人工智能的科技泡沫風險及其防范策略

摘要：近期，人工智能的科技泡沫風險問題備受關注。對照歷次科技泡沫的共性，當前人工智能技術產業確實存在過度樂觀、投資過熱和估值過高等與之相類似的風險跡象。文章研究表明，采取強化監管措施、穩健企業經營和引導理性投資等策略可以有效地防范人工智能科技泡沫的形成，從而使人工智能技術及其產業能夠避免非理性繁榮和炒作陷阱，最終實現穩健和可持續的發展。

關鍵詞：人工智能；科技泡沫；防范策略

中圖分類號： F49；TP18" 文獻標志碼：A

0 引言

隨著人工智能技術的迅猛發展，投資者和行業觀察家被人工智能的技術創新和相關產業快速增長的興奮所席卷，人工智能相關市場投資規模不斷擴大，但隨之而來的科技泡沫（Tech Bubble）風險也日益凸顯。面對這種跡象，在借鑒以往科技泡沫歷史教訓的基礎上，分析人工智能科技泡沫的可能性風險，進而及早地采取一些防范和預警措施，將有助于規避科技泡沫的形成，以使人工智能產業能夠健康可持續地穩健發展。

1 科技泡沫歷史模式的共同特征

科技泡沫是指基于某種新興技術的科技產業因過度炒作和過高預期而導致的投資熱潮與市場價值陡升的泡沫化現象。自20世紀90年代以來，在整個技術進步的過程中，科技行業先后經歷了互聯網泡沫、電信泡沫和加密貨幣泡沫時期。總結歷次科技泡沫的共性，揭示泡沫形成的內在機制和外在表現，可以為評估當下人工智能的產業現狀、識別和管理市場風險提供參照?？萍寂菽瓪v史模式的共同特征體現在以下幾方面。

1.1 對新興技術產業過度樂觀

互聯網技術、網絡通信技術以及產生和支撐加密貨幣的區塊鏈技術是歷次科技泡沫的技術背景。這些創新和顛覆性技術的出現使得科技領域的市場領導力發生了迅速且劇烈的轉變，以前占支配地位的公司很快就會被那些聲稱擁有顛覆性技術或商業模式的新公司所取代，而這些技術或商業模式則很快在短期內實現了高估值。然而，這種轉變往往是在新的市場領導者沒有證明其長期可行性或有堅實的財政基礎情況下發生的。這種市場波動性表現往往是在對新興技術產業過度樂觀的基礎上由投機行為推動的，而不是由持續的業務業績和科技公司實際的盈利能力推動的。市場和投資者對新的、未經證實的技術產業前景的過度樂觀以及缺乏對新興產業的謹慎評估是科技泡沫產生的共性之一。

1.2 非理性地盲目投資擴張

樂觀的預測會導致盲目的過度投資。在科技泡沫期間，出于“錯失恐懼癥”（FOMO）的市場心理，投資者對市場熱點資產暴漲會產生強烈的恐怕錯失的情緒，科技初創企業的首次公開募股（IPO）或融資輪數激增，投資者盲目跟風，推動市場過熱，引發投資風險。互聯網泡沫期間，投資者將資金投入任何帶有“.com”后綴的公司。泡沫破裂后，大量互聯網公司倒閉，許多明星公司市值斷崖式下跌甚至關門歇業。大約在同一時期，互聯網和電信技術驅動了對帶寬和光纖電纜的需求，像環球電訊和世界通信這類公司通過債務融資對光纖網絡等基礎設施進行了大規模的過度投資。電信泡沫不僅導致基礎設施閑置，還致使這些企業因背負巨額債務而破產或倒閉。其中，環球電訊公司于2002年申請破產，成為全球電信史上最大破產案。加密貨幣在2017年受主流市場關注之后，首次代幣發行（ICO）一度受散戶投資者狂熱追捧，比特幣的價格從2017年1月的約1000美元飆升至2017年12月的近2萬美元。2018年比特幣價格暴跌，許多其他加密幣的價值損失超過90%^［1］。歷史經驗證明，非理性的過度投資和盲目的投機性投資也是歷次科技泡沫的共同表征。

1.3 忽視傳統的估值指標

科技泡沫的產生還與有缺陷的非傳統估值范式有關。在科技泡沫時期， 傳統的財務計量和指標往往會被忽視或摒棄，取而代之的是新的、非傳統的且常常有缺陷的價值衡量標準?？萍脊苫蛳嚓P資產價格的大幅上漲、估值膨脹并非基于公司基本面的經濟表現或實際盈利能力，而是源于估值過度依賴于非傳統的估值指標。在科技泡沫期間，公司股價與基本商業指標、現金流或其他金融指標之間經常存在嚴重脫節?；氐?000年，互聯網泡沫的破裂源于估值與實際價值之間的巨大差距。當時采用的是如網站流量、頁面瀏覽量和獨立訪客數量等非傳統的“眼球”估值指標。結果，公司將快速增長和市場份額置于盈利能力之上，導致估值泡沫。而一旦市場糾正了這些過高的估值，市場就會崩潰。事實證明，科技泡沫與忽視基本的估值指標和商業的實際盈利能力密切相關。

2 人工智能科技泡沫的可能性風險

目前，人工智能已經點燃了投資者和市場的熱情，各大企業蜂擁布局AI技術產業。市場上出現了“洗AI”（AI Washing）現象，即企業通過夸大其人工智能技術的應用程度，或者在不使用人工智能的情況下宣稱使用，以此來吸引投資和客戶。這讓人想起在互聯網泡沫期間公司紛紛加上“.com”后綴，或者在加密貨幣熱潮期間加上“區塊鏈”。然而，正如歷史上的任何一次科技泡沫一樣，人工智能熱潮背后往往隱藏著某些可能導致科技泡沫風險的種種相似跡象。

2.1 對AI技術產業過度樂觀

近年來，人工智能的驚人進展拉高了人們對AI技術及其產業發展速度的預期。但AI的許多最雄心勃勃的承諾，比如5級全自動駕駛汽車或通用人工智能仍然沒有實現。雖然ChatGPT語言模型和Sora文生視頻模型等展示了AI的巨大潛力，也極大地提升了人們對AI發展速度的預期，但是這種預期也有限度。ChatGPT的成功在一定程度上驗證了“規模定律”（Scaling Law）的有效性，“即隨著參數規模、數據集大小、訓練計算量等模型規模增加，模型性能也會相應提升”^［2］。目前市場上存在大量參數量和訓練數據量遠超GPT-4的AI大模型，但能在性能上與之并駕齊驅的寥寥無幾。這就意味著單純依靠“規模定律”來提升模型效力已經遇到了瓶頸，如果企業和投資者不顧及高昂的訓練成本和推理成本扎堆大模型投入，不僅無法取得模型性能的突破，而且還會導致預期回報無法實現，投入資金有淪為沉沒成本（Sunk Cost）的風險，況且從技術研發到實際應用前景尚有距離。紅杉資本一份報告指出，目前AI在基礎設施、基礎模型等層面已經產生了不少優秀的企業，但在應用層面的優秀企業依然缺乏。據 Gartner公司預測，“到2025年底，由于數據質量差、風險控制不充分、成本不斷上升或商業價值不明確，至少30%的生成式人工智能項目將在概念驗證后被放棄”^［3］。這些都說明，AI的發展存在技術瓶頸和應用挑戰，對AI技術及其產業的過度樂觀和非理性預期在一定程度上會增加AI科技泡沫的風險。

2.2 對AI技術產業投資過熱

在以往的科技泡沫中，市場的興奮和投資超過了技術的實際開發和實施以及可持續盈利的能力。目前的 AI技術產業也存在投資過熱，但商業化路徑和盈利模式尚不明確或尚未成熟的相似跡象。人工智能的投資熱潮并不僅限于機構投資者，散戶投資者也大量參與其中。據報道，“2024年人工智能市場投資額達到138億美元，是2023年23億美元的6倍”^［4］。AI公司雖然頻獲巨額融資，估值直線攀升，但是AI公司是否有足夠的可持續商業模式的支撐是個令人深思的問題。人工智能初創公司Anthropic曾被視為AI盈利模式的典范，它設計了一套同時面向C端（Consumer）和B端（Business）的詳盡盈利模式，但其盈利策略的實際實施遠不盡如人意。據報道，“Anthropic的毛利率遠低于云軟件公司的平均水平，且每年凈虧損高達18億美元”^［5］。另一家初創公司Humane，其估值也一度達到獨角獸門檻的10億美元，它曾推出了紅極一時的可穿戴AI設備AI Pin，但AI Pin也因為產品的成熟度不達市場預期而銷量有限^［6］。即使是當前AI領域的領軍企業OpenAI，其盈利狀況也不容樂觀。雖然“投資者在二級市場上對OpenAI的估值超過1000億美元”^［1］，但OpenAI預測，“該公司要到2029年才能實現扭虧為盈，而在2026年其虧損依然將可能高達140億美元”。據《中國經營報》報道，目前，AI初創公司Humane、明星創企Stability AI以及由OpenAI和谷歌AI前開發人員創立的Adept等數家AI初創公司近日都加入了尋求出售的行列^［6］?？傊?，AI產業的投資過熱和高估值與實際的商業化盈利模式之間存在一定的鴻溝，這一反差有加劇市場泡沫化風險的可能。許多AI企業雖然擁有先進的技術和創新的理念，但無法找到有效的盈利模式和落地場景來支撐其持續發展。這種盈利模式的不成熟，使得AI企業過度依賴外部資金的支持，一旦資金鏈斷裂，這些企業就將面臨生存危機，從而導致泡沫破滅。

2.3 對AI技術產業估值過高

AI產業的投資熱潮充分反映了市場對AI新創企業的高估值，但對AI企業價值和資產的估值方法出現了與之前泡沫相類似的情況，即傳統的財務指標，如投資回報率、市盈率、凈利潤率和現金流正在被忽視，取而代之的是新的、非傳統的、有時甚至是無關緊要的衡量價值的指標。比如模型參數的數量（即人工智能模型的規模）、代碼托管平臺GitHub上的星標或開源貢獻、人工智能基準測試性能、數據量、人工智能人才招聘，甚至是“網絡流行股”（Meme Stock）的地位等。這讓人想起互聯網泡沫時期的“眼球”指標，或者加密貨幣領域的“鎖定總價值”指標。這意味著AI估值有可能被夸大了，即高估值在一定程度上不是由基礎業務基本面，而是由市場熱度和投機性投資推動的。比如，Character.AI公司的估值曾一直高達50億美元，但在2024年8月，該公司以腰斬的25億美元的價格被谷歌收購。生成式AI火爆之后，超微電腦（SMCI）在兩年多內，“其股價就從大約30美元一路飆升到了2024年3月最高點時的1229美元，最高累計暴漲近40倍，市盈率曾高達800以上”^［7］。然而，在此之后，其股價則急轉直下連續暴跌。這不僅說明AI的高估值存在一定的泡沫和水分，而且從以往的歷史經驗來看，市盈率（企業市值與企業營收的比例）大幅和突然擴張，遠遠超過長期平均值，但基本業務業績沒有相應的增長，這往往是科技泡沫的一個跡象。

3 人工智能科技泡沫風險的防范策略

3.1 強化信息披露和市場行為的監管

（1）監管機構應加強信息披露監管，要求人工智能企業進行準確及時的信息披露，增加企業透明度。對于企業的技術研發進展、商業模式、財務狀況等信息，要確保投資者能夠獲得真實的情況。例如，在進行融資時，要求企業詳細披露其人工智能技術的成熟度、應用場景的驗證情況、預計的盈利時間等信息。如果企業存在夸大或者虛假陳述的情況，監管機構應給予嚴厲的處罰。這樣可以避免投資者因信息不對稱而盲目投資，減少科技泡沫形成的基礎。

（2）監管部門要對人工智能領域的市場行為進行規范，包括對企業的并購重組、股價操縱和上市等行為進行監管。在人工智能企業的并購中，要防止企業通過不合理的估值進行并購，從而虛增資產和規模。對于股價操縱行為，如通過發布虛假的人工智能技術突破消息來抬高股價等，要進行嚴厲打擊。同時，監管機構可以對人工智能企業的上市標準進行嚴格審查，確保上市企業具備一定的技術實力和盈利潛力，避免一些沒有實質競爭力的企業進入資本市場，推高科技泡沫。

3.2 穩固技術根基和探索合理商業模式

（1）人工智能企業自身要注重穩固技術研發的根基。企業應將更多的資源投入核心技術的研發，提高技術的可靠性和競爭力。例如，對于從事人工智能芯片研發的企業，要不斷優化芯片的算法效率，降低能耗等關鍵指標，而不是僅依賴于概念炒作或者短期的市場熱點。只有擁有扎實的技術基礎，企業才能在市場競爭中立足，避免因為技術不過關而在泡沫破裂時被淘汰。

（2）在人工智能的應用場景中，企業要盡可能清晰地確定人工智能真正能夠解決哪些問題以及如何解決這些問題，要積極尋找能夠實現盈利的途徑，探索合理的商業模式，把AI技術切實轉化為可以落地的、具備商業盈利能力的實際應用。AI企業要重視基本的估值指標，關注企業的財務狀況、管理團隊、市場份額、用戶黏性等基本面，而非通過炒作追逐短期利益，以確保企業在缺乏炒作后仍能穩健運營和發展。這樣才能最大限度地避免企業在沒有清晰商業模式的情況下盲目擴張，降低科技泡沫的風險。

3.3 引導理性投資和倡導長期多元理念

（1）引導投資者理性投資是防范科技泡沫的重要措施。通過開展各種形式的投資者教育活動，如金融知識講座、投資風險培訓等，讓投資者了解人工智能技術的特點、發展規律以及投資風險。投資者需要明白，人工智能雖然具有巨大的發展潛力，但并非所有的人工智能項目都能成功。要讓投資者認識到人工智能項目在技術研發、市場推廣、盈利實現等方面可能面臨的挑戰，提高投資者的風險意識和辨別能力，避免形成非理性的市場預期，從而避免盲目跟風市場熱點或炒作助長泡沫的形成。

（2）在投資界倡導長期多元的投資理念。鼓勵投資者關注人工智能企業的長期發展價值，引導投資者將資金投入真正具有技術實力和發展潛力的人工智能企業，而不是出于短期的股價波動或者概念炒作的動機進行投機性投資。另外，投資組合必須多樣化，投資者可以通過使其投資組合在不同部門和資產類別中多樣化來管理風險，減少對任何單一泡沫易發市場的投資。

4 結語

當技術股或科技行業的投資遠遠超過其實際經濟價值時，科技泡沫就會出現。面對AI行業目前顯示出的某些泡沫跡象和風險，需要對技術泡沫的歷史模式有清醒的認識，對非傳統的估值方法采取批判性的眼光，對躁動的市場動態保持敏銳的觀察。只要監管部門能夠做好監管和風險預警，企業在實際業務場景中找到穩定的商業模式，投資者能夠理性地看待AI技術產業的潛力和風險，AI技術產業就能避免科技泡沫的陷阱，安全地度過技術的炒作周期，最終實現穩健和可持續的繁榮與發展。

參考文獻

［1］FLORIDI L. Why the AI hype is another tech bubble［J］. Philosophy amp; Technology，2024（4）：128.

［2］何江，梁正，韓希佳.AI產業化與產業AI化：AI大模型產業生態的行動實踐、變革趨勢與前沿議題［J］.西安財經大學學報，2024（6）：49-63.

［3］GARTNER. Gartner predicts 30% of generative AI projects will be abandoned after proof of concept by end of 2025［EB/OL］.（2024-07-29）［2024-11-30］.https：//www.gartner.com/en/newsroom/archive.

［4］搜狐網.2024年AI投資大幅激增，市場格局再洗牌：OpenAI下滑，Anthropic崛起［EB/OL］.（2024-12-01）［2024-12-06］.https：//m.sohu.com/a/832140220_121798711/.

［5］UMEDAO.AI行業泡沫顯現，原因何在？［EB/OL］.（2024-11-14） ［2024-12-02］.https：//xueqiu.com/8507058998/312627293.

［6］秦梟.AI“擠泡沫”進行時：初創公司集體賣身［N］.中國經營報，2024-06-17（C02）.

［7］陳永偉.AI行業存在泡沫嗎？［EB/OL］.（2024-11-25）［2024-12-01］.https：//m.thepaper.cn/baijiahao_29448635.

（編輯 李春燕）

Risk of tech bubble in artificial intelligence and its prevention strategy

LIU" Yong’an

（Nanjing Normal University Taizhou College， Taizhou 225300， China）

Abstract：" Recently， the risk of a tech bubble in artificial intelligence has attracted much attention. In contrast to the commonalities of previous tech bubbles， the current artificial intelligence technology industry does have similar signs of excessive optimism， overinvestment and overvaluation. Strategies such as strengthening supervision measures， sound business operation and guiding rational investment can effectively prevent the formation of artificial intelligence tech bubbles， so that artificial intelligence technology and its industry can avoid irrational exuberance and hype traps， and ultimately achieve steady and sustainable development.

Key words： artificial intelligence; tech bubble; prevention strategy

基金項目：教育部人文社會科學研究規劃基金項目；項目名稱：前瞻性治理視域下新興技術倫理評估的理論和方法研究；項目編號：22YJAZH071。

作者簡介：劉永安（1977—），男，副教授，博士；研究方向：科技倫理，科技管理。