本周热点话题：
生成式人工智能泡沫即将破灭了吗?
也许不会，但Gartner最近发布的一份报告显示，生成式AI确实是过热了。报告预计，到2025年底，由于数据质量差、风险控制不佳，最重要的是，商业价值模糊，以及成本高昂等因素，企业将放弃大约30%的生成式人工智能项目。
Gartner在报告中预估，在整个企业范围内部署生成式人工智能可能要花费500万至2000万美元。而从零开始构建定制模型也需要花费大约2000万美元，进一步定制模型以及将API嵌入到应用程序当中可能分别需要再花费650万美元和100万美元。基于此，企业每年在每个用户身上平均花费的经常性成本有可能将超过1万美元。
投入这样价格高昂的成本，难怪企业希望看到可观的回报。
去年底，Gartner对使用生成式人工智能的822名企业高管进行的一项调查发现，总体收入、节约成本和生产率都有提高。
Gartner报告还指出，不幸的是，大多数企业都在使用生成式人工智能来提高生产力，鉴于构建人工智能工具需要大量投资，很难直接转化成经济效益。
问题在于人工智能的基准，往往专注于微小的绩效指标，比如节省几秒钟，以及产生一些与普通人关联度并不高的超级特定信息的能力。这可能会导致企业以及客户对于人工智能工具的评价脱节。
而另一方面，人工智能公司一直在努力向更多受众证明自己的价值。7月初，Anthropic启动了一个新项目，为能够开发新基准并具备“有效衡量人工智能模型先进能力”的第三方机构提供资金支持。
随着人工智能工具变得越来越复杂，特别是人工智能的创意能力（提升），营销人员开始关注这一价值。电通创意(Dentsu Creative)的一项新研究表明，营销人员开始相信人工智能有望跟人类的创造力和想象力竞争。
(更多内容欢迎阅读 A third of businesses will abandon gen AI projects before 2026: report。敬请关注Campaign美国是Tech Fix每周科技资讯。)
