美国AI大模型遭遇瓶颈?华尔街日报:或是件好事

2025-08-25 09:26:09 · chineseheadlinenews.com · 来源: 凤凰网科技



美国AI大模型遭遇瓶颈?华尔街日报:或是件好事

OpenAI最新大模型GPT-5反响平平

凤凰网科技讯 北京时间8月25日,据《华尔街日报》报道,尖端AI大模型的进步正显现出放缓迹象。不过,对于许多希望利用这项技术的企业来说,这并非坏事。

OpenAI在2022年底发布的ChatGPT引发了市场对AI的狂热追捧,此后热度一直不减。创业公司和大型科技公司陆续推出更先进的大语言模型,让这股热潮持续升温,推动股价上涨,包括AI芯片巨头英伟达在内的公司股价攀升至新高。

AI瓶颈来了?

但是,近三年过去了,越来越多的迹象显示,这些模型的发展可能正在趋于停滞。

今年夏天,Meta推迟发布其旗舰AI模型的下一代版本Llama 4 Behemoth,因为工程师难以大幅提升其性能。

OpenAI最新大模型GPT-5的发布也遭遇延期,等到真正发布时其表现并未达到市场炒作的预期水平。平时充满激情的OpenAI CEO萨姆· 奥特曼(Sam Altman)最近则更像一位AI现实主义者,他在一次媒体晚宴上表示,投资者对这项技术兴奋过度。

好事

不过,如果头部AI大模型的进步速度确实开始放缓,这对许多希望将AI融入日常工作流程的企业来说,并不是大问题,甚至可能是件受欢迎的事。

生成式AI在商业应用中已经展现出强大性能和实用性,例如,用于总结大量文本,帮助员工编程和撰写邮件。其他一些在大语言模型爆发之前就已存在的、更为日常的AI形式,也变得越来越实用,例如处理发票,或提供车队管理建议等任务。

然而,大多数企业在现有形式的AI应用上只是刚刚触及表面,更不用说未来可能大幅升级的AI了。

AI发展速度放缓担忧引发科技股抛售

AI发展速度放缓担忧引发科技股抛售

虽然有些企业已经迅速部署了AI,但更多企业进展缓慢。企业技术负责人担心敏感数据可能通过聊天机器人泄露,同时对于将涉及财务、员工和客户的关键决策交给AI持谨慎态度。

目前,即便是最先进的AI模型也会偶尔产生“幻觉”,生成错误信息,这进一步加大了企业与AI之间的信任鸿沟。

企业部署的难点

麻省理工学院最近的一项研究发现,企业对OpenAI和微软的现成生成式AI工具已经大体感到满意,但当涉及到开发定制化AI软件以优化业务流程,也就是通常被认为最可能带来实际商业回报的项目时,试点项目的失败率高达95%。

研究作者指出,企业AI用户“对定制化或厂商推销的AI工具普遍持怀疑态度,认为这些工具不可靠、过度设计或与实际工作流程不匹配”。

即便最先进的AI模型开发者遇到瓶颈,AI本身也不会停滞:人们会寻找新方法改进它,而这些方法最终很可能奏效。看似矛盾的是,AI发展放缓的印象反而可能让企业更有信心投入时间和资金,因为AI的发展更容易预测,不再是一个不断变化的技术。

显然,企业界确实需要更多时间来摸索,将大语言模型改造为可用于日常任务的工具目前仍处于初级阶段。

麦肯锡公司AI部门高级研究员迈克尔·崔(Michael Chui)表示:“如果我想加快创新步伐,降低库存安全储备,或者改善与数百万消费者的互动方式,仅靠‘给少量员工配发AI工具是远远不够的’。所有这些改变都非常困难。”

迈克尔·崔指出,这种困难既是棘手的管理挑战,也是技术问题,因此企业全面采用AI将是一个跨越数十年的长期过程。

互联网就是例子

这种情况并非完全出乎意料。互联网彻底改变了人们的生活和商业模式,但其普及速度远远慢于上世纪90年代狂热推广者的预测。皮尤研究中心数据显示,美国家庭宽带渗透率从2000年的近乎零增长到超过60%成年人使用,用了整整十年时间。

AI热潮在许多方面有所不同,但可能会遵循类似的轨迹:先是一阵狂热,然后随着AI逐渐渗透到社会和商业领域而进入平台期,而真正的成效往往要数年后才能显现。

短期来看,市场对AI发展速度可能不及预期的认知已引发科技股震荡。英伟达、微软、亚马逊、Meta等AI领军企业上周遭遇抛售,直至美联储主席鲍威尔暗示降息才在上周五引发反弹。

科技巨头再投资

具有讽刺意味的是,AI模型性能提升愈发困难反而可能延长某些企业的繁荣期,尤其是像英伟达这样的“淘金工具”制造商。奥特曼、Meta CEO马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)等大型AI投资者很可能投入更多资金以突破当前技术瓶颈。

奥特曼近期提出,解决OpenAI近期发展困境的方案是向AI芯片领域追加数万亿美元投资。即便只是将AI模型适配到实际商业场景中,也需要持续增长的算力支持。

有理由相信,若AI创新速度趋于平缓,当前AI热潮中的最大受益者或许难以维持其爆炸式增长态势。

但值得关注的是,从AI中获益的不仅是科技巨头,所有正在布局AI技术的企业终将获得回报,只是可能需要更长的等待期。(作者/箫雨)


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