@風中的廠長：昨晚吃多了，只好在房間走路，一邊和 chatgpt 聊、聊到大半夜。我在想現在連賣菜大媽都在討論的 ai，是不是有點過熱了？chatgpt 認為確實有泡沫，但是和 2000 年互聯網泡沫不一樣，ai 需求真實存在。有可能帶來生產力爆發。但是要從兩方面看。首先目前主要是賣鏟子的賺錢，芯片存儲光模塊這些都是賣鏟子的，真正應用的那些公司，還在不斷燒錢。這些公司還在瘋狂投基建，能不能收回成本，還不確定。
另一方面，隨著基建和技術成熟，AI 的終極競爭是電力和算力的成本。看誰能穩定、便宜、快速地拿到電力和算力。在這之前都是基建，很多公司天量的資金投入基建、可能就是沉沒成本。
現狀：很多公司盲目堆 GPU、建數據中心，由于技術迭代快，半年就落后，變成廢鐵；2025 – 2027 年，美國巨頭 AI 基建開支預計 1.4 萬億美元，回報遠低于預期；MIT 分析：95% AI 投入難有正收益，半數項目失敗，僅 5% 真正落地。
跟風燒錢、無核心技術、無場景的公司，只堆硬件，不抓算法、工程、商業化，現金流撐不住，沒等到盈利就燒完了。這一塊的浪費也是巨大的。頭部公司因為擁有生態，慢慢回本的概率會高一些，大多數公司是韭菜。
未來是大廠的競爭，但是大廠被綁在戰車上，不投風險更大，有可能在下個時代被淘汰。
最后說到中美 AI 競爭，讓 gpt 盡可能中性的分析，我用的是 pro，分析速度特別慢，經常 5 分鐘以上。總結就是：美國的優勢在于芯片領先，靠高端生態，賺取超額利潤。就是我們看到某些公司動不動萬億利潤，員工發幾百萬獎金這種會很常見，但是也會有大量基層員工被淘汰。一個會用 ai 的人，用一堆工具淘汰一堆只會執行的人。
美國的失業沖擊會比中國來得更快。因為美國員工薪酬更高，用 ai 更劃算。中國應用場景更豐富。而中國更可能出現的是互聯網存量崗位被壓縮，但是 ai + 產業崗位增加，創造新的就業。但是會有一些人轉不過去失去工作。
中國優勢在于電力和電力便宜，假設先進芯片一直受限制，中國有物理應用場景、商業化項目豐富的優勢。即使這樣，gpt 判斷未來中國靠高性價比模型、開源生態、工業場景、制造業落地、電力基礎設施，贏得 AI 競爭的半壁江山。但是芯片如果突破，這個可能要很多年，那樣就把價格變白菜了，美國巨頭公司的利潤就會大跌。
