AI泡沫下英偉達焦慮，物理AI能否救2.8萬億市值？

最近英偉達CEO黃仁勛在采訪里放了個大招，說AI既沒有泡沫，也不會搞出世界末日。

這話一出來，美國那邊直接吵成了菜市場。

支持者把AI當成救世主，反對者天天喊著人類要完，可吵來吵去，真正該擔心的事兒反而沒人提了。

今天咱就掰開揉碎了說，黃仁勛這話到底靠不靠譜，AI現在真正的麻煩在哪兒。

黃仁勛這話吧，聽聽就行，別全當真，畢竟英偉達是賣AI芯片的，去年光靠這玩意兒就賺了個盆滿缽滿。

他說沒泡沫，就跟開飯館的老板說"我們家菜永遠不愁賣"一樣，你說能信幾分？但他反駁末日論還是有點道理的，現在的AI連貓和狗都分不太清，真要毀滅世界怕是還得再修煉幾十年。

可美國那邊的爭論早就跑偏了。

另一邊又有人舉著倫理大旗喊"AI要統治世界"，結果越吵越兇，反而沒人關心AI現在已經捅了哪些婁子。

皮尤研究中心去年做的調查挺有意思，62%的美國人覺得AI風險大，可58%又盼著它解決氣候問題，這種矛盾心態，就是被兩邊的極端言論帶溝里了。

現在網上隨便刷幾條信息，保不齊就有AI寫的。

斯坦福去年的報告說，AI生成的內容占了全網38%，這里面65%都是些沒營養的東西。

為啥會這樣？還不是因為算法就認流量，企業發現用AI寫東西又快又便宜，管它質量怎么樣，先堆上去再說。

結果呢？真正有價值的信息被這些垃圾淹沒了。

麻省理工學院研究發現，總看AI寫的東西，人會變得越來越不愛動腦子，去年全球青少年"信息焦慮癥"比2020年多了不少，怕是跟這脫不了干系。

黃仁勛今年開始推"物理AI"，說要把AI用到工廠、汽車這些實體場景，聽著挺高大上，可現實問題一堆。

就說特斯拉的自動駕駛吧，今年因為AI誤判路況出了12起人命事故，算法在現實世界里的容錯率簡直低得嚇人。

工廠里的AI系統也不靠譜，去年全球17起安全事故，都是因為數據更新慢了半拍。

科學家辛辛苦苦驗證半天，結果發現是AI瞎編的，光驗證成本就比生成數據的成本高10倍。

這哪是幫忙搞科研，簡直是添亂，現在不光機器依賴AI，人也開始離不開了。

哈佛醫學院調查顯示，45%的職場人遇到復雜決策就找AI要方案，青少年更是天天抱著社交機器人聊天，線下說話都不利索了。

最要命的是Deepfake技術，今年美國大選37%的選民被AI偽造的候選人言論騙了，這社會信任要是崩了，可不是鬧著玩的。

英偉達現在市值2.8萬億美元，全靠AI芯片撐著。

可這增長神話還能續多久？最新的H100芯片算力比上一代強3倍，訓練GPT-5的效率卻只提升12%，投入產出比越來越低。

今年全球AI投資漲了45%，企業搞AI項目的平均回報卻從2022年的28%跌到11%，這賬誰都會算吧？

為了破局，英偉達今年猛砸邊緣計算、自動駕駛這些新賽道。

可現實制約擺在這兒，美國數據中心今年耗了12%的電，加州都不讓建新的AI服務器集群了，亞利桑那州的工廠因為缺水，直接減產30%。

芯片原材料就那么多，電力水資源就那么點，想靠物理AI撐起2.8萬億市值，怕是有點難。

2000年互聯網泡沫的時候，思科市值5500億美元，結果呢？過度依賴單一技術，說崩就崩。

現在AI行業的劇本跟當年太像了，資本狂熱撞上物理極限，這跟頭遲早得栽。

黃仁勛說AI沒泡沫，其實是怕戳破自己的飯碗，說不會末日，倒是說了句大實話。

但AI真正的危機，既不是泡沫破裂，也不是機器統治世界，而是信息越來越垃圾，應用越來越危險，資源越來越不夠用。

與其天天吵AI是好是壞，不如想想怎么讓它少添亂多幫忙，畢竟技術本身沒好壞，就看咱們怎么用了。