我对当前AI发展的几点担忧

今天分享下，我近期对AI的一些思考。

AI最核心的问题，在于下游应用场景，以及商业模式的可行性。投入的资金能否获得回报，这才是支撑行业持续发展的关键。

5月份，openai开始对外出租算力资源，我认为这是一个相当危险的信号。市场普遍认为算力极度稀缺，这种认知支撑着很多投资逻辑的成立。

我注意到，openai嘴上说算力紧张，实际上却有闲置资源对外出租。对此官方的解释是，已经锁定6000亿美元的算力订单，将超出保障数量的部分用于出租，以缓解资金压力。还给出了波峰波谷、错峰调度等各种理由。

但我认为这很值得警惕，

1.理论层面：大模型迭代、智能体、行业应用都宣称需要海量算力，机构纷纷抢购算力资源

2.实际层面：头部企业自己的算力都无法充分利用，剩余部分需要对外出租变现，两者存在明显矛盾，直接反映出下游实际消耗速度跟不上算力供给增长

3.算力供给增速远超实际需求增速

资本和互联网巨头疯狂囤积算力硬件，算力产能持续扩张但下游应用场景和商业变现能力跟不上硬件扩张节奏，出现供给过剩的苗头，头部企业手握大量算力资源，自己用不完，只能对外出租来回收成本

4.行业泡沫化需求被高估，真实刚性需求有限

此前资金热炒AI算力和大模型赛道，催生了大量投机性囤货，真正能够持续产生算力消耗的盈利性业务却寥寥无几。

账面上的算力配额，并没有对应的真实业务来消耗。

我持谨慎态度，商业模式的闭环问题，我想不明白。如果你认为AI是难得的投资机遇，那就拥抱它。我始终坚持，看不懂、看不透的领域，不参与。