提起AI泡沫，人們會很自然聯想到2000年前后的那場互聯網技術泡沫。

從經濟規模來看，AI泡沫可能會比互聯網泡沫慘烈17倍！

這一數字，源自目前AI的投資規模為2000年代初互聯網泡沫破裂前，互聯網公司投資規模的17倍。

以英偉達為例，其4.6萬億美元的市值僅次于美國、中國和德國的GDP，已經超過了日本、印度、英國等國家。

與如此驚人的估值相對應的是，到目前為止AI并沒有讓人看到多少真正能夠落地的價值。

根據管理咨詢公司麥肯錫的一份報告，近80%使用AI的公司發現，它對利潤并沒有產生顯著影響。

經過多年炒作和投資飆升之后，人工智能技術的熱潮開始顯露出吃緊的跡象。

許多金融分析師現在都認同存在一個AI泡沫，有些人還推測，這個泡沫可能會在接下來的幾個月里最終破裂。

對這項技術實用性和財務可行性的質疑，正在讓分析師和投資者認為，一場崩盤正在逼近。

就連OpenAI CEO奧特曼以及谷歌DeepMind CEO哈薩比斯（Demis Hassabis）也認為，當前的AI有些泡沫化。

他們認為那些僅靠「幾個人和一個想法」「幾乎什么都沒有」的項目，在種子輪可以估值數十億美元，這在邏輯上是說不通的。

如果AI泡沫真的來臨，那些OpenAI和谷歌的頂級大腦會流向哪里？

這將會如何影響AI研究，以及那些推動研究的科學家和工程師？

技術泡沫破裂的影響

一些分析師表示，AI市場的崩潰，可能會比互聯網泡沫破裂更具災難性。

那場沖擊抹去了超過5萬億美元的股市價值，并僅在科技行業就造成了數十萬人的失業。

英國貝爾法斯特女王大學（Queen’s University Belfast）經濟學家兼歷史學家John Turner說，就像之前其他科技泡沫一樣，互聯網泡沫破裂對計算機科學研究產生了長期影響，但也并非全是壞事。

雖然很多技能高度嫻熟的電子工程師和計算機科學家，在這場互聯網泡沫破裂中失去了工作，計算機專業畢業生人數也急劇下滑，但該領域的研究論文發表量卻持續逐年增長。

馬里蘭大學學院公園分校（University of Maryland in College Park）的經濟學家Brent Goldfarb表示，如果AI泡沫破裂，AI研究人員和開發者也會面臨類似的裁員。

他認為受影響最大的是一大批一窩蜂涌上AI熱潮的初創公司，比如跟風推出會議記錄、「AI科學家」等AI應用的公司。

而OpenAI、谷歌、英偉達以及其他主要AI公司「很可能會活下來」。

這些公司最不可能做的事情就是砍掉自己的科學核心，因為這才是通往未來的路徑。

當然，崩盤也不全是壞事。

Turner認為，那些因此換工作的頂尖科學家，也會把創新帶進其他行業。

他以1896年的英國自行車行業崩盤為例，摩托車、汽車、萊特兄弟的飛機，這些發明都可以把源頭追溯回更早的自行車泡沫。

同樣的，19世紀的鐵路狂潮為人類留下了鐵路，正如互聯網泡沫最終給社會留下了互聯網一樣。

被「解放」的研究人員

目前，在AI領域，無論投資規模還是論文發表量，科技行業都遠遠超過學術界。

背后原因是美國科技行業雇傭了幾乎70%的人工智能相關領域博士畢業生數量，遠遠超過學術界。

一些研究者將此稱為「AI人才外流（AI brain drain）」，認為這會讓探索性的科學研究被商業利益邊緣化。

這導致了在各類基準測試榜單上名列前茅的最大AI模型中，有90%都是由產業界開發的。

「如果我是OpenAI的一名AI研究員，我為什么要去大學？在那兒我的工資可能只有現在的十分之一」，Goldfarb表示。

那么，在AI崩盤之后，這些行業裁員會不會起到相反的效果，把更多研究者推向學術崗位？

Goldfarb認為AI研究人員回到學術界，對培養未來一代會是好事，但問題是這些回流到學界的AI研究人員數量是否足以讓大學重新成為AI研究的主陣地。

以2022年和2023年的科技行業裁員規模為例，這是自互聯網泡沫以來最嚴重的，但幾乎沒有跡象表明，這對學術界的AI研究產生了影響。

馬里蘭大學的現代科技史學家David Kirsch表示，這些從AI崩盤中被「解放」出來的人才，可能更傾向于去打造那些對整個社會更有價值的工具，比如像蛋白質折疊軟件AlphaFold這樣的項目。

以Periodic Labs這家初創公司為例，它的聯合創始人Liam Fedus曾任OpenAI研究副總裁，參與過大型語言模型、Agent系統。

另一位聯合創始人Ekin Dogus Cubuk曾在谷歌DeepMind領導材料科學與化學團隊。

Periodic Labs的目標是將「AI +自動化實驗室」帶入物理與化學科學研究中，從而以比傳統科研更快、更系統的方式推動新材料和新物理發現。

同樣，圖靈獎得主，Meta首席科學家Yann LeCun也表示將在年底離職，創立專注于世界模型的初創公司。

這些從科技公司離職的科學家們，將會去攻克那些歷史上極具挑戰性的難題。在Kirsch看來，目前，這樣的趨勢已現端倪。

無論AI泡沫會帶來什么，投入其中的資金和人力資源都會把創新擴散到科技行業之外的其他領域。

不確定的是，這些創新擴散會帶來什么樣的具體后果。