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AI会不会是一个大泡沫

已有 1037 次阅读 2025-1-28 22:19 |个人分类:2024|系统分类:科研笔记

深度求索(DeepSeek)引发的震撼,还在继续进行中。刚看了一下数字:美股盘前,英伟达跌超11%,博通跌超11%,台积电、Arm跌超10%,同时,在日本股市,英伟达的主要供应商Advantest Corp的股价暴跌8.6%。这些科技股,真是跌惨了。这整件事,就像魔幻一下。1月20日,深度求索正式发布推理大模型DeepSeek-R1。推出后不久,R1就凭借其开源的性质、大幅下降的售价和训练成本获得了广泛关注。首先是它在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能,和OpenAI o1模型正式版没啥大区别,二是R1的预训练费用只有557.6万美元,只有OpenAI的大约三十分之一!更可怕的是:DeepSeek-R1的显著进步,并非完全建立在算力基础上。这对美国资本市场来说,绝对是场严重的冲击。据科创板日报,新一轮"算力怀疑论"再度升起--DeepSeek-V3在预训练阶段仅用2048块GPU训练了2个月,且只花费557.6万美元,最终的成品在基准测试中已能比肩各家科技巨头的大模型表现。有投资者将英伟达周五下跌的原因指向DeepSeek的爆火。德国世界报知名市场评论员Holger Zschaepitz表示:“中国的DeepSeek可能代表对美国股市的最大威胁,因为该公司似乎以极低的成本构建了一个突破性的人工智能模型,并且无需使用尖端芯片。这让人质疑投入该行业的数千亿美元资本支出的实际效用。”

再深入一下,DeepSeek会不会成为打破特朗普精心打造“星际之门”的第一块石块呢?

鉴于上面现象,一个问题不觉油然而生:从目前技术成熟度的角度来看,AI是否会成为一个大泡沫呢?虽然AI在某些领域(如自然语言处理、图像识别等)取得了显著的突破,但整体上技术依然处于发展过程中,有一些因素可能促使它成为泡沫,也有一些因素使它避免泡沫。其中,可能导致AI成为泡沫的因素包括:

1、技术不完全成熟

通用人工智能(AGI)尚未实现,目前的AI主要是窄域人工智能,即在特定任务上表现突出(如聊天、写作、翻译、推荐系统等),但它无法像人类一样进行跨领域的思考与判断。AGI的实现仍然遥远,甚至目前的技术可能也未能达到真正的“智能”层次。另外,其局限性还未被广泛认识,许多公司和投资者可能过于乐观地认为AI可以在短期内解决所有问题,然而许多技术仍然有很大局限性(如需要大量的计算资源、数据隐私问题、算法偏见等),这些问题可能被忽视,导致过度炒作。

2、市场过度膨胀

在AI的火热行情中,很多企业和投资者把大量资金投向尚未验证的AI技术,很多初创公司甚至没有实际可行的产品或应用。过度投资容易导致市场泡沫,当短期预期未能兑现时,泡沫破裂就成为可能。一些AI技术的炒作可能带有“虚假繁荣”的成分,尤其是一些技术被过度包装为能够解决各种问题。短期内的市场过热可能掩盖了技术发展和商业化进程中的种种困难。

3、短期关注与忽视长期价值

很多AI公司和投资者可能更关注短期的财务回报和技术的“风口”效应,而忽略了真正的技术突破和商业化应用的长期积累。这种心态容易推动市场形成泡沫,一旦泡沫破裂,很多公司可能因没有持续创新和长期价值支撑而遭遇困境。

4、可能避免泡沫的因素

深度学习、卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)等技术已经在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了广泛应用。尤其像ChatGPT、自动驾驶、医疗影像分析等具体的应用场景,已展现出技术的潜力和现实价值。AI技术逐渐渗透到医疗、金融、教育等多个领域,部分企业已经实现了技术的商业化落地,这有助于证明AI的长远价值,并可能避免空洞的炒作。AI领域的研究和开发仍然活跃,许多世界顶尖的科研机构和大学都在不断推动AI技术的进步。随着基础研究和技术创新的不断推进,AI有可能持续产生实用的成果,逐步打破短期泡沫的影响。

5、长期应用价值逐步显现

随着技术的不断成熟,AI将在更多领域产生深远的影响,尤其在提高生产力、降低成本、优化决策等方面,这些都为AI的长期发展奠定了基础。随着应用场景的增多和效果的逐步显现,AI的真正价值将会被市场和社会接受。

目前来看,AI是否会成为一个大泡沫依赖于技术的进一步进展、市场对技术的正确理解以及资金的合理流动。虽然部分领域可能存在过度炒作的风险,但也有大量实际应用和技术突破的例子,表明AI的长远发展潜力巨大。泡沫的出现往往源于对技术的误判和过度期待,但如果技术逐步成熟,AI的商业化应用能够在稳定基础上拓展,泡沫破裂的风险会相对降低。

因此,从当前技术的成熟度来看,AI很可能会经历一个从炒作到实际应用验证的过渡期。在这个过程中,泡沫的可能性虽然存在,但实际技术进展和应用落地的价值最终有望确保其成为一个持续发展的产业。无论如何,过度炒作AI非常有可能导致泡沫,尤其是在市场对某些技术过于乐观时。我们可以从几个角度来看待这个问题:

1、技术成熟度。尽管AI技术在一些领域取得了显著进展(如自然语言处理、图像识别等),但仍然存在很多挑战,尤其是在通用人工智能(AGI)方面。技术的成熟度和实际应用之间的差距有时会被过分忽略,导致投资者的预期过高。

2、市场过热。一些投资者可能将AI视为未来的“必然革命”,过度投资和过度炒作。这种现象容易引发市场泡沫。泡沫破裂时,许多公司可能会因为过于依赖炒作和短期效应而崩盘,甚至使一些真正有潜力的AI企业受损。

3、道德和法规。AI的应用涉及到伦理、隐私、就业等多方面的社会问题。如果这些问题没有得到妥善处理,技术的普及反而可能带来不良的社会后果,从而影响市场的信心。

4、长期发展与短期炒作的平衡。尽管AI有巨大的潜力,但过于关注短期的财务回报或单一的“热门”应用,可能会忽视技术本身的深层次发展。真正有价值的AI创新可能会更为渐进,而不是一夜之间的爆发。


总的来说,虽然AI是一个具有广阔前景的领域,但它是否能避免成为一个泡沫,很大程度上取决于如何平衡多种技术(大模型、多模态、认知过程、计算计)的进步、市场的预期以及实际的应用落地,尤其是人机环境系统生态的建立,而不仅仅是一个孤立的人工智能产品、系统……







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