作者：Saint Paul

如果讨论未来几十年将改变世界的十大趋势，人工智能是无法回避的话题。自从2022年11月ChatGPT问世以来，生成式人工智能彻底改变了人们对经济各个领域智能化的发展信念。至少，在许多投资者眼中，人工智能是未来价值创造的主要来源。至少，它现在已经是股票市场中价格创造的主要驱动力之一。

肯定地说，人工智能会改变人类的生活方式与全球经济，将在未来几十年内对经济价值的创造产生巨大贡献。近年来，关于人工智能主题的乐观观点也层出不穷。人工智能从业者、其他行业、投资者、卖方分析无不表达对人工智能发展的乐观观点。

不过，每当所有人都陷入疯狂的时候，即将退休的老人巴菲特那句名言就会在我脑中想起：

别人贪婪时我恐惧，

别人恐惧时我贪婪。

我们并不需要恐惧，但是摆脱从众心理，从不一样的角度看待这个问题却非常有价值。在如此广泛的乐观环境中，我们看到了极少数专业投资者不一样，有深度的观点。

不一样的看法

高盛的股票研究主管吉姆·科维洛（Jim Covello）阐述了人工智能（AI）投资的问题：当前人工智能技术的开发和实施成本巨大。因此，人工智能应用必须能够解决极其复杂且重要的问题，企业才能实现合理的投资回报（ROI）。然而，目前谁都无法判断AI是否具备应对复杂问题的能力，从而使其投资具有经济合理性。

要知道，现在的人工智能都基于对历史数据的模型训练。它是否能终有一日能重现人类最复杂的能力？这是一个问题

更重要的是，科维洛指出，真正改变世界的发明，比如互联网，从一开始就能以低成本替代高成本方案。而人工智能从起步就成本高昂。

科维洛怀疑人工智能的成本是否会降低到足以让大规模任务自动化变得可负担，尤其考虑到GPU芯片等关键组件构建的复杂性与高昂成本。

而且，科维洛还质疑AI是否真的会提升使用它的公司的估值。因为说到底，人工智能如何真正帮助企业实现收入增长，或降低成本，也是个未知数。

麻省理工学院著名的经济学家和教授达隆·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）同样对AI资本支出在短中期内所能创造的经济价值表示怀疑。他认为，人工智能正被应用于不太可能产生显著生产力提升的任务，而忽视了为员工提供人工智能驱动的见解和支持的机会。

而且，阿西莫格鲁认为，不要对人工智能对生产力和劳动力市场的影响做出过于乐观的预测，许多预测实际上可能被夸大了。

现在对人工智能带来的影响，基本都是从“卖铲子的人”的理论基础上衍生出来的。

如果你用ChatGPT或者DeepSeek，会发现只有问出最合适的问题，才能获得最好的回答。股权及另类投资投资者Takeheu Capital在讨论如何投资于人工智能趋势的时候，提出了几个与大多数投资者不一样的问题。同样，他也对这些问题做出了不一样，但是非常值得思考的解答。

当前的AI投资机会是什么？

这个大的问题，可以拆解成以下几个小问题

AI的成本会降低吗？

虽然DeepSeek极大的推动了人工智能成本的降低，但是问题的最终答案依然尚不明朗，尤其考虑到当前在计算能力（数据中心）和微处理器领域的竞赛背景下，电力成本极有可能上升，而AI行业对此的消耗极其巨大。

AI的起始成本之高，意味着即使未来成本有所下降，也必须是大幅度下降，才能使任务自动化变得可负担。虽然我们可以类比上世纪90年代末服务器成本在几年内大幅降低的情况，但当年用于支持互联网转型的Sun Microsystems服务器数量，远远少于现在AI所需要的，价格昂贵的芯片数量。更不用说，电网的替换和电价上涨也会产生持续的影响。

AI是否能持续提高使用它的企业的价值？

这将取决于AI所能带来的实际生产力提升以及解决复杂任务的能力。至少，从目前看来，这一能力仍不明确。现在尚无证据表明AI带来的效益能与煤炭、石油或计算机带来的产业革命相提并论。

毫无疑问，AI将会在部分行业产生变革性影响，并在一定程度上改变人类的交互方式与信息获取方式。但从投资者的角度来看，真正的问题不在于“如何使用AI”，而在于“如何正确投资于能通过AI创造经济价值的公司”。

当前的现状是，一方面行业估值过高；另一方面，AI企业在资本支出上的巨大投入。这种现象与2000年互联网泡沫有些相似。即使技术本身确实具备革命性，真正的赢家可能要过几年才会浮现，无论是在供应方还是应用方。

目前投资者的关注点全都放在提供最强大的AI应用的公司上，却未充分考虑其开发的直接与间接成本，或这些应用将如何被其客户买单并实际采用。Takeheu认为，除了关注“创新程度”之外，评估技术解决方案的“性价比”同样重要。

资本支出是否能带来回报？

AI的发展需要极其巨大的资本投入。围绕生成式AI将变革商业、产业和社会的承诺不断被放大，未来五年，科技巨头、企业和公共部门将在数据中心、芯片、AI基础设施和电网等方面共投入约1万亿美元的资本支出。

但是历史经验表明，大规模资本支出往往会拖累股票/股权投资者的回报，尤其是在资金来源极为充裕的情况下。指数化投资的广泛使用推动大量资本流入科技巨头。它们凭借自身在指数中的权重优势，获得了大量、低成本资本的支持。当然，这也导致资本配置效率低下。

未来几年，观察人工智能的投资回报将非常重要。

在美国，还有一个重要的考虑因素，就是选民政治。人工智能的进步与数据中心的算力部署息息相关。这些数据中心通常为单一用途设施，耗电量极高，且为冷却服务器还需大量用水。而它们创造的就业岗位极少。

这可能会阻碍人工智能基础设施的发展。因为当地政治决策者或许很难说服选民：建立一个不创造就业、却大量消耗水电的设施。而且这是有益于当地的。同时，数据中心在算力进步的背景下，也存在迅速被淘汰的风险。当然，数据中心仍具有显著的投资潜力，无论是融资还是资本层面。例如，为了实现数字主权，各国政府正积极推动本地数据中心的开发与维护。

但若要真正创造长期价值，投资者必须保持高度的纪律性。

人工智能正在如何改变世界？

这是Takeheu提出的一个更有意思的问题。它从非常规角度思考这个问题：哲学视角。思考的角度对投资者尤为重要。为了尊重愿意，我把大部分原文放在这里。

毫无疑问，人工智能将在多个领域创造巨大的生产力提升，并带来与21世纪科技进步相符的“便捷性”。

AI也可能加速某些其他颠覆性技术的应用，如核聚变等技术。人工智能可以大幅度推动这些行业的增长路径。

但是，如果我们看人工智能行业本身，问题在于：

现在人工智能巨头所提供的产品与服务，是在提升人类自由，还是在威胁人类自由？

这个复杂的问题，需要人们在未来几年不断观察。但目前Takeheu已经可以作出一些观察：

截至2023年，全球已有67%人口（约54亿人）上网，其中一半人活跃于社交媒体。人类因此能比历史上任何时候都更广泛地彼此交流，并获取海量信息。

但问题是，信息内容与交流质量远不如传统时期那样容易核实。接触错误信息或恶意内容的风险正在侵蚀公众对权威机构所传达信息的信任。

这种信息全球化及其来源与真实性的模糊性，反而导致用户的参照体系丧失。AI也让操控舆论的工具更为复杂和精细。

历史上，债务常常导致人类陷入奴役，并引发某种形式的暴力。如今，我们可以设想一种当代形式的“数字奴役”，其根源在于我们与数据的关系。

奥利维耶·邦赛尔在其著作《免费》中解释：工业时代以资本与物质财富积累为标志，而如今的工业革命正在让物质的经济价值持续下降，而服务仍保持付费状态。在这种环境中，“注意力”成为稀缺资源，而非原材料。

消费习惯数据的积累与AI处理，使得算法可更精准地推荐产品与内容。用户所消费的内容数量与在平台上停留的时间，决定了其被投放广告的时长与价值。“争夺注意力时间”成为科技巨头的首要价值创造来源。

AI正好使得这一过程更加高效与精准。

这一现象显然对个人的自由构成威胁。因为AI可能识别认知偏差，并据此影响人的判断与决策。Facebook曾开展过一项为期一周的试验，研究人员对近70万Facebook用户进行了实验。Facebook每天向他们推送具有特定情绪倾向的内容。一些用户看到的主要是积极快乐的内容，而另一些用户看到的主要是负面悲哀的内容。

实验结束时，这些不知情的“小白鼠”用户的发帖行为已经发生了相应改变。经常看到积极内容的用户更有可能发布积极的消息，而经常看到消极内容的用户更有可能发布消极的消息。

也就是说，Facebook可以操纵用户的情绪。

在《新的自愿奴役》中，菲利普·维翁-迪里进一步指出：科技巨头正在颠覆个人与媒体之间的主动—被动关系。

个体不再是主动寻求服务的消费者，而是被动接受服务“主动找上门”的对象，这些服务深度介入个人生活，为其量身定制需求，从而激发进一步消费。

科技公司可以利用人类的认知偏误（如倾向接受与自身观点一致的信息），将用户困在“信息茧房”，使人们只接触强化自身观点的内容，从而破坏社会对话基础，加剧社会撕裂。

普利策新闻奖得主沃尔特·李普曼有一个新自由主义理论，其核心是：通过标准、专家与媒体管控无法适应资本主义体系的公众。

法国哲学家吉尔·德勒兹也提出“控制社会”理论。他在1987年接受采访时说：“当你被‘通知’，其实是有人告诉你应该相信什么。换句话说，‘信息’是一种口令传播系统……它是一种控制机制。”

控制的实现方式，就是逐步抹去人性中鼓励质疑与思辨的实践。

而对抗控制的唯一方式是反信息化。这是一种抵抗行为，艺术也可以是抵抗行为。这也解释了为什么很多投资者喜欢艺术。

以生成式AI为例。它基于海量数据生成内容，但数据源却模糊不清。它有可能替代人类对多角度观点的阅读与判断。这种阅读与倾听本应激发开放心态：这个作者为什么写这段话？如果他说得不对呢？

但生成式AI通过总结与压缩信息，为人类带来“舒适”，却剥夺了人类思辨与复审的努力。然而，正是这种努力构成了自由思想的前提。

哲学家米歇尔·福柯区分了“主权社会”与“规训社会”，后者需要医院、监狱与学校作为控制空间。德勒兹也认为：科技使得管理者不再需要“围墙”，未来将从规训社会走向控制社会。

人工智能的应用，很可能加速这类社会的出现。

人们广泛认同科技进步总是对人类有利的观念，也因此忽视了科技带来的舒适引起的副作用。它让人与人，人与自然之间微妙联系变得冷漠，也引发了一系列灾难（世界大战、核武与事故、工业灾害、持续污染）。虽然有很多讨论，也始终未能改变技术与利益共谋的本质。

对自然的奴役与剥削，是消费者、企业、政府与金融机构在技术体系下共同利益的产物。

有人调侃说，人工智能很难取代人类的“自然愚蠢”。如果AI能帮助我们补偿人性的弱点，那再好不过；但如果AI完全取代了它，那就值得警惕。

现在，似乎所有人都在把人工智能作为一种技术意义上的“神”。人们正在将命运交托给它。不过，人们也希望它的发展能服务于人类，而非毁灭人类。

人工智能正在深刻变革我们的日常生活，这一趋势既强劲又持久。然而，这一假设并不能让我们放弃对所谓“投资乐园”的批判性思维。

对投资者来说，从回报的角度，AI的投入成本是否能够带来当前估值所隐含的财务回报？

进一步说，对投资者的身份而言，我们是否有能力在面对AI所提供的种种舒适诱惑时，保持批判性思维与认知能力？