最近，有粉絲私信我：" 人工智能會不會像 2000 年的互聯網泡沫一樣破滅？"
這個問題引人深思。盡管我們團隊一直在提倡擁抱 AI，但目前在 AI 與業務結合的場景中尚未實現商業化路徑。
經濟泡沫的形成源于人們對商品進行大量無意義的投資，造成市場價值和價格的膨脹。 這種現象可能導緻資産（包括優質和劣質資産）過度升值，超出其實際價值，最終達到不可持續的水平，随後突然崩潰。
大 D 分析認爲，當前的 AI 市場與 20 世紀末互聯網市場之間存在顯著相似之處。
兩者均在快速發展的過程中引發了投資熱潮，而這種熱潮的背後，往往是對未來的過于樂觀的預期。
回到 2000 年，互聯網泡沫的破裂往往源于估值與實際價值之間的巨大鴻溝，如今的人工智能市場似乎正走在類似道路上： 高估值和激烈競争下，面臨盈利能力不足和商業模式不明确的現實。
在過去幾年裏，人工智能已成爲科技界最炙手可熱的話題，從 ChatGPT 的發布到各大企業紛紛布局 AI 技術。
然而，許多企業發現，從 AI 投資中獲取實際回報并非易事。
高昂的研發和運營成本、缺乏明确的商業模式及市場競争的激烈，使得盈利前景變得不明朗，公衆對 AI 技術的不信任程度也逐漸上升，進一 步增加了商業化的障礙。
尤其在 ToC 用戶中，AI 聚合工具産品的盈利點往往依賴流媒體廣告，用戶更傾向于 " 白嫖 "，因爲 ToC 業務場景難以産生收益價值，導緻他們無法判斷付費訂閱的價值。同時，市場上 AI 工具産品衆多，替代性強，使用戶在各種 " 免費試用 " 産品中頻繁切換。
而對于 ToB 用戶，在無法判斷預期收益時，很難決定采購 AI 産品。盡管一些企業嘗試将 AI 模型結合到自己的業務流程中，但大部分仍難以看到成效。
特别是在生成式 AI 興起的背景下，衆多初創企業湧現，試圖從中分一杯羹，但其盈利能力普遍偏低，許多企業依賴風險投資的資金支持，而非實際的商業收入。
随着投資者對市場的警惕性提高，資金流入也開始減緩，進一步加劇了市場的不确定性。
高盛集團（Goldman Sachs）曾預測多達 50% 的工作将受到自動化影響，但最新展望顯示，技術發展速度不足以實現這一替代。
麻省理工學院的達隆 · 阿西莫格魯估計，未來十年人工智能的生産率增幅将不足 1%。
這些觀點表明，盡管人工智能前景廣闊，但實際的實現路徑仍需謹慎評估。
我們國内市場機構對 AI 仍抱有很強的期待，但今年或者明年内這些人工智能項目都難于獲得收益。
主要原因在于，這些 AI 企業将大量的資金投入到數據中心、算力等硬件及大模型的訓練支出。
而這些訓練結果形成的産品無法進行有效的商業化，更多僅是被當做某些軟件産品的附加功能。
大 D 在觀察市場動态時，認爲當前的 AI 行業已經顯露出泡沫的迹象。高估值與實際盈利能力之間的落差，即将促使越來越多的人開始關注泡沫何時會破滅。
曆史上，市場泡沫往往伴随着對未來的過于樂觀的預期，導緻投資者忽視了潛在的風險。
正如金融市場中的許多泡沫事件一樣，AI 市場的泡沫也在逐步顯現，目前應該處于第三和第四階段。（階段并非按照一定的順序進行）
目前資本市場正在等待市場上能夠跑出一個現象級的 Ai 産品，才能夠足以支持整個 Ai 賽道的信心。
如果沒有，大 D 認爲明年即将有 60% 以上的 Ai 初創公司和實驗室将面臨關閉風險。
身邊越來越多的 Ai 初創企業唯一的希望是能夠被大廠所收購，盡早脫手、脫坑。
一位不願透露信息的朋友跟我聊到過他從加入 AI 這個賽道以來的心理曆程：
1、第一階段：看到了緻富的希望。雖然當時身邊很多朋友熱衷于賣 ChatGPT 賬号來獲取第一桶金，但他看不上。
2、第二階段：市場的炒作，讓其過度的樂觀。對項目的投入持續加大。
3、第三階段：産品項目無法在市場上獲得持續性的收益，或者收益不足以支撐項目的經營。後悔，現在隻想盡快賣掉，脫坑！
寫在最後的話
盡管面臨諸多挑戰，人工智能的中長期前景仍然光明。
AI 具有極大的潛力，能夠推動各行業的創新和轉型。
從醫療到金融，從教育到制造，AI 的應用正在逐步深入各個領域。
然而，投資者和企業必須保持警惕，避免盲目追逐市場熱潮。隻有在明确商業模式、确保可持續性的基礎上，人工智能才能真正實現其變革潛力。
曆史的教訓告訴我們，過度的樂觀可能導緻災難性的後果，唯有腳踏實地，才能迎接未來的機遇。
本文來自微信公衆号 "ToB 産品創新研習社 "，作者：大 D。
