AI寒冬的回响 | netzhansa

# AI寒冬的回响 来源：https://netzhansa.com/echoes-of-the-ai-winter/ 2026年2月1日 我职业生涯的大部分时间都在做系统编程，也接触过几种开发范式。作为一名专注于系统和后端的开发者，我对AI系统的接触并不多，但曾使用过符号编程语言、基于规则的系统以及图数据库。我见证过许多技术趋势，而风险资本的充裕又进一步放大了那些承诺实现最大颠覆、进而带来最大利润的趋势。 回顾20世纪80年代的第一次商业AI炒作周期，或许会有所启发。当时出现了基于Lisp的专用计算机，它们提供了应用开发环境，可以构建复杂的符号和基于规则的推理系统。在那个时代，计算机通常由大型组织操作，并通过字母数字终端运行。相比之下，Lisp机器拥有图形交互环境和交互式推理能力，提供了更加精致的体验。 与任何新技术一样，那些创造和使用Lisp机器的人很快就开始展望未来：这些机器要么会成为人类大脑的延伸，增强人类能力；要么会变得足够智能，比人类更好地解决问题。毕竟，计算机的计算能力已经超越人类，那么它们最终也应该能在其他通常与人类智能相关的领域表现得更好。 从20世纪80年代初开始，美国与日本都为AI研究投入了大量资金。人们相信，基于规则的专家系统最终会变得“智能”，或者至少能增强人类的能力，帮助进行复杂的决策和分析过程。当时设想了军事和民用用途，并且启动了大型项目，期待这些尚处于早期阶段的系统能够成熟到部署于关键任务应用中。 那个时代的一个重大赌注是在硬件领域。几家厂商从麻省理工学院获得了Lisp机器技术和设计的许可，并将其商业化。人们认为通用硬件不足以运行AI软件，因此诞生了一整系列只适用于AI工作的系统。然而，与此同时，半导体制造和集成技术的进步使得通用微处理器成本更低、速度更快，呈指数级增长。规模效应开始发挥作用，到了20世纪80年代末，Lisp机器在性能上落后，最终连同制造它们的公司以及投入的数亿美元开发与商业化资金，完全从市场上消失。 随之而来的是被称为（第二次）AI寒冬的时期：那些许下宏大承诺却未能兑现的公司倒闭了，系统从市场上消失，直到几十年后，AI才再次被用作营销热词。这就是我们今天所处的境况。 有人说历史不会重演，但已经显而易见的是，当前基于大语言模型的AI热潮同样充满了过度承诺和过度简化。与20世纪80年代一样，当代系统可以完成以前需要人类智能才能完成的任务，而且同样，人们很容易从这些系统未来能做什么进行外推。但要做到这一点，只有忽略技术细节、忽视将想法变为现实所需的努力和组织工作，才容易。 然而，与20世纪80年代不同的是，当前的AI热潮建立在投资规模堪比整个国家GDP的基础之上。尽管当前AI系统能做到的一些事情令人印象深刻，但很难想象这些系统真的会以有意义且可持续的方式改变社会的运作方式。 我们的经济真的会完全依赖这些数据中心吗？这些系统不会在几年内就过时吗？我们是否真的已经超越了硬件和软件研究领域，现在是时候用已有的成就重建一切了？ 我认为对这些问题的答案是“不”，而且当前的AI炒作周期会像所有技术炒作周期一样迎来终结。如果回顾最近的过去，我们已看到VR再次失败，看到区块链失败，也将看到AI再次失败。事情就是这样，但这一次，由于投资规模庞大，其影响将更加显著。 LLM是出色的工具，编程也将永远改变。也许它们之所以是出色的工具，正是因为它们是以这种特殊方式开发出来的。我们永远无法确知。 附注：本文未使用任何LLM撰写，但标题由ChatGPT建议。