次貸人工智慧危機：重溫加密貨幣 x 人工智慧

原作者：愛德華‧齊特倫

原文翻譯：方塊獨角獸

如果你關注的是加密產業的AI，或是傳統網路的AI，你需要認真思考這個產業的未來。文章比較長，如果沒有耐心可以直接離開。

我寫這篇文章的目的並不是為了傳播懷疑或抨擊，而是為了對我們今天所處的位置以及當前的道路可能將我們引向何方提供清醒的評估。我相信人工智慧的繁榮——更具體地說，生成式人工智慧的繁榮——（正如我之前所說的）是不可持續的，最終會崩潰。我還擔心這次崩盤可能會對大型科技公司造成毀滅性打擊，嚴重破壞創業生態系統，並進一步削弱大眾對科技業的支持。

我今天寫這篇文章是因為感覺情況正在迅速變化，多個人工智慧「末日跡象」已經出現：OpenAI（倉促）推出的「o1（代號：草莓）」模型被稱為「一個大而愚蠢的魔術」 （錯誤的幻覺）； OpenAI（和其他地方）未來模型價格上漲的傳言； Scale AI 裁員；以及 OpenAI 領導層的離職。這些都是事情開始崩潰的跡象。

所以我認為有必要解釋一下當前情況的危機以及為什麼我們發現自己處於一個幻滅的階段。我想表達我對這場運動的脆弱性以及導致我們走到這一步的痴迷和缺乏方向的擔憂，我希望有些人可以做得更好。

此外，也許這是我之前沒有給予足夠重視的一點，我想強調人工智慧泡沫破裂所造成的人力成本。無論微軟和Google（以及其他大型生成式人工智慧支持者）逐漸放緩投資，還是OpenAI 和Anthropic（以及他們自己的生成式人工智慧專案）透過消耗企業資源來維持，我相信最終結果都會是一樣的。我擔心成千上萬的人將失去工作，科技業的大部分人將意識到唯一可以永遠成長的東西就是癌症。

這篇文章不會有太多輕鬆愉快的內容。我將向你描繪一幅黑暗的景象——不僅是大型人工智慧公司的黑暗景象，而且是整個科技行業及其員工的黑暗景象——並告訴你為什麼我認為混亂和破壞性的結局來得比你想像的要早。

繼續，進入思考模式。

生成式人工智慧如何生存？

目前，OpenAI——一個名義上的非營利組織，可能很快就會變成營利性組織——正在籌集新一輪融資，估值至少為 $1500 億，估計為 $65 億，甚至可能高達 $70 億。 。此輪融資由 Josh Kushner 的 Thrive Capital 領投，有傳言稱 NVIDIA 和蘋果也可能參與其中。正如我之前詳細介紹的，OpenAI 將必須繼續籌集前所未有的資金才能生存。

更糟的是，根據彭博社報道，OpenAI 還試圖以循環信貸額度的形式向銀行籌集 $50 億的債務，而這通常伴隨著更高的利率。

《資訊》也報道稱 OpenAI 正在與阿聯酋支持的 $1000 億投資基金 MGX 進行洽談，尋求投資人工智慧和半導體公司，也可能從阿布達比投資局（ADIA）籌集資金。這是一個極其嚴重的警訊，因為沒有人自願向阿聯酋或沙烏地阿拉伯尋求資金。 只有當您需要大量資金並且不確定是否可以從其他地方獲得資金時，您才會選擇向他們尋求幫助。

附註：正如 CNBC 指出的，MGX 的創始合夥人之一 Mubadala 持有 Anthropic 約 $5 億的股權，該股權是從 FTX 破產資產中收購的。可以想像，亞馬遜和谷歌對於這種利益衝突一定是多麼「高興」！

正如我在 7 月底討論的那樣，OpenAI 需要籌集至少 $30 億美元，更有可能是 $100 億美元才能維持營運。預計到 2024 年將損失 $50 億，隨著更複雜的模型需要更多的計算資源和訓練數據，這一數字可能會繼續增加。 Anthropic 執行長 Dario Amodei 預測，未來的模式可能需要高達 $1000 億的培訓成本。

順便說一句，這裡的「$1500 億估值」指的是 OpenAI 為投資者定價其股票的方式——儘管「股票」這個詞在這裡也有點模糊。例如，在一家普通公司中，以 $1500 億的估值投資 $15 億通常會給你公司的“1%”，但在 OpenAI 的情況下，事情有點複雜。

今年早些時候，OpenAI 試圖以$1000 億美元的估值籌集資金，但一些投資者對高價猶豫不決，部分原因是（引述The Information 記者Kate Clark 和Natasha Mascarenhas 的話）人們越來越擔心生成式AI公司被高估。

為了完成這一輪融資，OpenAI 可能正在從非營利實體轉變為營利實體，但最令人困惑的部分是投資者實際得到的是什麼。 《The Information》的凱特·克拉克(Kate Clark) 報道稱，這一輪投資者被告知（引述）他們的投資不會獲得傳統股權……相反，他們獲得的單位承諾分享公司利潤——一旦公司盈利，他們將獲得獲得利潤分成。

目前尚不清楚轉向營利實體是否能解決這個問題，因為 OpenAI 奇怪的「非營利 + 營利」公司結構意味著微軟有權獲得 OpenAI 利潤中的 75% 作為其 2023 年投資的一部分——儘管理論上，轉向營利性結構可能包括股權。 然而，當您投資 OpenAI 時，您獲得的是「利潤分享單位」（PPU），而不是股權。正如 Jack Raines 在 Sherwood 中所寫，“如果你擁有 OpenAI 的 PPU，但該公司從未盈利，而且你不能將它們出售給認為 OpenAI 最終會盈利的人，那麼你的 PPU 就毫無價值。”

週末，路透社發表報道稱，任何 $1500 億的估值將取決於 OpenAI 能否重組整個公司，並在此過程中取消目前僅限於原始投資 100 倍的投資者利潤上限。利潤上限是在 2019 年設立的，當時 OpenAI 表示，任何超出該上限的利潤都將返還給非營利組織，以造福人類。近年來，該公司修改了該規則，允許從 2025 年開始每年將利潤上限提高 20%。

鑑於 OpenAI 與微軟現有的利潤分享協議——更不用說它陷入的巨額虧損——任何回報充其量只是理論上的。冒著聽起來輕率的風險，即使是 500% 增益仍然為零。

路透社還補充說，任何向營利結構的轉變（從而使其估值超過最近的 1TP10-800 億美元）都將迫使 OpenAI 與現有投資者重新談判，因為他們的股份將被稀釋。

據報道，英國《金融時報》還指出，投資者必須簽署一份營運協議，其中規定：對 [OpenAIs 營利性子公司] 的任何投資都應本著捐贈的精神考慮 OpenAI 可能永遠不會獲利。這些術語確實很瘋狂，任何投資 OpenAI 並遭受這些術語困擾的人都完全要自己承擔風險，因為這是一項極其荒謬的投資。

事實上，投資者並沒有獲得OpenAI 的一部分，或者對其的任何控制權，而是獲得了一家公司未來利潤的股份，該公司每年虧損超過1TP10-50 億，並且到2025 年可能會虧損更多（如果它能夠實現這一目標）就那麼遠）。

OpenAI 的模型和產品——我們稍後會討論它們的用處——運作起來極其無利可圖。根據The Information 報導，OpenAI 將在2024 年向微軟支付約$40 億美元用於支援ChatGPT 及其底層模型，而這還不包括微軟每GPU 每小時$1.30 的折扣價，而其他公司的折扣價為每小時$3.40 至$4。這意味著，如果沒有與微軟建立深入的合作關係，OpenAI 每年在伺服器上的支出可能高達 $60 億——不包括員工成本等其他費用（每年 $15 億）。而且，正如我之前討論過的，目前培訓成本每年為 $30 億，並且幾乎肯定會繼續增加。

儘管The Information 在7 月報道稱OpenAI 的年收入為$35 億至$45 億，但《紐約時報》上週報道稱，OpenAI 的年收入現已超過$20 億，這意味著年終數字很可能會走向低點。

簡而言之，OpenAI正在“燒錢”，而且未來只會燒更多的錢，而為了繼續燒錢，它必須向簽署了“我們可能永遠無法盈利”聲明的投資者籌集資金。

正如我之前所寫，OpenAI 的另一個問題是生成式 AI（擴展到 GPT 模型和 ChatGPT 產品）無法解決證明其巨大成本合理的複雜問題。這些模型是機率性的，這會導致巨大的、棘手的問題——換句話說，它們什麼都不知道，只是根據訓練資料生成答案（或圖像、或翻譯或摘要），而模型開發人員正在以驚人的速度耗盡這些數據。

「幻覺」現象——模型明確產生不真實的訊息（或產生圖像或影片中看起來錯誤的訊息）——無法用現有的數學工具完全解決。雖然有可能減少或減輕幻覺，但它的存在使得生成式人工智慧很難真正依賴關鍵業務應用程式。

即使生成式人工智慧解決了技術問題，也不清楚它是否真正為業務帶來價值。 The Information 上週報導，微軟 365 套件（包括 Word、Excel、PowerPoint 和 Outlook 等，尤其是許多也與微軟諮詢服務密切相關的以企業為中心的套件）的客戶幾乎沒有採用其人工智慧-驅動的“副駕駛”產品。 440 萬用戶中只有 0.1% 到 1%（每個 $30 到 $50）為這些功能付費。 一家正在測試人工智慧功能的公司表示，“大多數人現在並沒有看到它有多大價值。”其他人則表示，“許多企業尚未在生產力和其他領域取得突破性進展”，而且“不確定何時會實現”。

那麼微軟對這些不重要的功能收取多少費用呢？每位使用者每月可額外獲得令人瞠目結舌的 $30，或對於銷售助理功能，每位使用者每月最多可獲得 $50。這實際上要求客戶將現有的費用加倍——順便說一下，在年度合約上！

需要補充的一件事是：微軟的問題是如此複雜，以至於他們將來可能需要自己的新聞內容。

這就是生成式人工智慧的現狀——生產力和商業軟體領域的領導者找不到客戶願意付費的產品，部分原因是結果太平庸，部分原因是成本太高而無法證明其合理性。如果微軟需要收取如此高的費用，要么是因為薩蒂亞·納德拉希望在2030 年實現$5000 億的收入（這一目標在微軟收購動視暴雪的公開聽證會上發布的備忘錄中透露），要嘛是因為成本太高，無法實現。

然而，幾乎所有人都強調，人工智慧的未來將令我們震驚——下一代大型語言模型即將到來，而且它們將令人驚嘆。

上週，我們第一次真正看到了所謂的未來。這令人失望。

一個愚蠢的魔術

OpenAI 週四晚間發布了 O 1（代號草莓），興奮程度就像去看牙醫一樣。 Sam Altman 在一系列推文中將 O 1 描述為 OpenAI「迄今為止最強大、最一致的模型」。雖然他承認O 1“仍然存在缺陷，仍然受到限制，並且使用一段時間後，它並不像第一次使用它時那麼令人印象深刻”，但他承諾O 1 將為那些已經完成的任務提供更準確的結果。

這本身就很能說明問題——但我們稍後會詳細討論。首先，我們來談談它的實際運作原理。我將介紹一些新概念，但我保證不會討論太多細節。如果你真的想看 OpenAI 的解釋，你可以在他們官網的文章《Learning to Reason with LLMs》中找到。

當面對問題時，o1 將其分解為各個步驟，這些步驟最終有望得出正確的答案，這個過程稱為「思維鏈」。如果將 o1 視為同一模型的兩個部分，就更容易理解它。

在每一步中，模型的一部分應用強化學習，另一部分（輸出結果的部分）根據其進展（其推理步驟）的正確性進行獎勵或懲罰，並在受到懲罰時調整其策略。這與其他大型語言模型的工作方式不同，因為模型會產生輸出然後回顧，而不是僅僅產生答案然後直接給出答案，它會忽略或識別最終答案的良好步驟。

雖然這聽起來像是一個重大突破，甚至是朝著備受讚譽的通用人工智慧(AGI) 邁出的又一步，但事實並非如此，OpenAI 選擇將o1 作為獨立產品而不是更新版本發布這一事實就證明了這一點GPT 的。 OpenAI 展示的範例（例如數學和科學問題）是預先已知答案的任務，答案要么正確，要么不正確，從而允許模型在每一步指導「思想鏈」。

您會注意到，OpenAI 沒有展示 o1 模型如何解決答案未知的複雜問題，無論是數學問題還是其他問題。 OpenAI 本身也承認，它收到的回饋是 o1 比 GPT-4o 更容易產生“幻覺”，而且 o1 不太願意承認自己比之前的模型沒有答案。 這是因為，雖然模型中有一部分負責檢查其輸出，但這個「檢查」部分也可能產生幻覺（有時人工智慧會編造看似合理的答案，從而產生幻覺）。

OpenAI 表示，由於「思想鏈」機制，O1 對人類使用者也更有說服力。由於 O1 提供了更詳細的答案，人們更傾向於相信其輸出，即使這些答案完全錯誤。

如果你認為我對 OpenAI 的批評過於嚴厲，請考慮該公司如何推廣 o1。它把強化訓練的過程描述為“思考”和“推理”，但實際上只是猜測，每一步都在猜測是否正確，而最終的結果往往是提前知道的。

這是對人類──真正的思想家的侮辱。人類的思考基於一系列複雜的因素：從個人經驗到一生的知識再到大腦化學。雖然我們在解決複雜問題時確實會「猜測」某些步驟是否正確，但我們的猜測是基於具體事實，而不是像 o 1 這樣的笨拙數學。

而且，天哪，它很貴。

o1-preview 的定價為每百萬個輸入代幣 $15 和每個輸出代幣 $60。這意味著 o1 的輸入成本是 GPT-4o 的三倍，輸出成本是 GPT-4o 的四倍。然而，有一個隱性成本。資料科學家 Max Woolf 指出，OpenAI 的「推理令牌」（用於得出最終答案的輸出）在 API 中不可見。這意味著不僅o1的價格更高，而且其產品的性質要求用戶更頻繁地付費。所有為「考慮」答案而產生的內容（需要明確的是，模型不是「思考」）也是收費的，這使得程式設計等複雜問題的答案可能極其昂貴。

現在我們來談談準確性。 在 Sam Altman 的前公司 Y Combinator 擁有的類似 Reddit 的 Hacker News 網站上，有人抱怨 o1 為編程任務編造了不存在的庫和函數，並且在回答無法輕鬆在線回答的問題時犯了錯誤。

在 Twitter 上，新創公司創辦人兼前遊戲開發者 Henrik Kniberg 要求 o1 編寫一個 Python 程式來計算兩個數字的乘積並預測程式的輸出。雖然o1寫的程式碼是正確的（雖然程式碼還可以更簡潔，只需要一行），但實際輸出卻完全錯誤。 AI公司創辦人Karthik Kannan也參加了程式設計任務測試，o1也編造了一個API中不存在的指令。

另一位用戶Sasha Yanshin試圖與o1下棋，結果o1在棋盤上憑空製造了一個棋子，隨後輸掉了比賽。

因為我很有趣，我還嘗試讓 o1 列出名稱中帶有 A 的州。它思考了 18 秒，得出了 37 個州，其中包括密西西比州。正確答案應該是 36 個州。

當我要求它列出名稱中帶有 W 的州時，它思考了十一秒，實際上包括了北卡羅來納州和北達科他州。

我還問o1它的代號Strawberry中字母R出現了多少次，它回答了兩次。

OpenAI 聲稱，O1 在物理、化學和生物的複雜基準測試中與博士生的表現不相上下，但在地理、基礎英語測試、數學和程式設計方面顯然表現不佳。

值得注意的是，這正是我在上一篇時事通訊中預測的「大而愚蠢的魔法」。 OpenAI推出Strawberry只是為了向投資者和公眾證明AI革命仍在繼續，但它實際上推出的是一個笨重、無聊且昂貴的模型。

更糟的是，很難解釋為什麼有人應該關心 o1。雖然 Sam Altman 可能會吹噓其“推理能力”，但那些有錢繼續資助他的人卻看到了 10 到 20 秒的等待時間、基本事實準確性的問題以及缺乏任何令人興奮的新功能。

沒有人再關心「更好」的答案——他們想要一些全新的東西，而我認為 OpenAI 不知道如何實現這一目標。 Altman 試圖透過讓O1 進行「思考」和「推理」來將其擬人化，明確表明這是邁向通用人工智慧(AGI) 的某種進步，但即使是最堅定的人工智慧倡導者也很難感到興奮。

事實上，我認為o1顯示OpenAI既絕望又缺乏創造力。

價格沒有下降，軟體也沒有變得更加有用，而我們自 11 月以來一直聽說的「下一代」模型最終證明是一個無用的東西。這些模型也迫切需要訓練數據，以至於幾乎每個大型語言模型都會攝取某種受版權保護的內容。這種緊迫感導致最大的生成視頻公司之一Runway 發起了一項“全公司範圍內的努力”，收集數千個YouTube 視頻和盜版內容來訓練其模型，而8 月份的一項聯邦訴訟指控NVIDIA對許多公司採取了類似的做法。

目前的法律策略在很大程度上取決於意志力，希望這些訴訟不會造成任何可能使訓練這些模型構成版權侵權的法律先例——這正是版權倡議組織最近贊助的一項跨學科研究的內容得出結論。

這些訴訟正在進行中，8 月份，法官批准了原告對 Stability AI 和 DeviantArt（使用這些模型）的進一步版權侵權索賠，以及對 Midjourney 的版權和商標侵權索賠。如果任何訴訟成功，對 OpenAI 和 Anthropic 來說都將是災難性的打擊，對使用數百萬藝術家作品資料集的 Google 和 Meta 來說更是如此，因為 AI 模型幾乎不可能「忘記」他們的訓練數據，這意味著他們需要從頭開始重新訓練，這將花費數十億美元，並大大降低他們在不特別擅長的任務上的效率。

我對這個行業正在海灘上建造堡壘深感擔憂。像ChatGPT、Claude、Gemini 和Llama 這樣的大型語言模型是不可持續的，而且似乎沒有盈利之路，因為生成式AI 的計算密集型性質意味著它們需要花費數億甚至數十億美元來訓練，並且需要如此龐大的資金。

即使我們把這些問題放在一邊，生成式人工智慧及其相關架構似乎也不是革命性的，而且圍繞著生成式人工智慧的炒作週期根本不符合「人工智慧」一詞的含義。生成式人工智慧只是偶爾能夠正確產生一些內容、總結文件或以某種不確定的「更快」速度進行研究。微軟的 Microsoft 365 Copilot 聲稱為企業提供“數千項技能”和“無限可能”，但它展示的示例無非是生成或總結電子郵件、“通過提示開始演示”以及查詢 Excel 表格等功能有用，但絕不是革命性的。

我們還沒有處於「早期階段」。自 2022 年 11 月以來，大型科技公司已花費超過 1TP10-1500 億美元用於基礎設施和新興人工智慧新創公司以及自己的模型的資本支出和投資。 OpenAI 已經籌集了 $130 億美元，可以僱用任何他們想要的人，對於 Anthropic 來說也是如此。

然而，這個推動生成式人工智慧崛起的行業版馬歇爾計畫的結果只是誕生了四五個幾乎相同的大型語言模型、世界上利潤最低的新創公司以及數千個昂貴但平庸的整合應用程式。

生成式人工智慧的營銷存在多種謊言：

1.它是人工智慧。 2. 會好起來的。 3.它將成為真正的人工智慧。 4、勢不可擋。

拋開“性能”這樣的術語——這些術語通常用來描述生成內容的“準確性”或“速度”，而不是技能水平——大型語言模型實際上已經趨於穩定。 “更強大”通常並不意味著“做得更多”，而是“更昂貴”，這意味著您剛剛創建了一些成本更高但並未增加其功能的東西。

如果每個創投家和大型科技巨頭的綜合力量仍然沒有找到一個真正有意義的用例，很多人願意為此付費，那麼就不會有新的用例。大型語言模型——是的，這就是所有這些數十億美元的去向——不會僅僅因為科技巨頭和 OpenAI 又投入 $1500 億美元而突然變得更加強大。沒有人試圖讓這些事情變得更有效率，或至少沒有人成功做到這一點。如果有人成功了，他們就會大肆宣傳。

我們面臨著一種集體錯覺——一種基於版權盜竊的死胡同技術（每一代技術都是如此），它需要恆定的資本來維持運行，提供的服務充其量是可有可無的，偽裝成某種實際未提供的自動化功能將花費數十億美元，並將繼續這樣做。生成式人工智慧的運作不是靠金錢（或雲端運算積分），而是靠信心。問題在於信心——就像投資資本一樣——是一種有限的資源。

我擔心的是，我們可能正處於類似於次貸危機的人工智慧危機之中——成千上萬的公司正在將生成式人工智慧整合到他們的業務中，但價格遠不穩定，甚至離盈利還很遠。

幾乎每家聲稱「人工智慧驅動」的新創公司都是基於 GPT 或 Claude 的某種組合。這些模型是由兩家嚴重虧損的公司開發的（Anthropic預計今年將虧損$27億），他們的定價策略旨在吸引更多客戶而不是獲利。如前所述，OpenAI 依賴微軟的資金——既包括其獲得的“雲端運算積分”，也包括微軟提供的優惠定價——而其定價完全取決於微軟作為投資者和服務提供商的持續支持。 Anthropic 與亞馬遜和谷歌的交易也面臨類似的問題。

根據他們的損失，我推測，如果 OpenAI 或 Anthropic 的定價更接近實際成本，API 呼叫的價格可能會增加十到一百倍，儘管在沒有實際數據的情況下很難準確地說。但我們可以考慮The Information 報告的數字，該數字預測到2024 年OpenAI 在微軟的伺服器成本將達到$40 億——我可能會補充說，這比微軟向其他客戶收取的費用便宜兩倍半——加上OpenAI 的事實每年仍損失超過$5億。

OpenAI 很可能收取運行其模型所需費用的一小部分，並且只有能夠繼續籌集比以往更多的風險資本並繼續從微軟獲得優惠的定價，才能維持現狀，微軟最近表示它看到了 OpenAI作為競爭對手。 雖然無法確定，但可以合理地假設 Anthropic 從 Amazon Web Services 和 Google Cloud 獲得了類似的優惠價格。

假設微軟給予OpenAI $100 億的雲端運算積分，OpenAI 花費$40 億的伺服器成本，加上假設的$20 億的培訓費用——隨著新的O-1 和「Orion」模型的推出，成本肯定會增加— —OpenAI 可能到 2025 年需要更多積分，或開始以實際現金向 Microsoft 付款。

雖然微軟、亞馬遜和谷歌可能會繼續提供優惠的定價，但問題是這些交易是否能為他們帶來利潤。正如我們在微軟最新季度收益報告後看到的那樣，投資者對建立生成式人工智慧基礎設施所需的資本支出(CapEx) 表示越來越擔憂，許多人對這項技術的潛在盈利能力持懷疑態度。

我們真正不知道的是，生成式人工智慧對於這些大型科技公司來說有多少利潤，因為它們將這些成本計入其他收入。雖然我們不能確定，但我想如果這些企業能夠獲利，他們會談論他們從中獲得的收入，但他們沒有。

市場對生成式人工智慧熱潮的極度懷疑，以及英偉達執行長黃仁勳對人工智慧投資回報缺乏實質答案，導致英偉達市值單日暴跌 1TP10-2790 億。這是美國市場史上最大的股市崩盤，損失總價值相當於近五家雷曼兄弟的峰值。 雖然比較就到此為止——英偉達甚至沒有面臨失敗的風險，即使失敗了，系統性影響也不會那麼嚴重——但它仍然是一個驚人的數字，顯示了人工智慧對市場的扭曲力量。

微軟、亞馬遜和谷歌在8 月初都因其與人工智慧相關的巨額資本支出而遭受打擊，如果他們下個季度無法在1TP10-1500 億（或更多）的基礎上實現顯著的收入增長，他們將面臨更大的壓力。

重要的是要記住，除了人工智慧之外，大型科技公司的創意沒有其他市場。當微軟和亞馬遜等公司開始顯示出成長放緩的跡象時，它們也開始急於向市場表明它們仍然具有競爭力。 谷歌這個幾乎完全依賴搜尋和廣告的多風險壟斷企業，也需要一些新的、引人注目的東西來吸引投資者的注意力——然而，這些產品並沒有帶來足夠的效用，而且似乎大部分收入都來自於嘗試人工智慧但發現不值得的公司。

目前，有兩種可能：

1. 大型科技公司意識到自己陷入了困境，並且由於擔心華爾街的反對而選擇減少與人工智慧相關的資本支出。

2.為了尋找新的成長點，大型科技公司決定削減成本來維持其顛覆性運營，透過裁員和從其他業務轉移資金來支持生成式AI的死亡競賽。

目前尚不清楚會發生哪種情況。如果大型科技公司承認生成式人工智慧不是未來的現實，他們就不會再向華爾街展示任何其他東西，但可以採取類似於 Meta 的「效率年」策略，減少資本支出（並解僱員工），同時承諾在一定程度上「降低投資」。對於亞馬遜和谷歌來說，這是最有可能的道路，因為儘管他們渴望取悅華爾街，但至少目前他們仍然可以依靠有利可圖的壟斷地位。

然而，人工智慧帶來的實際收入成長需要在未來幾季才能看到，而且需要是可觀的，而不是關於人工智慧是「成熟市場」或「年增長率」的模糊表述。如果資本支出隨後增加，那麼實際貢獻將需要顯著更高。

我認為成長不會發生。無論是2024年第三季、2024年第四季還是2025年第一季度，華爾街都將開始懲罰那些貪圖人工智慧的大型科技公司，而且這種懲罰將比對英偉達嚴厲得多。空話和無用的口號，但它是唯一一家能夠真正展示人工智慧如何增加收入的公司。

我有點擔心第二種情況更有可能發生：這些公司堅信人工智慧是未來，以至於他們的文化與開發解決實際問題的軟體脫節，這可能會導致公司破產。我深切擔心大規模裁員將被用來資助這項運動，過去幾年並不讓我認為他們會做出離開人工智慧的正確選擇。

大型科技公司已經被管理顧問徹底毒害了——亞馬遜、微軟和谷歌都是由MBA 經營的——並且自己周圍也充滿了類似的怪物，比如穀歌的普拉巴卡爾·拉加萬（Prabhakar Raghavan），他趕走了真正創建谷歌搜尋的人，以便自己能夠獲得控制權。

這些人並不真正面對人類問題，他們創造的文化專注於解決軟體可以解決的想像問題。對於那些一生都在開會或閱讀電子郵件的人來說，生成式人工智慧似乎有點神奇。我猜薩蒂亞·納德拉（微軟執行長）的成功心態很大程度上是「讓技術人員解決問題」。 Sundar Pichai 本來可以透過簡單地嘲笑微軟對OpenAI 的投資來結束整個生成式AI 熱潮，但他沒有這樣做，因為這些人沒有任何真正的想法，而且這些公司不是由經歷過問題的人經營的，更不用說那些經歷過問題的人了。

他們也很絕望，這種情況對他們來說從來沒有這麼嚴重過，除了Meta在Metaverse上燒了數十億美元。 然而，這種情況更加嚴重和醜陋，因為他們投入瞭如此多的資金，並將人工智慧與他們的公司捆綁得如此緊密，以至於將人工智慧撤出將既尷尬又傷害股票，實際上是默認了這就是全部浪費。

如果媒體真的追究他們的責任，這種情況可能會更早停止。這種說法是透過與先前的炒作週期相同的騙局來推銷的，媒體假設這些公司將“解決問題”，儘管很明顯他們不會。你覺得我很悲觀嗎？生成式人工智慧的下一步是什麼？接下來它會做什麼？如果你的答案是他們會“解決問題”或他們有“幕後驚人的東西”， 那麼您就是行銷活動中不知情的參與者（想想看）。

作者旁白：我們真的需要停止被這些東西愚弄。當馬克·祖克柏聲稱我們即將進入元宇宙時，大量媒體——例如《紐約時報》、The Verge、CBS News 和CNN——紛紛加入宣傳一個明顯有缺陷的概念，這個概念看起來很糟糕，並以徹頭徹尾的謊言來推銷自己。這顯然只不過是一個蹩腳的 VR 世界，但在炒作週期顯然已經結束六個月後，《華爾街日報》仍然稱其為「網路未來的願景」。加密貨幣、Web3 和 NFT 也是如此！ The Verge、《紐約時報》、CNN、CBS 新聞——這些媒體再次參與推廣顯然毫無用處的技術——我應該特別提到The Verge，實際上是Casey Newton，儘管他的聲譽很好，但他在7 月聲稱在連續三度炒作該技術後，“擁有最強大的大型語言模型之一可以為公司提供各種賺錢產品的基礎”，而實際上，該技術只是賠錢，尚未提供任何真正的收益。

我相信，至少微軟將開始降低其他業務領域的成本，以幫助維持人工智慧的繁榮。在今年稍早一位消息人士與我分享的電子郵件中，微軟的高階領導團隊要求（但最終被擱置）降低公司多個領域的電力需求，以釋放GPU 的電力，包括將其他服務的運算轉移到其他國家釋放人工智慧的運算能力。

在匿名社交網路 Blind 的 Microsoft 部分（需要公司電子郵件驗證）， 一名微軟員工在 2023 年 12 月中旬抱怨 AI 搶走了他們的錢，稱 AI 的成本太高，牠吃掉了加薪，事情也不會好轉。 另一位員工在7 月中旬表達了他們的焦慮，表示他們明顯感覺到微軟對透過削減成本來為英偉達股價提供資金的營運現金流有一定程度的依賴，這種做法深深傷害了微軟的文化。

另一位員工補充說，他們相信Copilot 將在2025 財年殺死微軟，而Copilot 關注度將在2025 財年大幅下降，也透露，他們知道在他們的國家進行的大型Copilot 交易在經過近一年的PoC、裁員和裁員後，其使用量低於20%。

雖然 Blind 是匿名的，但我們很難忽視這樣一個事實：大量網路貼文講述了位於華盛頓州雷德蒙德的微軟的文化問題，特別是高層領導脫離實際工作，只資助貼有 AI 標籤的專案。 。許多貼文表達了對微軟執行長薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）的「胡言亂語」的失望，並抱怨在一個專注於追逐可能不存在的人工智慧熱潮的組織中缺乏獎金和晉升機會。

至少可以看出，公司內部有一種很深的文化悲哀，很多帖子說我不喜歡在這裡工作，大家都很困惑為什麼我們要在人工智慧上投入這麼多，但另一方面又覺得他們必須接受它，因為薩蒂亞·納德拉根本不在乎。

資訊文章提到，微軟在其 AI 功能 Office Copilot 的實際採用率中隱藏著一個令人擔憂的問題：微軟在其資料中心為 365 Copilot 預留了足夠的伺服器容量，足以處理數百萬日常用戶。然而，目前尚不清楚這些容量實際上是如何使用的。

據估計，微軟目前的Office Copilot用戶可能在40萬到400萬之間，這意味著微軟可能已經建立了大量閒置的基礎設施，沒有充分利用。

雖然有人可能會說微軟是根據這個產品類別未來成長的預期來定位自己的，但值得考慮另一種可能性：如果這種成長永遠不會到來怎麼辦？如果——儘管聽起來很瘋狂——微軟、谷歌和亞馬遜正在建造這些大型資料中心來捕捉可能永遠不會到來的需求，該怎麼辦？早在今年3月份， 我指出，我找不到任何公司可以透過生成式人工智慧實現顯著的收入成長。 近六個月後，問題仍然存在。大公司目前的做法似乎是在現有產品上添加人工智慧功能，希望以此增加銷量，但這種策略在任何地方都沒有顯示出任何成功的跡象。就像微軟一樣，他們推出的「AI升級」似乎並沒有為企業帶來實際的商業價值。

因此，這就提出了一個更大的問題：這些人工智慧投資是否可持續？科技巨頭是否高估了對人工智慧工具的需求？

雖然一些公司可能會在「整合人工智慧」時推動微軟 Azure、亞馬遜 AWS 和谷歌雲端的部分支出，但我認為這種需求很大程度上是由投資者情緒驅動的。這些公司「投資人工智慧」更多的是為了滿足市場，而不是基於成本/效益分析或實際效用。

然而，這些公司花了大量的時間和金錢將生成式AI能力嵌入到他們的產品中，我認為他們可能面臨以下場景：

1. 這些公司開發並推出人工智慧功能，卻發現客戶不願意為其付費，正如微軟在其 365 Copilot 中所發現的那樣。如果他們現在無法找到一種方法讓客戶在人工智慧炒作期間付費，那麼當炒作過去並且老闆不再要求員工「加入人工智慧潮流」時，他們只會變得更加脆弱。

2.這些公司開發並推出了AI功能，但無法找到讓用戶額外付費的方法，這意味著他們只能將AI功能嵌入到現有產品中，而無法增加利潤率。最終，人工智慧功能可能會成為蠶食公司收入的寄生蟲。

高盛的 Jim Covello 在其關於生成式 AI 的報告中也指出，如果 AI 的好處只是效率（例如能夠更快分析文件），那麼競爭對手也可以做到這一點。幾乎所有生成式AI 整合都是相似的：某種形式的協作助理來回答客戶或內部問題（例如Salesforce、Microsoft、Box）、內容創建（Box、IBM）、程式碼產生（Cognizant、Github Copilot）以及即將推出的智慧代理，實際上是可自訂的聊天機器人，可以連接到網站的其他部分。

這個問題揭示了產生人工智慧的最大挑戰之一： 雖然它在某種程度上是“強大的”，但這種力量更多地體現在“根據現有數據生成內容”，而不是真正的“智慧”。 這也是為什麼很多公司網站上關於AI的介紹頁面都是空話，因為他們最大的賣點其實就是“呃……你自己想辦法！”

我擔心的是連鎖反應。我相信現在很多公司正在「試驗」人工智慧，一旦這些試驗結束（Gartner 預測到 2025 年底，生成式 AI 專案的 30% 將在概念驗證階段後被放棄），他們可能會停止為這些附加功能付費或停止將生成式人工智慧整合到公司的產品中。

如果發生這種情況，為生成型人工智慧應用程式提供雲端運算的超大規模企業和大型語言模型供應商（如 OpenAI 和 Anthropic）本已低迷的收入將進一步減少。這可能會對這些公司的價格帶來進一步的壓力，因為它們本已虧損的利潤率將進一步惡化。到那時，OpenAI 和 Anthropic 幾乎肯定會不得不提高價格（如果他們還沒有這樣做的話）。

雖然大型科技公司可以繼續為繁榮提供資金——畢竟，它們幾乎完全推動了繁榮——但這對已經習慣了折扣價格的小型新創公司沒有幫助，因為它們將無法繼續運作。 雖然有更便宜的替代方案，例如運行 Meta 的 LLaMA 模型的獨立供應商，但很難相信他們不會面臨與超大規模提供者相同的獲利問題。

另請注意，超大規模企業也非常害怕激怒華爾街。 雖然從理論上講（正如我擔心的那樣）他們可以透過裁員和其他成本削減措施來提高利潤，但這些都是短期解決方案，只有他們能夠以某種方式從這棵貧瘠的生成人工智慧樹中賺到一些錢，它們才能發揮作用。

無論如何，是時候接受錢不在這裡的事實了。我們需要停下來審視一下，我們正處於科技業幻想的第三個時代。 然而，與加密貨幣和元宇宙不同的是，這次每個人都在燒錢，追求一個不可持續、不可靠、無利可圖、對環境有害的項目，該項目被包裝為“人工智慧”，並被宣傳為“使一切自動化”但實際上從來沒有真正實現這一目標的途徑。

為什麼這種情況會不斷發生？為什麼我們從加密貨幣轉向元宇宙，再到現在的生成式人工智慧，這些技術似乎不是真正為普通人設計的？

這實際上是科技業的自然演變，科技業完全專注於增加從每個客戶那裡獲取的價值，而不是為客戶提供更多價值。 或者，換句話說，他們甚至不真正了解他們的客戶是誰以及他們需要什麼。

今天，你推銷的產品幾乎肯定會試圖將你束縛在一個由微軟、蘋果、亞馬遜、谷歌控制的生態系統中——至少作為消費者。這使得離開該生態系統的成本越來越高。 即使是加密貨幣——表面上是一種「去中心化」技術——也很快放棄了其自由放任的精神，轉而透過少數大型平台（如Coinbase、OpenSea、Blur 或Uniswap）聚集用戶，這些平台通常得到同一家創投公司的支持（例如，安德森·霍洛維茨）。加密貨幣並沒有成為新的、完全獨立的線上經濟的旗手，而是只能透過為其他網路浪潮提供資金的連結和資金來擴展規模。

至於元宇宙，雖然是個騙局，但也是馬克·祖克柏控制下一代網路的嘗試，他希望讓地平線成為主要平台。至於生成式AI，我們稍後再說。

這一切都是為了進一步貨幣化 - 也就是說，增加每個客戶的平均價值，無論是讓他們更多地使用該平台以展示更多廣告，營銷“半有用”的新功能，還是創造新的壟斷或寡頭壟斷，只有科技巨頭才能擁有龐大的財務儲備可以參與其中，但為客戶提供的實際價值或效用卻很少。

生成式人工智慧令人興奮（至少對某些人來說），因為科技巨頭將其視為下一個賺錢的大頭——透過向從消費技術到企業服務的一切領域添加收費途徑。 大多數生成運算都透過 OpenAI 或 Anthropic 流回微軟、亞馬遜或谷歌，產生雲端運算收入，讓他們的成長故事繼續下去。這裡最大的創新不是生成式人工智慧可以做些什麼，而是創造一個完全依賴少數超大規模公司的生態系統。

生成式人工智慧可能不太實用，但它很容易整合到各種產品中，從而允許公司對這些「新功能」收費。無論是消費者應用程式還是企業軟體公司的服務，此類產品都可以透過向盡可能多的客戶追加銷售來賺取數百萬甚至數十億美元。

山姆·奧爾特曼（Sam Altman）足夠聰明，他意識到科技業需要一種「新事物」——一種每個人都可以分享並出售的新技術。雖然他可能並不完全了解技術，但他確實了解經濟體系對成長的渴望，並將基於Transformer 架構的生成式人工智慧產品化，作為一種“神奇工具”，可以輕鬆插入大多數產品，帶來一些獨特的功能。

然而，各地急於整合生成式人工智慧的做法揭示了這些公司與實際消費者需求或有效營運業務之間的巨大脫節。在過去的 20 年裡，簡單地「製造新東西」似乎行得通——推出新功能並讓銷售團隊強行推銷它們就足以維持成長。這讓科技業的領導者陷入了有毒且無利可圖的商業模式。

經營這些公司的高階主管——幾乎所有MBA和管理顧問，他們從未從頭開始創建過產品或科技公司——要么不理解，要么不在乎生成式人工智慧沒有盈利之路，而且可能認為它會實現盈利。 （花了9年才實現獲利） ，儘管兩者是非常不同的東西。過去的事情“剛剛好”，為什麼現在不行？

當然，除了利率上升極大地改變了創投市場、減少創投資金和縮小基金規模之外，人們對科技的態度從未如此消極，以及許多其他因素也同樣影響了創投的發展。在這篇8,000 字的文章中，有許多問題可以討論為什麼2024 年將與2014 年大不相同。

真正令人擔憂的是，這些公司中許多公司似乎除了人工智慧之外沒有任何新產品。他們還有什麼？他們還能用什麼來繼續成長？他們還有什麼其他選擇？

不，他們什麼都沒有。這就是問題所在， 因為如果人工智慧失敗，科技業的其他公司將不可避免地受到影響。

每個主要的科技公司——無論是消費者領域還是企業領域——都銷售某種整合了大型語言模型或自己的模型的人工智慧產品，這些產品通常在大型科技公司係統的雲端中運行。在某種程度上，這些公司依賴大型科技公司補貼整個產業的意願。

我推測，次貸人工智慧危機正在醞釀中，幾乎整個科技業都參與了以極其低廉的價格出售、高度中心化、並受到大型科技公司補貼的技術的同謀。在某些時候，生成式人工智慧燒錢的驚人和有害的速度將追上他們，導致價格上漲或公司發布收費過高的新產品和功能——例如Salesforce 的「Agentforce」產品每次對話$2— —以至於即使是預算充足的企業客戶也無法證明這筆費用是合理的。

當整個科技產業都依賴一款只會賠錢且本身沒有太多實際價值的軟體時，會發生什麼事？當壓力太大，這些人工智慧產品變得不可調和，而這些公司沒有其他東西可賣時，會發生什麼？

我真的不知道，但科技業正面臨一場可怕的清算，經濟環境導致創造力的缺乏，這種經濟環境獎勵增長而不是創新，壟斷而不是忠誠，管理而不是實際創造。

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本文源自網路：次貸AI危機：重溫加密x AI

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