AI遭遇生產力和營收困境，“索洛悖論”正在重演？

極客網·極客觀察5月16日 當全球都在熱議AI時，其營收與生產力價值仍待兌現！

諾貝爾獎得主羅伯特?索洛（Robert Solow）曾提出一個計算機悖論：“你能在任何地方看到計算機的影響，唯獨在生產力數據上看不到。”如今，這一困境正映射在AI領域——我們目睹AI技術滲透至生活各個角落，卻尚未在生產力層面看到實質爆發(fā)。

更值得關注的是，AI在營收端也沒有展現出顛覆性力量。從技術發(fā)展的歷史規(guī)律看，重大技術突破往往遵循營收增長先行、生產力提升滯后的軌跡。以計算機革命為例：20世紀50年代至80年代，計算機產業(yè)的營收呈穩(wěn)定增長態(tài)勢，但直到90年代初生產力才迎來跨越式飆升。

反觀當下的AI產業(yè)，營收規(guī)模尚未出現實質性突破。這一現狀或許預示著，AI帶來的生產力革命也許還要等待數十年才會出現。

盡管如此，一些AI鼓吹者仍然不斷釋放天馬行空的預測。微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨最近預測說，未來10年內AI將會取代大多數醫(yī)生和老師，許多職業(yè)將不再需要人類。這番言論絕非玩笑。

還記得IBM沃森超級計算機嗎？美國得克薩斯大學安德森癌癥中心于2013年開始使用沃森，當時它在聲明中表示：“首先，沃森在《邊緣危機》電影中展示威力，現在，它準備戰(zhàn)勝白血病。本周五，得克薩斯大學安德森癌癥中心宣布將部署沃森，它是IBM知名的認知計算系統，能幫助我們攻克癌癥?！?/p>

結果呢？安德森癌癥中心花了5年時間，投入6000萬美元，由于沃森在多起案例中給出不安全治療建議，中心只能選擇放棄。

預測與現實不是一回事

當行業(yè)大佬頻頻預測時，總是宣稱：再等5-10年，AI將占據主導。

2016年，AI先驅、計算機科學家Geoffrey Hinton曾警告放射科醫(yī)生：“你就像一只站在懸崖邊緣卻沒有向下看的狼，尚未意識到腳下即將懸空。我認為，從現在起應該停止培養(yǎng)放射科醫(yī)生。五年內，深度學習的表現必將超越放射科醫(yī)生?！?/p>

現實卻狠狠打臉，美國執(zhí)業(yè)放射科醫(yī)生的數量不跌反增。

除了他，還有許多專家和機構出來預測，比如ErikBrynjolfsson、AndrewMcAfee，還有麥肯錫、埃森哲，他們不斷鼓吹，說AI將會奪走許多工作職位，鼓吹了10年，但這些預言至今尚未兌現。

讓我們再從利潤角度看一看。

請問：AI創(chuàng)造的利潤在哪里？現在的大型語言模型在面對簡單問題時能生成答案，能撰寫文檔初稿，還能生成代碼。這表明，AI在某些場景中是實用的，但這些任務創(chuàng)造的收益并不豐厚。

根本問題在于：大語言模型生成的答案難以獲得人類信任，而醫(yī)療、法律等行業(yè)能帶來利潤，但它們無法承受錯誤代價，一旦出錯，損失慘重。

AI工程師、科學家和供應商均承認，大語言模型雖能生成文本，但創(chuàng)造利潤的能力有限。

IBM首席執(zhí)行官Arvind Krishna近期表示，AI短期內不會取代程序員。微軟研究人員指出，程序員大部分時間都在調試，大型語言模型難以勝任這一任務。微軟首席執(zhí)行官納德拉承認，從價值角度看，AI存在供過于求的情況。

Infosys創(chuàng)始人直言AI存在過度炒作現象，OpenAI新模型在標準基準測試中的錯誤率依然超過三分之一。許多科學家認為，AI在復雜任務中能力不足。

大語言模型信奉者常常說，AI在教育考試中得分很高，說明它的能力已經極強，但懷疑者認為AI存在作弊可能。例如，今年4月國際數學奧林匹克競賽結束僅幾小時，科學家將試題交由AI解答，當時數據庫尚未更新，AI需像人類一樣獨立作答，成績證明AI的表現令人失望。

迷霧一般的財務數據

企業(yè)究竟要在AI領域投入多少資金？這個問題很難給出確切答案。而核心問題在于：客戶愿意為AI支付多少費用？2024年，OpenAI、Anthropic的營收均未超過50億美元。

從Meta、亞馬遜到蘋果、特斯拉，這些科技巨頭均未清晰披露AI營收數據。業(yè)內推測，之所以未公開，主要是AI相關營收并不多。多數分析師指出，在傳統模式下，亞馬遜每向基礎設施投入1美元可帶來4美元營收增長；而生成式AI時代投入產出比大降，每投入1美元僅增加20美分營收。

亞馬遜CEO Andy Jassy坦言，AI被市場廣泛接受需要時間：“這不會在1年或2年內實現，而是需要10年甚至更久。”

微軟在財報中提及過AI相關數據，但信息披露不夠詳細。分析師推測，微軟2024年AI云業(yè)務營收約為100億美元。

Alphabet云業(yè)務營收在2024年增長28%，2025年一季度達123億美元。但需注意的是，Alphabet自2008年便已提供云服務，現有營收大部分與AI無關，分析師估算真正的AI相關年收入可能僅100億美元。

綜合來看，如果將建設投入剔除，美國AI企業(yè)真正創(chuàng)造的營收約為300-350億美元。即便以每年35%的增速推算，到2030年也僅2100億美元。然而今年科技企業(yè)在數據中心領域的投入已達2700億美元，這一對比值得深思。

我們不妨回顧一下2000年代的互聯網泡沫。當時微軟、思科、英特爾、朗訊、諾基亞、IBM、AT&T像今天的“七姐妹”一樣風光，它們的市值都進入了納斯達克16強，2000年納斯克達指數達到峰值，結果怎樣？歷史已經寫得明明白白，所以今天的AI泡沫值得警惕。

在未來的日子里，與生成式AI有關的營收還會增加，這是確定的。但問題在于，如果營收增速不夠快，泡沫就會破滅。（小刀）

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