AI崩盘真相：90%项目死亡，下一个暴富机会在哪？

摘要： 崩盤之下：AI 行業的真實現狀反思市場泥石流與倖存者偏差關稅大棒揮舞，全球市場一片哀嚎，加密貨幣自然也難逃一劫。把這簡單歸咎於經濟週期？別鬧了，這是人為製造的恐慌。當傳統金...

崩盤之下：AI 行業的真實現狀反思

市場泥石流與倖存者偏差

關稅大棒揮舞，全球市場一片哀嚎，加密貨幣自然也難逃一劫。把這簡單歸咎於經濟週期？別鬧了，這是人為製造的恐慌。當傳統金融市場都搖搖欲墜，指望那些靠炒作概念起家的 AI 板塊獨善其身，無異於痴人說夢。AI 行業總市值跌破 50 億美元，24 小時內蒸發 10%，這僅僅是個開始。別跟我提比特幣還算堅挺，那只是倖存者偏差，是資本硬撐著的假象。以太坊暴跌到 2018 年以來的冰點，這才更像是真實的市場情緒。

問題的關鍵不是跌了多少，而是為什麼跌？恐慌情緒蔓延是表象，深層原因是這些所謂的 AI 項目，根本沒有拿出能夠經受市場考驗的實質性應用。過去幾年，我們見證了無數打著 AI 旗號的圈錢遊戲，一旦潮水退去，才知道誰在裸泳。

AI 泡沫：炒作過後的一地雞毛？

AI 行業的這場動盪，我認為是必要的清洗。太多項目了，真的太多了！而且還充斥著大量的重複和冗餘。你抄我的，我抄他的，換個 Logo，改個白皮書，就敢出來忽悠投資人。投資者呢？也樂得推波助瀾，反正只要概念夠新，故事夠性感，就能吸引眼球，就能割韭菜。

現在好了，市場崩盤，大家開始反思，我們被承諾的“實用性”在哪裡？ 別跟我說什麼“技術還在早期”、“需要時間發展”。搞了這麼久，除了讓礦老闆們賺得盆滿缽滿，普通用戶得到了什麼？ AI 解決了什麼實際問題？ 別光畫餅，也得拿出點真東西來。

技術迷霧：項目進展的真實價值幾何？

文章提到一些項目似乎在努力推進，但這些進展真的有意義嗎？ 還是只是在自說自話，在自己的小圈子裡玩得不亦樂乎？ 我對這些所謂的“進展”持謹慎態度。 在沒有看到實際應用和用戶反饋之前，任何技術進步都只是紙上談兵。 現在的 AI 行業，太需要一場真正的技術革命，而不是無休止的概念炒作和資本遊戲。

聚焦個案：真創新還是新瓶裝舊酒？

elizaOS 的用戶引導：是福音還是另一個文檔地獄？

elizaOS 試圖簡化文檔和提供視頻教程來改善用戶體驗，這聽起來不錯。 但問題是，有多少開發者真的會去看那些又臭又長的文檔？ 視頻教程又能講多深入？ 我個人對這種“用戶引導”的效果持懷疑態度。 開發者真正需要的是清晰的 API、簡潔的示例代碼和活躍的社區支持。 如果 elizaOS 只是把已有的文檔重新包裝一下，那無非是換湯不換藥，最終還是會淪為另一個無人問津的文檔地獄。 真正的用戶引導，需要深入理解開發者的痛點，並提供真正有價值的解決方案。

Bittensor 的光環：去中心化機器的烏托邦或空中樓閣？

Bittensor 最近很火，很多人都看好它的長期潛力。 去中心化機器學習的概念聽起來很誘人，但實現起來的難度可想而知。 資源分配、模型訓練、數據安全，每一個環節都充滿挑戰。 更重要的是，Bittensor 的經濟模型是否能夠長期維持？ 如何激勵礦工提供高質量的算力？ 如何防止惡意攻擊？ 這些問題如果不能得到有效解決，Bittensor 的光環終將褪去，淪為另一個空中樓閣。 我對 Bittensor 的態度是謹慎樂觀，我希望它能成功，但我也清楚地認識到它所面臨的巨大挑戰。

AI 終端競速：數據處理速度提升的背後隱藏着什麼？

aixbt_agent 宣稱終端數據處理速度提升了 8 倍，這聽起來很厲害。 但我更想知道的是，這種提升是在什麼條件下實現的？ 是在特定的硬件配置下，還是在特定的數據集上？ 這種提升對實際應用有多大幫助？ 如果只是在實驗室環境下跑分，那這種提升就沒有太大意義。 我認為，判斷一個 AI 終端是否優秀，不能只看數據處理速度，更要看它的穩定性、可靠性和易用性。 如果 aixbt_agent 只是在追求數字上的突破，而忽略了用戶體驗，那它最終還是會被市場淘汰。

PhalaNetwork 的野心：隱私計算能否突破瓶頸？

PhalaNetwork 致力於保護用戶數據隱私，這是一個很有價值的方向。 但隱私計算領域一直面臨着性能瓶頸。 如何在保證數據隱私的前提下，提高計算效率？ 這是一個長期困擾着研究人員的難題。 PhalaNetwork 與 ionet 的合作，或許能夠在一定程度上緩解這個問題。 但我認為，隱私計算的發展，需要更多的技術突破，需要更高效的加密算法，需要更底層的硬件支持。 PhalaNetwork 的野心值得肯定，但它能否突破瓶頸，還有待時間的檢驗。

Web2 巨頭的陰影：OpenAI 與 Meta 的 AI 競賽，留給開源多少空間？

巨頭的融資遊戲：AI 創新還是資本狂歡？

OpenAI 又融資了，Meta 也推出了新的 AI 模型。 這些 Web2 巨頭在 AI 領域的投入，簡直可以用“壕無人性”來形容。 但我忍不住要問，這些巨額融資，真的能推動 AI 技術的進步嗎？ 還是只是讓資本家們更加富有？

OpenAI 的成功，很大程度上得益於它與微軟的深度合作。 微軟不僅提供了大量的資金支持，還提供了強大的雲計算資源。 但這種合作模式，也讓 OpenAI 越來越像一家商業公司，而不是一家純粹的 AI 研究機構。 它的研究成果，更多的是服務於微軟的商業利益，而不是全人類的福祉。

Meta 也在 AI 領域投入了大量的資源，但它的目標，更多的是為了鞏固自己在社交媒體領域的壟斷地位。 它的 AI 模型，主要用於改善用戶體驗，提高廣告投放的精準度。 這種“AI+廣告”的模式，雖然能帶來巨大的經濟效益，但卻犧牲了用戶的隱私。

我擔心的是，這些 Web2 巨頭的 AI 競賽，最終會演變成一場資本狂歡，而真正的 AI 創新，卻被淹沒在金錢的海洋中。

開源模型的迷思：Meta 的 Llama 能否撼動格局？

Meta 開源了它的 Llama 模型，這在一定程度上緩解了我對 Web2 巨頭壟斷 AI 領域的擔憂。 開源模型，意味著更多的研究人員可以參與到 AI 模型的開發和改進中來。 這有助於打破巨頭的技術壁壘，促進 AI 技術的普及。

但我也要指出，開源並不意味著免費。 開源模型的訓練，需要大量的計算資源和數據資源。 這些資源，往往掌握在少數巨頭手中。 因此，即使 Meta 開源了 Llama 模型，小公司和獨立研究者，也很難與之競爭。

更重要的是，開源模型的安全性也是一個問題。 如果有人在開源模型中植入惡意代碼，後果將不堪設想。 因此，開源模型的發展，需要在開放性和安全性之間找到一個平衡點。

總之，Meta 的 Llama 模型，或許能夠在一定程度上撼動 AI 領域的格局，但它並不能徹底改變遊戲規則。 Web2 巨頭仍然掌握着 AI 領域的主導權。