來源：新智元

【導讀】近日，《Nature》一篇文章討論了這樣一個問題：若AI泡沫破裂，OpenAI、谷歌等AI公司的科學家將流向哪里？該文章認為他們或?qū)⒅鼗貙W術界，或?qū)?chuàng)辦AI科技公司，過程中雖然伴隨著裁員與震蕩，但從長期看可能促成AI人才與技術溢出到其它領域。

提起AI泡沫，人們會很自然聯(lián)想到2000年前后的那場互聯(lián)網(wǎng)技術泡沫。

從經(jīng)濟規(guī)模來看，AI泡沫可能會比互聯(lián)網(wǎng)泡沫慘烈17倍！

這一數(shù)字，源自目前AI的投資規(guī)模為2000年代初互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂前，互聯(lián)網(wǎng)公司投資規(guī)模的17倍。

以英偉達為例，其4.6萬億美元的市值僅次于美國、中國和德國的GDP，已經(jīng)超過了日本、印度、英國等國家。

與如此驚人的估值相對應的是，到目前為止AI并沒有讓人看到多少真正能夠落地的價值。

根據(jù)管理咨詢公司麥肯錫的一份報告，近80%使用AI的公司發(fā)現(xiàn)，它對利潤并沒有產(chǎn)生顯著影響。

經(jīng)過多年炒作和投資飆升之后，人工智能技術的熱潮開始顯露出吃緊的跡象。

許多金融分析師現(xiàn)在都認同存在一個AI泡沫，有些人還推測，這個泡沫可能會在接下來的幾個月里最終破裂。

對這項技術實用性和財務可行性的質(zhì)疑，正在讓分析師和投資者認為，一場崩盤正在逼近。

就連OpenAI CEO奧特曼以及谷歌DeepMind CEO哈薩比斯（Demis Hassabis）也認為，當前的AI有些泡沫化。

他們認為那些僅靠「幾個人和一個想法」「幾乎什么都沒有」的項目，在種子輪可以估值數(shù)十億美元，這在邏輯上是說不通的。

如果AI泡沫真的來臨，那些OpenAI和谷歌的頂級大腦會流向哪里？

這將會如何影響AI研究，以及那些推動研究的科學家和工程師？

技術泡沫破裂的影響

一些分析師表示，AI市場的崩潰，可能會比互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂更具災難性。

那場沖擊抹去了超過5萬億美元的股市價值，并僅在科技行業(yè)就造成了數(shù)十萬人的失業(yè)。

英國貝爾法斯特女王大學（Queen’s University Belfast）經(jīng)濟學家兼歷史學家John Turner說，就像之前其他科技泡沫一樣，互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂對計算機科學研究產(chǎn)生了長期影響，但也并非全是壞事。

雖然很多技能高度嫻熟的電子工程師和計算機科學家，在這場互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂中失去了工作，計算機專業(yè)畢業(yè)生人數(shù)也急劇下滑，但該領域的研究論文發(fā)表量卻持續(xù)逐年增長。

馬里蘭大學學院公園分校（University of Maryland in College Park）的經(jīng)濟學家Brent Goldfarb表示，如果AI泡沫破裂，AI研究人員和開發(fā)者也會面臨類似的裁員。

他認為受影響最大的是一大批一窩蜂涌上AI熱潮的初創(chuàng)公司，比如跟風推出會議記錄、「AI科學家」等AI應用的公司。

而OpenAI、谷歌、英偉達以及其他主要AI公司「很可能會活下來」。

這些公司最不可能做的事情就是砍掉自己的科學核心，因為這才是通往未來的路徑。

當然，崩盤也不全是壞事。

Turner認為，那些因此換工作的頂尖科學家，也會把創(chuàng)新帶進其他行業(yè)。

他以1896年的英國自行車行業(yè)崩盤為例，摩托車、汽車、萊特兄弟的飛機，這些發(fā)明都可以把源頭追溯回更早的自行車泡沫。

同樣的，19世紀的鐵路狂潮為人類留下了鐵路，正如互聯(lián)網(wǎng)泡沫最終給社會留下了互聯(lián)網(wǎng)一樣。

被「解放」的研究人員

目前，在AI領域，無論投資規(guī)模還是論文發(fā)表量，科技行業(yè)都遠遠超過學術界。

背后原因是美國科技行業(yè)雇傭了幾乎70%的人工智能相關領域博士畢業(yè)生數(shù)量，遠遠超過學術界。

一些研究者將此稱為「AI人才外流（AI brain drain）」，認為這會讓探索性的科學研究被商業(yè)利益邊緣化。

這導致了在各類基準測試榜單上名列前茅的最大AI模型中，有90%都是由產(chǎn)業(yè)界開發(fā)的。

「如果我是OpenAI的一名AI研究員，我為什么要去大學？在那兒我的工資可能只有現(xiàn)在的十分之一」，Goldfarb表示。

那么，在AI崩盤之后，這些行業(yè)裁員會不會起到相反的效果，把更多研究者推向?qū)W術崗位？

Goldfarb認為AI研究人員回到學術界，對培養(yǎng)未來一代會是好事，但問題是這些回流到學界的AI研究人員數(shù)量是否足以讓大學重新成為AI研究的主陣地。

以2022年和2023年的科技行業(yè)裁員規(guī)模為例，這是自互聯(lián)網(wǎng)泡沫以來最嚴重的，但幾乎沒有跡象表明，這對學術界的AI研究產(chǎn)生了影響。

馬里蘭大學的現(xiàn)代科技史學家David Kirsch表示，這些從AI崩盤中被「解放」出來的人才，可能更傾向于去打造那些對整個社會更有價值的工具，比如像蛋白質(zhì)折疊軟件AlphaFold這樣的項目。

以Periodic Labs這家初創(chuàng)公司為例，它的聯(lián)合創(chuàng)始人Liam Fedus曾任OpenAI研究副總裁，參與過大型語言模型、Agent系統(tǒng)。

另一位聯(lián)合創(chuàng)始人Ekin Dogus Cubuk曾在谷歌DeepMind領導材料科學與化學團隊。

Periodic Labs的目標是將「AI +自動化實驗室」帶入物理與化學科學研究中，從而以比傳統(tǒng)科研更快、更系統(tǒng)的方式推動新材料和新物理發(fā)現(xiàn)。

同樣，圖靈獎得主，Meta首席科學家Yann LeCun也表示將在年底離職，創(chuàng)立專注于世界模型的初創(chuàng)公司。

這些從科技公司離職的科學家們，將會去攻克那些歷史上極具挑戰(zhàn)性的難題。在Kirsch看來，目前，這樣的趨勢已現(xiàn)端倪。

無論AI泡沫會帶來什么，投入其中的資金和人力資源都會把創(chuàng)新擴散到科技行業(yè)之外的其他領域。

不確定的是，這些創(chuàng)新擴散會帶來什么樣的具體后果。

參考資料：

https://www.nature.com/articles/d41586-025-03776-0

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