特斯拉的道路預警系統就很好的實作案例
花錢買特斯拉就是買它的系統而不是電動四驅車本身

確實有需求但可能過度放大或用錯地方導致沒辦法有對應的產值，頂多回歸到該有的量不至於到全崩

yochris72: 成本不對等
目前的訓練成本高到不是買一個工具
做個幾年就能回本後開始營利
這是你不只訓練很花錢，應用服務開放會更花錢的狀況

你要服務一個小功能
帶來的是用幾百倍的電力跟幾千倍的成本

現在停止可能電費會省個幾百億
但已經投資的伺服器都還沒回本，繼續訓練下去不知道能服務什麼
問題就不知道誰是客戶，我們在訓練什麼
但是主流就是訓練AI
那什麼時候回本?不知道

為什麼是泡沫
因為不知道這投資的東西價值在哪裡，大家在搶什麼位置
反正不可能是AGI差太遠了

這不是資料挖礦，算完能跟企業賣統計資料

確實比起以往的科技發展，代價太大了而且是全世界規模的資源消耗

可能動用整個地球的資源最後也生不出一個跟人同等級的

現在的語言模型是利用大量的統計習讓文字去拼接
而不是邏輯
"你"後面接"好"的機率是很高的
花了多少顯卡練出讓他自己回應你好
最後到邏輯推演的系統耗電量變低，但整個系統模式還是在被動

需要使用者主動
系統才被動的去做出相對應的可能性文字叢集

問題是這有什麼價值

有特斯拉的主動預警系統有價值嗎

這些成本換來的還是在被動的吞吐

市場覺得沒有價值的話，這些花出去的成本，市場也不會願意幫忙負擔

他並不會主動地去做些什麼，因為現在訓練的都是統計的學習資料
你需要主動提出需求才能去推出你要的回應

到最後就是市場整合成少數寡占，然後發現還是雇用人比較便宜

僅僅只是文字的話

現在的模式跟AGI一點都沾不上邊
大家也只是在摸索怎麼去創造出能訓練AGI的工具
誰都想成為摸到的第一人

但這代價是要花多少電跟多少錢

摸不到就是拿個會回應的半成品

然後誰要買

多少投資者能忍受
OpenAI今年上半年營收達43億美元，甚至較去年全年大增約16%；然而，同期虧損卻高達135億美元
然後疊代的代價GPT-5耗電約GPT-4的8.6倍

只要這投資熱沒繼續灌錢
股票一下來全部都沒了

然後做出來的東西也只是被動的文字統計

泡泡被戳破AI的美夢就露出原形了
泡泡沒破就是最前端的未來領導者

AI泡沫可能不會比dot com泡沫嚴重的原因是會留下各種基建更新，但這也說明AI還是建立在唯利是圖型資本家最討厭的『重資產』基礎上（左膠型資本家應該也很討厭，畢竟這些基建ESG不是造假就是乾脆不演），說到底，除了比拼算法突破，現在的AI更偏向在比拼誰能更快速的搶佔硬體基建資源來把故事說好，在泡沫爆炸時才更有自保的談判籌碼