任何资金的投入，都是为了获得产出，当投入产出比严重失衡，接盘者不再博傻，泡沫刺穿的那一天，就是一地鸡毛的那一天。
美国的AI发力于底层大模型，依靠资本疯狂烧钱推动，但到目前，仅仅在替代部分中低端白领工作之中有一些应用，其他应用，聊胜于无。
1993-1995年，当万维网与网景浏览器相遇，一个虚拟互联网新世界的大门，由此被轰然推开。
1996-1998，华尔街资本狂奔，发明了“眼球经济”，信奉“点击率至上”，传统的市盈率被市梦率取代，梦有多美好，互联网+就有多美好！
1999-2000年初，开启全民狂欢，集体非理性痴情，让市场充满了“这次不一样”的迷之自信。
FOMO情绪像病毒一样蔓延，纳斯达克指数在一年多时间里翻倍，而恰恰是这全民狂欢，老子说，反者道之动，荀子说，物禁大盛，全民参与，等于再也没有接盘侠了。
2000年3月，美联储连续加息，给予了互联网沉重一击，抽走了廉价流动性；加之微软反垄断案击碎了光环，互联网的故事再也讲不下去了，当投资者发现烧钱换流量的公司根本没办法盈利时，恐慌的情绪引爆了踩踏效应。
2000-2002年。纳斯达克暴跌78%，万亿美金财富化为乌有，曾经的互联网光环，成为了美国的海市蜃楼。
美国的互联网成为了先烈，但东大的互联网却逆势而上，因为东大拥有广阔的市场应用场景，比如，电商，短视频等互联网+等层出不穷，tiktok反杀美国。
AIAI发展到今天，是从1943-1956开始的，1956年，达特茅斯会议，定义了“人工智能”，人工智能诞生，
2024年2月15日，OpenAI发布了Sora，称该模型能够生成长达一分钟的视频。
2025年1月20日，DeepSeek 团队发布第一代推理模型DeepSeek-R1，通过大规模强化学习训练，无需监督微调即可展现出卓越的推理能力。
从整个人工智能的发展历史来看，基于同样的目标、不同的技术，反复地做一些事情，比如：“聊天机器人(1966年+)”、
总是在发展，创新，突破，然后陷入瓶颈，AI研究进入寒冬，不断地重复这一过程。
近来这些年，我们基于生成式AI、大模型持续增强，这些机器在不同场景下的“智能”化。
当下的AI人工智能热潮，是基于大数据、深度学习、生成式AI、大语言模型。
人工智能发展得这么火热，是因为大家都一致以为，互联网+的红利即将消化殆尽，科技再不发展，经济将陷入停滞，S3可能会被爆发。
因此，无论是AI的初创企业，还是天使基金、风投、上市公司，用极为疯狂的烧钱行为砸向AI，试图从中分得一杯羹。
实际上，除了把某些上市公司的估值越吹越大之外，AI根本就没有创造新的需求，也没有创造更多的实用价值，而没有价值支撑的估值，无疑成为了泡沫。
在美国，AI在技术突破和应用场景，这类的新故事开始讲不下去了，研发AI一直在亏钱，看不到盈利的希望，因此，很难吸引到新的接盘侠，但是，巨大的沉没成本，又促使AI公司必须巨额资金投入下去，在这种既要又要的情况下，怎么办呢？
美国本来就是金融强国，利用金融的技术方法继续维持AI的体面，于是我们便看到了AI
不是AI公司非得这么干，实在是没有很好的方法的办法，因为，此时的AI，几乎吸引不到了场外巨额资金的加入了，但凡有那么一丁点的办法，AI公司也不会这么干。
这一重磅交易推动甲骨文股价一日飙升36%，创下三十多年来最高单日涨幅，市值暴涨2500亿美元，一度超过9000亿美元。
投石问路效果如此之好，英伟达宣布投资OpenAI1000亿美元，以支持OpenAI构建围绕英伟达AI处理器、耗资数千亿美元的数据中心集群。
然后，OpenAI又拿着这钱向英伟达下了1000亿的订单，受此消息刺激，英伟达市值猛增了2000多亿美元，总市值突破4.5万亿美元，大大的巩固了自己全球市值第一的位置。
接着，OpenAI马不停蹄与AMD也签订了600~900亿美元的大合同，于是，AMD股价暴涨。
这种左脚踩右脚螺旋升天的把戏，把公司市值炒上天，是不是特别有趣，别急，还有更有趣的事情在后面，
OpenAI此公司的年营业额才100亿美元，利润是负数，根本就没有挣上钱，一直在融盗画大饼，可现在对外宣布的总订单量就高达1.5万亿美元，不知道这笔钱如何支付？你知道如何支付吗？反正我是不知道。
美国的AI公司就是这样变戏法，结果是否很美好不知道，但最差的结果也能够凭此多玩几年。
一张英伟达H100满负荷运转，每小时就要吃掉700瓦电。一个8000张卡的集群，功耗直奔到5.6兆瓦，24小时连轴转，总耗电16.13万度电。这个集群一天的用电量，相当于800个家庭一个月的用电量。
一个普通的AI数据中心，用电量至少1万千伏安起步，大的要到5万千伏安，相当于一个小县城的用电容量！
这还没算完——芯片发热惊人，冷却系统也得耗电。七七八八加起来，一个数据中心轻松突破十兆瓦。
截至今年第二季度末，美国拥有约522个超大规模数据中心，占全球总算力的55%左右。预计在2028年底之前，美国还将有约280个这样的数据中心投入运营。
如此大的用电需求，美国的电网压力成为了数据中心发展面临的主要挑战，据报道，目前美国的一些数据中心接入电网，需等待长达7年的时间。
美国的算力捉襟见肘，慢慢来还是能够应付的，问题的重点是，维持一个企业最重要的是现金流。
好消息是，从去年9月份开始，美联储开始降息，熬了一年之后，今年9月份又开始了第二轮降息。
美联储降息，必定有大量的资金无处可处，也必定会有一部分钱流入AI，为AI提供现金流续命，将“烧钱换增长”的模式维持更久，
2025年的降息，只是启动了泡沫的“延时程序”。 它让市场暂时忘记了商业化落地困难、算力成本高昂等根本问题，将一场本可能到来的理性回归，变成了一场更为持久的狂欢。
3.下一次美联储加息，将釜底抽薪抽掉AI公司的现金流支撑，正如2000年美联储加息，迫使互联网泡沫破裂。
另外，世界不太平，任何一只黑天鹅的降临，长达数年的科技角力，非常容易被灰飞烟灭。
极易在某个时刻引爆地理政治学的冲突。一次关键的技术制裁，一条供应链的断裂，都有几率会成为刺破泡沫的最后一根稻草。
就算一切正常，大约时间在2028年，美国的AI将会会临一场大考，大概率将再次进入寒冬。
1943-1956，1956年，达特茅斯会议，定义了“人工智能”，人工智能诞生，
1956-1973，早期热潮、期望无限，1966年：约瑟夫·维森鲍姆(Joseph Weizenbaum)创造了首个 “聊天机器人” ELIZA，1972年，第一代机器人产品WABOT-1，在早稻田大学建造完。它有双手双脚，有摄像头视觉和听觉装置。
1993-2020，平稳发展、多领域结合、数据驱动AI2020-，热潮，大语言模型
2022年11月30日，OpenAI发布了ChatGPT，一个自然语言生成式模型、以对话方式来进行交互的人工智能聊天机器人。
2023年3月14日，OpenAI发布了GPT-4。GPT-4比GPT-3.5更可靠、更有创意，还可以处理更细微的指令。
2024年2月15日，OpenAI发布了Sora，称该模型能够生成长达一分钟的视频。
2025年1月20日，DeepSeek 团队发布第一代推理模型DeepSeek-R1，通过大规模强化学习训练，无需监督微调即可展现出卓越的推理能力。