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| 分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
| 语言:中文 | 更新:2025-11-30 06:04 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商: AI到底有没有泡沫?吴恩达最新发声:训练设施过度投资可能导致崩盘股份有限公司 | 官网:暂无 |
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> 厂商新闻《AI到底有没有泡沫?吴恩达最新发声:训练设施过度投资可能导致崩盘》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-30 14:05
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随着OpenAI 高达1.4万亿美元的基建计划,以及英伟达市值短暂触及5万亿美元大关,越来越多的声音开始质疑:炒作和投机是否已将AI投资推高到了不可持续的水平?
对此,吴恩达老师给出了最新的详细研判。他认为,AI并非铁板一块,不同领域的泡沫程度各不相同
核心观点如下:
AI应用层:投资不足。其潜力远超大多数人的认知
AI推理基础设施:仍需大量投资
AI模型训练基础设施:持谨慎乐观态度,但可能存在泡沫
注:吴恩达老师强调,这不是投资建议
以下是吴恩达对这三个领域的具体分析
1. AI应用层:被严重低估
未来十年,基于新AI技术构建的应用将层出不穷。
吴恩达提出了一个基本逻辑:建立在AI基础设施/技术(如LLM API)之上的应用,其价值必须高于基础设施本身。 原因很简单,应用层需要有能力向基础设施和技术提供商付费
目前,在许多业务中已经可以看到应用Agentic工作流(智能体工作流)的萌芽,这一趋势必将增长
然而,投资界对此反应不一:
许多风险投资人(VC)对投资AI应用犹豫不决,因为他们觉得难以挑选赢家,相比之下,投入10亿美元建设AI基础设施的配方更为人熟知
部分人受到炒作影响,认为只要前沿LLM公司的基础模型一升级,绝大多数AI应用就会被抹平
吴恩达明确反对这种看法。他认为AI应用层存在严重的投资不足,这也将是他的风投工作室AI Fund的重点关注领域
2. 推理基础设施:供应受限是幸福的烦恼
尽管目前AI的渗透率还不高,但基础设施提供商已经在为满足代币(Token)生成的算力需求而挣扎。
现状:多个团队都在担心能否获得足够的推理能力。成本和推理吞吐量正在限制更广泛的使用
供需关系:这是一个好问题。企业面临的是供应受限,而非需求受限(即产品无人问津)
吴恩达举例称,高度Agentic的编码工具正在快速发展:
Claude Code备受推崇
随着 GPT-5 的发布,OpenAI Codex 取得了显著进步
Gemini 3也让 Google CLI 极具竞争力
虽然目前很多开发者仍在使用旧一代工具(甚至不使用Agentic工具),但随着市场渗透率的提升,对Token生成的总需求将持续增长。
吴恩达早在去年初就预测我们需要更多的推理能力,如今这一需求变得更加迫切。
风险提示:如果最终建设过剩——目前尚不确定——提供商可能不得不亏本或以低回报出售算力。这对投资者可能是坏消息,但对于应用构建者来说,这意味着算力会被充分利用,是个利好
3. 训练基础设施:风险最大
这是三个投资篮子中风险最高的一个
吴恩达指出,虽然很高兴看到资金流入大模型训练,但存在两个关键隐患:
1.开源/开放权重模型的市场份额若持续增长,那些斥资数十亿训练模型的公司可能无法获得诱人的财务回报
2.技术护城河薄弱。算法和硬件的进步使得训练特定能力水平模型的成本逐年下降
不过,头部玩家仍有优势:ChatGPT已建立强大的消费者品牌护城河,而Gemini依托Google巨大的分发优势也表现强劲。
警惕连锁反应
吴恩达最担心的一种下行场景是:如果AI技术栈的一部分(可能是训练设施)因过度投资而崩盘,可能会导致市场对整个AI领域的情绪恶化,引发非理性的资金外流,哪怕整个领域的基本面依然强劲
他引用了巴菲特推广的本杰明·格雷厄姆名言:从短期来看,市场是一台投票机;但从长期来看,它是一台称重机
短期股价受情绪和投机驱动,长期则取决于基本面价值。吴恩达表示,难以预测情绪和投机,但他对AI的长期基本面充满信心。
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