今天小編分享的互聯網經驗：AI改變世界？這裏有10個不太樂觀的觀察，歡迎閲讀。
自 ChatGPT 在 2022 年底迅速爆發以來，數億人嘗試過使用 AI，然而真正留存和活躍的用户卻并不多。很多人會説 "AI 很聰明，但并不适合我 "，然後聳聳肩離開。
在谷歌、微軟等一眾科技巨頭正熱衷為 AI 瘋狂砸錢之際，這項技術帶來的實際回報卻遭受廣泛質疑。高盛甚至評價 AI 泡沫比互聯網泡沫更甚一籌。
人工智能——一項颠覆世界的創新技術，還是泡沫終将破裂？8 月 16 日，媒體觀察到 10 個關于 AI 并不樂觀的現象，包括使用頻率低、缺乏殺手級應用、生產力回報不明顯、資本支出增長乏力等。
AI 使用頻率低：大多數人只用過一兩次
ChatGPT 在 2022 年底迅速爆發，僅用兩個月就達到了 1 億用户。數億人嘗試過 AI 應用，盡管如此大多數人只使用過一兩次 AI，或者每隔幾周才回來使用一次。
過去 9-12 個月，AI 活躍用户沒有太大增長
AI 應用活躍用户的增長貌似已經進入瓶頸期。谷歌趨勢（Google Trends）數據顯示，過去 9-12 個月中，ChatGPT 的活躍用户沒有太大增長。
分析師 Benedict Evans 問道，" 如果這是改變一切的神奇事物，為什麼大多數人實際上只會説‘非常聰明，但不适合我’，然後聳聳肩走開？"
财報電話會上，企業對 AI 的關注度有所下降
今年第二季度，AI 在公司财報電話會議上的提及次數正在下降。媒體稱，各家公司對人工智能的談論越來越少。
數據顯示，二季度财報電話會議上，公司提及人工智能及相關詞匯的數量較第一季度顯著下滑。
科技巨頭資本支出上調，但幅度不大
包括微軟、Alphabet、亞馬遜和 Meta，在最新的季度财報中透露，2024 年前六個月的資本支出大幅增加 ---- 累計總額達到 1060 億美元。後續，亞馬遜、谷歌、微軟、Meta 等大型科技公司的資本支出計劃與展望受到密切關注。
投資者們迫切的想知道這些巨頭們是否還熱衷于砸錢投資 AI。不過，據高盛稱，在這些公司發布業績報告後，市場普遍預期 2025 年科技巨頭們的資本支出和研發支出只将增加 3%。
AI 生產力的滞後，還需要更多時間
高盛的股票研究主管 Jim Covello 對當前的 AI 泡沫非常悲觀，他認為這種泡沫可能甚至比上世紀末的互聯網泡沫更嚴重。高盛預測 AI 在未來十年内對經濟的實際影響會很有限，AI 只會使美國生產力增加 0.5%，GDP 僅增加 0.9%。
數據顯示，企業對大語言模型（LLM）表現出極大的興趣，許多企業正在進行試點和實驗，但真正将其部署于業務中的公司并不多。AI 本質上是一種技術，而非產品。要使其真正有用，需要将其拆解或重新組合到新的框架、用户體驗和工具中，AI 大模型離大規模部署還有一段路要走。
就像互聯網時期的前期投入的變現也需要漫長的時間，比如寬帶建設、消費者購買 PC、電子商務基礎設施。類似地，iPhone 也經歷了一個緩慢的發展過程，最初的銷售數字不高，直到 2010 年才真正起飛。
日元套利交易 =AI 泡沫？
英國知名研究公司 BCA Research 首席策略師 Dhaval Joshi 近日發布一項研報，将日元套利交易與 AI 泡沫相關聯。
Joshi 認為，所謂 " 日元套利交易 " 的平倉以及 " 人工智能泡沫 " 的初步退潮實際上可能已成為同一種交易。令人信服的證據是，它們的價格走勢完全一致。
AI 泡沫不斷膨脹
策略師 Joshi 認為，雖然賣出日元的人可能與買入 AI 股的人不是同一個人，但賣出日元和 " 吹大 " 人工智能泡沫之間，其實是同一個交易過程的兩端。賣出日元 ( 借入日元進行套利交易 ) 促成了人工智能泡沫的擴大，而人工智能泡沫又促進了日元的抛售。
Joshi 認為，日元套利平倉交易還在繼續。這也意味着，人工智能泡沫還會擴大……
AI 殺手級應用在哪裏？
華爾街機構們認為，科技巨頭在 AI 領網域的資本支出如此之高，卻沒有帶來相應的回報和更高效的應用。在過去兩年裏，只出現了 ChatGPT 和 Github Copilot 兩個現象級 AI 產品。
而在人工智能領網域，風險投資者更喜歡 BTB 商業模式。
AI 盈利表現不足
高盛認為，只有專注于 AI 基礎建設類型的公司盈利表現還不錯……
比如，亞馬遜、谷歌、微軟和 Meta 在 AI 資本開支上的投入，基本都流向了建造數據中心以及購買英偉達的 GPU 產品。
企業推動 AI 培訓，但員工真的需要嗎？
标普全球正在向埃森哲付費，為 3.5 萬名員工提供 " 生成式人工智能 " 培訓。
分析師 Benedict Evans 評價道，" 我曾經開玩笑説，如果你連續三次強調數字化轉型，一個埃森哲的合夥人就會突然出現，并向你遞上一份合同——現在，同樣的情況發生在 AI 上。歡迎來到企業 IT 的世界 ~"
"AI 培訓 " 真的必要嗎，還是一種浪費？
