2026年人工智慧市場預期與美國證券交易委員會備案文件比較：Linkmate分析
人工智慧市場真的只是公關炒作，還是背後有更深層的數學原理？來看看這家人工智慧軟體公司的市場分析吧。 連結夥伴 （前身為 Linkomo），以了解詳情。
人工智慧熱潮背後的貸款數學原理
根據 代理市場現狀人工智慧的應用最終會進入成熟階段。簡單來說，這意味著市場不再將人工智慧視為萬能靈藥，而是開始將其作為解決基本業務問題的實際工具。
主流觀點認為人工智慧會顛覆就業市場，但它只是個替罪羔羊。就業市場低迷的主要原因是新冠疫情貸款和聯準會升息的雙重影響。
2019年，大型科技公司意識到一個新的現實──既然沒必要，為什麼還要在紐約或矽谷租四層辦公大樓？這催生了第一種削減成本的方式。疫情封鎖危機也導致企業貸款增加，這意味著公司開始以更低的利率借出更多資金。
2019年至2020年間，聯準會利率達到0.05%，使得貸款成本降至70多年來的最低點。根據聯準會官方聲明和FRED的數據，2020年企業貸款… 這大致意味著每一美元的貸款只值 0.25 美分；不是 25 美分，而是 0.25 美分。
Linkmate 的分析表明，企業貸款並未像往常那樣適度進行。通常情況下，在關鍵時期，企業會申請小額貸款並儘快償還。但這次並非如此：短短幾年內，企業貸款總額就從2兆美元飆升至2020年上半年的3.1兆美元。此後，到2022年，這一數字僅下降了0.6兆美元（即600億美元），降至2.4兆美元，但隨後又再次大幅成長。
在每個市場週期中，企業都會找到方法來增加利潤並擺脫貸款壓力。 2023年 OpenAI 他們提出了一個簡單的想法──建立一個大型語言模型，打造一個能夠動態回答問題的互動式聊天機器人。根據Linkmate的分析，這種方法讓投資人誤以為不僅可以取代部分成本，還能大幅削減員工人數，從而節省付費註冊費用並最終實現盈利。
這項消息令投資人過於自信，導致頂尖科技公司隨後出現大規模裁員： 神諭, Google, AmazonPayoneer、英特爾、惠普、Meta、Fiverr、xAI、Salesforce、思科、Peloton。 TechCrunch的 公佈了 2025 年的完整名單。根據 Linkmate 分析，自 2023 年以來，每年的裁員人數都在增加，這證實了 Gartner 人工智慧市場技術成熟度曲線已達到頂峰的理論。
人工智慧在 Gartner 技術成熟度曲線中處於什麼位置？ Linkmate 對現實世界人工智慧需求的分析
Gartner 的市場炒作理論認為，每項技術都會經歷不同的成熟階段。 在達到預期膨脹的頂峰之後，接下來通常會發生的情況是對情況進行重新評估，並對市場以及技術如何實際應用於市場進行冷靜的分析。
人工智慧最有前景的應用場景之一是解決現實世界中與NP完全問題相對應的難題。人工智慧的實際應用場景包括： 蛋白質鏈的解析, 發現 舊病的新療法, 推動癌症研究 幾十年， 挽救生命 透過非常規手段， 發現新材料 人們從未想過，以及製造藥物 便宜的雖然人工智慧並非萬能靈藥，但特別是機器學習和機器學習，可以解決傳統方法難以處理的任務。
一旦市場擺脫了過高的期望和令人失望的清醒階段，真正的應用案例就會開始湧現，並被廣泛認為是針對現有問題的深思熟慮的解決方案。
人工智慧市場面臨的挑戰之一是，人們逐漸意識到，人工成本仍然低於人工智慧。代幣最大化利用（Tokenmaxxing）這一趨勢的出現，標誌著人們對人工智慧取代人類解決一切問題的期望達到了頂峰。然而，事實證明，這些人工智慧代幣的成本遠高於軟體工程師的平均年薪。
用微軟自己的話說：「使用技術比僱用人力成本更高。更多數據來自優步，該公司高層在意識到人工智慧預算在短短四個月內就已耗盡後，公開決定大幅裁減人力資源部門。據英偉達現任副總裁稱，人工智慧的成本“遠超人類“。
根據高盛的預測， 以目前的速度，到2030年，人工智慧的使用量可能會飆升至120千萬億個代幣。美國銀行重申了高盛先前樂觀的預測，並表示人工智慧支出可能達到 到 155 年 $2030B
數據說明了人工智慧的應用？
將美國證券交易委員會（SEC）的文件與公開聲明進行比較，可以大致了解情況。 Linkmate 分析師認為，人工智慧的熱潮是真實存在的，並且可以透過三個不同的指標來衡量：
- PJM平均電價飆漲 或每兆瓦日價格，已上漲 833%。;
- HBM 記憶體已在上市前 100% 售罄；
- 預計超大規模資料中心 預計到2026年，人工智慧領域的資本支出將達到660億美元。.
但承諾的資本支出與向美國證券交易委員會提交的文件中所列的實際自由現金流之間存在脫節。具體而言，亞馬遜和谷歌的現金流為負，而微軟卻莫名其妙地實現了正現金流。
主要市場參與者健康狀況中一個更令人擔憂的模式是—— OpenAI據公關部門稱，預計2026年APR里程碑目標為40億美元，而 實際年度營運虧損為負20億美元。 預計到 2025 年將達到 -140 億美元，而 2026 年預計將達到 -140 億美元。如果人工智慧的真正應用案例未能實現，那麼基本指標與揭露數據之間的這種差異在未來可能會成為一個問題。
目前的市場輿論認為，人工智慧的主要用途是作為助手，閱讀電子郵件並根據谷歌搜尋結果產生摘要。數據表明，市場需求確實存在，但人工智慧的真正應用領域並非如此——它更擅長解決現實世界中與NP難題類似的複雜問題。
採用率指標也都存在，以及 創投，支出至少達510億美元按行業細分， 從2026年第一季開始，全球近80%的創投資金將流向人工智慧新創公司。其中約有 242 億美元，而總金額為 300 億美元。
根據最佳市場預測，2026 年人工智慧市場價值將在 $ 375B 以及 $ 0.9T預計年複合成長率為 14% 至 39%。
Linkmate 的分析表明，市場需求切實存在且普遍存在，但目前缺乏的是真正符合市場需求、可在實際場景中使用的產品。從根本上講，人工智慧市場在不久的將來可能會經歷一個調整階段，所有實力較弱的參與者都將被那些能夠提供適用於實際市場場景的應用案例的參與者所取代。 Linkmate 的最佳預測是，如果屆時仍未出現廣泛適用的實際應用案例，那麼這個調整階段可能會在 2027 年至 2028 年間到來。
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關於作者
Alisa，一位熱心記者 MPost專注於加密貨幣、人工智慧、投資以及廣闊的領域 Web3。她對新興趨勢和技術有著敏銳的洞察力，提供全面的報道，讓讀者了解並吸引讀者了解不斷發展的數位金融領域。
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