AI泡沫快破了？資管大佬警告：就像當年的鐵路，自身賺不到錢

“我打算賣掉科技股。”大型資產管理公司創始人兼投資顧問杰里米·格蘭瑟姆（Jeremy Grantham）給出了一個讓市場神經緊繃的理由：他預期AI泡沫即將破滅。這番話不是出自某個做空機構的匿名信，而是一位經歷過多輪周期的投資老手，在他看來，此刻的AI和當年鐵路、互聯網的狂熱如出一轍。

正方聲音認為，AI已經從科幻電影的橋段變成了日常生活的標配，普及速度甚至超過了五年前最樂觀的預期。搜索引擎里嵌入了AI生成的答案，手機應用裝上智能助理，消費者隨手就能用AI完成信息查詢這類基礎任務。企業在運營中接入AI服務的力度也在不斷加碼，不管規模大小，似乎不使用AI就會被貼上落后的標簽。投資者更是用真金白銀表達信心，把紐約證券交易所里那些與AI沾邊的科技股推上新高，標普500和納斯達克指數的漲幅很大一部分來自這波熱情。

然而，資金越是集中，分歧就越尖銳。如今市場的注意力幾乎被七家公司壟斷——亞馬遜、谷歌母公司Alphabet、英偉達、Facebook母公司Meta、微軟、蘋果和特斯拉——它們成了AI敘事的全部注腳。但越來越多倫敦金融城的分析師和金融經濟學家開始發出警告，他們認為AI板塊的估值已經透支了太多未來的想象，泡沫終究會破裂。這并非危言聳聽，而是對那些在熱潮中被忽略的成本、局限和人性因素的重新審視。

格蘭瑟姆把AI比作鐵路或互聯網的發明，他認為這類基礎性突破往往會觸發一輪過度投資。當人們最終意識到它本質上是一種像電力一樣的公用事業時，就會明白發明本身很難直接淘到金，真正的財富只會流向那些圍繞它構建服務體系的企業。換言之，只生產“智能”的AI公司可能并不比一家發電廠更賺錢，而市場目前給它們開出的價格卻仿佛它們能包攬所有利潤。這個類比冷酷，但揭示了一個供需錯配的核心矛盾。

用戶端的信心正在被這些矛盾悄然侵蝕。AI技術展現出的能力一度讓企業和消費者驚嘆，它似乎越來越像人類一樣思考。可當人們真正把它塞進日常工作流和日常搜索之后，很快就碰到了“智能”的邊界。那些看似無所不能的模型，會在事實核查、邏輯推理和價值判斷上露出破綻，而且每次出錯都很難被提前預判。結果就是，一些用戶開始主動降低對AI服務的依賴，這種信任的磨損恰恰發生在AI滲透率不斷攀升的階段。

制造業的故事把這種局限性放得更大。自動化在這個領域已經深耕了幾十年，工程公司和科技企業開發的自動化設備可以替代人類執行簡單任務，這確實加快了生產線節拍，也減少了從事危險或單調工作的人力需求。但過去這一輪自動化的成功有一個前提：它工作在穩定、可重復的環境里。一旦把今天的AI模型放到制造前沿，這個前提就幾乎不存在了。

全世界制造企業對AI的興趣正在迅速升溫，工業界想借此進一步減弱對人工的依賴。但管理一座工廠的現實遠比訓練一個模型復雜得多。供應商的延期交付會打亂排產節奏，機器突然故障需要現場即時決策，下游需求的波動可能讓前一天還精確的計劃變成廢紙，再加上不斷變化的法規約束，這些問題沒有一個能靠當前AI“讀數據、給建議”的模式來閉環解決。自動化在重復搬運和固定步驟中大放異彩，是因為一切變量都被控制住了，而制造運營中大多數關鍵任務恰恰是變量本身。

反觀起點，很多科技公司最初聲稱的AI能夠無縫替代人類判斷、徹底重塑生產關系的說法，正在被一線的事實冷靜拆解。企業一邊裁員一邊部署AI，但很快就意識到那些被裁掉的員工身上帶著無法編碼的經驗，比如設備異響時的直覺判斷，或者與供應商對線時臨場博弈的彈性。當AI無法處理意料之外的供應斷裂時，留下來救火的仍然是人。

這恰恰解釋了格蘭瑟姆關于“公用事業化”的判斷：AI會變成基礎設施，基礎設施本身也許是賠本或者薄利的，能獲得穩定回報的是那些建造在它之上的服務商，以及懂得怎樣和基礎設施打配合的角色。在制造業里，這指的不是AI取代操作工，而是操作工利用AI提前預判一條產線的風險，在AI誤判時立刻介入糾正。真正丟失不了價值的，是那些能駕馭AI的人，而不是AI本身。

正反雙方的論據目前都擺上了桌面。看好的一方抓住的是創新擴散的加速度，以及巨頭持續投入的資金規模；看空的一方則緊盯盈利兌現的節奏、用戶信任的流失，以及復雜現實場景里AI的技術天花板。顯然，兩邊的證據都并非虛構，這注定了AI泡沫不會以一種整齊劃一的方式炸裂，而更可能像層層剝筍那樣，先讓那些只講宏大敘事、沒有實際高粘性應用的公司露出底色。

我的判斷是，AI技術自身的價值不會歸零，但它需要從被神化的位置回到一個更尋常的座位。在搜索引擎里回答用戶問題是價值，在生產線上預警供應鏈異常也是價值，但這些價值都是輔助型的，而不是替代型的。如果投資和管理的全部指令都建立在“替代一切”的假設上，那泡沫膨脹的速度就會遠快于價值沉淀的速度。歷史反復證明，鐵路網和互聯網的基礎設施最終都沒讓早期投資者笑到最后，只有那些基于鐵路開展貨運服務、基于互聯網構建應用生態的組織才把回報吃到了嘴里。

今天被AI包裹的企業和消費者，也許都在面對同一個岔路口：是繼續無限拔高預期，然后被每一次能力邊界暴露反噬；還是承認AI有它清晰的效用半徑，把人力放在AI夠不著的地方，兩者形成咬合。泡沫是一種錯配的產物，它寄托了過多的資本和期待在尚未成為公用事業的發明上。一旦預期被修正，技術才能褪去炒作的外衣，真正長成誰都離不開的根基。屆時，人們或許會發現，最值得押注的從來不是那個瞬間閃光的點子，而是圍繞它一圈圈建立起來的人、流程和信任。