人工智能（AI）技术的发展一直是全球关注的焦点，它不仅被视为推动经济增长的新引擎，也深刻影响着各行各业的运营模式。特别是在中国跨境电商、国际贸易等领域，AI的潜力曾被寄予厚望，从智能翻译、市场分析到客户服务，似乎无处不在。然而，近期围绕AI的热度似乎有所降温，市场对这项技术的预期正趋于理性。这种转变，对我们跨境行业从业者来说，既是审视，也是机遇。

市场波动：从狂热到理性回归

今年早些时候，华尔街对AI的热情达到了顶峰。在2025年6月18日，作为AI相关硬件市场主导者——美国英伟达公司（Nvidia）的股价一度冲高至136.33美元。该公司生产的高端计算机芯片，正是众多AI实验室开发聊天机器人及其他产品所需的“算力核心”。然而，自那以后，英伟达的股价回调明显，截至最近一次交易日，累计跌幅已超过22%。其中，当日的9.5%跌幅，更是导致其市值蒸发了2790亿美元，创下了美国股市史上最大单日市值跌幅记录。

对于英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋而言，其账面财富在当日缩水近100亿美元。但这背后更值得我们深思的是，市场动向可能正传递出关于人工智能作为一项热门技术，其发展现状的某些信号。许多公司出于“不愿错过”的心理，纷纷涉足AI市场，期望能发现有用的新应用，但实践中却发现其效用并非唾手可得。

麻省理工学院的达龙·阿西莫格鲁教授（Daron Acemoglu）指出：“过度乐观和炒作可能导致尚未准备就绪的技术被过早投入使用。”

AI“幻觉”与实用性之困

在AI开发领域，一些紧迫的问题，如如何防止聊天机器人在无法回答问题时“编造”答案（即开发者所称的“幻觉”），尽管经过多年努力，仍未得到彻底解决。甚至有该领域的专家报告称，随着每次迭代更新，部分机器人的表现反而“越来越笨”。即便是领先的AI机器人开发者OpenAI，也曾在2024年承认，其GPT-4聊天机器人在某些任务上的表现“不如其前身”。

至于AI能够帮助企业以更少的人力完成更多工作的前景，现实是这项技术生成的错误过于频繁，用户可能需要增加人手来复核机器人的输出。一家利用AI分析高管在早期财报电话会议中对投资分析师承诺内容的公司CEO表示，其AI系统“60%正确，40%错误”（该系统甚至把他的名字都弄错了）。尽管他没有直言，但一个将近一半时间都在犯错的系统，其价值显然大打折扣。对于依赖数据准确性进行国际市场分析、客户沟通的跨境企业而言，这种不稳定性是需要高度警惕的。

企业用户有充分理由对在没有人为监督的情况下使用AI机器人感到担忧。即使在相对简单的任务上，例如生成常规法律文件或回答简单的客户服务咨询，AI也曾出现失误，有时甚至是令人震惊的。在近期的一个案例中，一位营销顾问使用AI为美国导演弗朗西斯·福特·科波拉的新电影制作预告片时，AI竟然编造了对科波拉早期作品（包括《教父》）的负面评论，并将其归到实际上曾赞赏这些作品的影评人名下。

2024年，新西兰一家连锁超市的AI食谱机器人甚至建议用户将漂白剂和氨水混合制成“解渴饮料”，而事实上，这种混合物具有潜在致命性。这些任务本应是当前AI模型擅长的领域——生成模板化的文字、广告文案、可通过按键获取的客户服务信息。这是因为机器人通过学习海量的已发表作品、互联网帖子以及其他大多是通用性的书面材料来开发。开发者随后应用算法，使机器人能够输出类似人类语言的回复，但这些回复是基于给定单词后面出现另一个单词的概率，这也是机器人行为常被戏称为“嗑药版自动补全”的原因之一。

然而，这些系统在任何意义上都不是“智能的”。它们能模拟出连贯的思维，但在执行需要人类判断力的任务时，例如医疗诊断和治疗，其表现常常不尽如人意。

AI应用：辅助而非替代

今年7月发表的一项英国研究，对1020份乳腺X光检查结果进行了人类专家和AI系统的评估。结果显示，人类专家发现了AI系统漏诊的18例乳腺癌，而AI系统仅发现了人类漏诊的2例。摩根大通资产管理公司首席市场策略师迈克尔·森贝莱斯特（Michael Cembalest）在本月对AI市场的分析中提出疑问：“到2025年，人工智能/机器学习是否应有更优表现？”其他研究表明，AI在诊断医疗状况方面可能有所帮助，但前提是将其作为人类医生监督下的技术工具来使用。

耶鲁大学和康奈尔大学的生物伦理学家在本月早些时候指出，诊断和治疗患者需要“情商和道德判断力，这些是AI可能模仿但永远无法真正拥有的属性”。对于需要高度精准和人文关怀的跨境客户服务、合规咨询等领域，AI的辅助作用不容忽视，但其核心决策与最终责任仍需由人类承担。

风险与监管：全球共识

对AI的一个持续担忧是其潜在的恶意滥用，例如使得破坏电网、扰乱金融系统变得更容易，或者制造“深度伪造”内容来欺骗消费者或选民。关于这一点，加州此前曾提出的参议院第1047号法案就是针对性的立法尝试。该法案要求对先进AI模型进行安全测试，并强制实施“护栏”机制，以确保它们不会脱离开发者或用户的控制，也不能被用于制造“生物、化学和核武器，以及具有网络攻击能力的武器”。这项法案曾获得部分AI开发者的支持，但也有一些开发者谴责其限制过多，可能导致AI开发者离开加州。

诚然，一些设想的风险在可预见的未来似乎不太可能发生。该法案的发起人、加州参议员斯科特·维纳（Scott Wiener）表示，法案的起草考虑的不仅仅是遥远的未来。他提到：“这项法案的重点是这些模型在不久的将来将如何被使用。反对者通常试图贬低这项法案，称其都是关于科幻和‘终结者’式的风险。但我们关注的是非常现实的世界风险，这些风险是大多数人能够预见的，并非未来主义的。”

商业效用：被高估的预期

除了AI的风险，关于其在商业中的实际效用也存在疑问。随着越来越多的企业尝试使用AI并发现它被“过度宣传”，这种疑虑正在行业内蔓延。例如，波士顿咨询集团在2024年的一项调查发现，在“解决商业问题”方面，使用OpenAI最先进的GPT聊天机器人，“其表现比对照组低23%”。咨询师们指出：“新技术何时（或是否）适合并不明显，而且该工具的说服能力使其难以发现不匹配之处……即使被警告该工具可能给出错误答案，参与者也没有质疑其输出。”

一些投资分析师认为，AI领域已经投入了巨额资金，微软、Meta和谷歌等大型开发者可能需要数年才能看到回报，甚至可能永远无法回本。高盛分析师在今年6月的报告中指出：“科技巨头及其他公司未来几年将在AI上投入超过1万亿美元……但迄今为止收效甚微。那么，这笔巨额支出最终能否得到回报？”

英伟达在AI硬件市场的主导地位，也引发了对其财务或技术一旦受挫，可能对金融市场产生影响的担忧。摩根大通的森贝莱斯特将其对市场未来的分析命名为“严重的COVIDIA（AI版流行病）”。他指出，AI正在“驱动风险投资生态系统”，在今年上半年，它催生了超过40%的新增“独角兽”（市值10亿美元或以上的初创企业），并贡献了风险投资支持的初创企业估值增长的60%以上。这种不稳定性对投资市场的影响在当日就可见一斑，英伟达的下跌也导致纳斯达克综合指数下跌超过577点，跌幅达3.26%。

英伟达的股价下滑部分源于对其增长放缓的预期，而在此之前，其增长一直非常迅猛。同时，也有报告称，美国联邦监管机构曾就反垄断问题向该公司发出传票（英伟达随后否认收到传票）。整体市场也出现下跌，部分原因是美国就业增长放缓的迹象。

理性看待：回归技术本质

其他机构也曾警告称，AI热潮已经达到顶峰，或者这项技术的潜力被过度夸大。外媒Gartner在上月警告：“在金融界过高期望的顶峰，就是生成式AI。”其指出：“AI工具在过去两年为这项技术带来了巨大的关注，但当财务部门采用这项技术时，它们可能不会发现其转型作用如预期般巨大。”

这可能也适用于更广泛的AI带来的经济收益预测。在近期一份报告中，麻省理工学院经济学家达龙·阿西莫格鲁预测，在未来十年内，AI对美国生产力的提升仅约为0.5%，对国内生产总值的提升约为1%，这与标准的经济预测相去甚远。

在接受采访时，阿西莫格鲁教授指出，经济预测者很少计算AI潜在的社会成本。他表示：“能够提供有用信息的技术也可能提供错误信息并被滥用。在深度伪造上投入一万亿美元，可能会使GDP增加一万亿美元，但我认为大多数人不会对此感到高兴或从中受益……过度乐观和炒作可能导致尚未准备就绪的技术被过早投入使用。”

炒作仍是当前围绕AI未来讨论的突出特征，其中大部分源自OpenAI等AI公司及其企业赞助商，包括微软和谷歌。一个由这项看似神奇的技术重塑世界的愿景，吸引了数千亿美元的投资。但如果这一切因为愿景被证明是模糊的而瞬间瓦解，那也并非意料之外。这并非此类事件首次发生，也绝不会是最后一次。

对于中国的跨境从业人员来说，面对当前AI市场的波澜，我们需要保持一份务实与理性。AI作为一项工具，其潜能依然巨大，但在实际应用中，尤其涉及跨文化沟通、法律合规、供应链管理等复杂环节时，更应强调人机协作，以人工智慧弥补机器之短。我们应关注AI技术的实际迭代进展，而非被短期热度所裹挟。

给跨境从业者的建议：

• 保持学习与观察： 持续关注AI技术的最新发展，理解其核心原理与局限性，而非仅仅停留在概念层面。
• 审慎评估与试点： 在将AI引入跨境业务流程时，建议从小范围试点开始，充分验证其在特定场景下的效用和准确性，而不是盲目大规模投入。
• 强调人机协作： AI是提升效率的工具，但绝非完全替代人工。尤其在客户关系维护、关键决策制定、风险管理等环节，人工的判断力、情商和责任心不可或缺。
• 关注全球监管动态： 各国对AI的伦理、安全和数据保护法规日趋完善，跨境企业需密切关注并提前合规，以规避潜在风险。
• 发掘真正价值： 聚焦AI在提升效率、优化资源配置、辅助决策方面的真正价值，例如在海量数据分析、初步的市场调研、标准化客服回复等场景，而非追求“颠覆性”的过度承诺。

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