人工智能过去之所以受到广泛追捧，部分原因是过分强调了数据科学家和技术专家的地位，导致人们误以为只要雇佣优秀的数据科学家和算法工程师就能解决所有问题。

现实情况是，业务问题并不能完全依赖算法来解决，一个复杂的业务涉及多个方面，其成败有时并非技术或算法所能决定，而更多地取决于技术人员与业务人员的协作。

商业领域十分现实，以人脸识别为例，尽管炒作得再厉害，最终还需看其是否有实际的应用场景以及能否带来利润。

泡沫终会破裂，无论是普通的还是AI领域的。

但问题在于，目标检测和LLM的泡沫能否相提并论？

深度学习的热潮始于十几年前，最初流行的是分类、检测和分割这三大技术，相应的初创公司如雨后春笋般涌现，如今大多已倒闭，泡沫早已破灭。

接着是AlphaGO引领的各种RL技术，同样催生了大量泡沫公司，如今所剩无几。

语音技术领域，从ASR到语音合成，也曾风行一时，如今却濒临灭绝，其泡沫的结局同样悲惨。

以BERT为代表的传统NLP技术，也曾催生过不少智能客服等泡沫，如今已被LLM所取代。

如今绝大多数LLM公司都将面临激烈的竞争，投资很可能付诸东流。

从事diffusion研究的也大多前景黯淡，能存活下来的寥寥无几。

AI在科学领域的应用大多也是徒有其表，倒闭并不令人意外。

这些泡沫的破裂并不会白费，它们留下的遗产依然改变了世界。

目标检测技术已在工业界广泛应用，LLM仍需要RLHF的加持，AI配音在B站上随处可见，唯有BERT似乎真的成了过去式。

当眼花缭乱的LLM公司纷纷破产清算后，我们仍会用LLM编写繁琐却简单的代码。

diffusion生成的表情包依然会流传于世，即使人们已不再关心“AI画图是否拼尸块”。

AI辅助设计药物将成为标配，变得如同空气般重要却鲜有人关注。

至于未来的AI泡沫？天知道那时的“AI”会是什么模样。

AI领域瞬息万变，唯一不变的只有变化本身。

企业以售卖卡片为盈利手段，个人则通过教授课程获利，这类似于旧金山淘金热期间，最赚钱的是销售铁铲和饮用水的商家。

在商业领域内，直接参与生产或提供服务的公司并不一定是最能挣钱的，反而是那些提供辅助、工具或培训的组织或个人获得了更多利益。

正如淘金时代，真正发财的或许并非淘金者自己，而是那些卖铲子、供应饮用水或其他支援服务的人。

至于人工智能领域的泡沫现象，则是众多因素交织的结果。

市场对人工智能技术的过度炒作及预期过高导致了对其价值的不切实际幻想。

许多企业和投资者对未来满怀信心，但在实际应用时却发现技术仍面临限制。

随着该领域竞争加剧，部分公司为了吸引资金和用户而夸大其词，进一步推动了泡沫的形成。

投机行为也为这一现象提供了温床，导致市场上出现了不合理的投资热潮和估值偏差。

尽管存在泡沫，AI技术带来的实际益处仍然不容忽视。

它不仅提升了生产效率，比如制造业中的智能化应用能够降低成本并提高效率，还在医疗健康方面展现出巨大潜力，如利用AI进行医学影像分析、药物开发以及定制化治疗方案等，这些都有助于提升医疗服务水平和患者的生存几率。

在科学研究领域，从天文学到生物医学乃至气候研究等多个方向上的应用都证明了其价值所在。

虽然不可否认当前存在关于人工智能的泡沫问题，但是这项技术所带来的正面影响也是清晰可见的事实。

面对这些机遇，我们应该保持清醒的认识态度，既要意识到潜在的风险和技术局限，也要抓住创新发展的机会。

这场由Deepseek引发的金融风暴，短期内呈现出异常惨烈的景象。

AI领域迅速降温，加密市场也陷入新的动荡。

从长远视角审视，正是这样的“泡沫破裂”，促使市场重新思考技术的本质，并为那些真正具有创新价值的项目提供了崭露头角的机会。

经过这番波动之后，AI与区块链领域有望迈入一个更加务实且高效的新阶段。

或许在未来某一天，我们会感慨：“幸亏那场大跌，使得在混乱之中诞生了新的领导者和新的发展模式。”

面对技术革新的浪潮，混沌与动荡似乎是永恒的主题。

唯有具备洞察力的人，方能引领下一波潮流。

各位对此有何看法？