AI技术的突破性进展正呈现放缓迹象，但对于众多寻求利用这一技术的公司而言，未必是坏事。分析人士指出，当前AI工具已足够强大且实用，而多数公司尚未充分挖掘现有AI技术的潜力，技术发展的暂缓反而可能为公司提供更多时间来适应和整合AI系统。 8月24日，据媒体报道，今年夏天，Meta推迟了其旗舰AI模型Llama 4 Behemoth的发布，原因是工程师难以实现显著改进。OpenAI的最新模型GPT-5同样遭遇延期，且发布后表现未达预期。这些迹象表明，大型语言模型的发展可能正趋于平缓。 然而，分析人士认为，AI发展放缓反而可能为公司采用提供机遇。当前AI技术已足够强大且实用，能够处理文本摘要、编程辅助和邮件撰写等业务需求。公司更需要时间来适应现有和整合AI技术，而非追逐不断升级的模型。 与此同时，虽然AI技术发展速度的调整已开始影响市场情绪，上周英伟达、微软、Meta等科技巨头出现抛售，但是AI模型性能提升变得更加困难，反而可能延长某些公司的繁荣期，特别是英伟达等"卖铲子"的公司，因为AI巨头将投入更多资源克服技术挑战。 Meta原计划推出的Llama 4 Behemoth因工程团队无法实现预期的性能提升而被迫推迟。这一延期反映出即使是资源雄厚的科技巨头，在推动AI模型性能突破方面也遇到了技术天花板。 OpenAI的情况同样不容乐观。GPT-5的发布不仅时间滞后，性能表现也未能满足市场预期。Altman在近期的媒体晚宴上罕见地表现出现实主义态度，承认投资者对AI技术的期望可能过高。 尽管AI发展可能放缓，但对试图整合AI技术的公司而言，这并非重大问题，甚至可能是好消息。生成式AI在商业领域已经足够强大且实用，能够处理大型文本摘要、协助员工编程或撰写邮件等任务。 然而，大多数公司在当前AI技术应用方面仍未充分发掘潜力。虽然部分公司迅速部署了AI技术，但更多公司行动缓慢。公司技术负责人担心敏感数据通过聊天机器人对话泄露，对让AI处理影响财务、员工和客户的关键决策持谨慎态度。 MIT最近的一项研究发现，公司对OpenAI和微软的现成生成式AI工具已基本接受。但在构建定制AI软件以简化运营方面——这类应用最有可能产生真正商业回报——试点项目的失败率高达95%。 研究作者指出，公司AI用户"对定制或供应商推销的AI工具普遍持怀疑态度，认为它们脆弱、过度工程化，或与实际工作流程不匹配"。 报道称，公司界显然需要更多时间来理解AI技术，目前将大型语言模型适应日常任务的工作仍处于初级阶段。麦肯锡AI部门高级研究员Michael Chui表示： "如果我想提高创新步伐，减少库存安全储备，改善与数百万消费者的连接方式，你必须改变的远不止'这里有个工具供几个员工使用'。所有这些变化都非常困难。" 这种困难既是管理挑战也是技术挑战，且意味着公司AI采用将是一个多十年的努力过程。要知道，虽然互联网改变了人们的生活和商业方式，但所需时间远超1990年代热情支持者的预期。 AI发展不会停滞不前，即使最先进模型的提供商遇到瓶颈，人们仍会寻找改进方法，而且AI发展放缓的认知可能让公司更有信心投入时间和资金，将其视为一个更稳定的目标。 短期内，AI崛起可能不如预期迅猛的认知已导致科技股震荡。英伟达、微软、亚马逊、Meta等AI龙头股票上周出现抛售，直到美联储主席鲍威尔暗示降息的言论才引发反弹。 然而，AI模型性能提升变得更加困难，反而可能延长某些公司的繁荣期，特别是英伟达等"卖铲子"的公司。Altman、Meta首席执行官Mark Zuckerberg等AI大额投资者可能投入更多资金克服近期挑战。 Altman最近建议，解决OpenAI近期困境的方法是在AI芯片上再投入数万亿美元，即使将模型适应现实商业任务的过程也需要更多增量计算能力。
