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一个月前，Nvidia 的表现还不错。Jensen Huang 和他的皮夹克甚至可以抵挡一切。那还是一周前的事了。
然而，过去一周发生的事情，连我们这个时代的先知
ChatGPT
都没有预料到。Nvidia市值缩水30%。在AI （人工智能）领域表现不佳的英特尔，市值也缩水了约30%。
投资者对人工智能及其在当前形象中的前景持怀疑态度。2024 年 8 月 2 日，英国《金融时报》报道称，规模 700 亿美元的对冲基金
Elliott
曾表示（在致股东的一封信中），“英伟达正处于‘泡沫’之中，推动这家芯片制造巨头股价上涨的人工智能技术被‘过度炒作’。”这封信进一步表示，它对大型科技公司是否会继续购买英伟达的股票表示“怀疑”。
芯片制造商的
图形处理单元
数量如此之多，而人工智能“被过度炒作，许多应用尚未准备好迎接黄金时段”。人工智能的许多假定用途“永远不会具有成本效益，永远不会真正正常工作，会消耗太多能源，或者将被证明是不可信的”。
关注投资回报率
人们已经使用 ChatGPT 及其视觉等效物（如 Stable Diff usion 和 Midjourney）来制作一些基本的文本和插图，但在银行、金融服务、快速消费品和零售等技术关键支出者中得到了大规模使用
产业还未起飞。
技术研究公司 Gartner发出了极为谨慎的警告。
据该报告称，“到 2025 年底，至少有 30% 的生成式人工智能 (GenAI) 项目将在概念验证后被放弃，原因是数据质量差、风险控制不足、成本不断上升或商业价值不明确。”上个月，Gartner 杰出副总裁分析师 Rita Sallam 在 Gartner 数据和分析峰会上表示：“经过去年的炒作，高管们迫不及待地希望看到 GenAI 投资的回报，但组织却难以证明和实现价值。随着计划范围的扩大，开发和部署 GenAI 模型的财务负担越来越大。”
如果你认为作者低估了人工智能，那么答案是“不”。目前最令人担忧的是，人工智能已经经历了至少两次重大的“人工智能寒冬”。
从本质上讲，这些时期人工智能曾许诺但未能实现，第三次机会也很难获得。公平地说，这是任何技术的本质，从蒸汽机、铁路到 1999 年的互联网革命。
19 世纪 30 年代末，英国铁路公司蓬勃发展。经济增长、技术创新和潜在利润是推动这一发展的因素。泡沫始于 19 世纪 40 年代，并于 1850 年破灭。繁荣时期，英格兰银行在 1940 年降低利率，为泡沫的形成创造了肥沃的土壤。繁荣时期成立了 900 家公司，筹集了 2.2 亿英镑。泡沫破裂的原因是收入被高估，公司无法兑现承诺。
互联网泡沫的教训
在 1999 年的互联网泡沫时期，每家承诺开展互联网业务的公司都获得了 100 倍的
市盈率
。互联网将改变世界，人们将在网上订购汽车和杂货——这就是承诺。股市最终会成为极度乐观的傻瓜和聪明人的聚集地，它同意了包括亚马逊、eBay、Priceline 和 Shutterfly 在内的公司的承诺。其中一些公司的故事是可信的。他们正在解决真正的客户问题。还有一些公司仅根据他们讲述的故事获得估值。还有一些公司，如 pets.com、etoys、kozmo.com 和 Urban Fetch，没有成功。
这些公司大多成立于 1997 年或 1998 年，根据 Dotcom Archive 主管 David Kirsch 的说法，其中 48% 幸存下来并一直存在到 2004 年。由于利率上调，这些公司的估值在 2000 年暴跌，而且通常
互联网公司是
成长型股票
，当其股价暴跌时，它们的估值会更高。美联储 1999 年至 2000 年间，利率上升，投资者将资金转移到债券市场。另一方面，
有消息称日本已陷入经济衰退，引发全球市场抛售。
接下来会发生什么
研究了亚马逊和英伟达的价格，以了解它们在互联网泡沫期间的走势。我们还研究了1999年至2001年的亚马逊价格以及2022年至2024 年的英伟达价格。我们发现，英伟达的价格在 2022 年 7 月为 18 美元，在 2024 年触及 135 美元的高点，涨幅为 646%。另一方面，
亚马逊从 1998 年 1 月 6 日的 0.24 美元上涨至 1999 年 12 月 10 日的 5.33 美元，涨幅达 2051%。2001 年 3 月市场从高峰下跌后，亚马逊下跌了 85%。英伟达下跌了 25%。但从亚马逊的下跌方式来看，该股仍有下跌的可能。英伟达有可能进一步下跌。但从长远来看，它可能
最终会像亚马逊那样，根据用户反馈调整其模型。目前，人工智能还没有真正的企业级用例场景，但这与 1999 年的情况类似，当时似乎没有像 Webvan（一家消费者互联网杂货配送公司）或 Fabmall（Flipkart 的前身）这样的案例。
当时，很难相信人们会在网上购买杂货。但在接下来的 20 年里，这发生了。同样，人工智能最终将取代大量体力劳动，或在未来成为智能行政助理。在未来 20 年里，这种文章很可能由人工智能算法编写。
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