大家好，我是但汉松。
最近一段时间在西方的报刊媒体上，有一个词频频出现—— AI Bubble（AI 泡沫）。出现了不少唱衰 AI 的声音，而且来自一些非常靠谱的经济分析专家。
最近，科技股集中的纳斯达克暴跌也是一个征兆。OpenAI 也背负着巨大的融资压力，核心高管频繁出走，估计奥尔特曼也非常头疼。
总的来说，和一年前的此时相比， AI 这个赛道已经大大降温。彼时投资人挤破脑袋想进来，现在他们纷纷冷静下来思考同一个问题：AI 到底哪天能挣钱呢？挣到的钱可以回报我的投资吗？
今天选取的文章是近期这些悲观论调中的一个代表，我们学习此文可以了解它唱衰 AI 的基本逻辑：
第一个逻辑是历史逻辑，新兴科技带来泡沫在历史上是非常常见的现象，所以我们有理由以历史的眼光去预测类似的情况还会在 AI 身上出现；第二个逻辑是产业逻辑，即 AI 的投入成本太高，其算力的提升又取决于训练数据的体量和质量，而这一块是面临瓶颈的。
抓住这两个逻辑，我们基本上就可以理解这波对于 AI 泡沫的讨论。
节选自「林伯虎外刊精读」2024 年 8 月 12 日课程，全文约 780 词，完整音频约 49 分钟，音频节选前 14 分钟。
▸ 一贯理性的大科学家牛顿如何在“南海泡沫”中亏了大钱？
▸ 历史上发生了哪些重要的新技术带来的投机泡沫？
▸ AI 在最近几年如何被普遍看好并导致了投资热情的攀升？
▸ 为什么高盛集团和红杉资本最近都不看好生成式人工智能的盈利能力？
▸ AI 要想实现自己的“摩尔定律”，为什么需要突破训练数据的瓶颈？
▸“尺度定律”和 ChatGPT 的高歌猛进有什么关系？
When the AI bubble bursts
Great scientists are clearly not immune to irrational exuberance. In the previous century, Isaac Newton lost a fortune equivalent to millions of pounds on the South Sea Bubble. There is a pattern that has repeated through history: an opportunity is discovered, everyone decides it's the future, and the market balloons with hope. Asset prices cease to have anything to do with intrinsic value and are decided instead by the persistence of a narrative that the future is here, and its fruit can be enjoyed right now. This happened with radio stocks in the 1920s and internet companies in the dot-com bubble. It is the norm: one study of two centuries of technological innovations found that they are accompanied by an investment bubble three times out of four.
伟大的科学家们显然也不免受到非理性投资狂热的影响。上个世纪，艾萨克·牛顿在“南海泡沫”事件中损失了相当于数百万英镑的财富。历史不断上演这样的模式：一旦发现新机会，人们都认为这是未来，市场便充满了希望。此时，资产价格不再与内在价值挂钩，而是由一种持续的“未来已来”的叙事决定，所有人都想立刻分一杯羹。上世纪 20 年代的无线电股票热和网络泡沫时期的互联网公司，都是这种模式的例证。这种现象屡见不鲜：一项研究发现，在过去两个世纪的技术创新中，有四分之三都伴随着投资泡沫。
2024 年 7 月 24 日，纳斯达克出现了自 2022 年以来最严重的一次暴跌，其主要原因是几家大型科技公司的财报表现不佳，导致投资者情绪恶化。
当日，特斯拉和谷歌母公司 Alphabet 的财报未达市场预期，分别导致其股价大幅下跌 12%和 5%。特斯拉的利润大幅下降，而 Alphabet 则面临广告收入疲软和资本支出增加的困境。这种负面表现引发了对科技行业整体前景的担忧，尤其是对人工智能投资成本及其可持续性的疑虑。其他重量级科技股也纷纷下挫，如 Nvidia 和 Meta，进一步拖累了整个纳斯达克指数的表现。
随着市场对这些科技巨头的盈利能力失去信心，投资者开始转向更为安全的资产，如债券，从而加剧了股票市场的抛售压力。
这次纳斯达克的暴跌与人工智能（AI）有关。许多投资者对科技巨头在 AI 领域的巨额投资感到担忧，尤其是对于这些投资能否持续带来预期的高增长产生了疑虑。
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