本文作者：李笑寅
来源：硬AI
2022年，OpenAI携带ChatGPT横空出世，引爆了一场席卷世界的AI热潮。
此后，海内外众多科技巨头纷纷入场，大刀阔斧地砸钱研发大模型，屡次凭借强大的性能惊艳了市场，但漫长的开发周期以及几乎为零的赚钱能力让投资者的耐心逐渐枯竭。
面对“AI烧钱不赚钱”的质疑，自证商业化能力似乎正在成为企业们首要解决的问题。
7月9日，硅谷顶级VC分析师Benedict Evans发表了最新的博客文章，详细探讨了AI面临的这种困境。
OpenAI带来的神话，被现实打败？
Evans表示，从建设宽带到普及PC，历史证明技术成熟需要时间，但OpenAI似乎打破了这一惯例——ChatGPT在推出两个月内吸引了1亿用户。
但文章同时指出，大多数用户只是短暂尝试，并未长期使用，真正的挑战在于将这些用户转化为活跃用户。
企业端也面临类似的情形。Evans表示，企业对生成式AI兴趣虽高，但实际部署仍处于初期阶段，一个典型的现象是：业界对LLM技术的实验性应用广泛，但真正将其融入核心业务流程的案例尚不多见。
文章援引摩根士丹利最新的CIO调查显示，30%的大公司CIO预计在2026年之前不会部署任何东西——企业IT销售周期长，使得ChatGPT等新技术普及缓慢。
与此同时，ChatGPT的实际应用价值似乎还没有完全被验证。
Evans指出，去年年初，微软试图将其应用到Bing上，对标谷歌，但以失败告终——这足以说明AI的商业化程度仍不足。
用Evans的说来说，大模型更像是一个看起来像搜索引擎的“数据库”，实际上它能做的只是根据输入的promt输出内容，没有在此基础上构建专业度和细分度更高的产品。
庞大的资本支出是泡沫还是良机？
除了面临用户流失的窘境，随着技术快速迭代带来的巨额资本投入，许多公司还在给AI实验项目“砸钱”，不断挑战IT财务预算上限。
Evans指出，AI背负的高期待（同时伴有庞大的资本投入）促使企业们急于将应用商业化，但没有考虑到技术本身还处于早期的“实验阶段”。
文章评论称，这种不合时宜的成本激增只可能带来泡沫：
“用怀疑论的角度来解释的话，这是一次典型的投资激增，将不可避免地变成泡沫，就像历史上此前的科技泡沫一样。”
Evans同时表示，如果视AI大模型为一项技术而非产品的话，也可以将这种高投入理解为硅谷的一种集体赌注，需要通过传统的磨合流程来实现产品与市场的契合。
文章最后，Evans表示，真正推动生成式人工智能泡沫的是这样一种观念：旧的历史已经结束，AI大模型将主宰所有新事物。
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