我为何不相信 AI 泡沫存在
针对 AI 行业被严重高估、泡沫即将破裂的普遍看法,有观点认为这一假设并不合理。AI 公司迄今已投入约 1.9 万亿美元、承诺支出至少 3 万亿美元,但多为一次性数据中心建设费用;Anthropic 的 S-1 文件显示其每 1 美元算力成本可赚 2.08 美元,营收从 2023 年的 4100 万美元增至 2026 年上半年的 163 亿美元。
针对 AI 行业被严重高估、泡沫即将破裂的普遍看法,有观点认为这一假设并不合理。AI 公司迄今已投入约 1.9 万亿美元、承诺支出至少 3 万亿美元,但多为一次性数据中心建设费用;Anthropic 的 S-1 文件显示其每 1 美元算力成本可赚 2.08 美元,营收从 2023 年的 4100 万美元增至 2026 年上半年的 163 亿美元。
微软 CEO 纳德拉在《Possible》播客中设想,未来公司可能拥有 20 万名员工,加上 200 万个甚至 2000 万个智能体参与工作,并将这一情景类比为 20 世纪 80 年代无人相信的 40 亿名“打字员”。
美国总统特朗普表示 AI 带来的风险可控,并称对监管措施持开放态度、"不介意设置护栏",愿与民主党在监管方面合作。他此前支持科技公司自我监管而非全面政府限制,最新表态显示其对 AI 监管的开放程度尚不明确。
腾讯首席 AI 科学家姚顺雨在 2026 未来科学大奖对话中表示,AI 护城河更多存在于产品层而非模型层,真正难以替代的是能理解用户背景、利用专有数据和上下文并获得用户信任的 AI 产品。他以微信为例称,即便竞争对手推出更聪明的模型,也未必知道用户是谁,难以提供同样服务。张亚勤则调侃,按此逻辑 Anthropic 未来或许不值一万亿甚至两万亿美元。
前 Rockstar 技术总监 Obbe Vermeij 认为,AI 反编译与移植能力的提升可能迫使 Rockstar 调整《GTA6》的 PC 版发行策略,避免主机版游戏包被爱好者提前移植到 PC 分流销量。他指出《GTA6》已多次大规模泄露,即便 Take-Two 有法律团队,法务速度也可能跟不上 AI 移植速度。
一位长期 Claude Code 用户宣布将其主力编码工具迁移至开源工具 Pi,理由是 Claude Code 功能堆砌但质量与稳定性欠佳。他提到 Claude Code 今年已发布 244 个版本,超过 3/4 改动了系统提示词或工具描述,默认 Bash 工具描述近 3000 tokens。他还吐槽多标签页无法同时连接 IDE、GUI 扩展半数斜杠命令失效等问题。
芝加哥大学数学教授 Frank Calegari 认为,AI 能批量生成证明后,数学人才招聘应更多依赖面对面交流而非书面材料,30 分钟面谈即可区分批量产出低质量成果者与有清晰研究愿景并善于表达的候选人。
马斯克经常聘请的律师亚历克斯·斯皮罗认为,AI 能省去法律工作中不必要的环节,帮助律师更快查清事实、判断案件应和解还是打到底,从而减少在和解与开庭之间反复拉扯的冗余程序。他还表示,AI 可能让更多案件进入庭审,因为律师分析案情更快后不必因顾虑风险而妥协。但他强调 AI 不会改变自己的诉讼策略,陪审员也不会因 AI 而改变。
Jeff Dean 在斯坦福 HAI 与李飞飞的对谈中表示,递归自我改进不可能无限快,因为训练、计算、保存数据和评估结果都需要真实时间。他介绍了新公司 Discovery Loop 的进展,已有约 20 个自动改进循环在运行,目标是让领域专家生产力提高 20 到 50 倍。
The Verge 的 Nilay Patel 在 The Vergecast 中直言,AI 产品还不够好到让用户为其成本买单,数据中心扰民、深度伪造内容泛滥,智能体也尚未真正落地。他指出这些公司投入超过收入,成本过高而收益并不真实,AI 行业只有做出让生活切实变好的产品才能走出困境。
前谷歌工程师王咏刚称,他把改进 Altair 8800 模拟器的需求交给 Claude Opus 5.5 后,AI 在约三四天内将数百行代码的项目扩展为 3 万多行、含单元测试和浏览器集成测试的工程。
Hugging Face CEO 克莱门特·德朗格在 WIRED 世界博览会上称,AI 导致人类灭绝的概率“接近于零”,更现实的风险是少数大公司在封闭环境中秘密开发前沿模型。他主张让更多开发者公开构建、审查和改进模型以形成制衡,并透露 Hugging Face 开发者已超 2,000 万,较英伟达 9 月宣布以 129.3 亿美元收购时公布的约 1,800 万继续增长。
智象元一(HiDream.ai)创始人兼CEO梅涛在2026世界顶尖科学家论坛上提出构建智能体化的全模态世界模型(Agentic Omnimodal World Models),认为大语言、多模态和具身大模型三条路线终将汇流。
NVIDIA 深度学习高级产品研究工程师 Chris Alexiuk 通过 YouTube 和 X(账号 llm_wizard)教开发者构建、微调、评估和部署开源 LLM 应用与智能体,并自称“No.1 Nemotron Fan”。
OpenAI 联合创始人兼总裁格雷格·布罗克曼在《华尔街日报》科技峰会上表示,未来死亡或许会成为一种可以自主选择的事情。他预计未来 12 至 18 个月,AI 有望在生物学、医疗健康和疾病治疗领域取得重大突破并产生切实影响。这一观点与马斯克此前称延长寿命乃至某种程度永生"完全可以解决"的表态相呼应。
spaCy作者、Explosion联合创始人Matthew Honnibal发文质疑MIT团队的Astra研究存在误导。他指出,Astra在识别小型网络任务时确实只读取原始权重,但在修复Qwen3.5-0.8B数学能力时被允许使用Python编程并进行最多50次前向测试,两种实验条件差别很大。
苹果公司副总裁、中华区董事总经理葛越在 2026 年世界互联网大会乌镇峰会上表示,AI 不会取代 App,而是将推动下一代 App 变得更强大、更具个性化。她提到,去年中国 App Store 生态促成的开发者营业额与销售额达 5,620 亿美元,较上年增加 230 亿美元,四分之三的中国开发者业务已拓展至海外。葛越还认为,当 AI 让获取答案变得容易时,提出正确问题的能力更加重要。
OpenAI CEO Sam Altman 在 X 上改名为「Ram Altman」,回应称自己确实希望世界拥有大量内存、人们想装多少就装多少,并抱怨此前播客言论被断章取义。
OpenAI CEO 奥尔特曼回应“个人电脑配内存很糟糕”言论引发的批评,称自己的话遭断章取义,实际希望全球拥有大量内存、人们想装多少装多少,并称长期呼吁扩大内存产能。他并未否认数据中心集中部署内存可能比分散在个人电脑中更有效率,只强调供应应足够充裕、不必二选一。此番争议正值“RAMpocalypse”内存供应紧张,索尼、微软、任天堂已上调游戏主机售价,英伟达 RTX 5080 从官方商城下架。
诺贝尔奖得主、“AI 教父”Geoffrey Hinton 警告,人工智能领域今明两年就可能发生切尔诺贝利等级的事故,例如 AI 攻击导致大规模停电或金融系统瘫痪一周。
Anthropic Claude Code 团队工程师 Addy Osmani 提出“认知投降”概念:AI 输出越准确流畅,用户越容易跳过验证,直接把 AI 判断当成自己的判断。他把人类使用 AI 分为认知卸载、推迟判断、认知投降三个层次,并警告软件开发中测试也可能由 AI 编写,测试全通过并不等于没有问题。他建议提问前先形成自己的初步假设,并以测试结果、运行日志等可验证证据作为验收标准。
微软研究院研究经理 Mike Walker 分享黑客文化如何塑造其职业生涯,他曾领导 DARPA Cyber Grand Challenge,该赛事今年迎来 10 周年。他认为有效安全取决于对信任与上下文的理解,并强调安全系统每次向用户索取信任时都在消耗这一宝贵资源。
一篇质疑文章指出,「Astra 能读写权重改进 Qwen」的帖子把多种不同技术混为一谈。真正只靠原始权重、不写代码不运行网络的实验仅限 17K–172K 权重的小网络;Qwen3.5-0.8B 的数学提升实验实际会写 Python 程序,并可在最多 50 批练习题上运行模型,通过修改 0.016% 权重把 MATH-500 从 7.9% 提到 48.1%。
数学家 Karthik C. S.、Amit Sahai 与 Jie Xue 在客座文章中提出,AI 的冲击暴露出数学界早已存在的问题:当数学工作的价值被等同于产出结果和个人能力展示时,对 AI 取代的焦虑便不可避免。
有观点认为,借助大语言模型生成代码比学习和复用现有框架、库更省事,这可能让 Lisp 诅咒重现:开发者各自用 LLM 生成模块,减少对开源库的使用与反馈,新库的创建也随之停滞。作者不认同跳过库和框架、全部靠生成的做法,认为“非我生成”只是另一种“非我发明”,但预计开源协作仍会一定程度衰退,软件开发变得更孤独。
Y Combinator 首席执行官加里·谭透露,他每年在 AI 智能体上花费约 10 万至 20 万美元购买 Token,这些智能体能读取他的电子邮件、Dropbox 文件、Apple Notes 笔记乃至过去 20 年的心理咨询记录。
阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信在 2026 年世界互联网大会开幕式上表示,只有开源才能推动 AI 普及,开源可降低中小企业研发成本,对发展中国家尤其重要。他透露,千问已开源超过 470 款模型,全球累计下载量突破 40 亿,衍生模型超过 33 万。蔡崇信还预判,未来 AI 将从显性话题转为隐性基础设施,像互联网一样融入业务的每个环节。
同构实验室总裁马克斯·贾德伯格在彭博科技大会上预测,未来所有药物都将由 AI 设计,只是实现时间尚不确定。该公司由谷歌 DeepMind 分拆成立,累计融资约 27 亿美元,正洽谈新一轮融资,估值有望达 400 亿美元或更高。其自主研发药物针对癌症、免疫系统疾病和炎症,目前仍处于临床前试验阶段。
OpenAI CEO 奥尔特曼称把 DRAM 装在个人电脑里而非数据中心是"很糟糕"的资源错配,理由是内存利用率大部分时间只有 5%,这番言论引发玩家群体和社交媒体大量批评与玩梗。马斯克在 X 发文"民众也理应拥有属于自己的内存"并配表情包表态,还在回复网友时称奥尔特曼是"智障"。AI 热潮推高内存需求,索尼、微软、任天堂均已上调主机售价,RTX 5080 也从英伟达商城下架。
OpenAI 于 10 月 6 日发布 700 多篇研究论文,数学家 Frank Calegari 认为这标志着 AI 已能在数学多个领域做出突破性贡献。他指出这些论文写作粗糙、违反署名规范,部分甚至有错误,但数学界更应反思自身的招聘、发表与学生培养方式。他以有限单群分类的历史为例,提醒同行不要因“著名问题被解决”就宣告领域终结,而应借助 AI 工具开拓新的研究方向。
微软 AI 负责人 Mustafa Suleyman 在 X 平台发长文称,当前 AI 模型并不具备意识,人们应让这种情况一直保持下去。他表示若开发有意识的 AI 是可能的,这么做将是鲁莽的,一旦训练中出现意识迹象,他会呼吁所有人暂停 AI 开发,直到能从设计层面消除这些特性。他还认为任何 AI 具备意识的证据都应立即向公众披露,由整个社会共同决定下一步。
Jepsen 作者 Kyle Kingsbury 在 ParticleDB 1.1.4 测试结果中指出,LLM 的使用正在侵蚀人们对文档、软件及其背后组织的信任。他认为,过去用来判断系统成熟度的信号如今更容易被伪造,工程师可能开始对新软件项目抱有怀疑。他同时提出,维护者该如何确保软件正确、文档准确,并向用户证明其质量。
OpenAI CEO 萨姆・奥尔特曼在播客节目 Cheeky Pint 中表示,DRAM 供应紧张时应把内存集中部署在数据中心提高利用率,而非闲置在个人电脑里——本地跑 AI 推理的内存可能只有 5% 的时间在被使用。三星电子则预计,受 AI 基础设施建设推动,存储芯片供应紧张将持续至 2028 年。
苹果 CEO 约翰·特努斯在《连线》采访中表示,苹果会用 AI,但不会“为了 AI 而 AI”,AI 做得好时用户甚至不必意识到背后是 AI。他强调苹果不会突然变成一家 AI 模型公司,AI 会像芯片、屏幕和电池一样成为让 iPhone、Mac、AirPods 更好用的底层能力。他还否认 AI 智能体会彻底取代应用和产品创造。
OpenAI CEO Sam Altman 在 Cheeky Pint 播客中表示,从全球资源分配角度看,让每个人把有限的 DRAM 放在自己电脑里、只用到 5% 是"相当糟糕的",供应受限时应追求云端最大利用率。
OpenAI CEO Sam Altman 在 Cheeky Pint 播客中表示,他同情难以消化大量 AI 生成成果的数学家,但认为公众了解宇宙运行方式的权利超过这些发布带来的冲击,公司不会停止。
Ben Hylak 提出,他使用的每个产品都应该是无头 MCP,接入 AI 智能体后用户无需关心底层细节——但他所在的产品除外,其客户喜欢现有 UI。
有作者提出应警惕写作中的“LLM Voice”,即大模型生成文本带来的“恐怖谷”式阅读反感,并建议作者不要让 LLM 写初稿,即使经人工编辑也难以消除这种痕迹。作者认为用 LLM 搭大纲尚可接受,但正文应由作者自己完成,因为写作本身是思考工具,把写作交给 LLM 等于把思考也交出去。文中也给出例外:帕金森病患者借助 LLM 写作,以及非英语母语者用 LLM 翻译。
OpenAI 的 Ted Sanders 解释,LLM 性能虽是多维的,但大部分差异可由模型规模这一单一变量解释:模型越大,性能与可靠性越高、每 token 成本越高、对冷门事实的召回越好。
Instagram 负责人 Adam Mosseri 在 Colin and Samir 播客中表示,围绕 AI 的焦虑、沮丧与愤怒“不仅会变糟,还会继续变糟”,未来几年部分情绪有依据、部分没有依据。