关于AI泡沫的一些碎片想法

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人的认知天花板，也许不是AI能力的天花板，却可能成为AI商业模式的天花板。

前几天早上，我听了一段关于AI泡沫的短视频解读。达摩达兰是纽约大学斯特恩商学院金融学教授，长期研究公司估值。视频以他的近期研究为引子，讨论科技巨头在AI上的巨额投入及其未来回报。听完之后，脑子里连续蹦出了一些关于认知、价值、商业模式和AI泡沫的念头。

这些念头将分成三篇来写。今天这篇不判断AI泡沫会不会破，也不急着证明什么，只记录这组碎片想法。下一篇转向资本这一侧：市场究竟怎样给一个还说不清楚的未来定价？再下一篇回到认知和价值本身：无法被人认知的东西，能不能成为人的价值，又能不能成为商业价值？

下面的观点属于我的个人观察和判断，不是对达摩达兰观点的转述。

人无法触摸、理解、体会和享受认知之外的事物。

这里的认知还需要定义和分层。暗物质、超出人类视觉频谱的光、超出人耳频率范围的声音，人类未必能直接看见或听见，但仍然可以借助概念对它们进行抽象理解。

但总有一些事物，完全超出人类感知和理解的范畴，或者尚未进入人类的认知范畴。它们与那些已经被命名、已经进入知识体系的“不可见”并不相同。一样东西如果完全处在这个边界之外，人无法触摸、理解、体会和享受它，它也就无法给人带来能够被感知的价值。

财富、长寿、幸福和自由，是人类共同追求的东西，也是人们期待AI能够创造的东西。如果AI最终不能给人带来这些东西，它的商业模式就会一直受到质疑；如果前期的投入迟迟找不到回报，市场对未来的乐观也可能动摇。

这些人类期盼由AI创造的美好事物和未来，必须首先进入人类的认知范畴。它不一定要被每个人完整解释，却至少要能被感知、被体验，或者被理解成某种变化。

不被认知的美好，无法让人获得更好的体验，也无法产生能够被人确认的价值。价值需要人类共识；无法被认知，也就没有形成共识的基础。

对AI发展速度保持乐观的人，往往也相信AI会带来超出人类现有认知的变化，或者至少跑得比大多数人的认知更新更快。今天许多巨额投入，押注的也正是这种还无法充分想象的突破。

这里存在一种可能的悖论。AI的发展越超出人的认知，它带来的成果也可能越难被人认知。那些无法被理解、感受和确认的部分，也就越难转化为人愿意为之付费的价值。

这个悖论可以简单概括为：AI的发展越是超出人的认知，它的商业模式就越难成立。当前围绕AI的乐观信心和巨额投入，都建立在同一个赌注上：AI能够带来超出人类现有认知的变化和突破。但市场押注的是认知之外的未来，最后仍然要用人的认知来验收这场押注。

至少从当前围绕AI的多空争论来看，如今在AI上大举投入甚至举债投入的巨头，仍然无法清晰描述AI最终会形成怎样的商业模式，又会带来怎样的前景。

这与贝佐斯和马云在企业早期对电子商务和互联网未来的描述存在一个根本区别。当时的想法听起来也许疯狂，也让很多人不相信，但那个未来至少可以被理解。人们争论的是它能不能实现，而不是它究竟是什么。

这里的差别，正是“不相信”和“无法认知”的差别。只有先理解一种未来，才会进一步觉得它过于疯狂、因而不相信它能够实现。

今天巨头们讲不清楚的部分，可能有两种解释。

一种是他们自己也没有真正想明白，因为那个未来还不在现有的认知范围内。另一种是极少数人已经看见了某种东西，只是不愿意说，或者即使说出来，也很难被更多人理解。

现在无法判断是哪一种，也无法确定除此之外是否还有其他可能。但无论是哪一种，问题都会回到同一个地方：巨额投入押注的是一个尚未进入普遍认知的未来，而未来的商业回报又必须进入人的认知才能被确认。

人的认知天花板，也许不是AI能力的天花板，却可能成为AI商业模式的天花板。

这个判断也可以放回蒸汽机、电力和互联网带来的变化中考察。那些技术同样改变了人的生活，但它们的发展并没有快到让人的认知完全跟不上，因此能力与价值之间的矛盾没有像今天这样显现出来。

这个历史类比是否成立，仍然有待检验。

这里还需要区分：所谓“超出认知”，究竟超出的是AI发展的速度、AI带来的成果，还是成果对人的价值。

如果只是速度超出了认知，而结果仍能被人体验，前面的悖论可能就没有那么强。如果连结果和价值都无法进入人的认知，商业回报也就无从产生。

但这个问题已经触及认知的边界，这些区分本身也很难作出。对边界之外的东西没有认知和理解，也就很难判断究竟是哪一层超出了认知。

AI的能力可以跑在人类认知前面，但它创造的成果只有被更多人看见、理解或体验，才能真正转化为价值。让更多人的认知跟上来，因此有了一层额外的意义：这不只是帮助人跟上AI，也可能让AI创造的价值更快、更充分、更广泛地兑现。