泡沫终会破灭，但经久不衰的平台才能经受住时间的考验。2000 年代的互联网泡沫破灭就充分证明了这一点。当时，生成式人工智能（GenAI）占据了各大媒体的头条，公司估值飙升，投资者纷纷涌入那些承诺能迅速取得突破的公司。担心会出现类似互联网泡沫破裂的情况这就引出了一个重要问题：哪些人工智能平台能够在即将到来的市场洗牌中生存下来，哪些平台可能会消失？

在分析当前形势的过程中，我越来越清楚地认识到，并非所有平台都生而平等。即便生成式人工智能目前仍处于泡沫阶段，那些能够持续创造真正价值并保持稳健单位经济效益的平台也更有可能生存下来。这种差异化将是决定哪些参与者能够在不断变化的市场中脱颖而出的关键。

从互联网泡沫中汲取的教训

与如今的人工智能热潮类似，上世纪90年代末期，大量资金涌入互联网创业公司。随着互联网泡沫的膨胀，人们对互联网业务的乐观情绪推动了大规模投资和快速增长。但泡沫破裂，给整个行业带来了广泛的破坏。皮尤研究中心报告报告显示，在此期间，超过555家大型互联网公司倒闭。

从历史角度来看，这对于如今希望投资于稳健人工智能企业的投资者而言，具有重要的借鉴意义。21世纪初的幸存者，如亚马逊、谷歌和eBay，之所以能够取得成功，是因为它们解决了特定的问题。它们打造了人们经常使用且愿意付费的产品，并通过数据、网络效应和有效的分销渠道建立了竞争优势。在当今时代，各行各业的公司都展现出了类似的韧性。在我看来，谷歌凭借提供相关的搜索结果并高效地实现盈利，在搜索和广告领域取得了卓越成就；eBay可靠地连接了买家和卖家；而亚马逊则凭借其流畅的购物体验持续赢得信任。

与此同时，苦苦挣扎的互联网公司它们通常存在商业模式薄弱、利润率低、分销渠道不畅等问题。他们也倾向于关注非紧急事项，这表明花哨的销售宣传和时髦的网站无法替代真正的实用性。

生成式人工智能：成功者的共同特征

许多人工智能系统只是拙劣的模仿。通用聊天机器人、山寨应用以及长期价值有限的昂贵演示程序构成了大的风险。它们容易产生幻觉，这会迅速侵蚀信任，尤其是在金融、安全和合规等敏感领域。由于缺乏验证输出和确保完整性的机制，这些模型往往无法带来真正的投资回报率，而错误、不准确和质量不稳定则使得它们的应用风险重重。缺乏信任、可审计性和可衡量的影响，这些工具很可能重蹈失败的互联网公司的覆辙。

我认为只有少数平台会被证明是真正不可或缺的，而那些可能生存下来的平台将与互联网泡沫时期的幸存者具有一些关键特征：它们可以无缝集成到现有的工作流程中，提供切实的价值，并持续解决现实世界的挑战。

基础设施和工具

人工智能平台为开发者、分析师和企业提供支持，已成为不可或缺的工具，其地位堪比2000年代的云服务提供商。这些平台每天都在使用，并提供数据处理、机器学习和分析等关键服务。因此，它们通常成为众多其他应用程序的基础，帮助企业高效创新并简化运营。

工作流程支持工具已集成到日常工作中

生成式人工智能可以通过总结冗长的报告、创建条理清晰的内容、辅助编码以及自动化处理繁琐的文本任务来帮助人们完成日常工作。随着用户逐渐采用这些工具，这项技术将成为他们工作方式中不可或缺的一部分。

具有反馈循环的数据主导型应用

凭借专有数据和持续改进的承诺，这些平台构建了其他平台难以复制的显著竞争优势。这种动态人工智能并非静态工具；它能够主动学习并完善自身功能，日益精进地处理对用户至关重要的任务，提升效率和用户满意度。

信任、安全、治理和声誉

正如成功的互联网公司凭借信任和责任感建立起辉煌的历史一样，如今的人工智能公司也必须将这些价值观放在首位。通过建立严格的规章制度和透明的流程，企业可以展现其致力于满足用户期望和行业标准的决心。

为了生存，生成式人工智能商业模式应该专注于开发能够弥补现有产品缺陷的产品。人工智能公司甚至可以利用现有的学术研究来了解各个领域现有产品的不足之处，并找出市场空白。研究强调了人工智能幻觉这一持续存在的挑战，并强调需要持续的人工监督，以确保输出结果保持可靠和准确。

对企业领导的关键启示

互联网泡沫时代的教训清楚地表明，真正经得起时间考验的是实用性，而非炒作。虚高的估值或许会来来去去，但能够持续提供真正价值的平台才能长久存在。对于人工智能而言，这意味着能够融入日常工作流程、产生可验证结果，并通过反馈和学习不断改进的工具。

生成式人工智能将继续引发热议，但只有那些值得信赖、负责任且成果可衡量的平台才能在泡沫破灭后生存下来。正如那些在互联网泡沫破灭后反而更加强大的科技巨头一样，那些存活下来的人工智能商业模式将塑造未来十年的数字化转型。