作者：Edward Zitron 编译：Block unicorn
假如你正在重视加密职业的AI，或是传统互联网的AI，你需求认真考虑一下这个职业的未来。文章内容篇幅较为长，假如你没有耐性，能够立刻离开。
我在这篇文章中写的内容，并不是为了传达置疑或“冲击”，而是对咱们今天所在的状况及其时道路或许导致的结局进行冷静评价。我信任，人工智能热潮——更确切地说，生成式AI热潮——（正如我之前所说）是不行持续的，终究将会溃散。我还忧虑，这场溃散或许会对大科技公司形成毁灭性冲击，严峻破坏创业生态体系，并进一步削弱大众对科技职业的支撑。
我今天写这篇文章的原因是，现在感觉形势正在敏捷变化，多个AI“末日的征兆”现已显现：OpenAI（匆忙）推出的“o1（代号：草莓）”模型被称为“一场大而愚笨的戏法”（虚伪梦想）；风闻OpenAI未来模型（及其他当地）将涨价；Scale AI裁人；以及领导层离开OpenAI。这些都是作业开端溃散的痕迹。
因此，我以为有必要解说其时形势的危机，以及为何咱们陷入了梦想破灭的阶段。我想表达对这场运动脆弱性的忧虑，以及咱们抵达这一点的进程中，过度执迷和缺少方向感，我希望有些人能够做得更好。
此外——或许这是我之前没有充分重视的一点——我想着重AI泡沫破裂或许带来的人类价值。无论是微柔和谷歌（以及其他大型生成式AI支撑者）逐渐放缓其出资，仍是经过削弱公司资源来保持OpenAI和Anthropic（以及他们自己的生成式AI项目），我信任终究成果都是一样的。我忧虑，不计其数的人将失去作业，科技职业的大部分将意识到，仅有能够永久添加的东西是癌症。
这篇文章不会有太多轻松的内容。我将为你描绘一幅昏暗的画面——不只是针对那些大型AI玩家，也是针对整个科技职业及其职工——并奉告你为什么我以为这场混乱且具有破坏性的结局比你幻想的来得更早。
持续往下，进入考虑形式。
生成式AI怎么生计？
现在，OpenAI——这个名义上的非盈余安排，很快或许转为盈余性质——正在以至少1500亿美元的估值进行新一轮融资，估量筹措至少65亿美元，或许高达70亿美元。这轮融资由Josh Kushner的Thrive Capital领投，风闻NVIDIA和苹果也或许参加。如我之前详细分析过的，OpenAI将不得不持续筹措前所未有的巨额资金，才干生计下去。
更糟糕的是，据彭博社报导，OpenAI还正测验从银行以“循环信贷额度”的形式筹措50亿美元的债款，而循环信贷一般伴随更高的利率。
《The Information》也报导称，OpenAI正与MGX——一个背靠阿联酋、具有1000亿美元资金的出资基金——进行商洽，寻求出资AI和半导体公司，或许还会从阿布扎比出资局（ADIA）筹措资金。这是一个极端严峻的警告信号，由于没有人是自愿向阿联酋或沙特寻求资金的。只要当你需求许多资金且不确认能从其他当地取得时，你才会挑选向他们寻求协助。
附注：正如CNBC所指出的，MGX的创始协作伙伴之一穆巴达拉（Mubadala）持有Anthropic大约5亿美元的股权，这些股权是从FTX破产资产中收买的。能够幻想，亚马逊和谷歌对此利益冲突应该感到多么“开心”！
正如我在7月底评论的那样，OpenAI至少需求筹措30亿美元，乃至更或许是100亿美元，才干保持下去。它估量将在2024年亏本50亿美元，而这个数字或许会跟着更杂乱的模型需求更多的核算资源和练习数据而持续添加。Anthropic的CEO Dario Amodei猜测，未来的模型或许需求高达1000亿美元的练习费用。
顺带一提，这里的“1500亿美元估值”指的是OpenAI为出资者定价公司股份的方式——虽然“股份”这个词在这里其实也有些含糊。例如，在一家普通公司中，以1500亿美元的估值出资15亿美元一般会取得公司“1%”的股份，但是在OpenAI的状况下，作业要杂乱得多。
OpenAI本年早些时候曾企图以1000亿美元的估值进行融资，但一些出资者因价格过高而犹豫，部分原因是（引证《The Information》记者Kate Clark和Natasha Mascarenhas的说法）对生成式AI公司估值过高的忧虑日益加剧。
为了完成这一轮融资，OpenAI或许会从非盈余安排转变为盈余性实体，但最令人困惑的部分是出资者实践上取得了什么。《The Information》的Kate Clark报导说，参加这一轮融资的出资者被奉告（引证原话）“他们不会由于出资而取得传统的股权...相反，他们取得的是承诺公司赢利分红的单位——一旦公司开端盈余，他们就能分到赢利”。
尚不清楚转为盈余性实体是否能够处理这个问题，由于OpenAI那种奇怪的“非盈余安排+盈余部门”的公司结构意味着，作为2023年出资的一部分，微软有权取得OpenAI 75%的赢利——尽办理论上，转变为盈余性结构或许会包含股权。但是，出资OpenAI时你得到的是“赢利分红单位”（PPU），而不是股权。正如Jack Raines在Sherwood中写道：“假如你具有OpenAI的PPU，但公司从未盈余，而且你也无法将其卖给以为OpenAI终究会盈余的人，那么你的PPU就毫无价值。”
上星期末，路透社宣布了一篇陈述称，任何1500亿美元的估值都将“依靠于”OpenAI是否能够从头调整其整个公司结构，并在此进程中免除对出资者赢利的上限，该上限现在限制为原始出资额的100倍。这个赢利上限是在2019年建立的，其时OpenAI表明，超出这一上限的任何赢利都将“返还给非盈余安排，以造福人类”。近年来，公司现已修改了这一规则，答应从2025年起，每年将赢利上限进步20%。
鉴于OpenAI现有与微软的赢利共享协议——更不必提其深陷的巨额亏本——任何报答在最好的状况下都是理论上的。冒着显得草率的危险说一句，即便涨了500%，零再怎样添加，终究仍是零。
路透社还弥补道，任何转为盈余性结构（然后使其估值高于最近的800亿美元）都会迫使OpenAI从头与现有出资者商洽，由于他们的股份将被稀释。
另据报导，《金融时报》指出，出资者有必要“签署一份运营协议，该协议声明：‘应将对[OpenAI的盈余子公司]的任何出资视为捐赠的精神’，而且OpenAI‘或许永久无法盈余’。”这样的条款的确十分张狂，任何出资OpenAI的人假如因此遭受糟糕的成果，都彻底是作茧自缚，由于这是一次极端荒诞的出资。
实践上，出资者并没有取得OpenAI的一部分股权，或对OpenAI的任何控制权，而只是取得了一家每年亏本超越50亿美元、而且很或许在2025年亏本更多（假如它能撑到那时的话）公司未来赢利的股份。
OpenAI的模型和产品——稍后咱们会评论它们的有用性——在运营上极端不盈余。《The Information》报导称，OpenAI将在2024年付出微软约40亿美元的费用来支撑ChatGPT及其底层模型，而这现已是微软为其供给的每小时每GPU 1.30美元的折扣价，比较之下，其他客户的常规费用是每小时3.40美元到4美元。这意味着，假如没有与微软的深度协作，OpenAI每年在服务器上的开销或许高达60亿美元——这还不包含如职工本钱（每年15亿美元）等其他开销。而且，正如我之前评论过的，练习本钱现在为每年30亿美元，而且简直必定会持续添加。
虽然《The Information》在7月报导OpenAI的年收入为35亿至45亿美元，但《纽约时报》上星期报导称，OpenAI的年收入“现已超越20亿美元”，这意味着年末的数据很或许挨近该预算规划的低端。
简而言之，OpenAI正在“烧钱”，未来只会烧更多的钱，而为了持续烧钱，它将不得不从签署了“咱们或许永久无法盈余”声明的出资者那里筹措资金。
正如我之前写过的，OpenAI的另一个问题在于，生成式AI（扩展到GPT模型和ChatGPT产品）并没有处理那些能够证明其巨额本钱合理性的杂乱问题。这些模型是依据概率的，这导致了巨大的、难以处理的问题——换句话说，它们什么都不知道，只是在依据练习数据生成答案（或许生成图像、翻译或摘要），而模型开发者正以惊人的速度耗尽这些练习数据。
“错觉”现象——即模型清晰生成了不真实的信息（或许在图像或视频中生成了看起来像是过错的内容）——是无法经过现有的数学东西彻底处理的。虽然或许会削减或缓解错觉现象，但它的存在使得生成式AI在要害事务使用中难以真实依靠。
即便生成式AI能够处理技能问题，是否真实为事务带来价值也不清晰。《The Information》上星期报导称，微软365套件的客户（包含Word、Excel、PowerPoint和Outlook等，尤其是许多面向企业的软件包，后者还与微软的咨询服务严密相关）简直没有采用其AI驱动的“Copilot”产品。仅有0.1%到1%的440万用户（每人30到50美元）为这些功用付费。一家正在测验AI功用的公司表明：“大多数人现在并不觉得它有太大价值。”其他公司则表明，“许多企业没有看到生产力和其他方面的打破性进步”，而且他们“也不确认什么时候会有”。
那么，微软为这些并不重要的功用收费多少呢？令人瞠目结舌的是，每位用户每月要额定付出30美元，或许“出售帮手”功用的每位用户每月最多要付出50美元。这实践上要求客户在原有费用的根底上再加一倍——趁便提一句，这是按年签定的合同！——而这些产品好像并没有那么有用。
需求弥补一点：微软的问题如此杂乱，以至于或许在未来需求专门的新闻内容来评论。
这便是生成式AI的现状——生产力和商业软件的领军企业竟然找不到一个客户愿意为之付费的产品，部分原因是成果过于平庸，部分原因是本钱过于昂扬，难以证明其合理性。假如微软需求收取如此高的费用，要么是由于Satya Nadella希望在2030年完成5000亿美元的收入（这一方针是在微软收买动视暴雪的公开听证会上发布的备忘录中透露的），要么是本钱太高，无法下降价格，或许两者兼而有之。
但是，简直一切人都在着重AI的未来将会让咱们大为震撼——下一代的大型言语模型近在眼前，它们将会十分惊人。
上星期，咱们初次真实地窥见了那个所谓的‘未来’。但是，成果却让人大失人望。
一个愚笨的魔法花招
OpenAI在周四晚间发布了o1——代号“草莓”——其兴奋程度犹如去看牙医一样平铺直叙。Sam Altman在一系列推文中将o1描绘为OpenAI“最强壮且最对齐的模型”。虽然他承认o1“仍然存在缺点，仍然有限，而且在使用一段时刻后，它的表现不像初次使用时那样令人印象深刻”，但他承诺o1将在处理那些有清晰正确答案的使命（如编程、数学问题或科学问题）时供给更精确的成果。
这自身就十分具有启示性——但咱们稍后会详细评论。首要，让咱们谈谈它实践是怎么作业的。我将介绍一些新的概念，但我保证不会深化到太过杂乱的细节中。假如你真的想阅览OpenAI的解说，能够在他们官方网站的文章中找到——《Learning to Reason with LLMs》。
当面临一个问题时，o1将其分解成单独的进程——希望这些进程能终究得出正确答案，这个进程被称为“思维链”（Chain of Thought）。假如将o1视为同一模型的两个部分，了解起来会更简略。
在每一步中，模型的一部分使用强化学习，另一部分（输出成果的部分）依据其进展的正确性（其“推理”进程）来“奖赏”或“赏罚”，并在受到赏罚时调整战略。这与其他大型言语模型的作业方式不同，由于该模型会生成输出，然后回过头来看，而不是只是生成一个答案然后直接给出，而是会忽略或认可‘好的’进程来得出终究答案。
虽然这听起来像是一个重大的打破，乃至是迈向高度赞誉的人工通用智能（AGI）的又一步——但实践上并不是——这能够从OpenAI挑选将o1作为独立产品发布，而不是GPT的更新版本中看出来。OpenAI展现的例子——如数学和科学问题——都是答案能够预先知道的使命，这些使命的答复要么正确，要么过错，然后答应模型在每一步中引导“思维链”。
你会留意到，OpenAI没有展现o1模型怎么处理那些答复未知的杂乱问题，无论是数学问题仍是其他问题。OpenAI自己也承认，现已收到反馈，o1比GPT-4o更简略呈现“错觉”，而且比较之前的模型，o1更不愿承认自己没有答案。这是由于，虽然模型中有一个部分担任查看其输出，但这个“查看”部分相同会呈现错觉（有时候AI会假造好像让人觉得合理的答案，然后产生错觉）。
据OpenAI称，由于“思维链”机制，o1对人类用户而言也更具说服力。由于o1供给了更详细的答案，人们更倾向于信任其输出，即便这些答案彻底是过错的。
假如你觉得我对OpenAI的批评过于严峻，请考虑公司是怎么宣扬o1的。它将强化练习进程描绘为“考虑”和“推理”，但实践上它只是在猜想，而且每一步都是在猜想自己猜对了没有，终究的成果往往是能够预先知道的。
这对人类——真实的考虑者——是一种侮辱。人类的考虑依据一系列杂乱的要素：从个人经验、毕生堆集的知识到大脑的化学反应。虽然咱们在处理杂乱问题时也会“猜想”某些进程是否正确，但咱们的猜想是依据详细的实践，而不是像o1那样笨拙的数学运算。
而且，天哪，这价值真不菲。
o1-preview 的定价为每百万输入 token 收费 15 美元，输出 token 收费 60 美元。也便是说，o1 的输入费用是 GPT-4o 的三倍，输出费用是四倍。但是，这其间还有一个隐藏的本钱。数据科学家 Max Woolf 指出，OpenAI 的“推理 token”——即用于得出终究答案的输出内容——在 API 中是不行见的。这意味着，o1 的价格不只更高，其产品实质还要求用户更频繁地付出费用。一切为了“考虑”答案而生成的内容（需求清晰的是，这个模型并不是在“考虑”）也会被收费，这使得诸如编程等杂乱问题的答复或许极端贵重。
现在让咱们来谈谈精确性。在 Hacker News——一个相似 Reddit 的网站，由 Sam Altman 曾创立的公司 Y Combinator 旗下的网站上，有人诉苦 o1 在处理编程使命时，随便“假造”了不存在的库和函数，而且在答复网上无法轻易找到答案的问题时呈现过错。
在 Twitter 上，草创公司创始人兼前游戏开发者 Henrik Kniberg 让 o1 编写一个 Python 程序来核算两个数字的乘积，并猜测程序的输出成果。虽然 o1 正确编写了代码（虽然代码能够更简练，只需一行即可），但实践输出的成果却彻底过错。AI 公司创始人 Karthik Kannan 也进行了编程使命测验，o1 还随便“假造”了一个 API 中不存在的命令。
另一位用户 Sasha Yanshin 企图与 o1 下棋，成果 o1 在棋盘上随便“发明”了一颗棋子，随后还输掉了棋局。
由于我有点狡猾，我也试着问 o1 列出姓名中带有“A”的州。它考虑了十八秒后，给出了37个州的姓名，其间还包含了密西西比州。而正确答案应该是36个州。
当我问它列出姓名中带有“W”的州时，它沉思了十一秒，居然把北卡罗来纳和北达科他也包含在内。
我还问 o1，字母“R”在其代号“草莓”（Strawberry）中呈现了几回，它答复了两个。
OpenAI 宣称 o1 在物理、化学和生物等杂乱基准测验中表现得与博士生相当。但显着，它在地舆、根底英言语语测验、数学以及编程方面表现欠佳。
值得留意的是，这正是我在之前的通讯中猜测的那个“大而愚笨的戏法”。OpenAI 推出“草莓”只是为了向出资者和大众证明 AI 革命仍在持续，而实践推出的却是一个粗笨、无趣且贵重的模型。
更糟的是，真实很难解说为什么任何人应该介意 o1。虽然 Sam Altman 或许会吹嘘其“推理才干”，但那些有钱持续赞助他的人看到的，是10到20秒的等待时刻、基本实践精确性的问题以及缺少任何令人兴奋的新功用。
没人再关心“更好”的答案——他们想要的是一些全新的东西，而我不以为 OpenAI 知道怎么完成这一点。Altman 企图经过让 o1“考虑”和“推理”来使其拟人化，这显着是在暗示它是通向通用人工智能（AGI）的某种进程，但即便是最坚决的 AI 拥护者也难以感到兴奋。
实践上，我以为 o1 表明 OpenAI 既绝望又缺少构思。
价格没有下降，软件也没有变得更有用，而自上一年11月以来咱们一直听到的“下一代”模型终究却成了一个失利品。这些模型也迫切需求练习数据，以至于简直每个大型言语模型都吸收了某种受版权保护的内容。这种迫切性使得作为最大的生成视频公司之一的Runway建议了一项“公司规划的尽力”，收集了数千个YouTube视频和盗版内容来练习其模型，而8月份的一起联邦诉讼指控NVIDIA也对许多创作者采纳了相似做法，以练习其“Cosmos”AI软件。
现在的法令战略基本上便是凭借意志力在硬撑，寄希望于这些诉讼不会到达设定任何法令先例的地步，而这一先例或许会将练习这些模型界说为侵略版权的行为——这正是最近由版权建议建议的一项跨学科研讨得出的定论。
这些诉讼正在推进，8月份一名法官同意了原告对Stability AI和DeviantArt的进一步版权侵权指控（它们使用了这些模型），一起还同意了对Midjourney的版权和商标侵权指控。假如任何一起诉讼胜诉，将对OpenAI和Anthropic形成灾难性冲击，对使用数百万艺术家作品数据集的谷歌和Meta更是如此，由于AI模型“忘记”练习数据简直是不或许的，这意味着它们将需求从头开端从头练习，这将耗费数十亿美元，并大大下降它们在执行使命时的效率，而这些使命自身就不是特别拿手。
我殷切忧虑这个职业的根基好像沙滩上的堡垒。像ChatGPT、Claude、Gemini和Llama这样规划的大型言语模型是不行持续的，好像没有盈余的途径，由于生成式AI核算密集型的实质决议了练习它们需求花费数亿乃至数十亿美元，而且需求如此许多的练习数据，以至于这些公司实践上是从数百万艺术家和作家那里偷来了数据，并希望能逃脱法令制裁。
即便咱们把这些问题搁置一旁，生成式AI及其相关架构也好像并没有带来任何革命性的打破，且关于生成式AI的炒作循环底子没有真实符合“人工智能”这个术语的意义。生成式AI在最佳状况下，也只是偶尔能够正确生成一些内容，概括文档，或以某种不确认的“更快”速度进行研讨。微软为Microsoft 365推出的Copilot宣称具有“不计其数的技能”，为企业供给“无限的或许性”，但其展现的例子无非是生成或总结邮件、“经过提示发动演示文稿”以及查询Excel表格——这些功用或许有用，但绝称不上革命性。
咱们并不处于“早期阶段”。自2022年11月以来，大型科技公司在根底设施建造和新兴AI草创企业上的本钱开销和出资现已超越了1500亿美元，一起也投入了自身的模型。OpenAI已筹措了130亿美元，能够雇用任何他们想要的人，Anthropic也相同如此。
但是，这场推进生成式AI腾飞的职业版“马歇尔计划”的成果，只是诞生了四五个简直相同的大型言语模型、全球最不挣钱的草创公司，以及数千个价格昂扬但表现平平的集成使用。
生成式AI正在以多重谎言进行推销：
1.它是人工智能。2. 它会变得更好。3.它将成为真实的人工智能。4. 它是势不行挡的。
抛开“性能”这样的术语——它们一般用于描绘生成内容的“精确性”或“速度”，而不是技能水平——大型言语模型实践上现已进入了渠道期。所谓“更强壮”往往并不意味着“能做更多事”，而是意味着“更贵重”，这意味着你只是发明了一个本钱更高但功用没有添加的东西。
假如每一位危险出资家和大型科技巨子的联合力气仍然没有找到一个真实有意义的用例，许多人愿意为之付费，那就阐明不会有新的用例呈现。大型言语模型——是的，这便是这些数十亿美元去向——不会由于科技巨子和OpenAI再投入1500亿美元就忽然变得更有才干。没有人企图让这些东西更高效，或许至少没有人成功做到这一点。假如有人成功了，他们会大肆宣扬的。
咱们面临的是一种一起的梦想——一种以版权偷盗为根底的死胡同技能（每个时代的技能的产生都会呈现这种问题，无法避免），它需求持续不断的本钱来保持运转，而供给的服务充其量只是可有可无的，这些服务被伪装成某种实践上并未供给的自动化功用，本钱高达数十亿美元，并将持续如此。生成式AI运转的并非金钱（或云核算积分），而是信心。问题在于，信心——就像出本钱钱一样——是一种有限资源。
我忧虑的是，咱们或许正处于一个相似次贷危机的AI危机中——不计其数的公司将生成式AI整合到其事务中，但价格却远未安稳，且更远未完成盈余。
简直每一个标榜“AI驱动”的草创公司都依据某种GPT或Claude的组合。这些模型是由两家深陷亏本的公司开发的（Anthropic估量本年亏本27亿美元），它们的定价战略旨在招引更多客户，而不是盈余。正如之前说到的，OpenAI依靠于微软的赞助——包含它取得的“云核算积分”和微软供给的优惠定价——其定价彻底依靠于微软作为出资者和服务供给商的持续支撑，Anthropic与亚马逊和谷歌的买卖也面临相似的问题。
依据它们的亏本状况，我估测，假如OpenAI或Anthropic的定价挨近实践本钱，那么API调用的价格或许会添加十倍到一百倍，虽然没有实践数据难以精确阐明。但咱们能够考虑《信息》报导的数字，OpenAI估量2024年在微软的服务器本钱将到达40亿美元——我弥补一下，这比微软对其他客户的收费廉价两倍半——再加上OpenAI每年仍亏本超越50亿美元。
OpenAI极有或许仅收取了运转其模型所需费用的一小部分，只要在能够不断筹措到比以往更多的危险资金并持续从微软那里取得优惠定价的状况下才干保持现状，而微软最近表明它将OpenAI视为竞争对手。虽然不能确认，但能够合理地以为，Anthropic也从亚马逊网络服务和谷歌云取得了相似的优惠定价。
假定微软给了OpenAI100亿美元的云核算积分，而OpenAI在服务器本钱上花费了40亿美元，再加上假定的20亿美元训练费用——这些本钱在新的o1和“Orion”模型推出后必定还会添加——那么OpenAI到2025年或许需求更多的积分，或许开端用实践现金付出给微软。
虽然微软、亚马逊和谷歌或许会持续供给优惠定价，但问题在于这些买卖是否对它们有利可图。正如咱们在微软最新季度财报后看到的那样，出资者对构建生成式AI根底设施所需的本钱开销（CapEx）表明越来越多的忧虑，许多人对这一技能的潜在盈余才干表明置疑。
而咱们真实不知道的是生成式AI对这些大规划科技公司的盈余状况，由于它们将这些本钱核算在其他收益中。虽然咱们不能确认，但我想假如这些事务有任何盈余的话，它们必定会谈论从中取得的收入，但它们并没有。
商场对生成式AI的昌盛持极度置疑态度，而英伟达首席执行官黄仁勋对AI的出资报答没有给出实质性的答案，导致英伟达市值在一天内暴跌了2790亿美元。这是美国商场历史上最大的一次股市崩盘，失去的总价值相当于挨近五家雷曼兄弟的高峰值。虽然这种比较到此为止——英伟达乃至没有面临失利的危险，即便它失利，体系性影响也不会如此严峻——但这仍然是一个惊人的金额，且显现了AI对商场的歪曲力气。
8月初，微软、亚马逊和谷歌都因其与AI相关的大规划本钱开销遭受商场重创。假如它们在下个季度无法展现从这1500亿美元（乃至更多）投入的新数据中心和NVIDIA GPUs中取得显着的收入添加，它们将面临更多的压力。
需求记住的是，除了AI，大型科技公司现已没有其他构思商场了。当像微柔和亚马逊这样的公司开端显现出添加放缓的痕迹时，它们也开端急于向商场展现它们仍然具有竞争力。谷歌，一个简直彻底依靠查找和广告的多重危险独占公司，也需求一些新的、招引眼球的东西来招引出资者的留意——但是，这些产品并没有带来满足的效用，好像大部分收入来自那些“测验”AI后发现其实并不值得的公司。
现在，有两种或许性：
1. 大型科技公司意识到自己深陷其间，出于对华尔街的不满惊骇，挑选削减与AI相关的本钱开销。
2. 大型科技公司为了寻觅新的添加点，决议削减本钱以保持其破坏性的运营，裁人并将资金从其他事务转移以支撑生成式AI的“逝世竞赛”。
现在尚不清楚哪种状况会产生。假如大型科技公司承受生成式AI不是未来的实践，它们实践上没有其他东西能够向华尔街展现，但或许会采纳相似Meta的“效率年”战略，削减本钱开销（并裁人），一起承诺“下降出资”必定程度。这是亚马逊和谷歌最或许采纳的途径，由于虽然它们巴望让华尔街满足，但至少现在仍有其盈余的独占事务可依托。
但是，未来几个季度需求看到AI带来的实践收入添加，而且有必要是实质性的，而不是关于AI是“成熟商场”或“年度化添加率”的含糊说法。假如本钱开销随之添加，那么这一实践贡献将需求显着进步。
我以为这添加不会呈现。无论是在2024年第三季度、第四季度，仍是2025年第一季度，华尔街将开端赏罚大型科技公司，由于它们对AI的贪欲，而这种赏罚将比对英伟达的赏罚愈加严峻，虽然黄仁勋的空话和无用的标语，英伟达是仅有一家能够实践展现AI怎么添加收入的公司。
我有些忧虑第二种状况的或许性更大：这些公司深信“AI是未来”，它们的文明与处理实践问题的软件开发彻底脱节，或许会烧毁整个公司。我殷切忧虑大规划裁人会被用来赞助这个运动，而过去几年的状况让我不以为它们会做出正确的挑选，离开AI。
大型科技公司现已被办理参谋彻底毒害——亚马逊、微柔和谷歌都由MBA办理——而且还围绕着他们一些相似的怪物，如谷歌的Prabhakar Raghavan，他赶走了真实建造谷歌查找的人，以便自己掌控。
这些人并不真实面临人类的问题，他们创建了专心于处理软件能够修正的虚构问题的文明。对于那些整个生活都在开会或读邮件的人来说，生成式AI或许显得有些奇特。我想Satya Nadella（微软CEO）的成功心态主要便是“让技能人员处理问题”。Sundar Pichai本能够经过简略地讪笑微软对OpenAI的出资来完毕整个生成式AI热潮——但他没有这样做，由于这些人没有任何实践的想法，这些公司也不是由那些阅历过问题的人来办理的，更不必说那些真实知道怎么处理问题的人了。
他们也很绝望，这种状况对他们来说从未如此严峻，除了Meta在元世界上烧掉了数十亿美元。但是，这种状况愈加严峻和丑陋，由于他们投入了许多资金，并将AI严密地绑定到他们的公司中，撤掉AI将既为难又对股票形成伤害，实践上是对这一切都是浪费的默许。
假如媒体真实对他们担任，这一切本能够早些中止。这种叙事经过与以往的炒作周期相同的骗局进行出售，媒体假定这些公司会“处理问题”，虽然很显着它们不会。觉得我是在绝望吗？那请问，接下来生成式AI有什么计划？它接下来会做什么？假如你的答案是它们会“处理问题”，或许它们“在暗地有惊人的东西”，那么你便是一个不自觉的营销操作参加者（能够考虑一下这句话）。
本文作者旁白：咱们真的得中止被这种东西愚弄了。当马克·扎克伯格宣称咱们行将进入元世界时，许多媒体——如《纽约时报》、《The Verge》、CBS新闻和CNN等——都合作宣扬了一个显着有缺点的概念，这个概念看起来很糟糕，而且以对未来的彻里彻外的谎言为卖点。它显着只不过是一个糟糕的虚拟实践世界，但《华尔街日报》仍然在 hype-cycle 现已显着过期的六个月后，把它称作“互联网的未来愿景”。这相同产生在加密钱银、Web3 和 NFT 上！《The Verge》、《纽约时报》、CNN、CBS新闻——这些媒体再次参加了推广那些显着无用的技能——我应该特别说到《The Verge》，其实是凯西·纽顿，他在连续三次鼓吹技能后，虽然声誉杰出，在七月时还宣称“具有一个最强壮的大言语模型或许为公司供给各种挣钱的产品根底”，而实践上，这项技能只会亏钱，没有供给任何真实有用和耐久的产品。
我信任，至少微软将开端削减其他事务范畴的本钱，以协助保持AI热潮。在本年早些时候，一位消息来源与我共享的邮件中，微软高档领导团队曾要求（但终究计划被搁置）下降公司内多个范畴的电力需求，以便为GPU腾出电力，包含将其他服务的核算转移到其他国家，以释放AI的核算才干。
在匿名社交网络Blind上的微软板块（需求验证公司电子邮件），一位微软职工在2023年12月中旬诉苦“AI占用了他们的钱”，表明“AI的本钱太高，吞噬了加薪，状况不会变好”。另一位职工在七月中旬共享了他们的焦虑，称他们显着感觉到微软对“削减本钱以赞助英伟达股价的操作现金流”有“边际上瘾”，而且这种做法“深深伤害了微软的文明”。
另一位职工弥补说，他们信任“Copilot会在2025财年毁掉微软”，而且“2025财年的Copilot重点将大幅度下降”，还透露他们知道“他们国家的大型Copilot买卖，在阅历了近一年的PoC、裁人和调整后，使用率不到20%”，并表明“公司冒了过多的危险”，微软的“巨大AI出资不会得到报答”。
虽然Blind是匿名的，但很难忽视这样的实践：许多网络帖子讲述了微软雷德蒙德（华盛顿州的城市称号）的文明问题，尤其是高层领导与实践作业脱节，只会为那些附上AI标签的项目供给资金。许多帖子对Satya Nadella微软CEO的“言辞胡言乱语”表明绝望，并诉苦在一个专心于追逐或许不存在的AI热潮的安排中，缺少奖金和晋升时机。
至少，能够看出公司内部存在深深的文明悲伤，许多帖子在“我不喜欢在这里作业”、“大家一方面困惑为什么咱们要在AI上投入这么多，另一方面又觉得只能承受，由于Satya Nadella底子不介意。
The Information的文章中说到，微软在其AI功用Office Copilot的实践采用率上隐藏着一个令人忧虑的问题：微软为365 Copilot在其数据中心预留了满足的服务器容量，足以应对数百万日常用户。但是，实践使用这一容量的状况尚不清晰。
依据估量，微软现在的Office Copilot功用用户或许在40万到400万之间，这意味着微软或许建立了许多闲置的根底设施，未能得到充分利用。
虽然有人或许以为微软是依据该产品类别未来添加的预期进行布局，但另一个值得考虑的或许性是：假如这个添加从未呈现呢？假如——虽然听起来有点张狂——微软、谷歌和亚马逊为捕捉或许永久不会到来的需求而建立了这些庞大的数据中心？早在本年三月，我就提出过一个观点：我找不到任何公司能够经过生成式AI完成显着的收益添加。而在将近六个月后，这一问题仍然存在。大公司现在的做法好像是将AI功用附加到现有产品上，希望经过这种方式添加销量，但这种战略并没有在任何当地显现出成功的痕迹。就像微软一样，他们推出的“AI晋级”好像并未为企业带来实践的商业价值。
因此，这引发了一个更大的问题：这些AI出资是否可持续？科技巨子们是否高估了对AI东西的需求？
虽然一些公司在“整合AI”时或许推进了微软Azure、亚马逊AWS和谷歌云的部分开支，但我假定这一需求很大程度上是由出资者情绪驱动的。这些公司“出资AI”更多是为了让商场满足，而不是依据本钱/效益分析或实践效用。
但是，这些公司现已花费了许多时刻和金钱，将生成式AI功用嵌入其产品中，我以为它们或许会面临以下几种状况：
1. 这些公司开发并推出了AI功用，却发现客户并不愿意为其付费，正如微软在其365 Copilot中遇到的状况。假如现在——在AI热潮中——都无法找到让客户付费的方式，当这股热潮过去、老板们不再要求职工“赶上AI潮流”时，状况只会更糟。
2. 这些公司开发并推出了AI功用，但无法找到让用户为这些功用付出额定费用的办法，这意味着他们只能将AI功用内嵌到现有产品中，却无法添加赢利空间。终究，AI功用或许会成为一种“寄生虫”，侵蚀公司的收入。
高盛的Jim Covello在关于生成式AI的陈述中也说到，假如AI的优点只是进步效率（例如能够更快分析文档），那么竞争对手也能做到这一点。简直一切的生成式AI整合都是相似的：某种形式的协作帮手，用来答复客户或内部问题（如Salesforce、微软、Box），内容创作（Box、IBM），代码生成（Cognizant、Github Copilot），以及行将推出的“智能代理”，这实践上便是“可定制的谈天机器人，能够连接到网站的其他部分”。
这个问题提醒了生成式AI的一个最大挑战：虽然它在某种程度上“强壮”，但这种强壮更多地体现在 “依据已有数据生成内容”，而不是真实的“智能”。这也是为什么许多公司的网站上关于AI的介绍页面充满了空话，由于他们最大的卖点其实是“呃……你自己来琢磨吧！”
我忧虑的是一种连锁效应。我信任现在许多企业正在“试用”AI，而一旦这些实验完毕（依据Gartner的猜测，到2025年末，将有30%的生成式AI项目在概念验证阶段后被抛弃），他们很或许会中止为这些额定功用付费，或许中止将生成式AI整合到公司的产品中。
假如这种状况产生，那些为生成式AI使用供给云核算的超级规划企业和像OpenAI、Anthropic这样的大型言语模型供应商的本已低迷的收入将进一步削减。这或许会给这些公司的价格带来更大的压力，由于它们本已亏本的赢利率将会进一步恶化。到那时，OpenAI和Anthropic简直必定不得不进步价格，假如它们还没有这么做的话。
虽然大型科技公司能够持续为这场热潮供给资金——毕竟，这场热潮简直彻底是它们一手推进的——但这并不能协助那些现已习惯于折扣价格的小型草创公司，由于它们将无力持续保持运营。虽然有一些较廉价的替代计划，比方运转Meta的LLaMA模型的独立供应商，但很难信任它们不会面临与超级规划企业相同的盈余问题。
还要留意的是，超级规划企业也十分惧怕惹恼华尔街。虽然它们理论上能够（正如我忧虑的那样）经过裁人和其他本钱削减措施来改进赢利率，但这些只是短期的处理计划，只要在某种程度上能够从这棵瘠薄的生成式AI树上摇出一些钱时，才有或许见效。
无论怎么，是时候承受一个实践：钱并不在这里。咱们需求停下来，审视咱们正处于科技职业的第三次错觉时代。但是，与加密钱银和元世界不同的是，这次每个人都参加了这场烧钱的狂欢，追求着一个不行持续、不行靠、不盈余且对环境有害的项目。这个项目被包装成“人工智能”，被宣扬为将“自动化一切”，但实践上从未具有真实完成这一方针的途径。
为什么这种状况会再三产生？为什么咱们阅历了加密钱银、元世界、现在又是生成式AI，这些技能好像并不是为普通人真实规划的？
这实践上是科技职业天然开展的成果，现在的科技职业彻底专心于进步在每个客户中提取的价值，而不是为客户供给更多价值。或许说，他们乃至没有真实了解他们的客户是谁，以及客户需求什么。
今天你被推销的产品简直必定会企图将你绑定到某个生态体系——至少作为顾客，被微软、苹果、亚马逊、谷歌所掌控。这样一来，离开这个生态体系的本钱变得越来越高。即便是加密钱银——表面上是一种“去中心化”的技能——也很快抛弃了自由放任的理念，转而经过少数几个大渠道（如Coinbase、OpenSea、Blur或Uniswap）来聚集用户，而这些渠道背后支撑的往往是相同的风投公司（例如Andreessen Horowitz）。加密钱银并没有成为一个新的、彻底独立的在线经济体系的旗手，反而只能经过那些曾赞助互联网其他浪潮的人脉和资金来完成扩展。
至于元世界，它虽然是个骗局，但也是马克·扎克伯格企图掌控下一代互联网的测验，他希望将“视界”（Horizon）打形成主要渠道。关于生成式AI，咱们稍后再评论。
一切这一切都与进一步的钱银化有关——即添加每个客户的均匀价值，无论是经过让他们更多地使用渠道以展现更多广告，推销“半有用”的新功用，仍是发明一个新的独占或寡头商场，只要那些具有庞大资金储藏的科技巨子才干参加其间，而真实为客户供给的实践价值或有用性则少之又少。
生成式AI之所以令人兴奋（至少对某类人来说）是由于科技巨子将其视为下一个重要的挣钱东西——经过在从消费技能到企业服务的每个产品上添加收费途径。大多数生成式核算都经过OpenAI或Anthropic，再回流到微软、亚马逊或谷歌，产生云核算收入，保持他们的添加表现。这里最大的立异并不在于生成式AI能做什么，而是发明了一个无望摆脱依靠的生态体系，这个生态体系彻底依靠于少数几个超大规划的公司。
生成式AI或许并不十分有用，但它十分简略集成到各种产品中，然后让公司能够为这些“新功用”收费。无论是消费类使用仍是为企业软件公司供给服务，这类产品经过向尽或许多的客户加价出售，能够赚取数百万乃至数十亿美元的收入。
Sam Altman十分聪明，他意识到科技职业需求一个“新东西”——一个每个人都能够分一杯羹并进行出售的新技能。虽然他或许并不彻底了解技能，但他的确明白经济体系对添加的巴望，并将依据Transformer架构的生成式AI产品化，作为一个能够轻松插入大多数产品中的“奇特东西”，能带来一些异乎寻常的功用。
但是，急于将生成式AI集成到遍地的热潮提醒了这些公司与实践顾客需求或有效运营的事务之间的巨大脱节。过去20年里，只是“做新东西”好像就能见效——推出新功用并让出售团队强行推销，足以保持添加。这让科技职业的领导者们陷入了一种有害且无利可图的商业形式中。
办理这些公司的高层——简直都是从未从零打造产品或科技公司的MBA和办理参谋——要么不了解，要么不在乎生成式AI没有盈余的途径，或许他们以为它会像亚马逊云服务（AWS）那样天然变得盈余（AWS用了9年才盈余），虽然这两者是天壤之别的东西。过去作业都“自但是然地处理了”，那么为什么现在不会呢？
当然，除了利率上升大幅改变了危险出资商场，削减了VC的资金储藏并缩小了基金规划这一点之外，还有一点是，现在对科技的态度从未如此负面。再加上其他众多要素——为什么2024与2014天壤之别——这些原因太多了，现已超出了这篇8000字的文章的篇幅去逐个评论。
真实令人忧虑的是，除了AI之外，许多这些公司好像没有其他的新产品。他们还有什么？还有什么能够让他们公司持续添加？他们有什么其他的挑选？
没有，他们什么都没有。这才是问题所在，由于一旦AI失利，其影响将不行避免地传导到整个科技职业的其他公司。
每个主要的科技玩家——无论是消费范畴仍是企业范畴——都在出售某种AI产品，集成了大型言语模型或他们自己的模型，一般是在大科技公司的体系上运转云核算。在某种程度上，这些公司都依靠于大科技公司愿意补贴整个职业。
我估测，一种次贷式的AI危机正在酝酿，其间简直整个科技职业都参加了一个以极端低廉的价格出售的技能，该技能高度集中并由大科技公司补贴。到某个时点，生成式AI的惊人而有害的烧钱速度将追上他们，进而导致价格上涨，或公司发布新的产品和功用，收费极端苛刻——比方Salesforce的“Agentforce”产品每对话2美元的费用——这会使得即便是预算足够的企业客户也无法证明这种开支是合理的。
当整个科技职业依靠于一种只会亏钱且自身没有太多实践价值的软件时会产生什么？当压力过大，这些AI产品变得无法谐和，而这些公司没有其他东西能够出售时又会产生什么？
我真的不知道，但科技职业正朝着一个可怕的审判跨进，缺少发明力的现状是由一个奖赏添加而非立异、独占而非忠实、办理而非实践发明的经济环境所促进。
此时快讯
【Bernstein：专注 AI 的比特币矿企股价表现优于同行】金色财经报道，研究及经纪公司 Bernstein 的分析师发布报告称，专注 AI 的比特币矿企如 Core Scientific、IREN 和 Terawulf 股价表现优于只专注于比特币挖矿的竞争对手。这主要归因于投资者对其数据中心业务模式更具信心。尽管如此，所有上市矿企都有“显著上行”潜力，源于其控制的电力组合和预期的比特币价格上涨。
报告指出，AI 矿企通过业务多元化、更优估值倍数、可预测收入流和更灵活的市场策略获得投资者青睐。IREN 表现尤为突出，计划年底前将 GPU 设备和算力翻倍，预计 AI 云服务将贡献约 10% 的收益。相比之下，Marathon、Riot Platforms 和 CleanSpark 等大型传统矿企持有大量比特币，今年出售的开采比特币比例较 2023 年更低。伯恩斯坦预计，纯矿企的股价可能在当前水平见底，并在美国大选不确定性消除后受益于比特币周期加速。
