中国AI产业的热潮持续高涨，这主要显现在企业获得融资的速度和规模上。

近期，智谱AI这家大模型独角兽公司完成了本年度的第三次融资，其投资前估值已达到惊人的200亿元；同时，无问芯穹也完成了接近5亿元的A轮融资，创造了国内大模型基础设施创业公司单笔融资的新纪录；而成立于2023年11月的具身智能初创公司穹彻智能则完成了总计数亿元人民币的天使轮及Pre-A轮融资。

在一级市场普遍偏冷的背景下，AI领域无疑是一片热土。

然而，随着行业的火热发展，担忧也开始浮现。

由于对技术进展速度和应用前景的疑虑，关于AI泡沫的讨论愈发热烈。

高昂的资金投入与相对较低的回报是AI企业融资活跃的一大原因。

赛迪顾问人工智能与大数据研究中心常务副总经理邹德宝解释称，AI技术的复杂性及其在多样应用场景中的需求导致了巨额的资金需求。

首先，AI需要大量数据处理及算法优化，这依赖于强大的计算资源和专业人才；其次，为了保持竞争优势，企业需不断进行基础研究与应用研究；再者，AI技术的快速迭代要求企业持续投资以适应市场变化和客户需求；最后，构建完整的AI生态系统还需要企业在产品开发、市场推广和人才建设等多方面进行投资。

这些因素均导致AI研发成本高昂。

过去一年中，科技巨头如微软、亚马逊、谷歌和Meta的资本支出分别高达557亿美元、550亿美元、443亿美元、288亿美元，其中大部分用于购买英伟达的数据中心产品和服务。

尽管投资巨大，但产出相对较低。

华尔街机构指出，科技巨头们虽然在AI领域投入巨资，但尚未带来预期的回报或更高效的应用，近两年仅见ChatGPT和Github Copilot等少数现象级产品。

红杉资本合伙人David Cahn曾表示，AI基础设施的巨额投资与实际收入之间的差距已达到惊人的地步。

微软首席财务官也在最近的财报会议上直言，公司对AI的巨额投资可能需要至少15年才能见到回报。

针对AI泡沫的担忧，邹德宝认为这源于对AI技术发展速度和应用前景的过度乐观，以及对落地难度和潜在风险的忽视。

尽管近年来人工智能技术取得了显著进步，但其在多个领域的广泛应用仍面对技术、伦理、法律和经济等多重挑战。

此外，AI技术的商业化落地需要与现有行业深度融合，这既需要时间也需要大量的资源投入。

从技术发展的角度来看，作为大模型代表企业和技术领先者的OpenAI推迟了GPT-5的发布，这引发了外界对于新一代大模型技术发展是否遇到阻碍的猜测。

邹德宝指出，GPT-5发布的延迟可能确实反映了AI领域在技术进步上遇到了一些挑战。

如果整个行业都面临类似的问题，那么确实可能影响投资回报率，进而影响投资者的信心和决策。

尽管如此，邹德宝也表示，技术的发展往往具有周期性，瓶颈期后通常会有新的突破和增长。

因此，尽管当前可能存在挑战，长期来看，技术创新和市场需求仍有望推动行业向前发展。

在应用层面，情况也不容乐观。

谷歌趋势显示，过去9到12个月间，ChatGPT的活跃用户未见明显增长。

许多人只尝试了一两次AI应用，或者每隔几周才再次使用，而在企业端，尽管许多企业对大模型（LLM）表现出极大兴趣并正在进行试点和实验，但真正将其应用于业务的公司并不多。

根据著名经济历史学家Carlota Perez的分析，如果在未来一段时间（预估为12-18个月内）应用层仍未出现杀手级应用，我们可能会目睹这一轮AI热潮泡沫破裂。

全球知名的创业孵化器和种子期投资公司Y Combinator的相关负责人也表示，当前的AI热潮存在过度炒作的现象，类似于以往的互联网泡沫。

尽管在技术上取得了巨大进步，但其在实际应用中的价值和商业模式仍不确定。

然而，也有专家持相反意见，例如在近期外滩大会上，复旦大学计算机科学技术学院副院长彭鑫就明确表示这不应该是泡沫。

CCRC-DSO数据安全官，CCRC-DSA数据安全评估师，CCRC-DCO数据合规官，CDO首席数据官, ITSS IT服务项目经理，IT服务项目工程师，ISO27001,CISP,软考,CISAW应急服务方向,CISAW渗透测试方向,软考,CCSC网络安全能力证明认证办理。

他认为，一方面要承认AI的进步确实是突破性的，并将为各行各业带来巨大变革；另一方面也不能神话AI，其最终的价值在于渗透到各个领域并与不同领域的规律及专家经验结合，逐步赋能。