人工智能是不是下一个泡沫？

守株待兔式的期待下一次技术革命，可能是当代人犯的最大错误。

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很多人认为，人工智能（AI）是下一场技术革命，就像蒸汽机、内燃机、电动机、计算机那样，人工智能将彻底改变乃至颠覆世界。

尤其是2022年下半年问世的ChatGPT，被寄予厚望。

人们认为这种生成式超级智能，将在很多领域取代人类。

乐观者认为，GPT将空前地提升工作效率；悲观者则认为，GPT将无情地砸掉很多人的饭碗。

尴尬的是，乐观者和悲观者可能都表错了情。

GPT问世已经一年多将近两年了。

尽管各大巨头砸了上万亿美元去训练它，但除了帮助码农提升一些写代码的效率以外，GPT没有找到任何一个真正有意义的应用领域。

至于大幅提升社会效率，更是镜中花水中月，虚无缥缈。

显然，人工智能让大家失望了。

从人工智能的概念提出来，我就不以为然。

我认为，真正的技术革命只能是能源的突破和数量级的提升。

使用什么能量，使用多少，决定了人们能做什么，而包括计算机、互联网在内的信息技术，理想的情况下，充其量，也只是让人们把事情做得更好——是优化，而不是革命。

不过，我不是业内人员，对相关产业的发展，没有第一手的信息，只能有个大概想法。

最近，看到一些分析文章，是专业人员对人工智能的意见。

他们同样质疑人工智能的前景。

他们甚至认为，已经花出去的万亿级投资，有可能造成下一个巨大的泡沫。

其中很多说法，证实了我之前的想法。

今天就来说说他们对人工智能是怎么分析的。

02

第一，人工智能的成本非常高。

英伟达的芯片、网络带宽、电力消耗，还有工资很高的技术人员等等，都很贵。

干这一行，真是花钱如流水。

率先提出GPT的OpenAI，每年运营成本高达85亿美元，到现在已经亏损了50亿美元。

不知道这几十亿的窟窿，将来怎么去填。

谷歌、微软、Facebook等行业巨头，投资则更大，已经达到万亿。

仅仅成本高，并不是问题，如果收入更高，再高的成本也可以接受。

可是，人工智能的问题在于，那些它们声称能完成的工作，就算在技术上实现了，也往往是低薪工作。

也就是说，即使人工智能在这些工作上取代了人工，也是在用高薪取代低薪，经济上完全不划算。

比如有些地方正在试验的无人驾驶出租车。

首先，训练出无人驾驶就需要昂贵的芯片，其次即使忽略前期的研发成本，也不考虑技术上是否成熟，但日常的运行维护都要比它们所取代的出租车司机贵多了。

有人会说，新技术初期成本高，不要紧，只要大规模推广开，规模效应之下，成本就会大幅下降。

这恐怕是一厢情愿。

而且，事实是，历史上那些真正有价值的新技术，有可能需要巨额投资，但它们都是从一开始就更便宜，甚至便宜得多。

清末中国引入电报时，发电报可是个奢侈品，一个字一两银子。

发一封几十个字的电报，就要几十两银子，对普通人来说，那绝对是一笔巨款，都够买个房子了。

但是，发电报其实便宜多了。

从北京向上海发一封电报，不考虑瞬时到达的速度优势，只说成本，就比原来的驿站、八百里加急公文等等，便宜太多。

所以，电报进入中国以后，迅速推广。

从清政府到军阀，在这件事上，没有谁守旧保守，拒绝新生事物。

军阀们甚至大打电报战——互相发电报大骂。

在全国人民面前发声，没有什么方式比公开发电报更便宜了。

计算机互联网出现以后，也是立刻就有成本优势。

虽然买服务器、计算机、铺设光缆等等花费不小，但无论是电子商务，还是即时通信，都比传统商务、长途电话便宜多了。

人工智能，最大的尴尬就在于，它耗资巨大，但即使成功了，提供的也是高成本解决方案。

已经投入了上万亿美元，要想把这些投资收回来，就要能创造出超过万亿美元的价值，也就是解决超过万亿美元的重要问题。

可是，人工智能只能完成简单的、低价值的工作——实际上，现在连简单、低价值的工作都完成不了，至于那些复杂的、高价值的工作，比如治理国家、学术研究、指挥战争等等，想都不要想。

所有的技术革命，核心本质都是大幅降低成本。

古代，只有王公贵族，才能乘坐十几匹马拉的车。

现在，普通家庭的小汽车，就有几十上百匹的马力。

出行交通的成本，大幅度降低了。

这才是技术革命。

人工智能却大幅提升了成本。

原本用普通劳动力、简单流程就能完成的工作，现在却需要动用昂贵的芯片，雇用高薪的技术人员，经由复杂的程序，才能勉强完成。

这不但不是什么革命，连商业创新都算不上。

原来用铁锅铁铲子就能炒菜，现在换成18K金锅金铲子，还是炒菜，还不如铁锅炒出来的好吃。

这钱花的，不是莫名其妙么？

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第二，人工智能的发展，至今没有找到有意义的应用领域。

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