过犹不及？人工智能作为公共事业

去年6月，红杉资本的戴维·卡恩发表了一篇题为《AI的6000亿美元之问》的发人深省的文章。该文是对此前一篇博文的后续探讨，指出“AI基础设施建设所暗示的收入预期与AI生态系统实际收入增长之间存在巨大差距”。 作者提到，针对该文的一条评论称：“GPU资本支出就像修建铁路一样”，最终列车会驶来，目的地也会随之出现——比如新的农产品出口、游乐园、购物中心等。

然而，正如卡恩所指出的，这种反驳颇具深意。以铁路为例，基础设施对建设它的运营商而言具有价值。鉴于竞争对手难以轻易铺设大量替代线路，拥有连接重要目的地的轨道网络，就能赋予运营商一定程度的垄断定价权。相比之下，“AI云服务仍在持续涌入市场”。 而且在缺乏垄断或寡头垄断（如CPU云服务那样）的情况下，“高固定成本+低边际成本的业务，其价格几乎总是会被竞争压低至边际成本水平”。

这个比喻还有更深层的含义。就实际的铁路而言，与许多新技术一样，“投机性投资热潮往往导致巨额资本的蒸发”。铁路网络被证明是一种具有根本性变革意义的技术，但投资新成立的铁路公司却是一项高风险的生意，投资者常常因此血本无归。

是过度炒作，还是下一场技术革命？

快进到2025年1月，这一评估似乎颇具先见之明——不仅体现在其健康的怀疑态度上，或许也体现在其乐观态度上。

一家中国人工智能公司推出的DeepSeek引发了美国科技股的暴跌。该产品以显然仅需一小部分成本、且使用技术水平较低的芯片，便提供了先进的人工智能技术，这让人对“人工智能的规模化发展依赖于持续的大规模投资”这一普遍观点产生了质疑。

难怪英伟达及其他科技公司的投资者会感到有些不安（尽管目前DeepSeek的推出究竟会带来什么实际影响尚不明确）。但这些发展对人工智能的未来意味着什么？

计算成本

再来看一份去年6月同样引发质疑热议的文件：高盛题为《通用人工智能：投入过多，收益过少？》的报告

该报告刊载了对高盛全球股票研究主管吉姆·科维洛的专访。据科维洛介绍，该行预计未来几年人工智能基础设施的建设规模将超过1万亿美元。“因此，关键问题在于，”科维洛问道，“人工智能将解决哪一个价值1万亿美元的问题？”

更深层地说，他告诫人们不要轻易将当前情况与互联网的发展相提并论：

许多人试图将当今的人工智能与互联网的早期阶段相提并论。但即便在互联网的萌芽阶段，它也是一种低成本的技术解决方案，使电子商务得以取代成本高昂的传统方案。亚马逊能够以低于巴诺书店的成本销售书籍，因为它无需维持成本高昂的实体门店。 快进三十年，Web 2.0仍在提供更廉价的解决方案，颠覆着成本更高的传统模式，例如优步（Uber）取代了豪华轿车服务。 虽然人工智能技术能否兑现当今许多人对其寄予的厚望尚有争议，但无可争议的是，这项技术成本极其高昂。为了证明这些成本的合理性，该技术必须能够解决复杂问题——而这恰恰不是它最初的设计目的。

对于那些认为技术成本会自动下降的人，卡维洛警告说，我们不应理所当然地认为人工智能的成本会随着时间的推移大幅降低。事实上，计算成本的降低是激烈竞争的结果，而英伟达作为垄断者的主导地位似乎已稳如泰山。

谁从中受益？

现在，一个显而易见的讽刺是：投资者对人工智能项目的信心，恰恰被人工智能悲观主义者曾担心不会发生的事情所动摇。也就是说，人工智能（显然）比预期的更便宜，且发展速度比预期的更快。

如果 DeepSeek 的承诺属实，那么人工智能的计算成本将大幅下降。这对人工智能的发展无疑是个利好消息，这项技术将彻底改变我们的商业模式以及解决现实世界问题的方式。事实上，这听起来正是那种能够推动长期经济增长的创新。

当然，如果你是美国科技股的投资者，你可能对自己的投资组合有更迫切的担忧。而且，公平地说，考虑到科技股占比较高的标普500指数中显而易见的集中风险，美国科技股的走势绝非小众关注点。

难怪有如此多的网络流量正蜂拥至维基百科上关于“杰文斯悖论”的条目。

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