诺贝尔经济学奖得主罗伯特·索洛（Robert Solow）曾说过：“你能在各处看到计算机时代，唯独在生产力数据中看不到。”这一现象如今被称为“索洛悖论”。如今的人工智能（AI）也是如此——我们到处看到AI的身影，却不见生产力的显著提升。
更糟糕的是，我们也看不到显著的收入，而收入通常应该在生产力提升之前就能显现。计算机行业的收入从上世纪50年代至80年代持续增长，直到90年代初才出现生产力的跃升。至于AI，显著的收入尚未出现，生产力的提升可能还要等上几十年。
尽管如此，AI的狂热支持者依旧紧抓不切实际的预期不放。微软(MSFT.O)联合创始人比尔·盖茨（Bill Gates）最近预测：“十年内，AI将取代许多医生和教师——人类将不再是大多数工作所需。”他说这番话时是在深夜脱口秀节目上面对吉米·法伦（Jimmy Fallon），但他可不是在开玩笑。
多年来，类似的预测层出不穷。还记得IBM(IBM.N)的超级计算机沃森（Watson）吗？2013年，当休斯顿的MD安德森癌症中心开始使用沃森时，他们在新闻稿中写道：“他曾赢得《危险边缘》节目冠军，现在他要挑战白血病。德州大学MD安德森癌症中心宣布，将部署IBM著名的认知计算系统沃森，以帮助根除癌症。”
然而五年过去，投入6千万美元之后，MD安德森还是炒掉了沃森，原因是“多次出现不安全和错误的治疗建议”。
AI的主宰地位似乎永远是“5到10年后”的事情。被誉为“AI教父”的著名计算机科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）在2016年曾说：“如果你是一名放射科医生，那你就像已经冲出悬崖边但还没低头的郊狼，不知道自己脚下已经没地了。我认为我们应该立即停止培训放射科医生，因为5年内，深度学习就会全面胜过他们。”
结果？如今美国的放射科医生数量不降反升。
还有像埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）、安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）这样的学者，以及麦肯锡、埃森哲等咨询巨头，过去十年来也都不断发出“AI将大规模取代工作岗位”的警告。
那现实到底是怎样的？利润呢？大型语言模型（LLM）确实有些用处：它们能回答简单事实类问题（人类可检查其准确性），可以写些简单文本草稿或代码（人类也能检查并调试）。这些功能有用，但无法带来巨大利润。
根本问题在于：LLM无法生成可靠答案。而在医疗建议、法律论证等可能带来巨大利润的应用场景中，一旦出错，代价巨大。
甚至AI工程师、科学家和供应商自己也承认：LLM生成文字的能力远大于带来利润的能力。IBM首席执行官阿尔温德·克里希纳（Arvind Krishna）最近表示，AI在可预见的未来不会取代程序员。微软研究人员也得出结论：程序员大多数时间都花在调试上，而这正是LLM的短板。微软CEO纳德拉（Satya Nadella）也承认，从价值的角度看，AI的“供给”远远大于“需求”。今年4月中旬，微软宣布“放缓或暂停”多个数据中心项目的建设，包括一个价值10亿美元的俄亥俄州项目。
Infosys联合创始人也表示，当前的AI“炒作达到了前所未有的高度”。而OpenAI也承认，其最新模型在标准基准测试中仍有超过三分之一的时间产生“幻觉”（编造错误信息）。多学科科学家认为，谷歌的AI科学家项目“胎死腹中”。近期一项针对8个主流LLM的新闻检索与引用能力的研究发现：
LLM的支持者常以其在教育考试中的表现为傲，但怀疑者指出，LLM往往是通过训练时就“偷看”了这些考试题目。例如，国际数学奥林匹克（IMO）今年4月刚刚结束，几位科学家立即将题目交给主流LLM测试，以避免其“更新学习”。结果？“令人失望：没有任何一个AI的得分超过5%。”
企业在AI上的花费到底有多少？
这是个难以回答的问题，因为大多数公司并不单独披露AI相关收入——这一点本身就值得投资者警惕。
真正的问题是：客户在AI上的支出有多少？据估算，2024年领先AI初创公司（包括OpenAI和Anthropic）的营收总和不到50亿美元。
Meta Platforms(META.O)、亚马逊(AMZN.O)、苹果(AAPL.O)和特斯拉(TSLA.O)并未公布AI相关业务营收——很可能是因为“没什么可报的”。
至于那些提供AI云服务的公司，比如微软，其数据相对透明一些。分析师估算，微软2024年AI云业务营收约为100亿美元，按第四季度数据推算年化为130亿美元左右。
其他科技公司未提供类似数据。Alphabet(GOOGL.O)最近报告，2025年第一季度云业务营收同比增长28%，达到123亿美元，但其云服务自2008年起就存在，其中大多数与AI无关。分析师估计，AI相关云服务每季度的营收可能仅为几十亿美元，全年估算在100亿美元左右。
许多分析师也认为，这些大公司AI业务不多。有人指出，亚马逊历来“每投入1美元基础设施，就能带来4美元新增营收”，而“生成式AI则反过来：每花1美元，只赚20美分”。
亚马逊CEO贾西（Andy Jassy）也承认AI的推广尚需时日。他在股东信中写道：“不会在一年或两年内全面实现，但也不至于需要10年。”又是那个神秘而飘忽的“多年预期”。
综上所述，整个AI行业年收入可能在300亿至350亿美元之间。即便以极其乐观的35%年增长率计算，到2030年也只有2100亿美元。这能否合理支撑今年2700亿美元的数据中心资本开支？
我们也可以参考2000年互联网泡沫时的情况：微软、思科、英特尔、朗讯、诺基亚、IBM和AT&T等，都是当年纳斯达克市值前16大公司——是不是很像如今的“七巨头”？
生成式AI的收入会增长吗？当然。但关键在于“何时”与“增长多少”。Alphabet、微软、亚马逊和Meta都有其他收入来源，可以在AI行业崩盘时生存下去。小公司则没那么幸运。等投资者对“未来利润”的美丽想象疲劳了，这场泡沫就会破灭。而这，恐怕用不了10年。