的基本局限性》，从理论层面为大语言模型“规模至上”的热潮浇了冷水。研究认为，大语言模型的性能提升存在五个难以仅靠扩大数据与参数突破的天花板，其中，“幻觉”（即编造信息问题尤为突出。   论文认为，在金融分析、法律咨询、医疗辅助等要求高可靠性的场景中，“一本正经地胡说八道”是致命缺陷。而当前主流的模型评估体系甚至变相“鼓励”模型猜测而非诚实承认“不知道”——因为“不知道”和“答错”得分相同。   这类模型的另一大痛点在于高消耗、低产出。杨立昆表示，一个4岁孩子只需约1.6万小时的真实感知就能形成基本世界认知，而大语言模型往往需要吞下近乎百年时长的数据才勉强接近相似能力。换言之，这更像一场代价高昂的概率游戏，未必是通用人工智能的最优路径。   多数投资机构仍看好AI   贝莱德近日的观点也透露出投资共识正在发生变化。贝莱德表示，部分内部观点认为，当前美股市场仍具备上涨动力，人工智能被视为持续至2026年的企业关键收益驱动力，有望继续推动生产率的提升。但也有部分投资经理对当前市场持谨慎态度。担忧主要集中在当前市场结构与历史上的互联网泡沫存在相似之处，如领涨板块过于集中、估值偏高及交易拥挤等。此外，对AI领域大规模投资的实际回报能力存疑，部分机构投资者已开始转向防御型配置，如医疗保健和公用事业类资产。也有观点指出，随着AI投资加速，部分软件类股票可能面临压力。   不过，综合多家外资机构观点，AI仍是未来看好的主要方向之一。   12月17日，瑞银全球财富管理分析师MarkHaefele预期，未来数年全球AI资本支出会持续增加，且未现投资泡沫迹象。随着AI应用从聊天机器人拓展至企业与产业领域，所需运算能力将远超现有基础设施规模。   富达国际在2026年全球投资展望中表示，AI的发展及投资逻辑明确，建议全面捕捉AI价值链各环节的投资机会，包括超大规模云服务商和芯片制造商，同时建议关注那些估值较低、正在迎头赶上的受益企业，寻找潜在机会。   “其中，中国AI进展尤为值得关注。”富达国际认为，自主的AI生态系统、庞大的国内市场、政策利好以及消费群体的扩大，将加速AI更广泛的应用，为中国科技股在2026年及未来的表现提供支撑。
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