人工智慧（AI）正以驚人的速度重塑全球經濟和社會結構。智慧型手機中的語音助理已成為日常生活的一部分，AI 醫療診斷系統正在提高疾病檢測的準確性，而自動駕駛技術則有望徹底改變交通運輸產業。這場技術革命不僅帶來了生活方式的變革，還引發了一波投資熱潮。然而，其規模和熱度讓人不禁聯想到二十世紀末的網路泡沫。

將 AI 浪潮與網路泡沫相提並論可能過於簡單化。AI 技術與當年的網際網路技術存在本質區別，現今的 AI 已經在多種領域展現了實際的經濟價值和問題解決能力，而非僅僅停留在概念階段。
從製造業的生產線最佳化到金融業的風險評估，AI 正以切實可見的方式提高生產效率、創造新的商業模式，這也與當年網路泡沫是以噱頭為主的行銷手法完全不同。

因此我們可以自信的先說結論：AI 可能會在發展中遇到阻礙，但不可能會泡沫化。

網路泡沫是怎麼回事？
很多人擔憂目前的 AI 環境過熱，是否會重演當年的網路泡沫狀況，雖然筆者認為二者根本不能相提並論，但還是可以稍微探討一下，首先從網路泡沫的背景說起。

1995 年至 2000 年間，網際網路相關股票價格飆升，投資者對新興科技抱持過度樂觀態度。這個泡沫最終在 2000 年 3 月崩塌，納斯達克指數從高點 5048 點暴跌至 2002 年 10 月的 1114 點。許多網路公司倒閉，投資者蒙受巨大損失。

網路泡沫的形成有多方面原因：首先，投資者對尚未盈利的網路公司過度樂觀，忽視了基本的財務指標和業務模式的可持續性。其次，大量資金湧入導致企業估值嚴重脫離實際價值。再者，許多企業為了快速擴張，採取了激進的燒錢策略，忽視了長期盈利能力的培養。

要說網路泡沫與目前的 AI 熱潮最雷同的就是 AI 應用概念的快速興起，以及投資者的狂熱，但還有其他相似之處嗎？

AI 與網路泡沫的根本差異
其實稍微瞭解 AI 產業供應鏈的人都可以看出，現在的時空背景與網路泡沫時代截然不同，為了幫助理解，筆者從五大方向來檢驗現在的 AI 熱潮與當年的網路泡沫的不同之處。

技術基礎的差異
實際應用 vs 概念炒作： 網路泡沫時期，許多公司僅僅因為擁有一個網站就被稱為「網際網路公司」，缺乏實質性的商業模式。相比之下，AI 技術已經在多個領域展現了實際的應用價值，如醫療診斷、金融風控、自動駕駛等。這種基於實際應用的發展模式，使得 AI 產業的增長更加穩健。
技術成熟度： 90 年代末的網際網路技術還處於初級階段，而今天的 AI 技術已經經過了數十年的發展，在深度學習、機器學習等核心技術的突破，以及各種框架的推出，都為 AI 的廣泛應用奠定了堅實的基礎。
市場環境的不同

投資者結構： 網路泡沫時期，大量散戶投資者盲目進入市場，造成了非理性的投資行為。現今的 AI 產業投資主要來自機構投資者和風險投資基金，他們擁有更專業的判斷能力和更長期的投資視角。
監管環境： 經歷了網路泡沫的教訓，現今的金融市場監管更加嚴格。上市公司需要滿足更高的財務透明度要求，這有助於防止過度投機和欺詐行為。
估值理性： 根據資料顯示，當前科技股的本益比遠低於網路泡沫時期。例如，輝達（NVIDIA）的本益比約為 70 倍，而在 2000 年 3 月，思科（Cisco）的本益比曾高達 131 倍。這表明當前市場對 AI 公司的估值更加理性。
商業模式的成熟度

收入來源的多元化： 網路泡沫時期，許多公司過度依賴廣告收入，缺乏其他類型的業務。而今天的 AI 公司通常有多元化的收入來源，包括軟體訂閱、硬體銷售、專業服務等，這使得他們的商業模式更加穩定可持續。
盈利能力： 與網路泡沫時期的許多虧損公司不同，今天的主要 AI 公司大多具有強勁的盈利能力。例如，微軟、蘋果和輝達這三家公司就佔了標準普爾 500 指數總市值的 20% 以上，而且都有遠優於大盤的獲利表現。
產業發展的廣度和深度

跨產業應用： AI 技術不僅限於特定的科技領域，而是在各行各業中找到了應用場景。從醫療、金融到製造業、農業，AI 的應用範圍遠超過早期網際網路技術。
持續創新： AI 領域的創新並未停滯，新的突破不斷湧現。例如，生成式 AI 的出現開啟了新的應用可能性，從撰寫文章、翻譯等文字工作，到寫程式、設計軟硬體，現在文生圖片、影片、音樂都已經相當成熟，AI 也被投資機構廣為利用，協助投資者理解產業脈絡。GPT-4o 甚至能夠化身為雲端情人，展現其在心裡諮詢以及作為虛擬伴侶的潛力，而這都還只是九牛一毛，現在還沒看到極限。
全球競爭格局

國際合作與競爭： 不同於局限於美國的網路泡沫，AI 的發展是一個全球性的競爭。各國政府都在大力投資 AI 研發，這種良性競爭有助於推動整個產業的持續進步。
供應鏈自我強化：因為 AI 熱潮，相關的晶片設計與生產成為重要的 AI 基礎建設，帶動相關產業發展，輝達成為 AI 第一股，而與之相關的晶片設計、製造、設備製造、冷卻，甚至綠能產業也都成為整個供應鏈環節中不可或缺的一部分，這與當時缺乏基礎建設的網路泡沫時代有所不同
人才流動：網路泡沫時代更多的是賺快錢，企業沒有考慮長遠的發展，因此缺乏相關人才的培養，當時相關從業人員也缺乏足夠的技術根基與視野，想不到更好或更多元的應用。這與目前 AI 產業相關人才已經經過十幾二十年的訓練儲備完全不同。
雖然 AI 產業的快速發展確實引發了一些人對泡沫化的擔憂，但細究其發展軌跡和市場環境，就可以發現二者截然不同，AI 不是賺快錢的生意，不論是輝達，或者是身處其中的關鍵供應鏈，無一不是經過多年的技術累積與發展，就連輝達也曾經為了發展 AI 不斷燒錢推廣其當時不受重視的 CUDA，股價長期處於個位數。

AI 的發展不是突然爆發，而是經過長時間的醞釀成就，2016 年就曾有一波以機器視覺、自然語言為主的 AI 浪潮，但當時過於重視變現，沒有進一步在基礎技術與應用扎根，以致於方興未艾，但目前的 AI 已經開始往產業甚至人類生活滲透，再過幾年人類可能再也無法想像沒有 AI 的日常生活，從概念變成生活必需品，這就是 AI 與網路泡沫的最大不同。