人工智慧泡沫和舊市場錯誤的重複

每個重大的技術轉型都存在一個悖論，雖然它是不可避免的，但在短期內也被高估了。 人工智慧似乎已經達到這一點，不是因為它脆弱或短暫，而是因為它已經被提升到不可避免的目的地的狀態。.

因此，問題不在於人工智慧是否相關，這已經解決了。 最誠實的問題是，市場是否正在設法將基礎設施與欣快感、真正的敘事價值和包裝良好的承諾的具體結果分開。.

歷史提供了與這種情況平行，在 19 世紀末，鐵路象徵著未來，投資鐵路意味著押注進步。 問題是，在特定時刻，它停止進口鐵軌的佔用，足以讓它們存在。 線路是無需求的，公司出現時沒有可持續的商業模式，錯誤的指標開始定義成功，例如安裝和非乘客公里。.

今天，演講不同，但模式會以更大的模型、更多的參數和更多的處理過的令牌重複。 然而，複雜的技術指標通常與營運影響脫節。 與過去一樣，進步是透過鐵路網絡的擴展來衡量的，創新現在是用模型量表來衡量的，而不是透過交付的結果來衡量。.

根據 Dealroom、Data Platform 和 Intelligence 的分析，僅在 2024 年，全球對人工智慧新創公司的投資就達到 1100 億美分。 這些投資主要集中在仍然不穩定且回報週期不明確的舉措上。 同時，我們看到一部分啟動大規模人工智慧計畫的公司，無法始終如一地從試點轉向生產。 這種瓶頸很少是技術、經濟、組織和營運。.

相反地，這種不匹配並沒有使技術無效，就像鐵路泡沫破滅一樣，投資者損失了資金，公司消失了，即便如此，這些軌道仍然存在，並成為未來幾十年工業成長的關鍵基礎設施。 人工智慧也常發生同樣的情況。.

最大的風險不是最終的市場修正，而是伴隨著任何泡沫高度的心理，這是對被拋在後面的恐懼。 當話語變成「如果你現在不收養，你就會變得無關緊要」，理性讓位給匆忙，戰略決策是基於焦慮，而不是分析。.

在這一點上，一些問題應該在任何重大的人工智慧倡議之前，例如：是否對這個應用程式有真正的需求，或者我們是否正在強迫一個問題來證明解決方案的合理性？ 投資回報是可衡量的還是只是預測在簡報上？ 計算、能源和營運成本是否與預期效益相符？ 是否有足夠的治理來應對系統性錯誤、模型幻覺和監管影響等風險？ 忽略這些問題就是在沒有路線的地方放置軌道。.

正是在這種壓力環境中，使用它的人之間的差異被形成為策略道具，而誰將其作為結構優勢。 將科技視為一種手段，而不是目的，將科技視為一種手段，將科技與明確的流程、客觀指標和具體的商業決策連結起來。 了解智慧自動化不是取代一切，而是要精心編排已經存在的東西。.

人工智慧確實會重新定義操作、生產力和決策模型，但不會以許多敘述所暗示的神奇方式。 正如真正蓬勃發展的路徑與城市、工業和人民有關，將生存的人工智慧將與實際問題、明確的指標和可持續的結果相關聯。.