讨论一个问题。

2000年互联网泡沫时期，下游有约30%的企业是盈利的。这意味着，在那些夸张的市盈率底下，确实藏着一些被验证过的、有人愿意付费的商业模式。哪怕还很早期。资本虽然狂热，但至少当时能看到需求这张底牌。

而这一轮大模型浪潮，一个显著的特征是：下游应用层几乎没有独立盈利的公司。基座模型厂商，如OpenAI通过订阅和API有了惊人的营收曲线，但建立在它们之上的原生AI应用，大多还在烧钱换用户的阶段。剩下的是已有的互联网巨头，微软、Adobe，借助AI对现有产品进行赋能和提价，这属于老树发新芽，而非新树成林。

那么，大模型泡沫究竟在不在？

基座模型的训练成本动辄百亿、千亿级别，万亿参数模型也在计划中。但下游杀手级应用中，现在仍找不出一个能消化这笔算力税的商业模式。钱砸进了基础设施，路修好了，但路上还没有足够多的、能付得起过路费的车辆。

而且这些AI初创公司的估值，建立在“AGI终将实现”的叙事上。这种用终极幻想来定价的路径，是不是存在泡沫？