今天，美股人工智能概念股全线下跌，并且深跌。

原因何在呢？当然坊间大多归因于DeepSeek这一款人工智能大模型的横空出世，这款大模型打开了人工智能发展的新方向，那就是不再是依赖算力的堆积，而是有了新的创新方向——算法创新。

这个问题，我在近一年前写了一篇文章，预测了这一现象：

大模型，只不过是走出了AI产业的一种发展路径，这一种路径在当下的水平下是正确的，但是否以后就一直是正确的，是否以后就是完全依赖大规模的算力作为基础，我认为，这倒是不一定的。

如果企业竞争这么简单，那岂不是谁有钞能力，谁能融到资，谁能买到最多算力，谁就一定成功？产业的发展路径显然不是如此，我不是这个领域的专业人士，但经济学理论和商业经验都告诉我，世界还有很多路。

资本不会无限制地流向一个领域，而是会根据投资回报率、风险等因素进行选择。

在人工智能领域，过分依赖算力并不是长久之计，商业模式、技术创新、市场需求等方面的考量同样重要。

在经济学上，这叫边际报酬律递减。也即，算力的堆砌，总有一天会来到一个边际报酬率很低的程度。

但什么时候会来，不知道，这需要企业家来判断，但迟早会来。

假设你经营一家手工皮具作坊，只有1台缝纫机和1名匠人。这时出现一个关键问题：如何配置有限的生产要素才能获得最佳效果？

增加劳动力

• 当你有1名匠人时，每天能做5个钱包
• 增加到2名匠人，共同使用1台机器，交替作业，日产量升至9个
• 增加到3名匠人，机器使用开始冲突，日产量12个
• 继续增加到4人，机器超负荷运转频繁故障，日产量反降至10个

这里呈现的正是边际报酬递减：每新增1名工人带来的产量增加逐步减少，甚至转为负值。

奥派经济学家门格尔指出，这是因为生产要素之间存在特定组合比例，当某种要素（这里指机器）成为瓶颈时，盲目追加其他要素（劳动力）反而破坏整体产量。

进一步进行理论分析则是：

1. 要素异质性：每台机器、每个工人的技能都有差异，不是可以无限分割的"标准件"
2. 时间结构：生产需要各环节协调，某个环节的阻塞会产生连锁反应
3. 企业家判断：优秀的生产者会及时察觉边际变化，调整要素组合

最为常见用来解释边际报酬率递减的案例是农业生产。

假设你有1亩农田种植西红柿：

• 初始投入：1个农民+基础农具，年产1000公斤
• 追加化肥：
  • 第1袋化肥增产300公斤 → 总产1300公斤
  • 第2袋化肥增产200公斤 → 总产1500公斤
  • 第3袋化肥增产50公斤 → 总产1550公斤
  • 第4袋化肥导致土壤板结，减产100公斤 → 总产1450公斤

这个过程中，每新增1袋化肥的边际产量从300公斤一路下降到负数。

但发现报酬递减，是需要逐步试错才能发现。

那大堆模推积算力的这个路径就此终结了吗？不一定。

用更少的算力达成了更佳的效果，但当然会引发全球人工智能企业研究DEEPSEEK的方法，大家都会去寻找一条冷的的路径，因为，这将节约大模型的最为主要的投入与成本。

但算法优化，一样存在报酬递减率。

人工智能大模型，早在很多年前就已经有了完整的代码，代码的先进程度也是足够高的，是OPENAI发现了大力创造奇迹的路径，发现了算法优化进入了报酬递减率，他引入了新的生产要分析——算力，这才开创了这个行业。

但任何一个生产要素的投入，总会在阶段性形成递减的拐点。拐点在哪，都要靠企业家去试错。

企业家永远在试错的路上，这也证明了企业垄断之不可能。

即使你已经领先了，有了超级规模的算力，甚至是几千亿美元的投入，你也无法达到独占市场之目的，永远有新的企业在新的领域发起抢夺市场的竞争。

没有任何一个大企业可以安坐在市场份额的宝座上躺平赚钱，永远会有人在新的领域向你发起挑战。

淘宝没有想到拼多多能抢他一半的市场份额，腾讯没有想到字节用一款短视频就抢夺了用户最多的互联网时间。

竞争永远在任何地方展开。

只要允许市场竞争，没有任何一个企业能长期保持不败。

奥特曼之前狂赌上万亿算力投入，就是一种风险极高的行动，他忽略了报酬递减有可能发挥作用。

企业的未来永远充满不确定性，DEEPSEEK只是一个非常小的人工智能企业，但却给巨头们带来了巨大的威胁。

巨头垄断说，可以休矣。

奥特曼，想要大力出奇迹，可惜这回他错了

SORA作为碾压各个新生AI公司的文生视频应用，一下爆火了。

OPENai再次站在人工智能发展的巅峰，这一次，无数新生的创业公司都要Game over了。

看来通用大模型的战略，当下无比成功，杀向哪一个领域，就在哪一个领域获得碾压式的胜利。

奥特曼显然膨胀了，因为他正在宣布他的重磅融资计划。

这个家伙要融七万亿美元来投入人工智能领域，这七万亿美元，将主要用来研发针对OPENAI需求的专用人工智能芯片。

英伟达的黄勋仁显然认为奥特曼这个想法很天真，因为这笔钱大到可以买下全世界所有的GPU，也可以买下几乎所有全世界最顶级的科技公司。

奥特曼可不是说说，他是真在干这件事，因为他正在中东找土豪们和美国政府融资，不是这么庞大的融资需求，他不需要找中东土豪。

美东时间2月16日周五，媒体援引知情者消息称，过去几周，奥特曼一直在与美国和中东等亚洲地区的潜在投资者及合作伙伴会面。

之前有媒体称，上月奥特曼和三星的高管会面，另有媒体称，他还去找了台积电。据媒体所说，奥特曼和这些芯片制造商讨论的事宜包括，合作生产芯片、斥资数万亿美元建设并运营新工厂。

奥特曼的芯片计划目标之一是来自中东的主权财富基金，他现在试图让美国官员参与这个推动半导体生产的计划。

本周稍早有媒体称，奥特曼和商务部长雷蒙多等美国官员会面，讨论他的芯片大计。雷蒙多就是主管政府根据Chips Act为芯片行业提供前述拨款的官员。周五媒体称，奥特曼还在努力安排同其他官员会面。

问题来了，奥特曼为什么会这么想？

这涉及到OPENAI成功的原因，以及人工智能产业的商业发展方向的问题，他不是奥特曼个人的突发奇想。

在AI领域，其实已经有很长时间的发展了，从阿法狗击败人类棋手起，人工智能就处于高速发展阶段了，但能够让普通人都能应用AI工具，则起源于OPENAI，他之所以能做出这种突破性的应用，就源于奥特曼的一个新的技术路径及商业路径突破，那就是：大力出奇迹。

OPENAI的崛起源于其采用了超出所有人想象的笨办法：用无数的算法GPU来为AI提供训练，软件做不到足够的训练水平，就直接用钞能力来购买足够多的硬件来完成人工智能的训练。

这是一个突破性的思路，也即，人工智能软件纠结于软件算法水平的时代被他跳过去了，通用大模型之所以马上成为全球人工智能企业纷纷推出的新玩意，就因为OPENAI把这个路径探索出来了。

研究人工智能的企业发现，原来可以这么玩，花钱就行了。OPENAI的前面几代的源代码都是公开的，但能做出这种效果，不是在代码上，而是在训练的手段上。

这一技术路径的成功实现，直接导致英伟达成为全球明星企业。奥特曼之所以要融资七万亿美元，其实就是基于这一过往的成功路径。

而他不再是想利用英伟达的芯片，因为英伟达的芯片是一种通用的算法芯片，奥特曼要的是为OPENAI定制的芯片。

定制的芯片，将进一步提升OPENAI的效率，让OPENAI通过钞能力，就能领先全球所有的AI企业。我用定制的，你们用通用的，你怎么和我玩嘛。

但是，奥特曼的想法是错误的，如果真把全世界土豪的钱给了奥特曼，那么，他会把这些钱全部亏光的。这不是我在商业上的一种判断，而是依据经济学理论做出的判断。

因为，任何一种生产要素，对于产出的贡献，并不是一条不断上升的曲线，而是会在一定的阶段后出现下滑。这就是报酬递减率，也叫作边际效益递减。

报酬递减律是个经济定律，它反映了在技术条件不变的情况下投入和产出的关系。这一经济学上的基本法则广泛应用于工业、农业及畜牧业等各个生产领域。

它的中心意思是：“从一定土地上所得到的报酬，随着向该土地投入的劳动和资本量增大而有所增加，但随着投入的单位劳动和资本的增加，报酬的增加却在逐渐减少。”

简而言之，就是在一定条件下，投入增加，但对应的报酬却在减少。这是一个基本的事实。

我们有一组生产要素，一起生产一种产品，比方说你要在一个花盆里面种小麦，那花盆里面有土壤、有水、有肥料、有种子。这时候别的因素不变，种子不变，土壤不变，水不变，你往里面加肥料，加一勺肥料，因此而产生边际收益，你种出来的小麦就会多一点；再加一勺肥料，你种出来的小麦又会再多一点。这叫边际收益递增。

边际收益开始的时候有可能有递增的阶段，但不管前面边际收益上升的期间有多长，总会有那么一天，你再往这个花盆里面加肥料的话，它带来的边际收益就开始慢慢减少了，它的收益会掉头向下了。

如果世界不是这样的话，你往一个花盆里面不断地加肥料，它长出来的小麦就会越来越多的话，那你就能够在一个花盆里面种出全世界所需要的小麦。这是不可能的。

那关键就来了，什么时候会发生递减呢？这就叫拐点。资本有没有拐点呢？也有啊。任何一种生产要素投入的产出收益在拐点后必然出现下降。

七万亿美元投入下去，这中间可能投入一万亿美元后，就发生的拐点，也即，在硬件上再投入，对AI的效率提升就不划算了。

这个不划算，指的就是利润。OPENAI，不要说未来投入七万亿美元，即使是现在，他也处于亏损状态中，GPT4开始收费了，但他的收费依然没有覆盖当月的成本。

这种大力出奇迹的模式，也许当下依然处于边际效益递增的阶段，比如SORA，未来可能会带来更多的产出，直到盈亏平衡，直到利润出现。

资本对一个企业的评估，当然不是根据他当下的亏损，但是他需要计算的是，将你面向未来的投资剥离掉，你当下的业务是否产生盈利了？

如果剥离面向未来的投资，当下就在盈利，或是未来的提升会将管理成本降低，使得当下业务能盈利，那么，这就代表着企业走在正确的道路上。

如果不是，那么，投资更多的结果，就有可能是亏损。

黄仁勋的回应完美地告诉了奥特曼，你是错的。

他说，芯片行业的算力提升，来源于架构的不断变化，最终使得在同一块芯片上的算力提升以十倍百倍的方式在前进。

他说的意思其实就是，人工智能行业的进步，不是单一要素的进步。

在摩尔定律的经验下，黄仁勋说的IT硬件会在不断地创新中让算力以指数级方式上升，但是，我们享受的各种互联网服务，仅仅来源于硬件的提升吗？当然不是。

无数商业模式的创新、软件代码的创新、包括互联网时代新的生产方式，这些与硬件一起，才是今天互联网行业繁荣的原因。

奥特曼将人工智能算力这一单一要素当作AI的未来，是违背了经济学原理的，也注定只能是一种商业上的异想天开的想法。

七万亿美元的资本，如果不投入人工智能，他会投向哪里？他们受到价格的指引，哪一个领域价格上涨，就说明这一领域的需求未得到满足，资本就会去满足这种需求，因为只有价格才是资本投资的根本性方向。

奥特曼还天天与美国官员们密会，讨论如何利用美国的半导体政府补贴来为他的计划注入资金，这只能说明，他没有得到美国市场资本的认同。

一个好的项目，有前景的项目，是根本不缺资本的，当下的世界资本累积已经不少，相对于好项目而言，资本是丰裕的。

因为资本的回报率正在一步一步降低，投一个字节，人才的回报率是最高的，资本的回报远远低于张一鸣的财富增长速度。

找上政府要税款支持了，那只能说明，OPENAI进一步融资的需求资本不看好。

真要拿到更多的资本，奥特曼要做的是，如何将OPENAI商业化做好，让他有更好的产出，服务于更多的人群，中国区的IP居然被他禁止了，中国区的帐号，居然一不小心就封号，这就不是玩商业，而是在玩政治了。

我虽然高度认同奥特曼的创新能力，但绝不认同他这种搞地域政治歧视的商业手法，虽然这是他在产权范围内自主的行动，但这并不会给他带来更好的商业未来。

相比较而言，黄仁勋的英伟达，我更看好。他比奥特曼更懂商业，更了解产业的未来。

大模型，只不过是走出了AI产业的一种发展路径，这一种路径在当下的水平下是正确的，但是否以后就一直是正确的，是否以后就是完全依赖大规模的算力作为基础，我认为，这倒是不一定的。

手机行业的竞争，仅仅比的是谁的硬件水平高吗？当然不是，到了一定阶段，各种元素都成为竞争要素，只追求性能，一定死。

如果企业竞争这么简单，那岂不是谁有钞能力，谁能融到资，谁能买到最多算力，谁就一定成功？产业的发展路径显然不是如此，我不是这个领域的专业人士，但经济学理论和商业经验都告诉我，世界还有很多路。

资本不会无限制地流向一个领域，而是会根据投资回报率、风险等因素进行选择。

在人工智能领域，过分依赖算力并不是长久之计，商业模式、技术创新、市场需求等方面的考量同样重要。

需要认识到，在人工智能领域，仅仅依赖算力并不能保证长期的竞争优势。

奥特曼虽然展现了强大的创新能力，但他的商业策略可能会受到其地域政治歧视的负面影响。

相比之下，英伟达的黄仁勋更注重商业的稳健发展并有着对产业未来的深刻洞察。

当前的大模型发展路径在当下当然是正确的，但是否长期有效，是否可持续地依赖大规模的算力，还有待时间的检验。

企业竞争不仅仅取决于资本的投入和算力的获取，还有许多其他关键因素需要考量。

在人工智能领域，与任何领域的产业发展一样，成功的关键在于找到可持续的满足消费者需求的商业模式和有效的全方位而非单一的技术创新路径。