人工智能的科技泡沫風(fēng)險(xiǎn)及其防范策略

摘要：近期，人工智能的科技泡沫風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題備受關(guān)注。對(duì)照歷次科技泡沫的共性，當(dāng)前人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)確實(shí)存在過(guò)度樂(lè)觀、投資過(guò)熱和估值過(guò)高等與之相類(lèi)似的風(fēng)險(xiǎn)跡象。文章研究表明，采取強(qiáng)化監(jiān)管措施、穩(wěn)健企業(yè)經(jīng)營(yíng)和引導(dǎo)理性投資等策略可以有效地防范人工智能科技泡沫的形成，從而使人工智能技術(shù)及其產(chǎn)業(yè)能夠避免非理性繁榮和炒作陷阱，最終實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健和可持續(xù)的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能；科技泡沫；防范策略

中圖分類(lèi)號(hào)： F49；TP18" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，投資者和行業(yè)觀察家被人工智能的技術(shù)創(chuàng)新和相關(guān)產(chǎn)業(yè)快速增長(zhǎng)的興奮所席卷，人工智能相關(guān)市場(chǎng)投資規(guī)模不斷擴(kuò)大，但隨之而來(lái)的科技泡沫（Tech Bubble）風(fēng)險(xiǎn)也日益凸顯。面對(duì)這種跡象，在借鑒以往科技泡沫歷史教訓(xùn)的基礎(chǔ)上，分析人工智能科技泡沫的可能性風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而及早地采取一些防范和預(yù)警措施，將有助于規(guī)避科技泡沫的形成，以使人工智能產(chǎn)業(yè)能夠健康可持續(xù)地穩(wěn)健發(fā)展。

1 科技泡沫歷史模式的共同特征

科技泡沫是指基于某種新興技術(shù)的科技產(chǎn)業(yè)因過(guò)度炒作和過(guò)高預(yù)期而導(dǎo)致的投資熱潮與市場(chǎng)價(jià)值陡升的泡沫化現(xiàn)象。自20世紀(jì)90年代以來(lái)，在整個(gè)技術(shù)進(jìn)步的過(guò)程中，科技行業(yè)先后經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)泡沫、電信泡沫和加密貨幣泡沫時(shí)期。總結(jié)歷次科技泡沫的共性，揭示泡沫形成的內(nèi)在機(jī)制和外在表現(xiàn)，可以為評(píng)估當(dāng)下人工智能的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀、識(shí)別和管理市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)提供參照。科技泡沫歷史模式的共同特征體現(xiàn)在以下幾方面。

1.1 對(duì)新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)過(guò)度樂(lè)觀

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)以及產(chǎn)生和支撐加密貨幣的區(qū)塊鏈技術(shù)是歷次科技泡沫的技術(shù)背景。這些創(chuàng)新和顛覆性技術(shù)的出現(xiàn)使得科技領(lǐng)域的市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)力發(fā)生了迅速且劇烈的轉(zhuǎn)變，以前占支配地位的公司很快就會(huì)被那些聲稱(chēng)擁有顛覆性技術(shù)或商業(yè)模式的新公司所取代，而這些技術(shù)或商業(yè)模式則很快在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)了高估值。然而，這種轉(zhuǎn)變往往是在新的市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者沒(méi)有證明其長(zhǎng)期可行性或有堅(jiān)實(shí)的財(cái)政基礎(chǔ)情況下發(fā)生的。這種市場(chǎng)波動(dòng)性表現(xiàn)往往是在對(duì)新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)過(guò)度樂(lè)觀的基礎(chǔ)上由投機(jī)行為推動(dòng)的，而不是由持續(xù)的業(yè)務(wù)業(yè)績(jī)和科技公司實(shí)際的盈利能力推動(dòng)的。市場(chǎng)和投資者對(duì)新的、未經(jīng)證實(shí)的技術(shù)產(chǎn)業(yè)前景的過(guò)度樂(lè)觀以及缺乏對(duì)新興產(chǎn)業(yè)的謹(jǐn)慎評(píng)估是科技泡沫產(chǎn)生的共性之一。

1.2 非理性地盲目投資擴(kuò)張

樂(lè)觀的預(yù)測(cè)會(huì)導(dǎo)致盲目的過(guò)度投資。在科技泡沫期間，出于“錯(cuò)失恐懼癥”（FOMO）的市場(chǎng)心理，投資者對(duì)市場(chǎng)熱點(diǎn)資產(chǎn)暴漲會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的恐怕錯(cuò)失的情緒，科技初創(chuàng)企業(yè)的首次公開(kāi)募股（IPO）或融資輪數(shù)激增，投資者盲目跟風(fēng)，推動(dòng)市場(chǎng)過(guò)熱，引發(fā)投資風(fēng)險(xiǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)泡沫期間，投資者將資金投入任何帶有“.com”后綴的公司。泡沫破裂后，大量互聯(lián)網(wǎng)公司倒閉，許多明星公司市值斷崖式下跌甚至關(guān)門(mén)歇業(yè)。大約在同一時(shí)期，互聯(lián)網(wǎng)和電信技術(shù)驅(qū)動(dòng)了對(duì)帶寬和光纖電纜的需求，像環(huán)球電訊和世界通信這類(lèi)公司通過(guò)債務(wù)融資對(duì)光纖網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行了大規(guī)模的過(guò)度投資。電信泡沫不僅導(dǎo)致基礎(chǔ)設(shè)施閑置，還致使這些企業(yè)因背負(fù)巨額債務(wù)而破產(chǎn)或倒閉。其中，環(huán)球電訊公司于2002年申請(qǐng)破產(chǎn)，成為全球電信史上最大破產(chǎn)案。加密貨幣在2017年受主流市場(chǎng)關(guān)注之后，首次代幣發(fā)行（ICO）一度受散戶(hù)投資者狂熱追捧，比特幣的價(jià)格從2017年1月的約1000美元飆升至2017年12月的近2萬(wàn)美元。2018年比特幣價(jià)格暴跌，許多其他加密幣的價(jià)值損失超過(guò)90%^［1］。歷史經(jīng)驗(yàn)證明，非理性的過(guò)度投資和盲目的投機(jī)性投資也是歷次科技泡沫的共同表征。

1.3 忽視傳統(tǒng)的估值指標(biāo)

科技泡沫的產(chǎn)生還與有缺陷的非傳統(tǒng)估值范式有關(guān)。在科技泡沫時(shí)期， 傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)計(jì)量和指標(biāo)往往會(huì)被忽視或摒棄，取而代之的是新的、非傳統(tǒng)的且常常有缺陷的價(jià)值衡量標(biāo)準(zhǔn)?？萍脊苫蛳嚓P(guān)資產(chǎn)價(jià)格的大幅上漲、估值膨脹并非基于公司基本面的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)或?qū)嶋H盈利能力，而是源于估值過(guò)度依賴(lài)于非傳統(tǒng)的估值指標(biāo)。在科技泡沫期間，公司股價(jià)與基本商業(yè)指標(biāo)、現(xiàn)金流或其他金融指標(biāo)之間經(jīng)常存在嚴(yán)重脫節(jié)?；氐?000年，互聯(lián)網(wǎng)泡沫的破裂源于估值與實(shí)際價(jià)值之間的巨大差距。當(dāng)時(shí)采用的是如網(wǎng)站流量、頁(yè)面瀏覽量和獨(dú)立訪客數(shù)量等非傳統(tǒng)的“眼球”估值指標(biāo)。結(jié)果，公司將快速增長(zhǎng)和市場(chǎng)份額置于盈利能力之上，導(dǎo)致估值泡沫。而一旦市場(chǎng)糾正了這些過(guò)高的估值，市場(chǎng)就會(huì)崩潰。事實(shí)證明，科技泡沫與忽視基本的估值指標(biāo)和商業(yè)的實(shí)際盈利能力密切相關(guān)。

2 人工智能科技泡沫的可能性風(fēng)險(xiǎn)

目前，人工智能已經(jīng)點(diǎn)燃了投資者和市場(chǎng)的熱情，各大企業(yè)蜂擁布局AI技術(shù)產(chǎn)業(yè)。市場(chǎng)上出現(xiàn)了“洗AI”（AI Washing）現(xiàn)象，即企業(yè)通過(guò)夸大其人工智能技術(shù)的應(yīng)用程度，或者在不使用人工智能的情況下宣稱(chēng)使用，以此來(lái)吸引投資和客戶(hù)。這讓人想起在互聯(lián)網(wǎng)泡沫期間公司紛紛加上“.com”后綴，或者在加密貨幣熱潮期間加上“區(qū)塊鏈”。然而，正如歷史上的任何一次科技泡沫一樣，人工智能熱潮背后往往隱藏著某些可能導(dǎo)致科技泡沫風(fēng)險(xiǎn)的種種相似跡象。

2.1 對(duì)AI技術(shù)產(chǎn)業(yè)過(guò)度樂(lè)觀

近年來(lái)，人工智能的驚人進(jìn)展拉高了人們對(duì)AI技術(shù)及其產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度的預(yù)期。但AI的許多最雄心勃勃的承諾，比如5級(jí)全自動(dòng)駕駛汽車(chē)或通用人工智能仍然沒(méi)有實(shí)現(xiàn)。雖然ChatGPT語(yǔ)言模型和Sora文生視頻模型等展示了AI的巨大潛力，也極大地提升了人們對(duì)AI發(fā)展速度的預(yù)期，但是這種預(yù)期也有限度。ChatGPT的成功在一定程度上驗(yàn)證了“規(guī)模定律”（Scaling Law）的有效性，“即隨著參數(shù)規(guī)模、數(shù)據(jù)集大小、訓(xùn)練計(jì)算量等模型規(guī)模增加，模型性能也會(huì)相應(yīng)提升”^［2］。目前市場(chǎng)上存在大量參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超GPT-4的AI大模型，但能在性能上與之并駕齊驅(qū)的寥寥無(wú)幾。這就意味著單純依靠“規(guī)模定律”來(lái)提升模型效力已經(jīng)遇到了瓶頸，如果企業(yè)和投資者不顧及高昂的訓(xùn)練成本和推理成本扎堆大模型投入，不僅無(wú)法取得模型性能的突破，而且還會(huì)導(dǎo)致預(yù)期回報(bào)無(wú)法實(shí)現(xiàn)，投入資金有淪為沉沒(méi)成本（Sunk Cost）的風(fēng)險(xiǎn)，況且從技術(shù)研發(fā)到實(shí)際應(yīng)用前景尚有距離。紅杉資本一份報(bào)告指出，目前AI在基礎(chǔ)設(shè)施、基礎(chǔ)模型等層面已經(jīng)產(chǎn)生了不少優(yōu)秀的企業(yè)，但在應(yīng)用層面的優(yōu)秀企業(yè)依然缺乏。據(jù) Gartner公司預(yù)測(cè)，“到2025年底，由于數(shù)據(jù)質(zhì)量差、風(fēng)險(xiǎn)控制不充分、成本不斷上升或商業(yè)價(jià)值不明確，至少30%的生成式人工智能項(xiàng)目將在概念驗(yàn)證后被放棄”^［3］。這些都說(shuō)明，AI的發(fā)展存在技術(shù)瓶頸和應(yīng)用挑戰(zhàn)，對(duì)AI技術(shù)及其產(chǎn)業(yè)的過(guò)度樂(lè)觀和非理性預(yù)期在一定程度上會(huì)增加AI科技泡沫的風(fēng)險(xiǎn)。

2.2 對(duì)AI技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資過(guò)熱

在以往的科技泡沫中，市場(chǎng)的興奮和投資超過(guò)了技術(shù)的實(shí)際開(kāi)發(fā)和實(shí)施以及可持續(xù)盈利的能力。目前的 AI技術(shù)產(chǎn)業(yè)也存在投資過(guò)熱，但商業(yè)化路徑和盈利模式尚不明確或尚未成熟的相似跡象。人工智能的投資熱潮并不僅限于機(jī)構(gòu)投資者，散戶(hù)投資者也大量參與其中。據(jù)報(bào)道，“2024年人工智能市場(chǎng)投資額達(dá)到138億美元，是2023年23億美元的6倍”^［4］。AI公司雖然頻獲巨額融資，估值直線攀升，但是AI公司是否有足夠的可持續(xù)商業(yè)模式的支撐是個(gè)令人深思的問(wèn)題。人工智能初創(chuàng)公司Anthropic曾被視為AI盈利模式的典范，它設(shè)計(jì)了一套同時(shí)面向C端（Consumer）和B端（Business）的詳盡盈利模式，但其盈利策略的實(shí)際實(shí)施遠(yuǎn)不盡如人意。據(jù)報(bào)道，“Anthropic的毛利率遠(yuǎn)低于云軟件公司的平均水平，且每年凈虧損高達(dá)18億美元”^［5］。另一家初創(chuàng)公司Humane，其估值也一度達(dá)到獨(dú)角獸門(mén)檻的10億美元，它曾推出了紅極一時(shí)的可穿戴AI設(shè)備AI Pin，但AI Pin也因?yàn)楫a(chǎn)品的成熟度不達(dá)市場(chǎng)預(yù)期而銷(xiāo)量有限^［6］。即使是當(dāng)前AI領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)OpenAI，其盈利狀況也不容樂(lè)觀。雖然“投資者在二級(jí)市場(chǎng)上對(duì)OpenAI的估值超過(guò)1000億美元”^［1］，但OpenAI預(yù)測(cè)，“該公司要到2029年才能實(shí)現(xiàn)扭虧為盈，而在2026年其虧損依然將可能高達(dá)140億美元”。據(jù)《中國(guó)經(jīng)營(yíng)報(bào)》報(bào)道，目前，AI初創(chuàng)公司Humane、明星創(chuàng)企Stability AI以及由OpenAI和谷歌AI前開(kāi)發(fā)人員創(chuàng)立的Adept等數(shù)家AI初創(chuàng)公司近日都加入了尋求出售的行列^［6］?？傊?，AI產(chǎn)業(yè)的投資過(guò)熱和高估值與實(shí)際的商業(yè)化盈利模式之間存在一定的鴻溝，這一反差有加劇市場(chǎng)泡沫化風(fēng)險(xiǎn)的可能。許多AI企業(yè)雖然擁有先進(jìn)的技術(shù)和創(chuàng)新的理念，但無(wú)法找到有效的盈利模式和落地場(chǎng)景來(lái)支撐其持續(xù)發(fā)展。這種盈利模式的不成熟，使得AI企業(yè)過(guò)度依賴(lài)外部資金的支持，一旦資金鏈斷裂，這些企業(yè)就將面臨生存危機(jī)，從而導(dǎo)致泡沫破滅。

2.3 對(duì)AI技術(shù)產(chǎn)業(yè)估值過(guò)高

AI產(chǎn)業(yè)的投資熱潮充分反映了市場(chǎng)對(duì)AI新創(chuàng)企業(yè)的高估值，但對(duì)AI企業(yè)價(jià)值和資產(chǎn)的估值方法出現(xiàn)了與之前泡沫相類(lèi)似的情況，即傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，如投資回報(bào)率、市盈率、凈利潤(rùn)率和現(xiàn)金流正在被忽視，取而代之的是新的、非傳統(tǒng)的、有時(shí)甚至是無(wú)關(guān)緊要的衡量?jī)r(jià)值的指標(biāo)。比如模型參數(shù)的數(shù)量（即人工智能模型的規(guī)模）、代碼托管平臺(tái)GitHub上的星標(biāo)或開(kāi)源貢獻(xiàn)、人工智能基準(zhǔn)測(cè)試性能、數(shù)據(jù)量、人工智能人才招聘，甚至是“網(wǎng)絡(luò)流行股”（Meme Stock）的地位等。這讓人想起互聯(lián)網(wǎng)泡沫時(shí)期的“眼球”指標(biāo)，或者加密貨幣領(lǐng)域的“鎖定總價(jià)值”指標(biāo)。這意味著AI估值有可能被夸大了，即高估值在一定程度上不是由基礎(chǔ)業(yè)務(wù)基本面，而是由市場(chǎng)熱度和投機(jī)性投資推動(dòng)的。比如，Character.AI公司的估值曾一直高達(dá)50億美元，但在2024年8月，該公司以腰斬的25億美元的價(jià)格被谷歌收購(gòu)。生成式AI火爆之后，超微電腦（SMCI）在兩年多內(nèi)，“其股價(jià)就從大約30美元一路飆升到了2024年3月最高點(diǎn)時(shí)的1229美元，最高累計(jì)暴漲近40倍，市盈率曾高達(dá)800以上”^［7］。然而，在此之后，其股價(jià)則急轉(zhuǎn)直下連續(xù)暴跌。這不僅說(shuō)明AI的高估值存在一定的泡沫和水分，而且從以往的歷史經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，市盈率（企業(yè)市值與企業(yè)營(yíng)收的比例）大幅和突然擴(kuò)張，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)長(zhǎng)期平均值，但基本業(yè)務(wù)業(yè)績(jī)沒(méi)有相應(yīng)的增長(zhǎng)，這往往是科技泡沫的一個(gè)跡象。

3 人工智能科技泡沫風(fēng)險(xiǎn)的防范策略

3.1 強(qiáng)化信息披露和市場(chǎng)行為的監(jiān)管

（1）監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)信息披露監(jiān)管，要求人工智能企業(yè)進(jìn)行準(zhǔn)確及時(shí)的信息披露，增加企業(yè)透明度。對(duì)于企業(yè)的技術(shù)研發(fā)進(jìn)展、商業(yè)模式、財(cái)務(wù)狀況等信息，要確保投資者能夠獲得真實(shí)的情況。例如，在進(jìn)行融資時(shí)，要求企業(yè)詳細(xì)披露其人工智能技術(shù)的成熟度、應(yīng)用場(chǎng)景的驗(yàn)證情況、預(yù)計(jì)的盈利時(shí)間等信息。如果企業(yè)存在夸大或者虛假陳述的情況，監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)給予嚴(yán)厲的處罰。這樣可以避免投資者因信息不對(duì)稱(chēng)而盲目投資，減少科技泡沫形成的基礎(chǔ)。

（2）監(jiān)管部門(mén)要對(duì)人工智能領(lǐng)域的市場(chǎng)行為進(jìn)行規(guī)范，包括對(duì)企業(yè)的并購(gòu)重組、股價(jià)操縱和上市等行為進(jìn)行監(jiān)管。在人工智能企業(yè)的并購(gòu)中，要防止企業(yè)通過(guò)不合理的估值進(jìn)行并購(gòu)，從而虛增資產(chǎn)和規(guī)模。對(duì)于股價(jià)操縱行為，如通過(guò)發(fā)布虛假的人工智能技術(shù)突破消息來(lái)抬高股價(jià)等，要進(jìn)行嚴(yán)厲打擊。同時(shí)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以對(duì)人工智能企業(yè)的上市標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行嚴(yán)格審查，確保上市企業(yè)具備一定的技術(shù)實(shí)力和盈利潛力，避免一些沒(méi)有實(shí)質(zhì)競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)進(jìn)入資本市場(chǎng)，推高科技泡沫。

3.2 穩(wěn)固技術(shù)根基和探索合理商業(yè)模式

（1）人工智能企業(yè)自身要注重穩(wěn)固技術(shù)研發(fā)的根基。企業(yè)應(yīng)將更多的資源投入核心技術(shù)的研發(fā)，提高技術(shù)的可靠性和競(jìng)爭(zhēng)力。例如，對(duì)于從事人工智能芯片研發(fā)的企業(yè)，要不斷優(yōu)化芯片的算法效率，降低能耗等關(guān)鍵指標(biāo)，而不是僅依賴(lài)于概念炒作或者短期的市場(chǎng)熱點(diǎn)。只有擁有扎實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)，企業(yè)才能在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立足，避免因?yàn)榧夹g(shù)不過(guò)關(guān)而在泡沫破裂時(shí)被淘汰。

（2）在人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景中，企業(yè)要盡可能清晰地確定人工智能真正能夠解決哪些問(wèn)題以及如何解決這些問(wèn)題，要積極尋找能夠?qū)崿F(xiàn)盈利的途徑，探索合理的商業(yè)模式，把AI技術(shù)切實(shí)轉(zhuǎn)化為可以落地的、具備商業(yè)盈利能力的實(shí)際應(yīng)用。AI企業(yè)要重視基本的估值指標(biāo)，關(guān)注企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、管理團(tuán)隊(duì)、市場(chǎng)份額、用戶(hù)黏性等基本面，而非通過(guò)炒作追逐短期利益，以確保企業(yè)在缺乏炒作后仍能穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)和發(fā)展。這樣才能最大限度地避免企業(yè)在沒(méi)有清晰商業(yè)模式的情況下盲目擴(kuò)張，降低科技泡沫的風(fēng)險(xiǎn)。

3.3 引導(dǎo)理性投資和倡導(dǎo)長(zhǎng)期多元理念

（1）引導(dǎo)投資者理性投資是防范科技泡沫的重要措施。通過(guò)開(kāi)展各種形式的投資者教育活動(dòng)，如金融知識(shí)講座、投資風(fēng)險(xiǎn)培訓(xùn)等，讓投資者了解人工智能技術(shù)的特點(diǎn)、發(fā)展規(guī)律以及投資風(fēng)險(xiǎn)。投資者需要明白，人工智能雖然具有巨大的發(fā)展?jié)摿?，但并非所有的人工智能?xiàng)目都能成功。要讓投資者認(rèn)識(shí)到人工智能項(xiàng)目在技術(shù)研發(fā)、市場(chǎng)推廣、盈利實(shí)現(xiàn)等方面可能面臨的挑戰(zhàn)，提高投資者的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和辨別能力，避免形成非理性的市場(chǎng)預(yù)期，從而避免盲目跟風(fēng)市場(chǎng)熱點(diǎn)或炒作助長(zhǎng)泡沫的形成。

（2）在投資界倡導(dǎo)長(zhǎng)期多元的投資理念。鼓勵(lì)投資者關(guān)注人工智能企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展價(jià)值，引導(dǎo)投資者將資金投入真正具有技術(shù)實(shí)力和發(fā)展?jié)摿Φ娜斯ぶ悄芷髽I(yè)，而不是出于短期的股價(jià)波動(dòng)或者概念炒作的動(dòng)機(jī)進(jìn)行投機(jī)性投資。另外，投資組合必須多樣化，投資者可以通過(guò)使其投資組合在不同部門(mén)和資產(chǎn)類(lèi)別中多樣化來(lái)管理風(fēng)險(xiǎn)，減少對(duì)任何單一泡沫易發(fā)市場(chǎng)的投資。

4 結(jié)語(yǔ)

當(dāng)技術(shù)股或科技行業(yè)的投資遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其實(shí)際經(jīng)濟(jì)價(jià)值時(shí)，科技泡沫就會(huì)出現(xiàn)。面對(duì)AI行業(yè)目前顯示出的某些泡沫跡象和風(fēng)險(xiǎn)，需要對(duì)技術(shù)泡沫的歷史模式有清醒的認(rèn)識(shí)，對(duì)非傳統(tǒng)的估值方法采取批判性的眼光，對(duì)躁動(dòng)的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)保持敏銳的觀察。只要監(jiān)管部門(mén)能夠做好監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，企業(yè)在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中找到穩(wěn)定的商業(yè)模式，投資者能夠理性地看待AI技術(shù)產(chǎn)業(yè)的潛力和風(fēng)險(xiǎn)，AI技術(shù)產(chǎn)業(yè)就能避免科技泡沫的陷阱，安全地度過(guò)技術(shù)的炒作周期，最終實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健和可持續(xù)的繁榮與發(fā)展。

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（編輯 李春燕）

Risk of tech bubble in artificial intelligence and its prevention strategy

LIU" Yong’an

（Nanjing Normal University Taizhou College， Taizhou 225300， China）

Abstract：" Recently， the risk of a tech bubble in artificial intelligence has attracted much attention. In contrast to the commonalities of previous tech bubbles， the current artificial intelligence technology industry does have similar signs of excessive optimism， overinvestment and overvaluation. Strategies such as strengthening supervision measures， sound business operation and guiding rational investment can effectively prevent the formation of artificial intelligence tech bubbles， so that artificial intelligence technology and its industry can avoid irrational exuberance and hype traps， and ultimately achieve steady and sustainable development.

Key words： artificial intelligence; tech bubble; prevention strategy

基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目；項(xiàng)目名稱(chēng)：前瞻性治理視域下新興技術(shù)倫理評(píng)估的理論和方法研究；項(xiàng)目編號(hào)：22YJAZH071。

作者簡(jiǎn)介：劉永安（1977—），男，副教授，博士；研究方向：科技倫理，科技管理。