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人工智能衰退的成本可能会引发重新思考，从而在 2026 年震撼全球经济
收入可能会迅速增长，但还不足以覆盖正在进行的疯狂投资美国词典韦氏词典将 2025 年的年度词汇定义为“slop”，它将其定义为“通常是通过人工智能大量生产的低质量数字内容”。这一选择突显了这样一个事实：尽管人工智能正在被广泛接受，尤其是那些热衷于削减工资成本的企业老板，但它的缺点也变得越来越明显。到 2026 年，面对人工智能的现实意味着日益增长的经济风险。人工智能怀疑论的满嘴脏话的傀儡 Ed Zitron 非常令人信服地指出，就目前情况而言，整个行业的“单位经济学”——为单个客户的请求提供服务的成本与公司能够向他们收取的价格相比——根本无法相加。他用典型的丰富多彩的语言称它们为“狗屎”。继续阅读...
来源:The Guardian _经济学美国韦氏词典 2025 年年度词汇是“slop”，它将其定义为“通过人工智能手段通常大量生产的低质量数字内容”。这一选择突显了这样一个事实：尽管人工智能正在被广泛接受，尤其是那些热衷于削减工资成本的企业老板，但它的缺点也变得越来越明显。到 2026 年，面对人工智能的现实，经济风险将日益增加。
Ed Zitron，这位满嘴脏话的人工智能怀疑论领袖，非常令人信服地指出，就目前情况而言，整个行业的“单位经济学”——满足单个客户请求的成本与公司能够收取的价格相比——根本无法相加。他用典型的丰富多彩的语言称它们为“狗屎”。
随着越来越多的付费客户注册，人工智能带来的收入正在迅速增长，但到目前为止还不足以覆盖正在进行的疯狂投资：2025 年将达到 4000 亿美元（2970 亿英镑），预计未来 12 个月还会增加更多。
另一位强烈怀疑论者科里·多克托罗 (Cory Doctorow) 认为：“这些公司无法盈利。他们无法盈利。他们通过吸收他人数千亿美元的资金，然后将其点燃来维持运转。”
前沿企业亏损并不新鲜，有时甚至持续多年。但随着成本下降，往往会实现盈利。迄今为止，大型语言模型 (LLM) 的每次迭代都往往更加昂贵，消耗更多的数据、精力和高薪技术专家的时间。
训练和运行模型所需的庞大数据中心的建造和装备成本非常昂贵，以至于在许多情况下，它们是通过债务融资的，并以未来收入为担保。
彭博社最近的分析表明，仅 2025 年，此类数据中心信贷交易就达 1,785 亿美元，缺乏经验的新运营商加入华尔街公司，掀起了“淘金热”。