最近,有粉丝私信我:“人工智能会不会像2000年的互联网泡沫一样破灭?”
这个问题引人深思。尽管我们团队一直在提倡拥抱AI,但目前在AI与业务结合的场景中尚未实现商业化路径。
经济泡沫的形成源于人们对商品进行大量无意义的投资,造成市场价值和价格的膨胀。 这种现象可能导致资产(包括优质和劣质资产)过度升值,超出其实际价值,最终达到不可持续的水平,随后突然崩溃。
大D分析认为,当前的AI市场与20世纪末互联网市场之间存在显著相似之处。
两者均在快速发展的过程中引发了投资热潮,而这种热潮的背后,往往是对未来的过于乐观的预期。
回到2000年,互联网泡沫的破裂往往源于估值与实际价值之间的巨大鸿沟,如今的人工智能市场似乎正走在类似道路上: 高估值和激烈竞争下,面临盈利能力不足和商业模式不明确的现实。
在过去几年里,人工智能已成为科技界最炙手可热的话题,从ChatGPT的发布到各大企业纷纷布局AI技术。
然而,许多企业发现,从AI投资中获取实际回报并非易事。
高昂的研发和运营成本、缺乏明确的商业模式及市场竞争的激烈,使得盈利前景变得不明朗,公众对AI技术的不信任程度也逐渐上升,进一 步增加了商业化的障碍。
尤其在ToC用户中,AI聚合工具产品的盈利点往往依赖流媒体广告,用户更倾向于“白嫖”,因为ToC业务场景难以产生收益价值,导致他们无法判断付费订阅的价值。同时,市场上AI工具产品众多,替代性强,使用户在各种“免费试用”产品中频繁切换。
而对于ToB用户,在无法判断预期收益时,很难决定采购AI产品。尽管一些企业尝试将AI模型结合到自己的业务流程中,但大部分仍难以看到成效。
特别是在生成式AI兴起的背景下,众多初创企业涌现,试图从中分一杯羹,但其盈利能力普遍偏低,许多企业依赖风险投资的资金支持,而非实际的商业收入。
随着投资者对市场的警惕性提高,资金流入也开始减缓,进一步加剧了市场的不确定性。
高盛集团(Goldman Sachs)曾预测多达50%的工作将受到自动化影响,但最新展望显示,技术发展速度不足以实现这一替代。
麻省理工学院的达隆·阿西莫格鲁估计,未来十年人工智能的生产率增幅将不足1%。
这些观点表明,尽管人工智能前景广阔,但实际的实现路径仍需谨慎评估。
我们国内市场机构对AI仍抱有很强的期待,但今年或者明年内这些人工智能项目都难于获得收益。
主要原因在于,这些AI企业将大量的资金投入到数据中心、算力等硬件及大模型的训练支出。
而这些训练结果形成的产品无法进行有效的商业化,更多仅是被当做某些软件产品的附加功能。
大D在观察市场动态时,认为当前的AI行业已经显露出泡沫的迹象。高估值与实际盈利能力之间的落差,即将促使越来越多的人开始关注泡沫何时会破灭。
历史上,市场泡沫往往伴随着对未来的过于乐观的预期,导致投资者忽视了潜在的风险。
正如金融市场中的许多泡沫事件一样,AI市场的泡沫也在逐步显现,目前应该处于第三和第四阶段。(阶段并非按照一定的顺序进行)
目前资本市场正在等待市场上能够跑出一个现象级的Ai产品,才能够足以支持整个Ai赛道的信心。
如果没有,大D认为明年即将有60%以上的Ai初创公司和实验室将面临关闭风险。
身边越来越多的Ai初创企业唯一的希望是能够被大厂所收购,尽早脱手、脱坑。
一位不愿透露信息的朋友跟我聊到过他从加入AI这个赛道以来的心理历程:
1、第一阶段:看到了致富的希望。虽然当时身边很多朋友热衷于卖ChatGPT账号来获取第一桶金,但他看不上。
2、第二阶段:市场的炒作,让其过度的乐观。对项目的投入持续加大。
3、第三阶段:产品项目无法在市场上获得持续性的收益,或者收益不足以支撑项目的经营。后悔,现在只想尽快卖掉,脱坑!
尽管面临诸多挑战,人工智能的中长期前景仍然光明。
AI具有极大的潜力,能够推动各行业的创新和转型。
从医疗到金融,从教育到制造,AI的应用正在逐步深入各个领域。
然而,投资者和企业必须保持警惕,避免盲目追逐市场热潮。只有在明确商业模式、确保可持续性的基础上,人工智能才能真正实现其变革潜力。
历史的教训告诉我们,过度的乐观可能导致灾难性的后果,唯有脚踏实地,才能迎接未来的机遇。
本文来自微信公众号“ToB产品创新研习社”,作者:大D
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