人工智能（AI）短短历史已有过数次繁荣与衰退，引发近日是否再次进入AI冬季的讨论。AI冬季是指资金、兴趣和热情大幅下降期，通常伴随投资减少、研究进展缓慢及商业兴趣降低。1984年以来，这术语常常使用，当时研究者已预见AI热潮不可持续性，并警告可能会有的悲观情绪和投资削减。

第一次AI冬季发生在1974-1980年，美国机器翻译未达预期，导致资金撤回。英国Lighthill报告也指AI未能实现宏大目标，削弱投资。资金减少后，许多研究当然跟着停止。

第二次AI冬季为1980年代末至1990年代中期，市场的专用计算机需求崩溃，专家系统商业前景也黯淡不少。尽管AI领域从未完全沉寂，但许多因素叠加使第二次AI冬季再现。

进入21世纪后，算力大幅提升和数据驱动机器学习创新，AI开始复苏。2012年基于人类视觉皮层的系统于图像识别竞赛表现出色，之后Transformer模型推动语言处理发展。之后AI兴趣、资金和应用持续增长，显示出不同以往的AI繁荣。

目前AI环境与过去大不相同，政府资金依赖性降低，风险分散创投生态系统成为主要资金来源。最新报告，2025年多数企业大规模部署生成式AI，焦点从实验转向投资报酬率（ROI）和工作效率提升。尽管如此，OpenAI今年GPT-5反响不一，未达预期，部分用户反馈不佳并要求换回旧版本。AI风险投资环境也开始分化，如纯AI计算硬件公司CoreWeave股价大跌，反映资本支出压力上升。麦肯锡调查，虽有八成企业积极导入生成式AI，却有同等比例企业未见到明显经济效益，暗示AI繁荣可能遇到瓶颈。

预期未来，AI发展需于创新与现实期望间取得平衡，持续投资基础设施，并对进展和限制保持透明。研究者朝着通用多模态AI系统发展，期望解决跨领域、跨格式智能集成问题。尽管风险依然有，过度期望与忽视伦理、安全及能源问题仍可能导致信任危机，引发更严格监管和投资者撤退。美国政府也开始设立以AGI（人工通用智能）为中心的国家安全计划，与多家大型科技公司合作应对全球竞争者。

（首图来源：shutterstock）