AI空头们闻到了血腥味。
2022年4月，一家名为Applied Sciences的仙股公司在纳斯达克上市，它将自己包装成一家给比特币矿工们提供云托管服务的公司，并更名为Applied Blockchain，试图借势比特币“一飞冲天”。
可惜，时运不济。彼时比特币处在“崩盘”通道，价格从最高的6w美元上方“狂泻”至不足2w美元，Applied Blockchain“抱大腿”梦碎，股价飞天梦遥遥无期。
不过，这家公司的管理层丝毫没有灰心，反倒是一计不成再生一计——没过几个月，公司被改名为“Applied Digital”，摇身一变成了“AI概念股”：
5月，Applied Digital公司首席执行官Wes Cummins宣布，该公司与一家的知名AI公司签订了一份价值1.8亿美元的云托管协议。
随后，又与另一家AI巨头签订了一份价值高达4.6亿美元的合作协议，公司股价随即开始飙升。
到了7月份，该公司股价一度飙升近450%，“如愿”成为AI浪潮下最大的“赢家”之一。
这期间，公司CEO Wes Cummins（持股比例一度达到近25%）更是“豪情万丈”，在Twitter（现在是X）上发布消息称，该公司以每块4万美元的价格从英伟达订购了2.6万块H100GPU，意图在AI领域“更上一层楼”。
不过，事实当真如此吗？
至少空头们不信——他们闻到了血腥味。
在一份报告中，做空者Dan David如此分析：如此大手笔的购买将使Applied Digital一跃成为高性能计算领域的佼佼者，与谷歌、Meta和亚马逊并驾齐驱。然而，购买这些设备的成本将超过10亿美元，远超Applied Digital6亿美元的市值。末了，这位“大卫哥”还忍不住“怒喷”两句：
ChatGPT出现之后，人们对人工智能的兴趣激增，这吸引了最糟糕的推销员和卑鄙小人向轻信的投资者兜售虚假的人工智能产品，Applied Digital就是其中之一。
Applied Digital是做空者今年盯上的近十家公司之一，被认为是人工智能狂热的可疑受益者。截至8月25日，Applied Digital的做空者押注了该公司19%的流通股。
Orso Partners的联合创始人Nate Koppikar也是Applied Digital的空头，他对这一现象称为“欺诈转换”（Grift shift），即认为公司正从加密货币和科技股的亏损赌注中抽身，转而希望在人工智能时代“套现”。
全美的“骗子”公司，都在买H100
AI时代，英伟达H100芯片成了硬通货，得益于其出色的性能遭各大科技公司哄抢，订单已经排到了明年，而这也恰恰成了投机公司炒作的筹码。
根据PitchBook发布的《第二季度人工智能与机器学习报告》，生成式人工智能和机器学习初创公司今年总共筹集了约394亿美元，其中第二季度筹集了194亿美元。
尽管资金一直在涌向一切AI领域，但也有一些批评家开始怀疑，最新技术究竟是真正的变革，还是仅仅是进步。与此同时，“编造事实”、和“退化”等大型语言模型问题开始出现在科技文献中，这些问题指的是生成式人工智能出现的各类错误。研究表明，随着时间的推移，这些产品的输出质量似乎越来越差。
Koppikar指出：
这看起来是一个欺诈者追逐的巨大市场，欺诈者将半功能原型和人工智能应用到产品中，而这些产品实际上只是由人工驱动的。
许多初创人工智能公司都是彻头彻尾的骗子，永远不会有可扩展的收入模式，在人工智能上烧掉的资本支出将达到惊人的数量，但却毫无结果。
去年，Koppikar是最早预测科技股和成长股会出现衰退的投资者之一，预测的部分依据是这些公司之间的相互依存关系。他认为，这种相互依存关系在AI浪潮中发挥了更极端的作用：
许多备受推崇的人工智能初创公司都得到了英伟达等大公司的支持，而英伟达需要这些初创公司购买其芯片，这是一种往返行动。
大型科技公司正在推动这一进程。它们为初创企业提供资金，让初创企业购买它们的产品。这是一种现金循环。
例如，云服务初创公司CoreWeave最近宣布，它将获得由英伟达支持的23亿美元抵押贷款。
进一步来看，英伟达爆炸性的收入增长实际上并没有告诉我们人工智能的未来，Koppikar解释道：
全美的“骗子”公司都在追捧H100芯片，从而给外界营造一种自己将在AI领域占据优势的现象。2021年，“骗子”公司将比特币列入资产负债表，现在“骗子”公司将H100列入资产负债表。
Koppikar将拥有英伟达芯片大订单的Applied Digital公司完全归入了这一类。Koppikar补充称，Applied Digital公司签下的客户根本无法实现其宣称的收入，这种情况是“人工智能的警示故事”。
不可忽视的缺陷
不可忽视，生成式AI存在不小的缺陷，其中之一就是捏造。
软件工程师、博客TechTalks的创始BenDickson说，编造事实是一个严重的问题。LLM经常会生成与事实不符的似是而非的文本，比如捏造论文和期刊的名称。
与此同时，有新的研究和证据表明，随着时间的推移，ChatGPT输出的质量越来越差。
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