人类正经历新一轮科技泡沫

来源：互联网 2026-07-05 06:21:23

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当前AI热潮或为史上最大技术泡沫，高盛分析显示万亿美元投入仅带来0.5%生产力提升。历史表明，缺乏产业化的技术终难落地，中国擅长将技术转化为产品，这一经验值得借鉴。

先来说一个反直觉的判断：这一轮AI热潮，可能是人类历史上最大的一轮泡沫，这话不是危言耸听，已经开始有人认真反思了。

高盛全球宏观研究部的高级策略师Allison Nathan在最新的《Top of Mind》报告里，就给出了一个相当冷静的分析：未来几年，美股七巨头在AI上的投入将是以万亿美元计，但换来的成果却少得可怜。按照她的测算，AI最终只会让美国的生产力提升0.5%，GDP增加0.9%。这个账，怎么算都不太划算。

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高盛的全球股票研究主管Jim Covello说得更直接：“过度开发世界还没有准备好、或者根本用不上的东西，结果通常不会太好。”在他看来，大型科技公司现在的处境，有点像被架在火上烤——不参与这场AI军备竞赛，怕错过下一个时代；参与进去，又像是往一个无底洞里扔钱。FOMO（错失恐惧症）才是真正的驱动力。

这样的桥段，其实一点都不新鲜。想想看，增强现实、虚拟现实、元宇宙、区块链——这些概念火起来的时候哪个不是万众瞩目，最后又哪个真正改变了我们的生活？归根结底，一场技术革命，如果始终停留在概念和实验室里，不能走向产业化、不能解决具体问题，那故事讲得再伟大，也终究要面对一个灵魂拷问：这东西，到底对人类福祉有什么实实在在的增益？

麻省理工学院的Daron Acemoglu教授，就是《权力与进步》的作者，也朝着AI的乐天派泼了冷水。他说：“技术创新对生活的影响是巨大的，但这不是自动发生的。关键不在于技术本身，而在于我们发明了什么样的技术、以及我们怎么用它。”

有意思的是，即便是点燃这场燎原烈火的OpenAI，最初也没想到自己能这么快就引爆世界。2022年11月中旬，他们准备发布ChatGPT的时候，内部期望值低得可怜，只当是一次“低调的研究预览”。

时任首席科学家的萨茨克维尔，当时的心态是这样的：“你问它一个事实性问题，它大概率会给你一个错误答案。我当时想，这东西估计会很平淡无奇，人们肯定会问，你们做这个干嘛？太无聊了吧！”

结果呢？上线五天，用户破100万；两个月，用户破1亿。AI技术的迭代速度从此按周计算，OpenAI也一跃成为赛道上最有权势的公司。整个过程，就像一场名副其实的“蝴蝶效应”。

但图灵奖得主杨立昆却评价说，就底层技术而言，ChatGPT其实没什么突破性创新。换句话说，它之所以能火，靠的并不完全是技术。

真相是，如果不是OpenAI大胆地把一个还不完美的GPT模型，封装在极其易用的界面里，并且免费向全球开放，让所有人第一次直面AI大模型产品，那么技术更新大概率还是会维持以前的节奏——快则半年，慢则两三年。一个关键的赌注，就这么扭转了历史的走向。

问题来了：OpenAI为什么赌对了？这一轮AI浪潮，现在又面临怎样的新挑战？答案，其实历史早就告诉我们了。

没有产业化的技术，等于没有用的技术

2020年5月，OpenAI推出了GPT-3。它的能力已经超越了此前所有基于自然语言的大模型，翻译、问答、文本填空都不在话下。但它有个明显的毛病：回答里经常冒出来低级错误，甚至会说一些严重冒犯人的话。

但跟过去只顾着发论文、闷头搞研究不同，OpenAI这次改变了玩法。他们开放了API接口，允许学术机构、商业公司，甚至是个人开发者申请调用。结果呢？有人拿它开发了自动设计网页的工具，有人开发了更高效的文本搜索引擎，还有人用它来构建游戏里的虚拟角色。一个小小的接口，催生了无数可能性。

按照OpenAI一向的思路，GPT-3的下一代应该是GPT-4，而GPT-3的使命在发完论文后就该结束了。但创始人阿尔特曼没有这么做。他在这些应用案例里，敏锐地捕捉到了一个信号：AIGC产业可能要爆发了。于是，OpenAI对GPT-3做了“对齐”优化，然后向全球用户发布了过渡产品GPT-3.5——也就是我们熟知的ChatGPT。这一步棋，直接让他们占据了生成式AI的顶端生态位。

行业内其实都清楚，真正开创性的技术是GPT-3——史无前例的参数规模、自监督学习带来的震撼，甚至催生了“GPT-3时刻”这个说法。但对OpenAI来说，ChatGPT的意义远不止于此。一个不完美的产品，就足以开启一个时代的军备竞赛。

至少从操盘路径来看，阿尔特曼不仅懂产品，更懂历史。他没有等GPT变得绝对完美、无懈可击，而是选择让产品先走一步：赋能微软推出Copilot，联姻苹果植入Siri，自己再上线AI搜索引擎SearchGPT。他的目标很简单：让大众尽可能用上自家产品，先占领市场再说。

从科技史的角度看，西方及日韩多次上演过的技术飞跃，都证明了一个道理：有效的现代科研，离不开商业体系的驱动。没有来自亿万个人用户和千百企业用户的市场反馈，再先进的科技体也很难维持下去。就像当年的苏联，技术能力可以送人上天，却做不出复印机和随身听。这个经典难题，直到今天依然有警示意义。

二战结束后，苏联在“黑科技”上展现出惊人的热情：无线电射频感应、托克马克聚变反应堆、地效飞行器，都是超越时代平均水准的首创成就。

人类正经历新一轮科技泡沫

全世界首个不附带电源的微型无线电射频感应装置，用于室内窃听。是当代门禁卡、公交卡等产品的技术鼻祖。

但问题出在，苏联搞科研更多是为了宏大的目标服务，把成果转化成消费品从来不是优先考虑。同一时期的美国，企业开发出阀门自动技术，先用在草坪修剪机和摩托车上；日本企业微电子技术一日千里，但先用来做游戏机和手持计算器。相比之下，苏联的道路就出现了偏差。

苏联的科研工作者后来逐渐发现，那些开发“庸俗”商业产品的西方同行，技术革新的速度往往是自己的三倍。只服务于宏大叙事的科技进展，开始显得力不从心。结果就是，本国青年听上国产随身听的时间，比日本同龄人迟了6年；直到1991年，复印机还是要被锁在各单位保险柜里的金贵进口货。

历史已经用最宏大的方式，回答了科学与商业、技术与产品之间的强关联性。就算只看个人命运，答案也殊途同归。

如果用唯技术至上论的眼光来看今天那些科技巨子，他们的故事大概会是这样：

“核物理专家的外孙，在普林斯顿学物理，做题做不过斯里兰卡裔同学，干脆放弃当物理学家。去金融公司打工也不好好干，下海开网上书店，人到中年秃了顶。”

“上了哈佛计算机系，不好好念书，整日游手好闲，做了个让全校男生给女生打分的网站，搞到被迫辍学，后来开了个网站主业是卖广告。”

“家里人当服务员供他读书，好不容易在斯坦福读完电子工程硕士，进大厂干到30岁就放弃研发，跑去创业做游戏外设。一把年纪，还只穿皮夹克。”

“计算机专业高材生，放着技术专家路线不走，整天想着创业。竞标失败，干脆自掏腰包开发聊天软件，快三十岁的人还要冒充女网友陪用户聊天，因为服务器太贵差点倒闭。”

这是贝佐斯、扎克伯格、黄仁勋和马化腾的真实经历。他们选择的事业看上去都是小事：让人更方便地买书、拥有更多朋友、体验更好的画质、享受即时在线聊天。但就是这些“小事”，自工业革命以来，彻底重构了人类的消费方式和人际关系。如果他们当年全都选择了“科学家”这条路，那人类世界可能只是多了几个大学教授，而今天的科技版图，绝对不会是现在这样。

正因如此，阿尔特曼对ChatGPT发布时机的选择、对AI产业化的判断、以及他那种对纯粹学术道路的“反叛”，才让AI这个曾经被调侃为“有多少人工就有多少智能”的行业，重新回到大众视野的中心。

当然，围绕阿尔特曼的反对声也一直没停过。有人说他没有让OpenAI进一步发掘产业价值，反而耽溺于跟政要名流社交、四处演讲分享人生经验。但话说回来，我们不得不承认：正是这个精于公关传播的“商人”，而不是英国的Deepmind或者其他团队，让美国无数聪明的大脑利出一孔，又一次站到了AI时代的风口浪尖。

苏联的浑水，谷歌照样要蹚一遍

说到Deepmind，那个靠着AlphaGo震惊世界的“初代AI辣子鸡”，就不得不提到十年前就收购了它、起了个大早赶了个晚集的谷歌。手握王炸，却打得稀烂。

论科研成就，人类历史上可能没有哪个实验室能和贝尔实验室相提并论。第一台传真机、按键电话、蜂窝电话、通信卫星、高速无线数据系统、太阳能电池、数字信号处理器、光纤——这个名单几乎就是半部现代通信史。作为企业创立的独立科研实体，巅峰期的贝尔实验室兼顾了基础研发、应用研究、产品开发，极大地加速了科学技术的实用普及。

贝尔实验室的传奇，让后来的巨头们纷纷效仿。谷歌的X实验室就是其中之一。可惜，他只学到了一半。

“X实验室”源自2010年的“谷歌X”项目。两位创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林希望在公司内部，专门有一批人去探索那些充满科幻气息、有朝一日会急剧改变世界的科技。它的官网和招聘页面上，反复强调一句话：“要十倍改变世界，而不是十分之一改善世界。”

这个格言背后的信条很清晰：一，只做大事、大技术，蚊子腿上劈肉的小钱不挣；二，只做一鸣惊人的剧变性技术，平凡的改进不做。理想很高远，但现实很骨感。

结果就是，“X实验室”孵化出的科创项目，绝大多数都是起跑时技术领先，落地时却跟同行持平甚至不如。

2010年，谷歌启动无人驾驶研发项目。十几年过去了，“X实验室”孵化出的Waymo，在商业化道路上连连受挫，多次裁员。连传统车企都在抢无人出租车市场的时候，它还在原地打转。

2011年，“X实验室”启动高空气球互联网项目。到了2021年，这个项目孵化出的子公司Loon难以为继，被Alphabet直接裁撤，输给了马斯克家后来居上的“星链”。

2012年，“X实验室”启动送货无人机项目。孵化出的Wing直到现在还在测试产品，进展慢到跟亚马逊、美团这些同赛道的选手没什么区别。

人类正经历新一轮科技泡沫

利用平流层漂浮的气球提供互联网服务的Loon项目。

这些项目在启动时确实充满了科幻感，但问题出在路径上：总想先把技术开发到完美，再“一鸣惊人”地商业化铺开。结果往往是在追求完美的路上，技术先凉了。当然，从“X实验室”的角度看，快速迭代是“卖货部门”才需要屈就的事；要“十倍改变世界”的科学家，追求的是第一性的完美，商业化？那可不是第一性该考虑的事。

内部风气更是放诞得出了名。

“X实验室”的主管埃斯特罗·泰勒，公司内部的职位名称很长时间都不是子公司CEO，而是“登月队长”。这位自诩为“谷歌甘道夫”的白须白马褂奇人，日常踩溜冰鞋在办公室里穿行开会，理由是：“公司办公楼太大，走着去开会要迟到四分钟，踩溜冰鞋就只会迟到两分钟啦。”上行下效，下属的职位名称也被取成了玩笑话。“外联负责人”是“制造厂摸脉者”，“经理”是“点火人”。

从各种报道的细节来看，“X实验室”与其说是当代贝尔实验室，不如说更像古代的清客玄谈馆：大多数项目讨论，长期停留在相互驳诘和天马行空的头脑风暴阶段。大家更乐于在这个阶段互相挑刺、把彼此的点子毙掉。用泰勒的话说，“这总比改进许久才失败要好得多”。至于项目赚不赚钱，不是他们考虑的事。

Alphabet的整体营收，跟他们并不切身相关。从泰勒到普通员工，这群含着金钥匙出生的“谷歌婆罗门”相互打气：佩奇和布林老板承诺过，“X实验室”不用担心盈利压力，只管专心开脑洞搞黑科技就行。2015年谷歌重组时，佩奇也确实说过，公司部门命名都含双关意——Alphabet暗指“大赌注”，“其他投资”明示“散押注”。赚了当然好，亏了也无伤大雅。他甚至说过，自己的偶像是没靠发明挣到应有报酬的传奇科学家尼古拉·特斯拉。

布林对“X实验室”更偏爱。即使在2019年退出Alphabet日常管理后，他穿着瑜伽裤视察项目的身影，仍不时出现在加州山景城的总部大楼里。支持者称他为“X实验室的守护天使”，反对者则更直白：X实验室成了布林的游乐园。

但是，当银根紧缩、讲究财政纪律的时代到来时，这种玩法就不再是佳话，而是需要被整肃的对象了。“X实验室”内部员工现在有句戏言：“以前的项目，是要搞定登月难度的点子；现在的项目，是要搞定‘露丝·布拉特难度’的点子。”这位Alphabet和谷歌的兼任CFO，以注重财务开支纪律闻名。开脑洞的项目想过她那一关，难如登天。

生存压力之下，“X实验室”的员工也顾不上科幻格调和“十倍改变世界”的宏愿了。内部笑话现在变成了：“以前想过项目，项目里必须有能飞起来的东西，或者机器人；现在想过项目，最好是现实世界里薅一个难题，然后点缀上AI解决方案，就成了。”

科研不考虑产业化，就像闹革命没有枪杆子，早晚得仰人鼻息。2024年1月底，“X实验室”终于迎来了部门大裁员，结构和财务被Alphabet总司狠狠整顿了一通：自己去找外部融资来重组部门。

这个故事告诉我们：在拎清科研和产业化这件事情上，并不是只有特定的社会制度才会迷失。只要条件允许，这个星球上任何一个国家、任何一家企业，都有可能被“科技改变世界”的概念冲昏头脑。举国体制和自由放任，最终可以殊途同归。与其说是高尚情操驱动，不如说是胜负欲导致的FOMO（错失恐惧症）心态在作祟——不管怎样，我们就是要比美国人先到太空，我们就是要训练出最强的参数，我们就是要做十倍改变世界的idea。至于如何转化成生产力？太庸俗了，后面再说！

学者张笑宇在《产业与文明》一书里，总结了两个很容易陷入的误区：

第一个误区，是基于“科技是第一生产力”，就推导出“给科学家最好的待遇，让他们不断研究”，一切就能迎刃而解。但问题在于，科学理论本身并不是根本，用科学理论造出来的产品，才是根本。

第二个误区，是认为技术既然有尴尬期，那就要去呵护它，让创新企业渡过这个阶段。但现实是，引发技术革命的，不仅仅是孤立的单一技术，而是由一系列技术组成的技术路径。而这条路径，不仅取决于研发，更多是由产品形态和市场需求决定的。

那么，中国人能从中学到什么？

说起来你可能会觉得意外，中国恰恰是这方面做得最好的。甚至说得再极端一点，我们从这些案例中能得到的最核心的教训就是——坚持做自己。

不论是天性自觉还是误打误撞，过惯了苦日子的中国人，总是习惯把产业化、产品化放在第一位。管你什么技术，能被产品、被客户接受的技术，才是真正的好技术。看看近三十年来的互联网行业，这个逻辑几乎贯穿始终。

最先开发出在线聊天应用的是以色列的ICQ，但最先让这类应用达到一亿在线的，是QICQ（也就是后来的QQ）。千禧年前后的中国网民，常常只能在网吧下载后开聊。初版QQ为了适应这个场景，把文件体积控制到了极致：只有220kb。

人类正经历新一轮科技泡沫

1999年2月发布的QQ第一版产品，只有220Kb。

你现在随手给手机截屏的体积，都比它大得多。请注意，这是为了解决实际需求而开发的技术，而不是因为它本身就有这项能力。马化腾和团队又很快洞察到：如果聊天记录只存在本地，那从网吧一下线，一切就清零了。为了解决这个问题，他们又开创性地推出了聊天记录云端存储的新功能。

类似基于实际需求边学边卖的故事，《腾讯传》里记载得太多。早年QQ通信协议存在安全问题，马化腾命令程序员黄业均去开发加密软件。两个多星期过去了，马化腾想看看进展，跑到黄业均工位上，人不在，桌上倒扣着一本《加密原理》。马化腾拿起来翻开一看，直接傻眼——这位程序员老兄，正在读第一章第一节，标题就五个字：“什么是加密”。

但就是这样一个边学边干的“草台班子”，靠着“小步快跑、快速迭代”的产品理念，一步步长成了中国最大的互联网服务平台。黄业均当年雷到马化腾的时候，谁也不会想到，腾讯有一天会发展出安全业务，甚至攻破特斯拉汽车的安全漏洞，让马斯克亲笔写信致谢。

这一切的前提是，腾讯通过看起来没什么技术含量的QQ秀、QQ会员，先解决了收入问题。在跟MSN的竞争里活下来、赢下来，才有余力去孵化新业务、探索新技术。没有X实验室那种听起来很酷的面子工程，但通过产品驱动的逻辑，腾讯让技术走出了教科书和实验室，在真实的市场里获得了生命力。

最典型的案例，是QR二维码。这个30年前由日本工程师原昌宏发明的技术，吃了十几年灰，最终被微信的“扫一扫加好友”功能彻底激活。它成了移动互联网时代打通线上线下的绝佳入口，甚至催生了“码上经济”这个新名词。

这些故事，当然不如硅谷的爆炸式创新来得性感。但作为一个后发者，这正是中国公司最合适的追赶路径：既然资源和技术不如老牌外企，为什么要拿短板去硬拼？中国市场如此完整庞大，先通过市场完成产品验证，在这一过程中打磨出杀手锏功能，再不断补齐技术短板。这样的田忌赛马策略，最终不仅能追上来，甚至能够青出于蓝。马斯克收购X之后，新添的不少功能，摆明了就是在照着微信学。

如果觉得QQ和微信的案例太古老，不妨看看国产新势力造车，是怎么一步步把传统豪强打得丢盔弃甲的。

互联网出身的李想，第一款车原本想做SEV，类似于五菱mini EV那种“老头乐”。但在烧掉数亿研发资金后，他果断放弃，转而基于丰田的汉兰达平台逆向研发了理想one。这车一开始在网友眼里毫无技术含量，用的还是公认“落后”的增程器发电技术。但结果呢？由于混动路线很好地缓解了纯电车的续航焦虑，车内配置又精准切中了市场痛点，这款百公里8个油的电车，一鸣惊人卖了20万辆。理想汽车不仅活了下来，还有了足够资金去布局未来。

第二款车L9同样大胆。他们选择跟国内空气悬架厂商合作——原因很简单，国外供应商根本不相信一款50万的国产车，一个月能卖1万辆。后来的故事大家都知道了，L9、L8等车型靠着“冰箱彩电大沙发”出圈，也把国产空悬供应商送上了全球出货量第一、第三的位置。这下轮到掌握“核心科技”的老牌外企紧张了。因为他们也意识到，一旦产业化的正循环跑起来，规模效应把成本降下来，中国的空悬供应商在技术上迎头赶上，只是时间问题。

作为反面教材，近年在华节节败退的丰田，在氢能源车上点了30年的科技树，结果到头来无人奉陪。这家指望靠技术专利卡别人脖子的巨无霸，怎么也没想到：一个不能形成正循环的产业，任凭技术吹上天，也只能停留在岛内的小众市场。相比之下，马斯克早在2014年就发布了《我们所有的专利属于你》，宣布开放所有技术专利。钢铁侠知道，光靠一家车企单挑，永远没法让电车突破油车的围堵。只有更多玩家加入，让产品带动市场、倒逼技术进步、吸引国家投入基建配套，整个行业才有活路。

但我们的社会真的认可腾讯、理想这类企业吗？答案是分层次、分场景的。人们更愿意看到它们宣传拿了多少专利、投入了多少研发，但常常有意无意忽略它们在产品层面的创新。“没什么技术含量”，是网络上对这类企业最常见的点评，结论往往是“换成别人也能做”。

就像你下意识会觉得，手机里的微信支付天生就该长那样：扫个二维码，输一下六位密码，完事。但事实上，在微信支付出现之前，没有任何支付软件敢让用户只输六位密码，也没有谁敢把整个支付流程砍到只有三步。背后用了什么技术去解决风险担保和安全问题？没人关心。而让14亿人跳过支票和信用卡，直接快进到移动支付乃至生物识别支付时代，这样的成就，依然逃不掉一个悖论——越是可以快速普及应用的技术，在公众眼中就越显得平平无奇。350km/h的高铁坐惯了，换成250km/h的动车都让人难以忍受。不信去对比一下微众银&行和日本或者香港的金融类App，就能对这个悖论有更深的认识。

另一方面，国产新势力顶着“没技术”、“山寨”的骂名撑过了发育期，但技术原教旨主义者依然觉得这是耍小聪明、会搞营销。在很多人的潜意识里，基础科研 > 技术应用 > 产品开发，这个排序是天然正确的。但了解了科技圈过去和现在正在发生的事，或许我们需要重新审视一下：我们对另一条道路（其实更适用于后发追赶者），是不是过于苛刻了？

产品优先还是技术优先，从来不是非此即彼的两极对立。贝尔实验室可以兼顾科研和转化，腾讯、华&为内部的实验室，也都在建设之初就鼓励或要求拥抱一线产品。今天，比起大洋彼岸，我们在资金、算力和技术上仍然存在显著差距。更不用说，投资者依然在用真金白银追捧美股七巨头，让后者拥有近乎无限的资源去押注尚未验证的技术。这种属于技术原教旨主义的浪漫，过去也曾俘获过中国企业的头脑，达摩院的兴衰就是最生动的例子。

针尖对麦芒地囤卡、刷榜、拼参数，无疑是正中美国的下怀。这是硅谷擅长的游戏，规则和解释权可以自定义，而他们已经抢跑了100米。回到本章节的开头，或许对于中国公司而言，最好的解法依然是做自己。实事求是地去挖掘用户需求，用产品真正为用户创造价值，再反过来带动自身的迭代升级。不管黑猫白猫，能抓住老鼠的才是好猫。这句话，放在泡沫渐长的AI大跃进时代，依然没有过时。

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