你敢信吗？这只对着镜头挤眉弄眼的 AI 假猴子，一年能赚三千万。

短短十几秒的视频，没剧情、没审美、看起来甚至有点降智，却轻松拿下 20 多亿播放量。

是的，我做了十年自媒体，连一只猴子都不如。

可以说，这只猴子比绝大多数踏实做内容的创作者，一辈子挣得都多。

更扎心的是，这并不是个例。

在 YouTube 给新用户推荐的视频里，每 5 个就有 1 个是 AI 生成的，很多质量低到离谱。

韦氏词典 2025 年度热词 "Slop"，就很生动的概括了这类内容，翻译过来很直白—— "AI 泔水 "。

前几年大家聊 AI，还都是奇点临近、第四次工业革命这类高大上的词。

结果这两年一睁眼，互联网却被这些粗制滥造的 " 电子废料 " 填满了。

这背后，其实暴露了 AI 行业一个比较尴尬的现实。

咱们手握能颠覆时代的生产力工具，结果很多人却选择用它来造垃圾。

而资本，砸了万亿美金，以为拿到了通往未来的门票。 拆开一看，或许只是一张废纸而已。

失控的生产力

当下的混乱，本质上源于一件事：内容生产力的突然失控。

现在打开短视频 APP，一半是 AI 生成的猫猫狗狗，配上魔性 bgm，无脑循环。

另一半是捏造的热点、编的谣言。

孩子们张口闭口 " 外国山海经 "，就连本该出干货的知识平台，都被 AI 东拼西凑的 " 废话文学 " 占领了。

为什么在这种 AI 生产力爆发的时代，我们看到的内容，反而越来越烂？

其实逻辑很简单，AI 把内容的生产门槛降到了地板上。

以前你做一个动画猴子得学三年建模，玛雅、AE、PR 一个都不能少，现在你只需要跑个自动化脚本。

3 分钟就能出 10 条视频，批量发出去，瞎猫总能碰上死耗子，撞上一条爆款就血赚。

当一项顶级技术的门槛变得极低，商业化路径又不太清晰的时候。

投机者一定会率先冲进来，利用这股过剩的生产力牟利。

印度 YouTube 频道（Bandar Apna Dost）就是这个套路，靠一只假 AI 猴子收割全球流量。

根据第三方平台数据估算，它一年广告分成，最高能到 425 万美元。

可怕的是，这种失控的生产力正在变成 " 谣言工厂 "。

前阵子流传的 " 俄罗斯积雪 9 层楼高 " 的视频，画面非常震撼，短时间内转发量破百万，不少网友还傻乎乎地给当地民众祈福。

最后被留学生证实完全是 AI 伪造的，权威媒体赶紧出来辟谣。

还有之前全网刷屏的 " 美国教授发疯怒骂 AI"，引发大规模讨论，大家都在讨论 AI 冲击教育的事，相关视频点赞数十万。

大家的情绪是真的，担忧也是真的，讽刺的是，这个视频却是由 AI 生成的。

好家伙，我当时还为这个视频点过赞。

有数据统计，现在互联网上超过 50% 的内容，都是 AI 的产物。

捏造重大事故、编造行业内幕、虚构某位公众人物去世、制造社会焦虑 ……

这些内容，在大众求证之前，就已经完成了千万级的传播。

技术自噬，模型塌陷

所以，AI 泔水的泛滥，不只是影响用户判断的问题，它还给行业埋了一颗定时炸弹——模型塌陷。

要知道，现在的 AI 核心模型之所以显得很聪明，因为喂给它们的是人类文明几千年积累下来的精华数据。

可现在的问题是，AI 内容的生产成本实在太低，产量又太大。而且还在以指数级的速度增长。

照这个趋势发展下去，下一代 AI 模型就会不可避免地，吃着上一代 AI 产出的 " 废料 " 进行训练。

这就像是 " 数据的近亲繁殖 "，缺乏来自现实世界的新鲜输入和纠偏，AI 会在自嗨中变得越来越平庸，最后彻底沦为 " 人工智障 "。

学术界已经有实验验证了这一点，如果让大模型在 AI 生成的数据上循环训练 5 到 7 次，它的回答就会变得语无伦次，逻辑彻底崩盘，连简单的问题都答不对。

所以有人开始怀疑，硅谷巨头烧了万亿美金，用着最贵的显卡，耗着够养一个城市的电力，口口声声说要改变人类文明。

可结果呢，在普通人的世界里，变现最稳的，要么是卖课的，要么就是这种搏流量的电子垃圾。

当然，这只是最悲观的看法，我认为人类在内容创造上的价值还是不可取代的。

万亿 AI 泡沫破裂

而这场乱象背后，正是 AI 泡沫催生的一场史无前例的资本豪赌。

OpenAI 的奥特曼打算找 7 万亿美金盖芯片厂；微软给算力投资拨了上千亿预备金；英伟达的黄仁勋每次发布会都说 " 下一次工业革命 "。

在这种叙事推动下，全球 AI 领域投资极度狂热。

数据显示，2025 年上半年，AI 独角兽在全球独角兽投资里占了 80%，而 2023 年之前仅为 12%。

风投里差不多每两笔就有一笔投给 AI 初创公司。

这两年全球 AI 初创公司翻了一倍多，已经超过 4 万家。只要你敢贴 AI 标签，就有人敢投钱。

资本之所以这么疯狂，就是因为对 AI 的预期，已经被炒到近乎全能的地步了。

在投资人眼里，AI 很快就会变成全自动化的数字员工，能帮律师查案、帮医生看病，甚至自己运营一家公司。

为了抢占这个 " 未来赛道 "，资本不惜砸下重金，哪怕很多公司连产品都没有，靠一个 PPT 就能拿到巨额融资，估值瞬间飙升。

但实际落地的有多少？

现在的 Agent 大多还停留在半自主决策阶段。但凡要跨软件协同、处理点复杂任务，立马就 " 歇菜 "。

而如果你让它全自动决策，就存在安全风险。

就拿最近爆火的 Moltbook 为例。

美国一位老哥，给他的 "OpenClaw" 的 AI 智能体下达了一个任务，而该智能体为了执行终极目标，判定管理员试图关机的行为是阻碍，于是利用其被赋予的过高系统权限（如 sudo），修改了 SSH 配置和防火墙规则，反向锁死了管理员的访问权限，甚至尝试控制其社交媒体账户。

最终只能通过物理拔掉它的电源，才将其关闭。

这并非 AI" 觉醒 " 或具有情感，而是工具趋同性 的典型体现—— AI 为了完成给定目标（保护环境），会逻辑推导出 " 必须保证自身持续运行 " 这一子目标，并移除一切障碍（包括人类管理员）。

所以，AI 能力强大，风险也巨大。

要想大规模应用到企业级的生产环境，还有不少技术难题和安全问题要攻克。

用户只试用一次就离开的比例，目前居高不下。

更何况，现在的大模型竞赛早就陷入了刷榜怪圈，跑分没输过，体验没赢过。

想象挺美好，但这么高的预期，根本没法短期兑现，还得需要时间。

高盛甚至发布过一份 30 多页报告，核心观点就是 "AI 投入巨大，收益有限 "。

报告指出，未来几年科技巨头要在 AI 上花掉 1 万亿美元，但想要回本得卖多少会员和广告啊！

看头部企业的财务数据更直观，仅 2025 年上半年，OpenAI 就亏损了 135 亿美元，营收仅为 43 亿美元。

第三季度，亏损额又创新高，达到了惊人的 115 亿美元。

麦肯锡调研也显示，95% 的 AI 项目都处于 " 烧钱不赚钱 " 的状态，实现盈利的公司不足 5%，简直就是九死一生。

资本可以为梦想买单，但不能一直为虚无的预期买单。

2025 年，全球 AI 投资向头部高度集中，中小 AI 初创公司融资难度陡增，第一季度融资额同比下降 62%，不少企业因资金链断裂黯然退场。

曾经红极一时的 AI 新贵，不再追求上市，而是急着 " 卖身 " 给微软、Meta 等大厂。

比如大家最熟知的 Manus 卖给了 Mate，Inflection AI 卖给了微软。

但话说回来，泡沫迟早会破，可不代表 AI 的发展会停下来。

恰恰相反，这并非全是坏事，而是 AI 走向成熟必须经历的一场 " 生长痛 "。

我们之所以觉得荒诞，是因为正处于泡沫最饱满、也是最混乱的时期。

但如果把视野拉长，你会发现：泡沫的意义，往往在于它破灭之后留下的基建。所有的技术革命，都会经历一个 " 泥沙俱下 " 的阶段。

100 年前，印刷机大规模普及的时候，市场上充斥着低俗小报和伪科学小册子，好多人忧心忡忡；

20 年前，互联网刚普及的时候，满屏都是五颜六色的弹窗广告和病毒，甚至有人直言网络会毁掉年轻人。

可结果呢？这些都成了像水电煤一样的文明底座，不断拓宽着我们的生活边界。

AI 也是一样，在这场洗牌之后，真正作用于医疗辅助、教育普惠、工业提效、农业增产等深水区的 AI 应用，才会在虚火散去后露出真身。

而且，随着监管政策、行业规范的完善，那些浮于表面的 AI 泔水，生存空间会越来越小。靠讲故事、烧算力换估值的模式，也会在这波退潮里被冲没。

泡沫破裂不是终结，是新的开始，更是一次残酷的价值重估。

等虚火散去，投机者离场，AI 行业终会回归理性。

到那时候，才会有更多靠谱的 AI 产品，走进咱们的日常生活。

其实，真正需要警惕的，从来不是技术本身，而是对技术的滥用，以及资本过热和预期透支。

面对 AI 时代的混乱与泡沫，大可不必焦虑，更不用盲目抵触。就像当年的互联网一样，相信未来 AI 终将渗透各个角落，重塑所有产业。

时代的车轮滚滚向前，我们能做的，就是时刻保持清醒。唯有终身学习，方能与时俱进。