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山姆·奧特曼宣稱五年后AI將全面超越人類，2030年GPT - 8將成為真正的AGI，屆時30% - 40%的經濟活動任務將由AI執行。這一言論曾引發人們對AI未來的激動與焦慮，但如今多數人已趨于淡定，因為現實與預言存在巨大差距。

AI效率困境：能力與可靠性的落差

美國智庫METR報告稱大語言模型每7個月能力翻倍，預計2030年AI能在數小時內完成人類一個月的工作量，看似前景美好。然而，該智庫的試驗卻揭示了殘酷現實。將經驗豐富的軟件工程師分組，一組純人工編程，另一組使用AI工具編程，結果使用AI工具的小組雖在查找信息和主動編碼上花費時間減少，但因AI生成的代碼充滿小錯誤，人類程序員需花費大量時間檢查、更正甚至重寫，導致實際開發速度比純人工慢19%，效率不升反降。即便程序員認為AI工具幫助提升了約20%的效率，數據仍表明存在“能力 - 可靠性缺口”，即大語言模型雖能完成復雜任務，但成果無法達到企業業務水平。編程作為AI表現較好的領域尚且如此，其他行業可想而知。

AI企業困境：高投入與低回報

當前人工智能領域看似繁榮，全國現存在業、存續狀態的相關企業超424.3萬家，2025年新增注冊約28.6萬家。但除英偉達等提供算力的企業和利用信息差賺流量的博主外，幾乎無AI企業真正盈利，呈現高投入、低回報的特點。科技巨頭如微軟、Meta、谷歌、亞馬遜四家巨頭2024年資本投入高達3000億美元，2024年全球生成式AI投資額較2023年增長超70%，預計2025年總支出將達2024年的3倍。而大量中小競爭者即便前期拿到投資也難以支撐，如SD背負1億美元債務，Stability AI核心研究團隊集體辭職，Character AI賣身谷歌，國內波形智能、竹間智能、華夏芯等企業也遭遇經營困境。2022年11月至2024年7月，全國大量新注冊AI企業處于注銷、吊銷或停業異常狀態，倒閉企業超10萬家。這表明在AI技術取得真正突破前，多數參與者將倒在黎明前。

AI工具困境：同質化與細節缺失

人們期望生成式AI打破“成本、質量、速度只能選其二”的三角模型，但目前AI工具在成本、質量和速度方面均未達預期。現階段的AI只會標準化創作，導致同質化和細節缺失問題。以AI繪圖為例，因整合大量資源，源頭交叉重復會使作畫同質化，且常出現人物裝飾不完整、器官比例失真等低級錯誤。在編程工作中也有類似問題，AI生成的代碼存在大量錯誤。這些問題使得生成式AI目前只能勝任審核、閱片等少部分重復性高的工作，對大多數工作而言，使用AI工具后效率反而不如原來，因為它無法進行深層次的細節把控，最終效率把控還需依靠人。

AI未來展望：達到人類水平方能變革

盡管目前AI存在諸多問題，但未來它仍有變革的潛力。生成式AI的變革性在于打破“成本、質量、速度只能選其二”的三角模型，但要真正成為合格工具，給企業“降本增效”，需達到人類從業者的平均水平乃至最低水平。以游戲行業為例，當AI能完成關卡策劃、系統、數值等基礎、重復性設計內容時，初級策劃的工作將被替代，保留少數創造力強的人不僅能降本增效，還能提升游戲質量，實現NPC性格千人千面等效果。對大廠而言，可降低研發成本、縮短周期，帶動市場活躍；對小廠而言，可將研發交給AI，專注推廣。這一變革不需要AGI，只需工具能完成最簡單的工作，但絕不是現在。

目前，AI對大多數行業而言無法取代人，甚至作為工具都不合格。然而，很多中小企業管理層跟風強調降本增效，普遍裁員，結果多數只是降了本，未增效，增效也并非因AI，而是裁員導致員工卷。同時，部分企業對AI存在誤解，認為買高配電腦就是數字化轉型，生成數字人主播就是做AI。這反映出當前市場熱炒AI背后的真實底色，AI熱潮背后是諸多亟待解決的問題。