第二次AI泡沫是如何破裂的？本次會(huì)不一樣嗎？

關(guān)于AI泡沫這事，其實(shí)并不稀奇，因?yàn)槿祟悮v史上已經(jīng)有過(guò)三次AI革命了，這是第四次。

我簡(jiǎn)單跟大家介紹一下。

1956年，達(dá)特茅斯會(huì)議正式提出“人工智能”這一概念。當(dāng)時(shí)的研究者非常樂(lè)觀。有人預(yù)測(cè)，二十年內(nèi)機(jī)器就能完成人類能夠完成的大部分智力工作。

1965年赫伯特·西蒙說(shuō)20年內(nèi)機(jī)器能完成人類能做到的一切工作；

1970年馬文·明斯基說(shuō)3-9年就能出現(xiàn)人類平均智能的機(jī)器。

80年代的明星技術(shù)叫做“專家系統(tǒng)”。就是把專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)寫進(jìn)計(jì)算機(jī)。讓系統(tǒng)像專家一樣做判斷。

大量企業(yè)開始投入巨資建設(shè)專家系統(tǒng)。很多人相信：既然專家的經(jīng)驗(yàn)可以被編碼，那么未來(lái)專家也許會(huì)被系統(tǒng)取代。

但規(guī)則越來(lái)越多，維護(hù)成本越來(lái)越高。系統(tǒng)一旦脫離預(yù)設(shè)場(chǎng)景，就很容易失效。

最終，大量項(xiàng)目失敗，企業(yè)停止投入。

2010年前后，深度學(xué)習(xí)取得重大突破。圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域快速發(fā)展。

資本再次瘋狂涌入AI賽道。其中最受關(guān)注的，就是自動(dòng)駕駛。

當(dāng)時(shí)很多企業(yè)和創(chuàng)業(yè)公司預(yù)測(cè)：幾年之內(nèi)，完全無(wú)人駕駛就會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。

然而十幾年過(guò)去了。自動(dòng)駕駛雖然取得了巨大進(jìn)步，但距離當(dāng)年的宣傳目標(biāo)仍有明顯差距。

大量創(chuàng)業(yè)公司倒閉、融資退潮、估值回落。

大家看，次次都是非常樂(lè)觀的預(yù)測(cè)未來(lái)，但次次都打臉。

接下來(lái)，我跟大家講講第二次AI革命是怎么失敗的。我個(gè)人覺得這跟本次的情況很像。

一、專家系統(tǒng)是什么？

第二次AI革命主要圍繞“專家系統(tǒng)”這個(gè)東西打轉(zhuǎn)。

所謂專家系統(tǒng)是指，一類模擬人類專家解決特定領(lǐng)域問(wèn)題的智能計(jì)算機(jī)程序，其核心理念是“知識(shí)就是力量”。

它的工作原理是：專家系統(tǒng)=知識(shí)庫(kù)+推理機(jī)。

知識(shí)庫(kù)儲(chǔ)存大量的專業(yè)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則。有點(diǎn)像專家的大腦記憶。

推理機(jī)則利用知識(shí)庫(kù)和用戶提供的信息進(jìn)行邏輯推理和判斷，模擬專家的決策過(guò)程。好比專家在思考。

本次AI革命的點(diǎn)火器是ChatGPT，第二次革命則是XCON專家系統(tǒng)！

它是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)為DEC公司開發(fā)的專家系統(tǒng)，專門為客戶的計(jì)算機(jī)訂單配置軟硬件。該系統(tǒng)擁有約2500條規(guī)則，準(zhǔn)確率高達(dá)95%-98%。

這個(gè)成功案例點(diǎn)燃了全球企業(yè)對(duì)專家系統(tǒng)的熱情。

于是，很多領(lǐng)域都出現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng) 。比如醫(yī)學(xué)診斷、地質(zhì)勘探、金融、工程和農(nóng)業(yè)等。

二、為什么失敗？

熱情雖然點(diǎn)燃了，但最終還是失敗了。

失敗的原因有四個(gè)：

1.維護(hù)昂貴且困難。

更新知識(shí)庫(kù)需要專門的知識(shí)工程師與領(lǐng)域?qū)＜颐芮泻献鳎臅r(shí)耗力，成本極高。

2.知識(shí)獲取遭遇瓶頸。

人類專家常常難以清晰、完整地總結(jié)出自己的知識(shí)和推理過(guò)程，導(dǎo)致系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)不完備。

3.穩(wěn)定性差。

系統(tǒng)能力非常窄且僵化。一旦遇到知識(shí)庫(kù)規(guī)則沒(méi)有覆蓋的情況，就會(huì)給出完全錯(cuò)誤的結(jié)論，并造成嚴(yán)重?fù)p失。

這在工業(yè)領(lǐng)域非常致命。

即便是現(xiàn)在的AI技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域也很難廣泛應(yīng)用。即便是99.5%的準(zhǔn)確率都不行！

因?yàn)楣I(yè)流程很長(zhǎng)，環(huán)節(jié)很多。99.5%的準(zhǔn)確在長(zhǎng)流程中，會(huì)降低到不到70%。

這在工業(yè)領(lǐng)域根本無(wú)法接受。

要知道，一旦出錯(cuò)，可是要虧很多錢的。

而且，AI的成本反而比人工貴很多！

換句話說(shuō)，面對(duì)復(fù)雜多變的環(huán)境，AI的適應(yīng)能力還差得遠(yuǎn)。

4.無(wú)法自主學(xué)習(xí)。

它不具備人類專家從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和適應(yīng)新情況的能力。

基于以上的局限性，專家系統(tǒng)難以維持商業(yè)價(jià)值，最終市場(chǎng)崩潰。

隨之而來(lái)的就是AI研究再度進(jìn)入低潮。

包括這次AI革命，一旦泡沫破了，人們的熱情照樣會(huì)陷入低潮。

但技術(shù)進(jìn)步還是會(huì)繼續(xù)，只不過(guò)人們會(huì)更理性看待AI革命。

狂熱期，資本通過(guò)講故事夸大了AI的短期影響！

回看過(guò)去的AI革命和科技革命都是如此：夸大短期影響，忽視長(zhǎng)期影響。

三、技術(shù)路徑的打擊

專家系統(tǒng)的失敗，還有技術(shù)路徑上的打擊。

1987年，蘋果和IBM的PC性能超越了昂貴的Lisp機(jī)器。

這就使得專門為AI打造的硬件市場(chǎng)在短時(shí)間內(nèi)轟然倒塌 。

然后就是當(dāng)時(shí)的AI巨頭隕落！

曾是美國(guó)AI領(lǐng)軍企業(yè)的“Thinking Machines 公司”，在1990年銷售額仍有近6500萬(wàn)美元，但僅五年后（1993年）就宣布破產(chǎn)。

對(duì)那些大量的初創(chuàng)AI企業(yè)來(lái)說(shuō)，則是大批量的倒閉，相關(guān)投資全都血本無(wú)歸。

很多大企業(yè)也縮減或者完全取消了AI部門，后續(xù)的研發(fā)預(yù)算和市場(chǎng)投入也隨之蒸發(fā)。

逗比的是，“AI”一詞在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)成為研究禁區(qū)，整個(gè)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)和商業(yè)發(fā)展停滯了數(shù)年。

不過(guò)，跟這次科技公司資本開支相比 ，由于投入的金額沒(méi)有這么夸張，所以整體損失不算特別大。

我們看看本次AI革命，誰(shuí)能保證技術(shù)路徑一定正確？

反正直到現(xiàn)在，也沒(méi)有跑通商業(yè)模式。AI公司都還在巨虧中。

尤其是在C端的布局中，基本上就是純燒錢。

前期，互聯(lián)網(wǎng)公司擔(dān)心AI會(huì)替代他們的流量入口，于是就想法設(shè)法接入Agent。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，接入Agent后，也沒(méi)有改變流量市占率。

所以，反而直接證偽了AI替代流量入口的觀點(diǎn)。

當(dāng)下，無(wú)論是B端還是C端，都在探索階段。誰(shuí)知道什么東西能率先跑出商業(yè)模式呢？

很可能等結(jié)果跑出來(lái)的時(shí)候，會(huì)大吃一驚。

與專家系統(tǒng)一樣，如果本次大模型投入產(chǎn)出比依然模糊，企業(yè)會(huì)像當(dāng)年拋棄專家系統(tǒng)一樣迅速收縮AI預(yù)算。

有意思的是，87年正好也發(fā)生了股災(zāi)！

發(fā)生股災(zāi)也跟Lisp機(jī)器市場(chǎng)的突然崩潰同步。是不是耐人尋味？

不過(guò)87年股災(zāi)還有程序化交易的推波助瀾。

四、歷史的押韻

科技革命最危險(xiǎn)的時(shí)刻，不是技術(shù)被證明沒(méi)用的時(shí)候 ，而是市場(chǎng)預(yù)期從“無(wú)所不能”轉(zhuǎn)向“不過(guò)如此”的那個(gè)臨界點(diǎn)。

一旦資本發(fā)現(xiàn)AI的邊際收益遞減，且殺手級(jí)應(yīng)用遲遲未到，那么當(dāng)前積聚的極高估值泡沫，就可能面臨一次規(guī)模遠(yuǎn)超80年代的“價(jià)值重估”。

當(dāng)下硬件的狂歡完全是建立在科技公司會(huì)維持資本開支增速的假設(shè)之上。

這是一個(gè)假設(shè)，并不代表他們一定能維持得住。

與當(dāng)年的專家系統(tǒng)相似，數(shù)據(jù)中心建設(shè)的成本很高，非常燒錢。

燒錢還很難短時(shí)間獲得與之相匹配的收入！

只要下游跑不通商業(yè)路徑，上游的泡泡就化解不了。

大家可能會(huì)反駁，這次不一樣。這次AI給我的工作提高了效率。可以整理會(huì)議紀(jì)要，可以生成圖片和視頻，可以提煉文章要點(diǎn)等等。

請(qǐng)仔細(xì)思考一下，這叫跑通商業(yè)路徑嗎？

以上這些應(yīng)用，有很高的技術(shù)壁壘嗎？能產(chǎn)生新需求嗎？

五、泡沫是泡沫，科技是科技

作為投資者來(lái)說(shuō)，一定要區(qū)分泡沫和科技本身。

無(wú)論有沒(méi)有泡沫，科技都會(huì)不斷向上發(fā)展。

泡沫則是對(duì)發(fā)展的預(yù)期進(jìn)行了極度的夸大！

預(yù)期跑太快，現(xiàn)實(shí)沒(méi)跟上，那就不知道會(huì)發(fā)生什么事了。

泡沫也有助于科技發(fā)展，因?yàn)橛匈嶅X預(yù)期，人們才愿意參與！才愿意投資！

識(shí)別泡沫，謹(jǐn)慎與泡沫共舞是投資者需要注意的。

以我個(gè)人為例。

我在924之前半導(dǎo)體的倉(cāng)位是25%，當(dāng)時(shí)可沒(méi)幾個(gè)人看好它。反而被它折磨得死去活來(lái)。

今年開始，隨著泡沫越來(lái)越大，就開始分批止盈！

我不指望一把賣在最高點(diǎn)，我也不猜泡沫什么時(shí)候會(huì)破。

即便最后清倉(cāng)了，它還繼續(xù)漲，我也不眼紅。畢竟情緒驅(qū)動(dòng)的時(shí)候，我沒(méi)能力預(yù)測(cè)群眾能瘋狂到什么時(shí)候。

我現(xiàn)在還有小部分倉(cāng)位的半導(dǎo)體，但全是盈利，虧光了都無(wú)所謂。我的本金和大部分盈利都已經(jīng)落袋了。

我想說(shuō)的是，如果有人在924之前鼓勵(lì)你買科技，那是想幫你。只不過(guò)那個(gè)時(shí)候，你可能認(rèn)為他在坑里。

但現(xiàn)在還在鼓吹你去買科技。你自己好好想想，對(duì)方有何居心？

當(dāng)然，他也可能是為你好。因?yàn)樗愤M(jìn)去就賺錢了，所以很想把賺錢的門路分享給你，讓你一起 “賺錢”。

如果運(yùn)氣好，群眾可以繼續(xù)瘋狂的話，確實(shí)還能賺錢！

事就是這么個(gè)事，每個(gè)周期都會(huì)發(fā)生，沒(méi)什么大不了的。

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