泡沫其实是openai和nVidia的问题，左手倒右手，股价起飞，ai需要显卡，nv的股价起飞，nv投资ai，ai公司股价起飞，钱就在这个循环里绕不出去，然后左脚踩右脚大家的市值又在一直涨

5G？

sakurachan 就很多争议都发生在，使用含糊不清的表达来掩盖自己也没想清楚。 “泡沫”到底指的是啥，每个帖子里的含义都不太一样。 还有楼主说的“人工智能”和“大语言模型”的比较，鬼知道“人工智能”指的是什么。

我觉得楼主说的应该是大模型之前的人工智能吧，简单说就是在特定任务上用确定的方法训练产生智能，就比如下围棋的阿尔法狗。

scktyj 这图都有30年历史了…

看到这图，想起了当年公司领导被gartner专家洗脑之后，要求所有投资团队在项目论证上都要加上这个图。
一个风投机构，看的都是前沿技术，加这图意义何在？真是哭笑不得。

gxman 我觉得楼主说的应该是大模型之前的人工智能吧，简单说就是在特定任务上用确定的方法训练产生智能，就比如下围棋的阿尔法狗。

能称为“人工智能”的算法太多了，这是一个应用领域的词而不是表示原理的词。
例如最早游戏里的敌人简单敌人运动行为也是人工智能，涵盖的范围太广了。
说是“很少落地”，或者“进步不大”，那肯定说不过去。

sakurachan 能称为“人工智能”的算法太多了，这是一个应用领域的词而不是表示原理的词。 例如最早游戏里的敌人简单敌人运动行为也是人工智能，涵盖的范围太广了。 说是“很少落地”，或者“进步不大”，那肯定说不过去。

大模型之前的人工智能泡沫就是深度学习这波了吧，所以我举了个alphago的🌰，这波最终可复用成果的比例大概有1%-5%，也不算少了。

gxman 大模型之前的人工智能泡沫就是深度学习这波了吧，所以我举了个alphago的🌰，这波最终可复用成果的比例大概有1%-5%，也不算少了。

我觉得深度学习的落地太广泛了，只是消费者意识不到，不像大模型能直接碰到。AlphaGo亮点主要是无监督强化学习吧，时间有点短，就跟SD一样，还没等到应用马上就出现了Transformer，显现不出重要性来了。

其实泡沫应该作为一个定量描述，不应该作为定性描述，而且对象也得明确到底是指资本市场（对投资回报的预期过高）还是技术本身（对技术发展和应用潜能的预期过高），这样才有值得讨论的前提。
就大模型而言，至少后者肯定是远远没饱和的，即便在当前AI技术已经足以直接改变的行业里面，已经充分认识到其价值的人也不多，光是认知普及可能就要一段时间，那么生产力要完全发挥出来还有个渐进的过程。从这个角度考虑，AI投资回报的上限至少需要用把这部分市场全部转化之后的价值来计算，那目前其实很难肯定说过度高估了。至于市场竞争和淘汰机制造成的部分投资打水漂，不能等同于全行业的泡沫。

sakurachan 我觉得深度学习的落地太广泛了，只是消费者意识不到，不像大模型能直接碰到。AlphaGo亮点主要是无监督强化学习吧，时间有点短，就跟SD一样，还没等到应用马上就出现了Transformer，显现不出重要 ...

强化学习技术今年在大模型里面还是发挥了很大作用，比如年初的DeepSeek R1模型就是靠GRPO