近兩年，大模型作為人工智能領(lǐng)域的重要分支吸引了大量的風(fēng)險(xiǎn)投資，在資本市場(chǎng)上大模型概念股也持續(xù)獲得投資者關(guān)注。然而，隨著“百模大戰(zhàn)”逐漸降溫，越來越多的投資者認(rèn)為，大模型可能帶來的金融泡沫需要引起市場(chǎng)關(guān)注。

此前，歐洲央行發(fā)布報(bào)告提出，人工智能相關(guān)股票可能存在“泡沫”風(fēng)險(xiǎn)。投資者如果對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的預(yù)期過高，那么當(dāng)預(yù)期落空時(shí)可能會(huì)引發(fā)市場(chǎng)相關(guān)板塊下行。國(guó)內(nèi)有專家也表達(dá)了相似的觀點(diǎn)，認(rèn)為就像歷史上許多次技術(shù)浪潮一樣，大模型在度過最初階段之后，泡沫不可避免。

回顧過去一年，大模型的訓(xùn)練成本不斷增加。有研究機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，大模型的訓(xùn)練成本已經(jīng)從最初的數(shù)千美元增長(zhǎng)到數(shù)億美元，下一代大模型的訓(xùn)練成本可能高達(dá)十億美元。面對(duì)如此高昂的訓(xùn)練成本，即便是實(shí)力雄厚的大型企業(yè)也難以為繼。此外，訓(xùn)練和維護(hù)大模型所需的專業(yè)團(tuán)隊(duì)要求有極高的技術(shù)水平，伴隨而來的是不菲的薪酬開支，這使得許多后來的初創(chuàng)企業(yè)對(duì)此只能望而卻步。

從商業(yè)化角度看，大模型變現(xiàn)仍是難題。有風(fēng)險(xiǎn)投資領(lǐng)域的投資人表示，大模型的估值不夠合理，溢價(jià)嚴(yán)重，商業(yè)化前景未知。技術(shù)研發(fā)投入巨大，商業(yè)回報(bào)卻少得可憐，這已經(jīng)成為全球范圍內(nèi)人工智能企業(yè)面臨的現(xiàn)實(shí)困境。資本市場(chǎng)是逐利的，如果沒有快速變現(xiàn)的結(jié)果，對(duì)大模型相關(guān)領(lǐng)域的資金投入很快就會(huì)后繼乏力，泡沫破裂只是時(shí)間問題。

一些投資者曾認(rèn)為人工智能是引領(lǐng)未來的風(fēng)口，只要站上了風(fēng)口，成功訓(xùn)練出大模型便能坐享科技紅利。然而，面對(duì)廣泛多樣的應(yīng)用場(chǎng)景，許多曾被寄予厚望的大模型都遭遇了可靠性不足的質(zhì)疑，實(shí)際應(yīng)用效果未達(dá)預(yù)期，這也導(dǎo)致后續(xù)投資者的熱情降溫。

從短期看，人工智能領(lǐng)域的從業(yè)人員當(dāng)下面臨的核心挑戰(zhàn)是，如何將大模型的研究成果盡快轉(zhuǎn)化為實(shí)際的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，讓投資者找到清晰可見的變現(xiàn)路徑，而非僅僅停留在概念層面的“畫餅”。這就要求人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者在追求技術(shù)先進(jìn)性的同時(shí)，必須同等重視技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用，確保技術(shù)能夠切實(shí)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，為投資者帶來實(shí)實(shí)在在的回報(bào)。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，大模型和許多新興事物一樣，會(huì)步入一個(gè)泡沫破裂、價(jià)值回歸的周期。泡沫的破裂并不可怕，反而往往預(yù)示著新的轉(zhuǎn)機(jī)?；仡櫷?，很多具有劃時(shí)代意義的新興產(chǎn)品，都是在泡沫破裂、市場(chǎng)回歸理性之后，通過堅(jiān)持不懈的迭代升級(jí)，最終成功實(shí)現(xiàn)了價(jià)值的升華。

作為普通投資者也應(yīng)認(rèn)識(shí)到，大模型是人工智能的一個(gè)重要分支，但并非唯一發(fā)展方向。在人工智能的廣闊應(yīng)用前景中，諸如無人駕駛等前沿領(lǐng)域同樣蘊(yùn)含著巨大的投資潛力。因此，資本市場(chǎng)對(duì)大模型回歸理性的關(guān)注并非單純看空，而是更為積極的信號(hào)。它促使投資者以更加審慎和細(xì)致的態(tài)度去評(píng)估不同技術(shù)路線的可行性與前景，進(jìn)而引導(dǎo)資金流向更加具有發(fā)展前景的領(lǐng)域。

（來源：經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)）