人工智能淘金热：历史、比较与未来展望

人工智能引发了一场 "淘金热"。

这一现象与两个重要的历史事件--克朗代克淘金热和网络泡沫--有着惊人的相似之处，但也有显著的不同。通过研究这些异同，我们可以更清晰地了解为什么人工智能虽然与之前的 "泡沫 "有一些相同之处，但却代表了一种更强大、更持久的技术变革。

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克朗代克淘金热：发现的狂喜

克朗代克淘金热始于 1896 年 8 月，当时在加拿大育空地区发现了金矿。到 1897 年，约有 10 万人背井离乡，踏上了穿越人迹罕至地区的危险旅程，他们都希望能立即获得财富。

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与人工智能的相似之处

1. 淘金热 "效应：就像克朗代克淘金者一样，今天的投资者和公司都急于进入人工智能领域，生怕 "错失良机"。疯狂的投资活动让人想起当年驱使成千上万人前往育空地区的紧迫感。
2. 获取途径的民主化：正如在克朗代克竞赛期间，任何人都可以拿起铁锹尝试淘金一样，如今，ChatGPT 等生成式人工智能工具让任何人都可以使用人工智能，而且准入门槛很低，从而实现了大规模采用。
3. 支持生态系统：正如道森、西雅图和温哥华等城市因向金矿矿工提供服务而繁荣一样，今天，我们正在见证一个由提供工具、基础设施和服务以支持人工智能计划的公司组成的生态系统的发展。

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主要区别

1. 可获取性和可扩展性：克朗代克的金矿储量有限，而且很快就会枯竭，而人工智能领域的机遇则可能是无限的，而且可以在全球范围内扩展。
2. 进入壁垒多变：虽然消费级人工智能工具很容易获得，但高级人工智能模型的开发在成本、基础设施和专业技能方面存在巨大的进入壁垒。根据路透社的分析，直到最近，人们还认为 "更大、更昂贵的系统能产生更好的结果"，需要对硬件和计算资源进行巨额投资。如今，DeepSeek 的例子表明，也许这也不完全正确。
3. 价值分配：在克朗代克河，很少有探矿者真正找到金子，而最大的受益者是那些出售设备和服务的人。在人工智能时代，虽然也有 "卖铲子的"（如 Nvidia 等芯片制造商），但人工智能应用所创造的价值更广泛地分布在各个行业和应用中。关键是要决定是要 "卖铲子 "还是 "淘金"。无论如何，最好始终牢记，成功是没有保证的。
4. 持久影响：随着在阿拉斯加诺姆发现黄金，克朗代克淘金热很快（1899-1900 年）就结束了。而人工智能则代表着一场根本性的技术变革，对几乎所有经济领域都产生了长期影响。

网络泡沫：技术狂热与崩溃

在 20 世纪 90 年代末的网络泡沫中，互联网公司的估值呈爆炸式增长，最终在 21 世纪初急剧下降。在此期间，纳斯达克指数达到约 2.95 万亿美元的峰值，但在接下来的两年半时间里崩溃了 78% 以上。

与人工智能的相似之处

1. 投资者的热情：与网络时代一样，人工智能正在吸引大量投资和媒体关注。
2. 估值上升：一些与人工智能相关的公司股价飙升，让人想起网络泡沫时期科技股的飙升。例如，英伟达（Nvidia）的股价涨幅堪比 20 世纪 90 年代的思科（Cisco）。
3. 期望过高：在这两种情况下，对技术潜力的期望推动估值远远超出了眼前的财务基本面。

根本区别

1. 财务稳健：与大多数亏损运营的网络公司不同，如今许多推动人工智能创新的公司财务状况稳健，拥有可观的现金流和成熟的商业模式。
2. 立竿见影的实际应用：虽然网络时代的许多承诺直到多年后才得以实现，但人工智能已经在从医疗到金融、从工业自动化到客户服务等众多领域带来了实实在在的价值。
3. 数字生态系统的成熟度：人工智能是在数字基础设施已经建立、企业拥有实施新技术的经验的背景下开发的，从而降低了实施风险。
4. 相对估值更加适中：尽管人们对人工智能充满热情，但目前的市场估值仍大大低于互联网泡沫的顶峰时期。目前纳斯达克指数的市盈率远低于 2000 年。
5. 投资者行为更加谨慎：与股票基金大量流入的网络时代相比，近年来流入这些基金的资金呈负增长，表明投资者更加谨慎。

为什么说人工智能不是注定要爆炸的泡沫？

与以往的技术泡沫不同，人工智能的特点表明，它将带来更强劲、更持久的经济转型：

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1.坚实的技术基础

人工智能不是一种投机技术，而是机器学习、神经网络和自然语言处理领域数十年研究和发展的结晶。最近取得的进展代表了能力的重要临界点，而不仅仅是边际递增。

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2.实际和直接经济价值

人工智能已经在创造有形的经济价值。Quartz 的一份分析报告指出，"今天，人工智能创造的收入大大超过了互联网在 20 世纪 90 年代和 21 世纪初创造的收入"。人工智能应用正在通过自动化和预测分析提高运营效率、降低成本并创造新的商机。

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3.融入现有业务模式

与往往提出未经测试的业务模式的网络公司初创企业不同，人工智能已融入现有的既定业务流程。公司利用它来改善运营，而不是完全重塑业务模式。

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4.进入市场的障碍

人工智能领域呈现出两级结构，进入门槛各不相同。一方面，正如乔治-华盛顿大学教授帕特里克-霍尔（Patrick Hall）所言，生成式人工智能的与众不同之处在于 "技术消费者的准入门槛较低"，几乎任何人都可以使用这些工具。另一方面，开发先进的人工智能模型仍然需要大量投资，但这一门槛正在降低。正如路透社报道的那样，"计算能力军备竞赛的结束可能意味着准入门槛的降低"，这使得 "新创公司能够以最低成本生产出有竞争力的人工智能产品"。

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5.供不应求

网络公司崩溃的一个关键因素是当时对网络基础设施（如光纤电缆）的过度投资远远超过了需求。相比之下，人工智能则是供不应求，造成数据中心基础设施和可用计算能力的瓶颈。

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6.决策过程的深刻变革

正如《伟大的人工智能再平衡》一文中指出的那样，人工智能正在从根本上改变企业的决策方式，创建 "增强型决策框架"，由人工智能处理数据，而人类则保留基于价值观和创造性战略的决策权。这种深度融合意味着持久的价值，而不是一时的热情。

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7.机构和政府支持

与以往的泡沫不同，人工智能得到了机构和政府的大力支持。世界各国政府正投入数十亿美元用于人工智能的研究、培训和监管，将其视为提高经济竞争力和国家安全的关键战略技术。

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结论

人工智能 "淘金热 "当然与克朗代克淘金热和网络泡沫等以往现象有一些共同之处，尤其是投资者的热情和媒体的关注。然而，从根本上讲，两者之间的差异--相关公司的资金实力、直接经济价值、与现有商业模式的融合以及机构支持--表明这是一场更深刻、更持久的经济变革。

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与工业革命或互联网时代一样，我们可能会看到市场调整和一些估值过高的公司倒闭，但基本趋势似乎是稳固的，并将持续下去。投资者和公司的关键在于区分短期兴奋和长期基本价值，重点关注能解决实际问题并创造有形经济价值的人工智能应用。

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常见问题：参与人工智能淘金热

1.2025 年人工智能真的有机会致富吗？

当然。与克朗代克淘金热时期一样，现在确实存在着创造巨大价值的机会。然而，与当时一样，最大的收益不一定直接归于那些 "淘金者"，而是归于那些提供 "铲子和镐"（基础设施、工具和支持服务）的人。对开发人工智能专用芯片、优化机器学习的云服务或人工智能应用开发工具的公司进行投资是真正的机遇。针对特定行业（医疗、金融、法律）的垂直解决方案的开发也正在创造出众多技术 "独角兽"。

2.参与这场革命需要高级技术背景吗？

人工智能革命在某种程度上让人想起电力的出现：并非每个人都必须成为托马斯-爱迪生或尼古拉-特斯拉才能从中受益。人工智能生态系统的结构有不同的切入点，但从技术发展史中可以汲取一个重要的教训：从长远来看，保持价值的是实质性知识，而不是中间的技术技能。

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• 战略用户：了解人工智能潜力的专业人士，足以在自己的领域重塑流程。与网络一样，对应用的想象能力比对其机制的技术知识更为重要。
• 领域专家：人工智能时代真正经久不衰的资源。正如谷歌已经不再需要搜索语法专家一样，人工智能模型将使人们越来越容易获得其能力，而不需要专业的技术知识。那些拥有深厚学科知识（医学、法律、工程学）的人将保持不可动摇的优势。
• 批判性思维者：人工智能将放大那些知道问什么的人，而不是那些知道怎么问的人。随着模型的改进，提示语的完美表述（"提示语工程"）将变得不再重要，就像搜索引擎一样。相反，提出正确的问题、识别非显而易见的联系并批判性地评估结果的能力仍将至关重要。
• 技术集成商：将人工智能系统与实际基础设施连接起来，将理论潜力转化为具体工具的开发商。在这里，接口也将变得越来越容易获取，业务流程理解的价值将高于集成技术。
• 算法先驱：处于创新前沿的研究人员和数据科学家。这一小部分人将继续创造基本价值，但他们只占整个生态系统的一小部分。

每种角色都需要不同水平的专业技术知识。

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数字历史的教训显而易见：中级技术技能（如搜索引擎优化或提示工程）通常昙花一现，而深厚的领域知识以及批判性和创造性思维能力则能保持或提升其价值。正如在克朗代克淘金热中，最成功的探矿者并不一定是技术最好的，而是那些能够更好地解读地形，并就挖掘地点做出更明智决定的人。

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3. 人工智能矿工的生活 "有多艰难？

正如金矿矿工在克朗代克面临的极端条件一样，"人工智能矿工 "也面临着巨大的挑战：

• 技能迅速过时：技术发展速度令人眼花缭乱，需要不断更新
• 全球竞争：与受地域限制的克朗代克竞赛不同，人工智能竞赛是全球性的
• 职业倦怠：在竞争激烈、瞬息万变的领域中长时间工作
• 法规的不确定性：人工智能法规不断变化，给项目和投资带来风险
• 伦理风险：驾驭与人工智能相关的复杂伦理问题需要持续关注

4.投资培训好还是投资人工智能公司好？

两种策略都有可取之处。投资个人培训可以让您直接参与人工智能时代的价值创造。另一方面，投资有前景的公司也能带来可观的回报，而无需培养专业技能。

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最佳策略取决于你的个人情况、技能和风险偏好。正如克朗代克淘金热一样，并非所有初创企业都能成为独角兽，但有些企业却能获得超常的利润。

5.2025 年，哪些行业与人工智能相关的机会最多？

最有前景的领域包括

• 医疗：辅助诊断、药物发现、个性化医疗
• 金融： 算法交易、风险分析、欺诈检测
• 法律：合同自动化、法律研究、先例分析
• 制造： 预测性维护、自动质量控制
• 零售：定制、库存管理、需求预测
• 创意： 内容生成、编辑、创作协助
• 人工智能基础设施：专用硬件、云平台、开发工具

6.现在进入人工智能市场是否为时已晚？

绝对不是。我们仍处于人工智能革命的早期阶段。与互联网相比，我们现在的情况可能相当于 1995-1998 年：核心技术已经存在，但大多数将深刻改变经济的应用尚未开发出来。此外，随着变革者和生成模式的发展，新的机遇不断涌现。就像克朗代克淘金热一样，先行者有一定的优势，但仍有许多尚未开发的 "矿藏"。

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7.投资人工智能的主要风险是什么？

主要风险包括

• 估值泡沫：与基本面相比，一些人工智能公司的估值可能过高
• 监管限制：新法规可能会限制人工智能的某些应用
• 技术障碍：人工智能的某些承诺可能比预期更难实现
• 市场整合：少数几家主导公司可获取大部分价值
• 道德和声誉风险：人工智能的不当应用可能造成重大声誉损失

8.如何从今天开始参与人工智能淘金热？

• 培训：从有关机器学习、提示工程或人工智能在行业中的应用的在线课程开始
• 实验：利用公开的人工智能工具了解其潜力
• 建立联系：通过会议、在线论坛和社区与人工智能领域的专业人士建立联系
• 投资：考虑专注于人工智能的 ETF 或对领先企业的投资
• 应用：确定在当前工作中应用人工智能或开发新解决方案的机会

成功需要远见、毅力、适应性和一点运气的结合。但与育空地区物理条件有限的金矿不同，人工智能的潜力随着每一次技术进步而不断扩大，为那些能够抓住机遇的人不断创造新的机遇。

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资料来源

1. History.com - "克朗代克淘金热 - 定义、地图和事实"。链接
2. 大英百科全书 - "克朗代克淘金热链接
3. 育空旅游 - "克朗代克淘金热的历史"。链接
4. 加拿大百科全书 - "克朗代克淘金热链接
5. Cointelegraph - "人工智能与网络泡沫有相似之处，但也有不同之处"。链接
6. 路透社 - "网络泡沫的回声困扰着人工智能驱动的美国股市"。链接
7. 路透社 - "人工智能模型的放缓意味着淘金时代的终结"。链接
8. Visual Capitalist - 《Dot-Com 泡沫与人工智能热情：为什么它们是不同的》。链接
9. 雅虎财经 - "互联网泡沫破灭时我在场。为什么人工智能热潮与此不同？链接
10. ORF Online - "字节与泡沫：比较 90 年代的 Dot-Com 泡沫与人工智能竞赛"。链接
11. The Hill - "人工智能'淘金热'如何重振科技产业"。链接
12. R Street 研究所 - "降低人工智能开发和应用的准入门槛"。链接