刊于《信报》，2024年12月2日
生成式AI投资暴增 泡沫风险惹人疑虑
许佳龙
科大商学院署理院长；信息、商业统计及营运学系讲座教授；艾礼文家族商学教授
笔者前文分析了在不同科技发展年代，通用技术 (General purpose technology‧以下简称GPT)在新技术面世初期，对GPT基础性设施投资的过度投入问题，在互联网年代，过度的投入，为科网泡沫爆破埋下伏笔。
究竟人工智能能否被视为GPT，如今断论为时尚早，因为笔者没有一个水晶球，但起码我们看到，全球多个国家政府、广泛的政府部门、私人企业、学界以至专业组织都引入大量资源，去训练大语言模型，此举不期然令人联想到，当前各方前赴后继投入巨大资源，似乎隐隐然让人看到了GPT的特色，即基础技术设施投资，是否已有过度投入之虞。
生成式AI 能力非无所不能
照笔者在本栏之前文章的分析，生成式AI当前可见的能力，是能够生成文字文章。诚然，蒸汽机面世之初，可以取代一些重力搬运工作。如今生成式AI的面世，无疑可以协助运用英文能力不足的人，写出一篇符合文法以至行文通畅的文章/报告等，其能力可以取代一些文字工作者，例如撰写演讲词或市场推广文稿的工作人力。
不过，从目前众人对生成式AI的无限憧憬，予人的印象，正如笔者所作的譬喻，好比「天下无敌」的独孤九剑，可以用来取代人类社会一切依赖语言沟通的工作，包括医生用语言应诊和书写病情报告的工作、专业咨询和顾客服务等应用。这带来一个引伸性观察——在当年国际网络年代，万维网的出现，不少专家和商家亦声称可以取代所有中间商。不过，现实是，到目前，经过近三十年发展，万维网迄今仍未能取代所有传统中介。当然，随着一些相关的新创意和应用渐次推出，一些传统中介的确遭取代了，但迄今依然有很多需用人手的中介工作——到今天，AI的发展是否一如憧憬的预期，可以取代任何透过文字沟通的工作？
GPT过度投入特性若隐若现
可以说，生成式AI在发展起步之初，未必可以很快完全取代一切运用语言沟通、或运用语言转达专业领域文字信息的工作，这个取代过程依然需要一个漫长日子，及机构个人能力应用创新上的配合。照目前发展情况看，生成式AI处于早期发展阶段的今天，大家争相投入大量资金，一窝蜂发展大语言模型不同的训练和应用，恐怕可能出现GPT特性的过度投入，形成潜发的投资泡沫，这种疑虑很值得警惕。
从长远来看，二、三十年后，生成式AI是否像科网泡沫爆破那样，对这个行业造成「摧毁性」破坏，一下子堕入断崖式发展低潮，那又未必！我们始终没有一个未卜先知的水晶球。然而，我们看到的可能性是，有部分投入了大量资金到生成式AI的企业和机构，有可能受到无情淘汰，或者所投入巨额资源，收获不到与投入资金匹配的经济回报，最终陷入发展困局。
据数据显示，去年全球获得新融资的人工智能公司数目，跃升至1,812家，较对上一年成长40.6%；较2013年约 500家，更大幅增加约 2.7倍（见附图），这些获得新融资的公司，能否取得资金成本带来的回报成果，显然也是未知之数。
附图：2013-23 年全球获新融资的人工智能公司数目
数据源：HAI：《AI Index Report 2024》，Chapter 4 ，4.3 Investment, 页 245
挣扎求存 竞争尖锐
另一方面，在𣊬息万变的AI年代，会不会誔生令人目眩的成功公司个案？我们不妨也回头看看互联网年代，当时，大部分科网公司的鸿图目标都未能实现，以失败告终，最后，经过残酷淘汰、并且几经挣扎求存而硕果仅存的几家企业，包括亚马逊，谷歌等等，突围而出者屈指可数。
不过，这几家硕果仅存下来的企业，最终成为行业巨擘、推动经济向前发展的翘楚，对全世界影响巨大。笔者不敢断言生成式AI的未来发展，从中突围而出的胜利者，发展与成功的路径会否如出一辙，但在科技发展历史上，这种发展路径和结局并不罕有，且确实有先例可寻。
总括来说，我们必须明白到AI 基础设施和大语言模型的应用，从中获取的价值并不取决于AI 基础技术本身，而更多需要着眼看运用这个科技周边的行为个体、机构、发展架构、政策，以及各持份者的准备度（Readiness）去接受应用和创新等推动力，而生成式 AI只可视为进行创新和新价值产生的「基础性工具」，而不宜视之为直接产生价值的「杀手鐗」，并且将之作出无限憧憬的一厢情愿拥抱！
【生成式AI投资火热透视‧之五‧完】