夜雨聆风我长期看好AI，但我也是一个理性的投资者，我对AI的看法也基于我对AI发展阶段的研究
最近AI相关股票波动很大，市场也时不时传出来一些泡沫破灭的鬼故事，而且有的故事看起来还真像那么一回事，很难证伪
到底是什么事情呢，就是这两个月，DeepSeek和智谱的大模型在美国疯狂占领市场，只有一个原因：在质量还可以的情况下，足够便宜
所以现在市场有一个较为极端的判断说：你或者是最先进的，或者能做到比DeepSeek都便宜，所有中间地带的都得死
再加上Anthropic的营收增速放缓，谷歌大跌，真的是天塌了
看起来AI竞赛烈度要下降了，军备竞赛烈度下降，那未来的资本开支预期就要下降，整个AI产业链从紧缺到过剩，可能也只在一念之间
目前这个裂痕的根本原因是，企业对AI的态度变了，从tokenmaxxing变成了tokenomics
什么意思呢？在前两个月，企业对员工使用AI的态度是，token消耗越多越好，因为企业认为，使用的token越多，生产力就越高
于是很多员工为了完成指标，大量空跑token
随后企业收到了大模型公司瞠目结舌的token花费账单，据说美国某大厂一个月的token使用费超过了数亿美元
随后，这些企业看到这些先进的大模型实在是太贵了，就开始限制使用预算，追求更高的性价比。
做法有二，一是限制AI的无节制使用，二是转向DeepSeek等更廉价的中国大模型
为什么会出现这种事情，原因就一个：能力饱和
这个能力饱和可以从两个维度去解释
一个是大模型能力的下沉速度太快
想想两年前，2024年中，那个时候最先进的大模型是什么水平？
现在最先进的大模型是什么水平？而现在开源模型又是什么水平？
结果很残酷，现在的开源模型，肯定比不过现在最先进的大模型，但是性能已经远远超过2024年中最先进的大模型了
这就类似于，现在千元机的处理器性能，都可以赶上几年前旗舰级的处理器性能了
那如今能力非常逆天的Fable 5,可能两年后的开源大模型就能达到甚至超越这种水平了
甚至可能用不了两年，只需要一年
那既然如此，我为什么现在就要用昂贵的大模型呢？
我先等一等，用廉价的大模型不好吗
这就出现了一个问题，既然大模型的下沉能力太快，这就必然会对大模型的盈利能力造成影响
既然人人都可以“等一等”，那样全球的需求对价格的弹性就极大：
来我用的好好的，你突然涨价了，那我就不用了呗，又不是只有你一个
这个逻辑最根本的影响是，大模型的营收增长可能并不如预期那么乐观。
而目前DeepSeek在美国快速上升的市场份额恰好完整证实了这个趋势
还有一个是对于目前的使用场景，大模型的能力可能已经够用
并不需要所有的场景都需要用最先进的大模型，比如客服，文案，和基础的代码写作，现在开源大模型的能力可能也已经够用了
这就出现了一个问题，我为什么要用最先进的大模型，我为什么要花那笔冤枉钱？
对于目前的使用场景来说，可能Fable5已经可以胜任大部分的工作了，而Fable5可能只是一两年后廉价开源大模型的水平
比如问个问题，你现在用的是什么大模型，我想大部分人甚至没有订阅API，用的只是大模型的免费版本
对我来说，我平常使用的也是豆包，DeepSeek，Gemini的免费版本，我虽然确实买了Grok的超级会员，但也是为了……
记得2000年互联网泡沫为什么破灭吗？
是因为互联网没有价值吗，恐怕并不是吧。二十多年后，互联网已经成为人类社会重要的基础设施了
但是当时泡沫破裂的问题就是，迟迟无法产生收入
而现在大模型的营收前景面临裂痕，如果市场一两年只能看不到能够覆盖当前巨额资本支出的营收预期，那这个泡沫只能破灭了
既然无法证伪，那AI泡沫真的要破灭了吗？我看并非如此
目前AI能力饱和的根本原因就是当下的实际使用场景
比如认真想一下，我们现在使用AI做什么？
一句话总结：单一任务
我们现在需要AI完成的任务可能并不简单，但是确实单一
比如让AI查个资料，让AI陪我们聊聊天，让AI生成一个图片，生成一个视频，或者做一道题
这个是最典型的的单一任务
有时候我们可能让AI帮我分析一只股票，让AI帮我订一份外卖
这些可能看起来不再是单一任务了，需要调用更多的CPU能力去统筹管理，但是整体还是比较单一
总之，AI只能帮我们完成我们安排好，设计好的任务
而我们也需要对AI执行的东西进行亲自审核
这就意味着，主导权仍然是我们自己，AI只是我们的助手，或者说是实习生
既然是实习生，那能力强固然更好，但是可能确实没必要付出那么高的成本。
我们对AI的要求没那么高，本质上是我们对助手的要求没那么高，所以这个本质上是目前大模型的使用场景严重受限的结果
大模型只是助手，实习生，而不是朋友或伙伴
伙伴跟实习生最根本的区别是什么？是时间抽离
有实习生，我们只能偷懒；但是有伙伴，我们可以抽离，或者躺平
在工作中使用AI的时候，我们确实可以让AI执行一些脏活，AI干活的时候，我们可以偷会懒
但是我们不能不在，我们需要待在旁边，审核AI给出的结果，并给AI下一步的指示
但是我们无法抽离，完全让AI独立去完成这些事情
比如问个问题，你现在敢在重要的事情上完全相信大模型的结果，而不经过任何检查吗？
对于我们还需要亲自检查的东西，我们可能并没有那么高的支付意愿
但是如果AI已经进化到我们可以抽离的时候，这个付费意愿就完全上来了
抽离之前，AI的工作产量仍然取决于使用者自身的精力。抽离之后，AI的工作产量就可以突破人类本身的上限了
而现在，并不是大家不想，而是确实AI还没这个能力。但是AI早晚会有这个能力
以后AI将不再只是人类的助手和实习生，而是人类的伙伴，朋友，医生
而在这种场景下，先进大模型的性价比将重新变得突出
举个例子，就拿智能驾驶来说吧，现在很多品牌的车都有自动驾驶能力，你可能觉得，特斯拉，小鹏，理想的自动驾驶能力还是蛮不错的
但是这个“蛮不错”是建立在你并不完全依赖，你随时准备接管，不抽离的情况下
如果你打算抽离，比如在回家的路上你想睡一会，你还会觉得“蛮不错”吗
所以当AI进化到实现抽离的时候，AGI时代就要开始到来了
那现在还是有个问题，当下互联网对社会的深度渗透和2000年的互联网泡沫并没有冲突
以后的通用智能系统和当下的泡沫破灭可能也并没有冲突
那现在和2000年互联网泡沫的关键区别是什么
区别有四
第一点，AGI时代并不需要那么久
2000年互联网所预计的收入实际上直到2010年以后才陆陆续续实现，这里面差了十年，几乎是一代人的时间了
而现在，AI大模型的迭代速度和智能体的快速发展，很明显可以缩短这个过程，而且这也只是个渐变过程。
我们不需要一下子就到抽离阶段，但是需要操的心会越来越少
第二点，AI本身也是服务
在大部分情况下，互联网本身并不是服务，互联网所支持的产品才是服务
我们所买的互联网本身的服务可能就只是买了多少流量。
而基于互联网的网络服务，社交平台，电商，网游，视频等才是我们实际接触的互联网
而2010年之前，我们所接触到的互联网服务不过是一些门户网站和简单的社交工具
但是AI不同，AI在未来也会催生基于AI的各种应用，但是AI本身也是服务
也就意味着，AI并不需要跟互联网一样，等到通用智能系统成熟以后才能收入大爆发
第三点，目前全球对AI的需求已经足够大了
尽管目前AI本质上只是一个助手和实习生，但是毫无疑问，全球目前对AI的需求越来越大。
目前市场所担心的问题只是AI怎么盈利，而不是怎么提高市场对AI的需求
这就注定了目前AI的盈利能力只是市场格局问题，而非需求问题
市场并不会沦落到投资和需求一起萎靡，一旦有企业退出，就会有其他厂商立即占领市场，竞争格局立即优化
第四点，资金支持远大于当年
尽管目前云巨头们也几乎耗尽了所有的现金流，但是资本市场仍然保持着较大的融资空间，而目前又没有一家流量门户巨头承受得起放弃AI的代价
最后，说几点
基于当下判断和分析，目前的AI和互联网泡沫时代有根本差异
当下虽然仍可能交易饱和叙事让AI反复波动
但是量变会积累质变，当抽离度到达一定水平以后，市场对AI的付费意愿会重新加速，更大的景气度也就随之打开
当下，贸易保护主义的阴霾笼罩全球，地缘冲突此起彼伏，货币贬值压力如影随形，普通人如何在这场风暴中守护钱袋子？
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