來源：AI寒武紀(jì)

隨著OpenAI 高達1.4萬億美元的基建計劃，以及英偉達市值短暫觸及5萬億美元大關(guān)，越來越多的聲音開始質(zhì)疑：炒作和投機是否已將AI投資推高到了不可持續(xù)的水平？

對此，吳恩達老師給出了最新的詳細(xì)研判。他認(rèn)為，AI并非鐵板一塊，不同領(lǐng)域的泡沫程度各不相同

核心觀點如下：

AI應(yīng)用層：投資不足。其潛力遠(yuǎn)超大多數(shù)人的認(rèn)知

AI推理基礎(chǔ)設(shè)施：仍需大量投資

AI模型訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施：持謹(jǐn)慎樂觀態(tài)度，但可能存在泡沫

注：吳恩達老師強調(diào)，這不是投資建議

以下是吳恩達對這三個領(lǐng)域的具體分析

1. AI應(yīng)用層：被嚴(yán)重低估

未來十年，基于新AI技術(shù)構(gòu)建的應(yīng)用將層出不窮。

吳恩達提出了一個基本邏輯：建立在AI基礎(chǔ)設(shè)施/技術(shù)（如LLM API）之上的應(yīng)用，其價值必須高于基礎(chǔ)設(shè)施本身。 原因很簡單，應(yīng)用層需要有能力向基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)提供商付費

目前，在許多業(yè)務(wù)中已經(jīng)可以看到應(yīng)用Agentic工作流（智能體工作流）的萌芽，這一趨勢必將增長

然而，投資界對此反應(yīng)不一：

許多風(fēng)險投資人（VC）對投資AI應(yīng)用猶豫不決，因為他們覺得難以挑選贏家，相比之下，投入10億美元建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施的配方更為人熟知

部分人受到炒作影響，認(rèn)為只要前沿LLM公司的基礎(chǔ)模型一升級，絕大多數(shù)AI應(yīng)用就會被抹平

吳恩達明確反對這種看法。他認(rèn)為AI應(yīng)用層存在嚴(yán)重的投資不足，這也將是他的風(fēng)投工作室AI Fund的重點關(guān)注領(lǐng)域

2. 推理基礎(chǔ)設(shè)施：供應(yīng)受限是幸福的煩惱

盡管目前AI的滲透率還不高，但基礎(chǔ)設(shè)施提供商已經(jīng)在為滿足代幣（Token）生成的算力需求而掙扎。

現(xiàn)狀：多個團隊都在擔(dān)心能否獲得足夠的推理能力。成本和推理吞吐量正在限制更廣泛的使用

供需關(guān)系：這是一個好問題。企業(yè)面臨的是供應(yīng)受限，而非需求受限（即產(chǎn)品無人問津）

吳恩達舉例稱，高度Agentic的編碼工具正在快速發(fā)展：

Claude Code備受推崇

隨著 GPT-5 的發(fā)布，OpenAI Codex 取得了顯著進步

Gemini 3也讓 Google CLI 極具競爭力

雖然目前很多開發(fā)者仍在使用舊一代工具（甚至不使用Agentic工具），但隨著市場滲透率的提升，對Token生成的總需求將持續(xù)增長。

吳恩達早在去年初就預(yù)測我們需要更多的推理能力，如今這一需求變得更加迫切。

風(fēng)險提示：如果最終建設(shè)過�！壳吧胁淮_定——提供商可能不得不虧本或以低回報出售算力。這對投資者可能是壞消息，但對于應(yīng)用構(gòu)建者來說，這意味著算力會被充分利用，是個利好

3. 訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施：風(fēng)險最大

這是三個投資籃子中風(fēng)險最高的一個

吳恩達指出，雖然很高興看到資金流入大模型訓(xùn)練，但存在兩個關(guān)鍵隱患：

1.開源/開放權(quán)重模型的市場份額若持續(xù)增長，那些斥資數(shù)十億訓(xùn)練模型的公司可能無法獲得誘人的財務(wù)回報

2.技術(shù)護城河薄弱。算法和硬件的進步使得訓(xùn)練特定能力水平模型的成本逐年下降

不過，頭部玩家仍有優(yōu)勢：ChatGPT已建立強大的消費者品牌護城河，而Gemini依托Google巨大的分發(fā)優(yōu)勢也表現(xiàn)強勁。

警惕連鎖反應(yīng)

吳恩達最擔(dān)心的一種下行場景是：如果AI技術(shù)棧的一部分（可能是訓(xùn)練設(shè)施）因過度投資而崩盤，可能會導(dǎo)致市場對整個AI領(lǐng)域的情緒惡化，引發(fā)非理性的資金外流，哪怕整個領(lǐng)域的基本面依然強勁

他引用了巴菲特推廣的本杰明·格雷厄姆名言：從短期來看，市場是一臺投票機；但從長期來看，它是一臺稱重機

短期股價受情緒和投機驅(qū)動，長期則取決于基本面價值。吳恩達表示，難以預(yù)測情緒和投機，但他對AI的長期基本面充滿信心。

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