本周，身穿标志性皮衣的英伟达掌门人黄仁勋再度成为全球科技头条焦点。原因不难理解：11月19日周三，作为人工智能行业的重要风向标，英伟达公布了高达570亿美元的三季度营收，同比猛增62%。

　　这一业绩迅速带动此前因“AI泡沫”担忧而承压的科技股大幅反弹。正如谷歌母公司Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊所言，当下市场确实存在“一些非理性元素”。

　　面对外界对AI是否过热的质疑，黄仁勋显然信心满满。他称：“外界对AI泡沫说的很多，但从我们的视角看，情况完全不同。”他强调芯片需求依旧强劲。

　　对部分投资者而言，这无疑是块定心丸。然而，当黄仁勋占据聚光灯之时，另一位更低调但同样重要的人物也在本周释放出重大信号——AI先驱、法裔美国科学家扬·勒昆（Yann LeCun）。#AI热潮：从芯片到资本的竞赛#

　　19日，勒昆证实了英国《金融时报》的早前报道：他将从Meta（原Facebook）首席科学家职位上离任，准备创办自己的初创公司。鉴于硅谷快速迭代的文化，这类离职并不罕见，而自从扎克伯格任命28岁的Alexandr Wang领导Meta的新“超级智能团队”以来，业内便普遍预计勒昆会离开。让65岁的他向一位“Z世代”下属汇报工作确实颇为勉强。

　　真正值得关注的是勒昆的技术方向。近年来，AI竞赛主要围绕2017年革命性论文提出的“大语言模型（LLM）”及“Transformer架构”展开，这股浪潮推动了ChatGPT等产品诞生。

　　然而，勒昆认为LLM已经接近其能力极限。他在2022年的论文中提出“世界模型”（World Models）的思路，更强调模拟人类认知方式来组织信息。他最近表示：“LLM非常好，非常有用，我们当然会继续投入，但它们并不能带来通用智能……下一场革命需要我们重新思考。”

　　这是否重要？一些技术人士认为这不必夸大，毕竟创新从来不是直线前进。同样，正如黄仁勋强调的，当下AI需求极为旺盛，英伟达芯片的市场几乎是“供不应求”。但黄仁勋与勒昆在同一周释放信号，其象征意义不容忽视。

　　目前的“AI泡沫”担忧主要集中在一个风险上：企业采用AI的速度与深度可能低于乐观预期，从而导致收入预测过度膨胀。调查也显示企业在能否从AI获得生产率提升方面存在巨大差异。

　　但勒昆公开表达的观点指向第二类风险：当前令人咋舌的AI估值建立在一个核心假设之上——LLM是唯一主导性路径，且需要大规模资本开支和巨量算力。

　　然而，今年中国公司DeepSeek发布的新模型展示出一种更轻量、成本更低的AI构建方式，预示LLM未来可能被“商品化”。且不仅勒昆如此思考，IBM也在推进“神经符号AI”技术，试图将统计式机器学习与类人符号推理结合，力图推动AI的一次“革命”而非“演进”。

　　中西方研究人员都在探索神经符号AI（Neuro-Symbolic AI）的变体，而被誉为“AI教母”的李飞飞则致力于基于世界模型的“空间智能”方案。

　　这些替代路线目前都未成熟，勒昆本人也承认前路困难重重。但一旦突破，它们将带来一系列关键问题：

　　当下科技巨头巨额资本投入是否会变成沉没成本？

　　支撑企业巨额债务的硬件资产是否存在贬值可能？

　　这一轮AI投入究竟是否如贝索斯所说是“好泡沫”？

　　与19世纪铁路狂潮留下的轨道，或互联网泡沫时期铺设的光纤不同，AI芯片的生命周期显然更短。

　　更深层的问题是：如果新的AI技术路线成熟，是否会打破当下几大科技巨头的“算力霸权”？AI是否会重演“Betamax vs VHS”“MySpace vs Facebook”式的历史？

　　这一切尚无定论。也许大科技公司最终会适应并继续掌控未来AI格局。但DeepSeek让市场意识到：只需一个小事件，就可能成为情绪转折点。

　　因此，投资者当然应当惊叹于黄仁勋的强势表现，但也应同时关注那些尚不在聚光灯下的技术先驱者。AI这场真正的革命才刚刚开始。

（示意图）