近兩年，大模型作為人工智能領域的重要分支吸引了大量的風險投資，在資本市場上大模型概念股也持續獲得投資者關注。然而，隨著“百模大戰”逐漸降溫，越來越多的投資者認為，大模型可能帶來的金融泡沫需要引起市場關注。

此前，歐洲央行發布報告提出，人工智能相關股票可能存在“泡沫”風險。投資者如果對人工智能產業的預期過高，那么當預期落空時可能會引發市場相關板塊下行。國內有專家也表達了相似的觀點，認為就像歷史上許多次技術浪潮一樣，大模型在度過最初階段之后，泡沫不可避免。

回顧過去一年，大模型的訓練成本不斷增加。有研究機構發布的數據顯示，大模型的訓練成本已經從最初的數千美元增長到數億美元，下一代大模型的訓練成本可能高達十億美元。面對如此高昂的訓練成本，即便是實力雄厚的大型企業也難以為繼。此外，訓練和維護大模型所需的專業團隊要求有極高的技術水平，伴隨而來的是不菲的薪酬開支，這使得許多后來的初創企業對此只能望而卻步。

從商業化角度看，大模型變現仍是難題。有風險投資領域的投資人表示，大模型的估值不夠合理，溢價嚴重，商業化前景未知。技術研發投入巨大，商業回報卻少得可憐，這已經成為全球范圍內人工智能企業面臨的現實困境。資本市場是逐利的，如果沒有快速變現的結果，對大模型相關領域的資金投入很快就會后繼乏力，泡沫破裂只是時間問題。

一些投資者曾認為人工智能是引領未來的風口，只要站上了風口，成功訓練出大模型便能坐享科技紅利。然而，面對廣泛多樣的應用場景，許多曾被寄予厚望的大模型都遭遇了可靠性不足的質疑，實際應用效果未達預期，這也導致后續投資者的熱情降溫。

從短期看，人工智能領域的從業人員當下面臨的核心挑戰是，如何將大模型的研究成果盡快轉化為實際的經濟價值，讓投資者找到清晰可見的變現路徑，而非僅僅停留在概念層面的“畫餅”。這就要求人工智能領域的從業者在追求技術先進性的同時，必須同等重視技術的商業化應用，確保技術能夠切實轉化為生產力，為投資者帶來實實在在的回報。

從長遠看，大模型和許多新興事物一樣，會步入一個泡沫破裂、價值回歸的周期。泡沫的破裂并不可怕，反而往往預示著新的轉機。回顧往昔，很多具有劃時代意義的新興產品，都是在泡沫破裂、市場回歸理性之后，通過堅持不懈的迭代升級，最終成功實現了價值的升華。

作為普通投資者也應認識到，大模型是人工智能的一個重要分支，但并非唯一發展方向。在人工智能的廣闊應用前景中，諸如無人駕駛等前沿領域同樣蘊含著巨大的投資潛力。因此，資本市場對大模型回歸理性的關注并非單純看空，而是更為積極的信號。它促使投資者以更加審慎和細致的態度去評估不同技術路線的可行性與前景，進而引導資金流向更加具有發展前景的領域。

（來源：經濟日報）