文 / 巴九靈（微信公眾號：吳曉波頻道）

“我認為，這次的AI泡沫和互聯(lián)網泡沫并不一樣。”

“AI在提升效率的同時，也會放大并固化人類原有的偏見，因此，我最擔心的并不是AI不夠聰明，而是人類過度依賴AI?！?/p>

2025年，AI狂潮襲來，各大廠商競相推出新模型、英偉達市值破5萬億美元、數(shù)據(jù)中心建設遍地開花。

但在這一條條烈火烹油的新聞背后，還有越來越多針對AI的質疑聲。

有人擔心，AI的熱烈恰是泡沫的溫床。他們舉例說，瘋狂建設的數(shù)據(jù)中心老化極快，投資不一定能回本，他們還質疑，AI智能的躍遷，可能并不是通過堆算力實現(xiàn)的。

對此，資深科技自媒體人莊明浩總結道：“正反兩面怎么看，似乎都有道理，歷史也提醒我們，過早成為‘看懂一切的人’，本身可能是最大的風險?！?/p>

而對普通用戶而言，AI幻覺、數(shù)據(jù)投毒、信息錯漏百出，仍是當下AI行業(yè)亟待解決的問題，這讓香港大學中國商學院客座教授王勇堅信，獨立思考、持續(xù)學習，將變得越來越重要。

如今，在AI產業(yè)中狂奔的2025年接近尾聲，明年，AI泡沫的爭論將圍繞什么展開，AI行業(yè)會如何演變，普通人又能做些什么？

不久前，兩位老師分別做客吳曉波頻道視頻直播間，讓我們一起來看看他們的答案。兩天后，12月28日，吳老師將在廈門為大家?guī)硪粓觥癆I閃耀中國”科技人文秀，對于AI話題的所有答案，他會分享他的看法和調研成果，歡迎預約直播間~

1

怎么看待AI泡沫？

莊明浩

■ 資深科技自媒體人

■ 屠龍之術播客主理人

當前這個階段，大家已經不再糾結“有沒有AI泡沫”，而是在默認它存在的同時轉而討論：這到底是一種什么類型的泡沫？比如貝索斯就表示，這是一個“好的泡沫”。簡單來說，當前較為普遍的共識是：AI更是由股權和生產性因素引起的泡沫，這類泡沫通常并不那么危險。當然，在進入2025年第四季度之后，由于數(shù)據(jù)中心所引發(fā)的巨額債務也加劇了業(yè)界對于泡沫的擔憂。

與此同時，人們不可避免地會把今天與2000年的互聯(lián)網泡沫作比較，于是問題又變成了：我們現(xiàn)在處在當年的哪個階段？是早期增長階段，還是已經接近1998—1999年的瘋狂階段？

我認為，這次和互聯(lián)網泡沫并不一樣。

一個常見的對比是當年的思科與今天的英偉達。思科在互聯(lián)網泡沫頂峰時，市盈率超過100倍，盈利并不足以支撐其股價；而英偉達今天的股價，與其盈利能力是相對匹配的。

再看整體估值水平。2000年前后，頭部互聯(lián)網公司的PE高達89倍，而今天的Magnificent 7（蘋果、微軟、谷歌、特斯拉、英偉達、亞馬遜、Meta），即便加上博通，最高也不過37倍，很難說這是一個典型的估值泡沫。

再看資本開支與現(xiàn)金流?；ヂ?lián)網泡沫時期，頭部公司資本開支占自由現(xiàn)金流的比例一度超過100%，也就是說賺的錢不夠投入；而今天頭部科技公司的這一比例平均約在50%左右，現(xiàn)金流仍有較大緩沖空間。

回到歷史，泡沫通常經歷三個階段：第一階段是泡沫形成；第二階段是資產錯配，參與者即便意識到風險，也會繼續(xù)；第三階段才是崩潰。真正容易引發(fā)崩潰的更多的是表外的債務，因為債務會引發(fā)擠兌。

不過，相對于互聯(lián)網泡沫時期，如今有一些外部變量看起來更糟糕一些。

當年互聯(lián)網泡沫時，美聯(lián)儲正在加息，收緊流動性；而今天，美聯(lián)儲正處在降息周期，在放水。

更關鍵的是基礎設施本身的差異。鐵路和光纖即便在泡沫破裂后，仍然長期存在并能支撐后續(xù)增長；而今天的數(shù)據(jù)中心、GPU的折舊周期要短得多——在這么短的折舊周期內，成本能不能被收回，是個大問題。

總結來說，正反兩面怎么看，似乎都有道理，歷史也提醒我們，過早成為“看懂一切的人”，本身可能是最大的風險。彼得·林奇說過：投資者因預測市場調整而損失的錢，往往比市場調整本身還多。

目前，真正價值最確定的，仍然集中在英偉達和臺積電這一端。應用層和模型層的問題在于：即便假設全球用戶全面采用AI，其可計算的收入上限，是否足以覆蓋整個中間層的投入？這才是討論“泡沫”真正繞不開的核心問題。

最后補充一句，以上只是我的個人判斷，而不是確定結論。

2

對未來AI行業(yè)有何預測？

莊明浩

■ 資深科技自媒體人

■ 屠龍之術播客主理人

◎首先，我認為AI開源是一件長期可持續(xù)的事情。

過去大家之所以對開源持保留態(tài)度，很重要的原因在于，模型研發(fā)被認為是一項需要極其巨大投入的事情，但從目前的實際情況來看，這個投入并沒有最初想象得那么夸張。更重要的是，開源的邊際收益非常明顯。它能夠形成生態(tài)，吸引越來越多的開發(fā)者參與模型的使用、反饋與改進，這種參與本身會不斷強化模型的演進速度，形成正反饋循環(huán)。

這里有一點需要特別強調：今天的開源，并不等于放棄商業(yè)化。如今的開源生態(tài)，正在以多種方式與商業(yè)化深度結合，這也是它能夠持續(xù)運轉的重要原因。

◎第二，關于行業(yè)AI未來是“并購整合”還是“百花齊放”，我的判斷是，兩者都會發(fā)生。

并購其實已經在進行中，而在應用層面，細分方向的創(chuàng)新會越來越多，尤其到2026年，這種多點爆發(fā)的態(tài)勢會更加明顯，中國廠商在其中可能會展現(xiàn)出更強的競爭力。

回到應用本身，目前最大的商業(yè)化痛點依然存在。很多產品的留存和使用時長并不理想，還遠沒有走到穩(wěn)定轉化的階段。這個問題并沒有捷徑，只能通過不斷迭代、不斷打磨，等產品能力、技術水平和使用場景疊加到某個臨界點，才可能出現(xiàn)明顯改善。

◎第三，關于2026年AI的具體落地方向，我認為有幾個趨勢相對清晰。

AI手機我認為已經不再是一個邊緣戰(zhàn)場，會明顯抬高明年整個行業(yè)的競爭曲線。

當前，中國的移動互聯(lián)網格局已經非常穩(wěn)固，各大平臺像一個個“孤島”——微信、淘寶、抖音之間存在著清晰而堅固的壁壘，這是由原有商業(yè)模式決定的。而AI手機這種新的入口形態(tài)，客觀上具備削弱這些“城墻”的潛力，這也必然會遭遇既有巨頭的抵觸。

但從用戶角度來看，我認為用戶是愿意嘗試、也愿意接受這種新形態(tài)的。真正的問題在于，這種需求如何被表達、被放大、被持續(xù)滲透。多方力量的博弈，很可能會在2026年變得更加激進和清晰，包括隱私、數(shù)據(jù)、安全等問題，最終可能仍需要政策或監(jiān)管層面的進一步明確，才能推動事情真正向前。

關于AI與機器人的結合，我也非常看好。上一輪產業(yè)周期中，中國已經在硬件、制造、控制等層面積累了大量經驗，而AI的到來，補上了“智能大腦”這一關鍵環(huán)節(jié)。具身智能在中國具備現(xiàn)實土壤，這一點已經在大量初創(chuàng)公司的快速推進中得到了驗證。

此外，多模態(tài)會進一步深化，尤其是在圖像和視頻領域；AI硬件會更加豐富，從陪伴型玩具到智能眼鏡，都將成為競爭焦點；語音作為人類最自然的交互方式，也很可能在2026年迎來更廣泛的AI應用落地。

至于AI是否會重演5G“預期很高、買單不足”的問題，我認為這種風險確實存在。即便在非常理想化的情況下，用戶需求的天花板是否足以覆蓋當前如此龐大的數(shù)據(jù)中心投入，可能會成為未來幾年行業(yè)繞不開的核心議題。

3

AI時代的個體該怎么辦？

王勇

■ 香港大學中國商學院客座教授

■ 新加坡星耀科技董事長

我首先想說的是，要保持獨立思考的能力。

此前，高盛與一家大型科技公司推出了一款信用卡產品，在使用AI進行信用額度審批的過程中，外界發(fā)現(xiàn)，女性用戶獲得的信用額度系統(tǒng)性地低于男性用戶，但是，這套算法并沒有在模型中直接區(qū)分“男性”和“女性”，出現(xiàn)這一問題的原因是，許多家庭中，主卡往往由男性持有，女性更常作為副卡用戶存在，而副卡天然會被賦予較低的信用權重。

模型并沒有“性別歧視”，它只是極其忠實地學習了人類社會早已存在的偏見，這也正是AI發(fā)展中一個極其典型，也極其棘手的問題：AI在提升效率的同時，也會放大并固化人類原有的偏見。因此，在AI時代，我個人最擔心的并不是AI不夠聰明，而是人類過度依賴AI。

當孩子甚至成年人，把判斷、學習、思考全部外包給模型時，問題就出現(xiàn)了——AI學會了人類所有的知識，也學會了偏見、盲點和愚蠢。此外，它還會產生“幻覺”。我曾咨詢某大模型關于法律案件的細節(jié)，它洋洋灑灑列舉了10個完全符合我預期的歷史案例，但經核實，這10個案例全部是AI虛構的。

對此，我一直堅持一個簡單的使用原則：無關緊要的瑣事、重復性任務，可以交給AI；重要的事，一定要自己三思。

此外，還有很多人問，普通人會不會被AI淘汰？我常說：真正讓我感到有風險的，不是硅基生命是否會取代碳基生命，而是當別人都在進步時，我卻在原地踏步。對此，我有四點建議：

◎第一，積極學習。在日常工作中，我建議大家積極擁抱新的生產力工具，多使用ChatGPT、DeepSeek這些工具。

AI其實帶來了一個巨大的好處，那就是它實現(xiàn)了技術權威的去中心化。過去，某些高端技能被少數(shù)專家壟斷，但現(xiàn)在，只要你掌握了與AI協(xié)作的技巧，你也可以學習。

同時，不必排斥碎片化學習，但要保持連貫性。在這個時代，我們很難有長時間脫產學習的機會，但是可以通過碎片時間關注某一課題，然后通過持續(xù)的努力將這些碎片串聯(lián)起來。

◎第二，在AI時代，我們還要學會主動“清理”記憶。

那些腐朽的、過時的技巧，比如原本需要死記硬背的復雜公式，如果機器幾秒鐘就能生成，我們就應該把它們從大腦中擠出去，騰出空間掌握最先進的工具。不斷學習不僅是抵抗衰老的良藥，更是防止被時代淘汰的工具。

◎第三，除了生成式AI、預測式AI等，我們現(xiàn)在更應關注通用人工智能（AGI）的趨勢。

關注AGI，核心不在于它是否會完全取代人類，而在于它將如何深刻地改變我們的社會結構和生活方式，比如，未來我們可能更需要機器人的陪伴而非僅僅是人的照料，這能從根本上解決老齡化社會的養(yǎng)老難題。

◎第四，面對“天塌下來”般的職業(yè)焦慮，我的建議是：

首先，縮小關注圈，先去關注AI對你自己行業(yè)的影響，別去管AI是否取代了與自己無關事情，比如，如果你是金融從業(yè)人員，AI是否能取代電影導演確實與你無關；

其次，弄清楚AI是如何沖擊你賴以生存的技能的，然后迅速用新工具完成自我迭代。今后，在大模型時代，學會問正確的問題，將是一個關鍵技能。

驚艷、尖叫和思考，都會出現(xiàn)在這場AI大秀上！12月28日在廈門，吳老師將通過一場名為“AI閃耀中國”科技人文秀，把他在今年的“AI大調研”成果展現(xiàn)給大家~

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