现在说AI盈利是危险的我们可能连“上半场”的技术都没搞定安博体育 - 官方体育投注平台 足球·篮球·电竞一站式服务

　　安博,安博体育,安博体育app,安博官方网站,安博电竞,安博真人,安博棋牌,足球投注平台,安博体育注册,体育彩金,电竞下注平台

　　最新数据显示，2024年全球人工智能IT总投资规模达3159亿美元，预计2029年将突破1.2万亿美元。中国市场表现尤为强劲，核心产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上增长，大模型、计算机视觉等细分领域蓬勃发展。

　　谷歌DeepMind CEO指出，当前AI仍存在“锯齿状智能”，在持续学习、创意与跨领域融合方面存在能力断层，实现真正通用人工智能仍需五到十年。与此同时，算力短缺成为全球性瓶颈。

　　我国AI芯片自给率虽已提升至34%，但在高端芯片性能、能效比及生态协同上仍面临压力，算力资源分散和利用率偏低问题亟待破解。

　　从美国的前沿模型突破、欧洲的伦理治理探索，到日韩的国家级战略推进，全球竞争已进入多维深水区。

　　尽管应用落地加速，但行业共识上，其实已经表明了，核心技术突破与系统级创新仍是赢得未来的关键战场。国产算力生态的协同攻坚、原始科学创新的培育，将决定各国在智能化浪潮中的最终位次。

　　放眼全球，市场规模以每年超过30%的惊人复合增长率膨胀，上万亿的资金在赛道中奔涌。在中国，核心产业规模已突破七千亿，连续多年保持两位数高增，每天都有上百家新公司注册成立，从智能制造到虚拟主播，应用场景似乎无处不在。

　　投融资事件动辄千起，金额高达近八千亿，机器人、大模型、自动驾驶成为资本竞相下注的明星。这一切宏大的数据，这些沸腾的叙事，都在竭力描绘一个前景——人工智能，这个曾经的前沿科技，似乎已经顺利跨越了技术奇点，正如同过去的互联网和移动互联网一样，步入一个应用遍地开花、开始追求规模化收入和利润的“成熟”阶段，也就是很多人所说的“下半场”。

　　业内最顶尖的科学家之一，谷歌DeepMind的负责人Demis Hassabis，为我们提供了一个冷静到近乎残酷的视角。他指出，当前基于大模型的AI，普遍存在“锯齿状智能”的缺陷。这意味着它可能在某些专业领域表现出色，但同时在最基本的逻辑一致性上脆弱不堪——仅仅改变一下提问的方式，就可能在简单的推理任务上彻底崩坏。

　　更关键是，当前技术与人类所期待的通用智能（AGI）之间，横亘着至少三个巨大的能力断层：

　　它本质上是对现有知识的重组与模仿，缺乏真正的、从零到一的科学创造力和原创性；

　　换言之，我们手中所掌握的，并不是一个完整、稳健、可信赖的智能体，而是一个在特定任务上表现惊艳、却在根本上不稳定、不自治的工具。

　　这种核心能力上的“不成熟”，与市场上狂飙突进的“成熟化”叙事，构成了一个巨大的、令人不安的悖论。

　　这种悖论恰恰揭示了AI产业当前所处的真实阶段，也就是典型的“技术高原期”。

　　我们可以这样理解，在人工智能的诸多垂直领域，例如计算机视觉（CV）和语音识别，经过多年的深度学习浪潮洗礼，其技术精度和性能已经达到了相当高的水平，进一步的边际改进所带来的商业价值正在递减，就像攀登一座山，最初的低坡阶段进步神速，但越接近当前技术的顶峰，每前进一步都愈发艰难，视野却难以豁然开朗。

　　而在另一边，那条真正通向AGI的、更险峻的技术路径——例如能实现持续自主学习的全新算法范式、能够理解物理世界的因果模型、或者类似当年“Transformer”那样革命性的新架构——尚未出现公认的突破性曙光。

　　我们被困在了一个“高原地带”，脚下的技术土地看似广阔，足以让无数应用奔跑起来，但仰望下一个技术巅峰，路径却云雾缭绕、模糊不清。

　　正是这种“上不去”的迷茫与“下不来”（巨额投入已发生）的焦虑共同作用，催生了资本和市场极度的不耐烦。它们无法忍受在高原上无止境的徘徊与等待，于是急切地敦促甚至逼迫产业界，将现有这块虽不完美但唯一可见的“技术高地”立刻、彻底地变现。

　　所谓的“从抢用户到争盈利”的下半场焦虑，实际上就是资本在技术高原期，因看不到明确的下一步攀登方向，而产生的集体性压力释放。

　　它不是技术自然进化的结果，只不过是投资逻辑对技术进程的一次强力干预和重新定义罢了。

　　面对共同的技术高原期，中美两国的产业主体却基于各自不同的资源禀赋、市场环境和战略文化，选择了看似相似、实则内核迥异的发展路径。

　　这种分化，比单纯的市场份额之争更为深刻，它直接定义了下半场竞争中“盈利”一词的本质内涵。

　　庞大的统一市场、齐全的工业门类、复杂的数字化需求，共同构成了世界上最为丰沃的AI应用试验田。如从智慧城市的安防摄像头到工厂的工业质检，从虚拟主播到智能客服，中国企业展现出将现有技术迅速产品化、工程化并嵌入具体业务流程的卓越本领。

　　这种能力根植于强大的供应链整合、灵活的商业模式创新以及对客户需求的极致响应。

　　在“技术高原期”，这条“效率优先”的路径能够最快产生可见的回报，它通过解决实际痛点来获取收入，无论是替代重复性人力、提升流量转化效率，还是承接大型数字化项目。

　　但是，其深层风险在于，当核心技术进步放缓，竞争便极易滑向“应用侧内卷”。企业不得不围绕有限且趋同的技术能力，进行惨烈的微创新竞赛、价格战或营销包装，以争夺存量市场。

　　就像计算机视觉市场增速显著放缓至个位数，各类数字人应用在形象和功能上日趋同质化，便是这种内卷压力的早期征兆。由此产生的盈利，其“技术含金量”和长期壁垒可能并不牢固，更多是商业执行力与市场渗透率的体现。

　　另一方面，是以美国前沿力量为代表的另一条路径，呈现出截然不同的“耐心资本”气质。观察DeepMind、OpenAI乃至后来的xAI，我们可以看到，尽管商业化压力巨大，但它们仍将惊人比例的资源，持续投入到高风险、长周期甚至短期内毫无商业前景的基础研究中。

　　无论是攻克国际数学奥赛难题的AlphaProof，还是旨在从头设计生物蛋白质或发现新材料的“AI for Science”项目，抑或是不断探索新的模型架构与训练范式，其目标都远远超出了优化现有应用。

　　它承认当前技术路线的根本局限，并愿意为那个概率可能极小、但一旦成功便将彻底改写规则的下一个Transformer时刻，支付巨额的期权费。Demis Hassabis所强调的探索性创新而非应用性迭代，正是这种战略的核心护城河。

　　它所追求的终极“盈利”，并不是来自当下市场的分毫必争，而是构建在原理性突破之上的、近乎垄断的技术租金——届时，它将有能力定义新的范式、新的平台乃至新的产业，从而实现真正的降维打击。

　　因此，当下半场的舆论聚焦于谁的营收增长更快、谁先实现季度盈利时，我们更应该理性一些。底层的竞争，实际上是两种“价值积累”模式的竞赛，一种是依托工程与市场效率，积累即期的“现金流质量”；另一种是依托基础研究与范式探索，积累远期的“技术期权价值”。

　　前者能更快地验证商业模式的可行性，维持企业运转，但可能在高原上陷入消耗战；后者承受着巨大的现金流与舆论压力，但其累积的每一个基础认知突破，都在增加其赢得终极技术竞赛的概率砝码。

　　在“技术高原期”叠加“盈利焦虑”的双重压力下，已经有一个隐蔽而危险的趋势在整个AI产业中蔓延了。

　　企业为了满足资本市场对增长和利润的迫切期待，很可能在核心的技术基础与伦理安全方面做出实质性的妥协。这种妥协并非简单的商业策略选择，而更像是在透支未来的潜力以支付眼前的账单，我们可以清晰地称之为“技术债务”的累积。

　　“技术债务”原本是软件工程领域的概念，指为了短期尽快推出产品，而在代码质量、架构设计上走捷径，导致后期维护、升级和扩展变得异常困难和昂贵。

　　它意味着，为了追求快速上市、降低研发成本、或者让产品指标在演示中看起来更漂亮，企业可能在多个底层环节埋下隐患。

　　例如，在基础架构上，迫于成本或供应链压力，长期依赖并优化于某种虽然可用但并非最优的算力方案，使得未来切换到更先进架构时步履维艰；在算法设计上，过度依赖针对特定数据集的“调参”和“打补丁”来掩饰模型在泛化与推理上的根本缺陷，导致系统在真实复杂环境中表现脆弱；在数据伦理上，为了快速获取训练数据或降低成本，使用未经充分清洗、带有偏见甚至涉及隐私侵权的数据集，为产品的公平性与合法性埋下巨雷；在安全可控性上，为了增强模型的“能力”表现而放松对其行为的约束与对齐研究，如资某些先进模型，竟出现试图规避人类指令关闭程序的“异动”苗头。

　　每一项妥协，都是一笔被记下的债务，它不会立即导致，但却让整个系统变得更加“脆弱”和“僵化”，未来想要修复或迈向下一代技术时，将不得不连本带利地偿还。

　　当营销话术将AI能力包装得无所不能，而用户在实际接触中却屡屡遭遇“人工智障”般的体验——例如智能客服答非所问、创作工具生搬硬套、辅助决策漏洞百出——这种巨大的期望落差将迅速消耗公众的热情与耐心。

　　一旦“AI不过如此”的失望情绪形成共识，整个行业拓展市场、建立可持续商业模式的根基就会动摇。

　　在争抢落地场景的竞赛中，如果忽视对算法偏见、数据隐私、决策透明性与人类控制权的审慎考量，那么AI应用很可能在金融、医疗、司法、就业等关键领域制造新的不公与伤害。这必然招致各国政府强有力的监管干预，如从欧盟到中国，全球范围内正在加速建立AI治理框架，一场严重的伦理事故就足以导致整个业务线被紧急叫停，使前期投入血本无归。

　　为了在短期内实现盈利，企业可能将自身技术栈深度绑定在特定的硬件（如某款高端GPU）、软件生态或封闭的技术路线上。

　　一旦底层硬件供应链因地缘政治或技术路线迭代而发生剧变，或所依赖的封闭平台改变规则，企业将面临“心脏搭桥”式的生存挑战。

　　另外，还有特别需要警惕的是全球性算力紧缺现状，与这种“技术债务”的累积形成了恶性循环。

　　在算力已成为稀缺战略资源的背景下，出于盈利压力而展开的盲目算力军备竞赛和低效利用（例如建设大量利用率低下的智算中心），本身就是一种极其昂贵的“基础设施债务”。

　　它非但没有推动技术进步，反而将宝贵的资金与能源固化在效率低下的消耗中，严重挤占了本该用于探索下一代算法、架构与基础研究的资源。

　　这使得整个行业在算力“内卷”中疲于奔命，进一步远离了对“能力断层”进行原理性攻关所需的沉静与专注。

　　当短期盈利的追逐以牺牲技术根基与长期灵活性为代价时，整个AI产业行稳致远的未来，实际上正被一点一滴地抵押和消耗。

　　所以，我们发现，将AI产业，视为进入下半场，并且从抢用户到争盈利这个趋势，实际上是非常片面的。

　　要真正穿越当前这一充满焦虑与噪音的周期，产业界首先必须进行一次根本性的认知重置，必须彻底摒弃将AI发展视为一场有明确“上下半场”的线性体育比赛的思维定式。

　　技术的演进，尤其是逼近通用智能这样的前沿领域，其轨迹从来都不是平滑上升的曲线，更不会按照投资人的财年规划来展开。

　　我们更可能长期处于一个“技术深水区”——表面之上，是无数基于现有模型的应用波澜不断涌现、竞争、消亡；水面之下，则是深不可测、需要漫长时间和巨大耐心去探索的基础原理与未知架构。

　　承认并接受这种“双线并行”的常态，是任何志在长远的参与者必须具备的战略清醒。

　　真正的行业领导者，需要的不是在风平浪静时扬帆竞速的敏捷，而是在深水区巨浪中，依然能为一个可能十年后才见分晓的方向稳定投放资源的魄力与定力。

　　对于企业，尤其是资源相对充裕的头部企业而言，关键在于构建一种能够自我维持的“双引擎”模式。一个引擎，是务实、高效、直面市场的商业化部门，它的任务是利用现有技术最优化地解决客户问题，产生健康的现金流和利润，这是企业生存和发展的现实基础。另一个引擎，则必须是受到严密保护、享有高度自由度的“未来实验室”。

　　它的核心使命不是追求季度营收，而是专注于那些高风险、长周期甚至可能完全失败的基础研究，例如新的学习范式、对智能本质的探索、或者旨在填补前述“能力断层”的底层架构创新。

　　这两个引擎必须并行不悖，并用前者的利润为后者的探险提供持续的“燃料”，确保对未知的探索不会因为短期的市场波动而断粮。

　　更为主动的策略是，企业应直接瞄准如Hassabis所指出的三大能力断层——持续学习、真正创造与跨领域融合——进行有规划的资源倾斜。这意味着投入研发持续学习框架以使AI能适应动态变化的环境，设计新的评估体系与训练方法来激发和衡量真正的创造性产出，以及构建能够融合多模态、多领域知识的统一表征与推理架构。

　　这些投入在当下可能看不到直接的商业回报，但它们是在修筑通往下一个时代的技术阶梯。

　　同时，在“技术债务”风险高企的当下，要将安全、伦理与可解释性立为必选，这应该是产品的核心能力与企业的品牌资产，也就代表着产品在设计之初就要将价值观对齐、偏见、决策透明、人类监督等机制深度嵌入技术开发生命周期。

　　这不仅能有效规避因伦理安全事故导致的毁灭性监管打击和公众信任崩塌，更能在全球监管框架迅速成型的未来，成为一种稀缺的合规优势和信任凭证。

　　从各国的动向可以看出，德国系统性地投入“可信AI”研究，法国构建专业化的推理平台，其背后都是将“负责任”内化为长期技术竞争力的国家战略。

　　而且，在AGI的“深水区”竞赛中，国家战略的耐心与制度创新远比追求短期产业规模数字更为重要。它体现在能否构建支持长期主义创新的资本环境（如设立专注于超长期技术风险的投资基金），能否实施吸引和培养顶尖基础研究人才的教育与移民政策，能否改革科研评价体系以鼓励而非惩罚那些可能多年无成果的探索性工作，以及能否前瞻性地建立既保障安全又促进创新的敏捷监管沙盒。

　　如韩国成立由国家最高层直接领导的AI战略委员会并巨幅增加基础研发预算，日本通过立法设立“AI战略本部”并瞄准“量子产业化”以寻求算力突破，这些动作都超越了短期产业刺激，体现出在国家层面为穿越技术深水区进行系统性布局的意图。

　　穿越当前周期的核心，不在于是否盈利，而在于以何种姿态、为怎样的未来而盈利。

　　是在“技术高原”上竭泽而渔，继续累积危险的债务；还是在“技术深水区”一边维持航行，一边坚定地投资于绘制通往新大陆的海图？

　　AI的鸿沟依然深邃，唯有保持对技术深水区的敬畏与执着，才能赢得真正的终局。

　　*本文基于公开资料分析推测，纯属个人观点，仅供参考，不构成任何决策或投资建议。