张湧：AI的前景，都有哪些分歧？

lameihua

　　伙伴们，大家好！

　　10月到11月初，全球科技公司的股价出现显著的波动。

　　虽然放在更大的尺度上，这点波动并不显著；

　　但是一个明显的变化是，对于AI的发展，不再是一边倒的看好，而是逐渐出现了一些担心的声音。

　　不仅是由于AI板块涨幅较大，而且对AI技术发展前景的质疑声也逐渐浮现。

　　科技公司股价的波动幅度，不足以全面反映市场对AI前景的分歧程度。

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　　空方的理由主要是，全球科技板块涨幅过猛，AI科技公司估值过高。

　　目前苹果和英伟达的市值加起来接近9万亿美元，大约相当于中国GDP的一半，美国GDP的三分之一以上。

　　从数字上看，这个估值确实已经非常高了。

　　这一轮AI热潮，不仅推动了A股中的科技、半导体板块大幅上涨，市盈率上千倍的公司比比皆是；

　　也带动了美国、日本、韩国等市场的上涨，韩国的股市更是翻倍。

　　可以说，这是一场全球流动性宽松推动的牛市。

　　而它的终结，也可能源于流动性收紧，以及对人工智能泡沫的担忧。

　　相比之下，A股涨幅相对温和，主要因为权重较大的传统行业几乎没涨。

　　资金更多“抱团”在少数几个科技板块上。

　　这种极端的抱团行情，在上涨时缺乏普涨，但下跌时却可能引发全面回调。

　　不过，高位的科技股跌幅会更大，而低位的板块虽然也会跌，但相对温和。

　　因此，高位与低位之间的分化会非常显著。

　　“中韩半导体指数”反映的是中韩两国半导体企业的表现，比起单纯的A股半导体指数，更能反映全球半导体行业的整体涨幅。

　　这个指数的涨幅远超A股，最近几个月尤其明显。

　　这也说明，半导体板块的上涨已经过于猛烈。

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　　同时，部分机构开始警惕泡沫风险。

　　目前已有不少机构开始发出警告，认为半导体和人工智能领域存在泡沫。

　　日本央行、美国的高盛、摩根等投行，以及韩国的一些机构都发出类似警告。

　　更值得关注的是，曾经成功预测2007年次贷危机的“大空头”，通过做空获得巨额收益，也是电影《大空头》中主角的原型；

　　他最近也罕见地再次出手做空，引发了市场的广泛关注。

　　他给出的几个理由是：

　　美国2023-2025年的算力需求增速，低于过去20年的平均水平。

　　对于当下这些股价大涨的科技公司而言，算力需求的增速是最重要的盈利来源之一。

　　和人工智能无限的前景相比，算力需求增速的下降没法解释。

　　而且，人工智能相关领域的投资增速已经达到历史极值，超过了2000年互联网泡沫时期的增速。

　　投资增速（供给）快，但算力需求增速却没有那么快——供需开始不匹配。

　　他同时也指出了，最近推动美股七大科技股上涨的核心原因——“左脚踩右脚”。

　　这七大公司的做法是，你给我投钱、我给你投钱——互相投钱，所以被戏称为“左脚踩右脚”。

　　这就不由得让人联想：当没什么故事好讲时，大家就用资本联动的方式来编故事。

　　这些现象可以支持一个观点：虽然人工智能领域尚未真正成熟，但已经投入了巨额资金。

　　投入巨额资金可以促进人工智能的发展，但能否带来与之匹配的高回报，目前尚无共识。

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　　当然，另一派的观点则认为，当下AI的巨额投入是合理的，这些科技公司的股价并没有不合理地高估。

　　主要的原因是，当前人工智能的发展，主要集中在语言文字层面。

　　比如我们熟知的很多大模型，其实就是大语言模型。

　　然而，在模拟现实世界的层面，比如生成视频、图像等领域，仍有巨大的发展空间。

　　有人可能会认为，日常生活中我们主要使用文字，很少需要生成图片或视频，因此这些功能似乎并不重要。

　　但实际上，这种看法存在误解。

　　大语言模型说白了，就是从人类的语言库中挖掘信息，这种信息的深度和真实性，都是建立在人类的经验之上。

　　这种“挖掘”的能力超过人类，但是也仅限于人类的经验和知识的边界之内。

　　对于人类的经验和知识边界之外的领域，大语言模型也无法触及，这就是大语言模型的局限性。

　　而图像、视频生成的核心价值，并不仅仅是制作图片或电影，而是为了训练机器人。

　　如果人工智能能够生成高度符合物理世界规律的视频，就意味着它可以创造出大量逼真的生活场景。

　　比如马斯克的无人驾驶汽车，需要积累上亿公里的真实道路测试，才能达到接近人类司机的表现。

　　但如果人工智能能够生成高度还原真实世界的虚拟场景，便可以大大加速自动驾驶的学习速度，甚至可以创造出更罕见的道路场景，做到比人类司机更聪明。

　　因此，人工智能下一步的发展，是从文本生成（即大语言模型）迈向“物理AI”。

　　所谓物理AI，是指能够理解和认知整个物理世界的能力。

　　这是人工智能真正“看懂”世界的关键一步。

　　人工智能终将超越人类，机器人也会比人类更聪明，这只是时间问题，几乎不可避免。

　　从这一点来看，人工智能未来的发展潜力，远超互联网。

　　互联网的发展，归根结底是改变了信息传递的方式，创造价值的主体仍然是人，所以生产关系并没有变化。

　　但是当人工智能达到一定的高度之后，创造价值的主体，可以大规模地迁移到人工智能上，传统的生产关系可能被颠覆。

　　正因如此，支持人工智能的一方认为，无论给予人工智能多大的想象空间，都不为过。

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　　还有一个观点认为，哪怕AI现在存在泡沫，但是也不一定会在短期内破裂。

　　类似2007年次贷危机中，最早的“吹哨人”早在次贷危机爆发前两年就已发出预警。

　　提前预警固然最终“正确”，但在等待泡沫破裂的两年里他却备受煎熬。

　　历史案例并不少见。

　　2000年互联网泡沫前夕，一位著名投资者提前两年便认定泡沫存在，并真金白银做空。

　　然而，他在泡沫真正破裂前半年便因承受不住亏损而破产；

　　反倒是索罗斯，同样察觉泡沫，却认为“时机未到”，没有急于做空，反而在其破产两三个月后才反手做空，一战成名。

　　由此可见，即便泡沫终将破裂，若无法精准判断“何时”破裂，过早做空亦可能损失惨重。

　　就跟预测地震一样，如果不能在地震来临前夕精准预测地震，比如预测5年后这个地方会发生地震，那么这种预测是没有意义的，人们不可能提前5年开始搬家吧？

　　还有一个看不悲观的理由：只要“流动性盛宴”未结束，泡沫便未必会破。

　　本轮“流动性盛宴”始于2020年美联储大规模放水，虽然2022年开始加息，但2023年又重启降息，而且目前降息周期尚未结束。

　　市场普遍预期，明年5—6月美联储“换帅”后，可能开展更激进的降息。

　　届时，流动性进一步宽松，科技泡沫可能更难被刺破。

　　综上，空方观点大致有三：

　　其一，估值过高；

　　其二，部分机构开始提示风险；

　　其三，算力的投资增速大于需求增速。

　　与之相对，多方也有三条理由：

　　一、大语言模型虽然有局限，但图像、视频生成模型前途无量；

　　二、即便AI存在泡沫，短期内也未必破裂；

　　三、流动性宽松支撑下，泡沫更难刺破。

　　两种声音交织，如何抉择，成为投资者当前面临的最大难题。