人工智慧被高估了嗎？

Katharine Wooller 是一位在前沿銀行與金融服務技術領域備受尊敬的評論員。

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由摩根大通、Coinbase、貝萊德、Klarna 等高層閱讀

近幾個月來，許多專欄和討論都在為是否對AI的狂熱投資超越了現實而苦惱，並暗示AI可能是一個即將破裂的泡沫。

有人將此類比於其他投資周期，這些周期更多是炒作而非實質：例如1636年的鬱金香泡沫和千禧年新經濟的網路泡沫。當然，早期投資AI巨頭的投資者獲得了巨額回報：在Nvidia首次公開募股前投資1000美元，最高時價值達830萬美元，AI多頭——理所當然——認為這種回報率在該行業中不太可能重現！
 
乍看之下，投向AI的資金如此之多，似乎表明其動能過於強大，不可能只是昙花一現。像亞馬遜、Meta、微軟、谷歌母公司Alphabet這樣的巨頭科技公司都在大量投資；這些公司2025年的AI基礎設施支出將達到約4000億美元，這是歷史上最大規模的支出周期之一。 
 
關於當前周期中資金的投向，已有許多討論。許多私營AI公司能夠籌集數十億美元，卻只是在空中樓閣——沒有最小可行產品（MVP），甚至沒有實際產品——只有一個想法和大量宣傳。

此外，AI公司之間也存在一些有趣的循環融資，投資於相互合作與合夥關係；投資流向的圖像看起來像一盤意大利面，追蹤資金流向會讓人頭痛不已。這種相互依賴帶來巨大風險，快速審視這些投資如何形成收入循環，可能會人工抬高估值。

還有一個問題是誰在支撐AI的估值，一些大型科技公司建立了不透明的結構來將支出轉移出資產負債表，這引發了誰來承擔風險的疑問。
 
此外，還有AI的採用速度問題。當然，供應商格局複雜，亟需整合，許多項目仍停留在概念驗證階段，投資回報率也常難以衡量。然而，在我看來，這是任何新技術的常態，應該更全面地看待AI的潛力，這也是投資周期的核心——對中短期內技術發展的理性預測。
 
當然，這一切都依賴於客戶從部署該技術中獲得價值。少數富時和納斯達克公司制定的策略都將AI列為重點，似乎它能顯著降低成本和風險，幾乎涵蓋所有行業。事實上，金融服務被認為是最有可能被AI顛覆的行業之一。2025年，Softcat對科技領袖的調查顯示，48%的受訪者將AI列為優先事項，Gartner則發現與AI相關的支出增加了88%。  
 
我們不應低估AI帶來的巨大變革，這無疑是一項真正的技術突破。ChatGPT（儘管它不產生利潤！）已被普遍接受為一個生產力工具，從學生到CEO，幾乎涵蓋每個行業和商業職能。坦白說，即使只帶來幾個百分點的生產力提升，也足以支撐當前的AI估值。再者，GPU、定制芯片和模型效率的巨大進步，確保了未來的可行性——如果AI的理論用途因基礎設施不足而受阻，將是一場災難。提前投資於市場需求的技術，從現實角度來看，是一件好事。
 
當然，採用過程中也存在一些重大阻礙。特別是在我們行業內，規範的缺失就像房間裡的大象！全球範圍內，我們仍處於探索如何以及是否應用規則來管理AI使用的早期階段。

還有一個更廣泛的倫理問題，即如何確保AI的負責任使用，並且已有一些有前景的專門技術解決方案來進行治理和保證。ESG方面也存在重大問題，尤其是AI帶來的巨大環境成本，包括所需的高能耗和物理基礎設施的折舊。這些問題存在時，許多企業仍不願完全放開對AI的控制，而是採取務實的“觀望”策略，跟隨早期採用者的腳步。在我支持2000年金融服務公司創新工作的日常中，我看到許多企業焦慮於既不想成為第一，也不想成為最後的AI競賽者！
 
技術本身具有週期性，投資理論總是建立在“最佳猜測”之上。我們已經走出了1637年鬱金香泡沫的時代——幸運的是，我們擁有幾乎無限的AI市場，而這在過去購買鬱金香期貨、需求甚微的業餘投資者中並不存在。  
 
舉一個較新的例子，當我們讀到AI過熱時，老牌加密貨幣投資者會笑一笑——比特幣在2018年曾損失80%的價值，從19,783美元跌至3,200美元，然後在2025年達到歷史新高的126,000美元。即使估值超前，技術本身並未失去效能。

事實上，如果我每次聽到加密貨幣已死的說法都能拿一英鎊，我早就退休了；我不禁認為，對於當前的AI反對者也是如此。雖然對AI科技股的調整不是壞事，但這並不意味著技術失敗，也不代表未來需求不強烈。量子計算的出現，可能會為AI注入火箭燃料，並推動相關科技公司的股價飆升。