异常熟悉的景象，与 20 世纪 90 年代互联网泡沫的“循环金融”没有什么不同。 《哈佛商业评论》的一篇新文章警告说，这场价值数十亿美元的人工智能狂潮可能会导致历史重演。以下是该文章的摘要。原创文章：《人工智能是繁荣还是泡沫？》英伟达对OpenAI的1000亿美元承诺以及OpenAI交叉购买芯片表明AI军备竞赛正在全速进行。领导者如何理解这个市场？回顾一下最近的历史，特别是当前与互联网泡沫之间的相似之处，可以提供一些线索。投机资本和循环金融可能会扭曲时代和预期，尤其是在人工智能的采用仍然不均衡的情况下。消费者的热情现在超过了企业整合的速度，增加了产能过剩的风险。持久的好处将来自纪律投资，将人工智能纳入工作流程，并创建平衡创新和弹性的治理框架。 1 循环金融的阴影 2025 年 9 月下旬，英伟达宣布计划向 OpenAI 投资高达 1000 亿美元，资助建设新一代数据中心，而 OpenAI 已承诺为这些设施采购数百万块英伟达芯片。几天后，OpenAI 与 AMD 签署了类似的数十亿美元协议。该协议得到了投资者的好评，但也引发了质疑。对于一些观察家来说，该协议与 20 世纪 90 年代末的可再生能源市场贷款体系有着惊人的相似之处，供应商和客户互相夸大对方的估值，却没有创造任何实际价值。彭博社很好地描述了这种模式：正是“日益复杂且相互关联的商业交易网络”推动了价值数十亿美元的人工智能热潮。人工智能的快速发展正在重塑行政决策并加快时间表。对人工智能没有清晰的愿景不再是一种选择。不。资本快速流动，基础设施投资规模空前，竞争压力加剧。在这个新环境中，速度和意图是关键，将资源分配到具有持久效益的领域、识别值得采用的趋势并避免不可持续赌注的公司将会蓬勃发展。 1 创新与投机的交叉点 当今领导者面临的一个核心挑战是如何权衡人工智能的长期前景与短期终极压力。人工智能经济由两种竞争驱动：争夺霸权的地缘政治竞争和产生必要回报以证明惊人投资规模合理性的金融竞争。当这两种力量汇聚时，就会相互放大，加剧过度投资的风险。与之前的泡沫有着惊人的相似之处。在互联网泡沫期间，资本是我的投资于通信基础设施，押注于互联网的爆炸性需求。当需求下降时，整个行业就会出现破产潮。问题不在于互联网没有潜力。资源部署的时机先于应用程序的普及。我们现在也看到了类似的迹象。市场集中度已达到惊人的水平：“七大”科技公司的交易量超过了 tS&P 500 指数的交易量，是 2000 年泡沫期间顶级科技公司交易量的两倍。人工智能公司的估值基于激进的预测，而不是当前的收入。复杂的交易结构，例如 OpenAI 通过供应商交易进行的融资，类似于过去泡沫的周期性。与此同时，大量资金投入数据中心、芯片供应链和底层模型，使得企业采用比消费者热情更加谨慎。 1 消费者热情与企业谨慎执行之间存在脱节。消费者正在采用ChatGPT 以创纪录的速度推出，比之前的任何应用程序都更快地覆盖 1 亿用户。但企业仍然犹豫不决。麻省理工学院发现很难实现大规模的生产力提升，并建议在高价值应用中将人工智能纳入工作流程并随着时间的推移进行扩展。斯坦福大学人工智能指数显示，企业采用率预计将从 2023 年的 55% 上升到 2024 年的 78%。不过，企业仍保持谨慎态度，表示隐私、可靠性、合规性、安全性和财务风险是主要障碍。围绕消费者使用的炒作尚未转化为广泛的企业变革。基础设施的构建是基于应用程序随之而来的假设，但公司很少在没有看到经济效益的情况下做出承诺。当前大规模数据中心和芯片的建设，如果需求滞后，可能会造成产能过剩。产业政策和国家安全优先事项进一步加剧了这种动态不要将投资置于消费之上，这会促进重建，同时也会放大泡沫风险。 1 产业政策、资本流动和人工智能的地缘政治 美国政府通常通过制定激励措施、进行有针对性的投资，然后允许产业自行扩张来塑造美国的技术周期。 20 世纪 90 年代，华盛顿通过网络基础设施私有化、通过 1996 年《电信法》开放市场以及颁布第 230 条（限制平台责任）来鼓励互联网的扩张。这些选择为增长、投资和创新创造了条件。政策制定者现在正在对人工智能应用类似的策略。特朗普和拜登政府都把重点放在产业政策上，将人工智能不仅定位为经济机遇，而且视为国家安全的当务之急。对于公司来说，隐含的信息是速度比谨慎更重要。欧洲焦点风险管理的重要性，但首席执行官们警告称，由于担心过度监管，竞争力会下降。作为回应，布鲁塞尔推出了大陆人工智能行动计划和 10 亿欧元的应用人工智能计划，以加速采用、降低合规成本并将欧洲打造成人工智能的全球领导者。与此同时，随着主权财富基金的新一轮投资，对人工智能初创公司的风险投资正在超过加密货币和移动技术领域的以往周期。这些参与者在广泛采用之前有意进行投资。我们押注需求最终会实现。如果这种情况没有发生，供应过剩可能会使未使用的电信光纤等资产在互联网泡沫破裂后陷入困境。然而，公司面临着各种各样的决策。他们面临的挑战不是是否会资助下一波基础设施，而是如何以改善业务的方式实施人工智能。在互联网泡沫中幸存下来的公司，比如 Amazon 通过专注于建设电子商务基础设施并将技术投资与商业而非投机动机结合起来而取得了成功。 1 了解局限性 资本和政策正在加速AI竞赛，但局限性却限制了它的速度。土地、劳动力和能源严格限制了部署的扩展速度。这些限制造成了稀缺性。先行者获得能力和优势，而后来者则被抛在后面。要理解这些限制将如何影响lTo AI的发展轨迹，我们必须重新思考人工智能三要素的概念：计算能力、数据和人才。这些因素定义了人工智能过去十年的发展。添加了三个新元素：地球、工作和能源。数据中心需要配备电力和水的大型设施，但当地社区抵制这种占地面积。劳动力短缺不仅限于工程师，还延伸到电工、建筑工人等技术工人和技术人员。能源是最严重的限制。高盛预测，到 2030 年，美国数据中心的能源消耗将增加一倍，如果没有可持续的解决方案，将威胁到扩张的经济性。人工智能可能是一种通用技术，但其基础设施并不是无限可扩展的。对于公司来说，这意味着将三个新元素直接整合到他们的战略中。获得能源合同从长远来看，与贸易学校建立劳务伙伴关系并与当地社区就土地使用进行合作可以减少瓶颈风险。提前预见到这些压力并确保能力的公司会承担无限的可扩展性。公司最有能力实现持久利益。 1 这是泡沫吗？确实，并不是所有人都认为这是泡沫。英伟达首席执行官黄仁勋认为，对人工智能的需求是结构性的，而不是投机性的，他将当前的构建比作“新工业革命的开始”。在接受S采访时tratechery 的 Ben Thompson、Sam Altman 驳斥了人们对当前人工智能投资不可持续的担忧，并表示他正在将 OpenAI 的战略从聊天机器人转向基于代理的人工智能以及连接基础设施和应用程序的平台。 “拥有满足需求的信息结构非常困难，”他说，强调了前期资本和延迟回报之间的紧张关系。伊森·莫里克 (Ethan Mollick) 在其 2024 年出版的《共享智能：与人工智能一起生活和工作》一书中讨论了人工智能如何在工作场所和课堂上创造实用的渐进式改进。人工智能将通过增强人类能力并创造微小的累积效益，逐渐产生更广泛的影响。意见分歧反映了一个核心的不确定性，因为泡沫的关键不是技术的长期影响，而是应用周期和资本周期是否一致。互联网是革命性的，但这并没有阻止互联网泡沫的破裂。人工智能可能重塑全球产业，但他们的财务基础可能仍会受到动摇。 1 领导者如何看待企业领导力的价值 对于这些领导者来说，成功需要专注和严谨。将人工智能视为“cuRita”是错误的。真正的变革需要建立一种准备好适应人工智能的文化，在高价值领域进行特定的押注，并将人工智能融入到运营中。 eBay 和 Netflix 等在互联网泡沫破灭中幸存下来的公司，是通过战略性地集中精力并快速调整其运营来实现这一目标的。他们拒绝因炒作而分心。目前，沃尔玛利用人工智能库存机器人将积压库存减少了 35%，准确率提高了 15%，在降低成本的同时提高了库存率和客户体验。我们还刚刚与 OpenAI 签署了一项协议，允许我们的用户直接通过 ChatGPT 购买产品。获胜者将把人工智能融入到增强其优势的地方，而不是追逐每一个新趋势。领导者必须在数据治理上投入资源并重新设计他们的组织使人类和人工智能能够有效地协同工作。劳动力准备包括持续的再培训和角色演变。耐心是关键，因为业务转型是一个多年的旅程，随着时间的推移捕捉价值，而不是追逐投机收益。如果企业主认为人工智能只是一场支出竞赛，那么他们就没有抓住重点。面临的挑战是设计鼓励创新和保护社会的治理。正如我在《治理的交叉点》中所指出的那样，人工智能政策在与技术一起发展并促进创新而不损害安全性和公平性的情况下才能发挥最佳作用。监管沙箱为实验提供受控环境，同时保持问责制，公私合作伙伴关系可以纳入透明度和风险管理。早期参与的公司可以影响人工智能经济的治理方式，并帮助确保应用程序的弹性、公平的监督和对正确技术的持久信任。 1深刻而脆弱 人工智能是深刻而脆弱的。其长期轨迹显示了产业的重新定义、就业的重塑以及全球权力平衡的变化。短期内，地缘政治竞争、放松管制政策和投机资本共同创造了一种看起来很像过去泡沫的局面。历史的教训不是泡沫让技术失去价值，而是它们扭曲了时代和期望。如果你忽视人工智能，你就有被淘汰的风险。成功来自严格的执行和务实的公司治理。将人工智能融入工作流程并专注于培养适应性强的员工的领导者会发现他们将拥有持久的价值。新治理框架的早期采用者需要了解人工智能经济的规则。这一刻是否会被铭记为人工智能驱动型经济的开始，还是过度扩张，将取决于高管和投资者做出的决定天。赞助人：周华祥，点击“爱心”退出。
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