AI头号批判者，已然脱离现实

埃德・齐特伦（Ed Zitron） vs 现实

作者：Kelsey Piper 2026 年 4 月 28 日

科技作家Ed Zitron坚信，OpenAI 与 Anthropic 就是彻头彻尾的骗局

埃德・齐特伦认为：AI 就是一场巨大泡沫。

这位科技专栏作家，订阅通讯读者达 8 万人，作品常刊发于《大西洋月刊》《卫报》。他早在 2024 年 3 月就抛出这一论调，援引分析师观点称：人类正处在大语言模型及生成式 AI 炒作周期的顶峰。

同年夏天，他进一步加码：AI 泡沫已然成型，除了英伟达，几乎没有哪家公司能真正赚到钱。如今的齐特伦，是持 “AI 泡沫论” 最知名、也最高产的舆论人物。我认同市场需要这样的质疑声音，但通读他数十万字的相关评论后，我不禁感慨：本该理性的批判，如今已然变得漏洞百出、站不住脚。

提起 “AI 泡沫”，不妨对标上世纪 90 年代末的互联网泡沫：互联网确实注定改变世界，但大批估值飙升的公司营收微薄、盈利渺茫，仅靠 “未来价值预期” 支撑市值。最终泡沫破裂、股价崩盘、投资血本无归。互联网的潜力最终兑现，甚至远超想象，但像宠物网这类跟风玩家，终究没能熬过寒冬。

2024 年，抱有这种 AI 泡沫担忧的不止齐特伦一人，我当时也觉得这种可能性合理。彼时 GPT-4 真正落地商业价值有限，更多是让人看到未来的想象空间。如果超大模型路线走不通，行业出现倒闭潮并不奇怪。

但时间推移、现实已然迭代，唯独齐特伦的观点原地踏步。

过去两年里，他反复精准 “预判泡沫见顶”，一次次宣称 AI 泡沫马上破裂。他的核心结论从未改变，只是论证逻辑在不断变卦。

2024—2025 年，他的批判还停留在商业基本面：企业并未真正落地 AI 应用、没有实际增量价值，AI 投资人只是赌未来能翻盘，一旦烧完资金就会出局。到了 2026 年，他的论调彻底转向，开始大肆指控：OpenAI、Anthropic 存在安然、FTX 级别的系统性财务造假与公然欺诈。

这本质上等于承认：从商业经济层面，他已经无法自圆其说。若要客观看待他 2026 年的激进指控，最好对照回看他 2024、2025 年的旧文，就能清晰看到其逻辑的崩塌。

2024 年 3 月 18 日，他发文发问《AI 泡沫已然见顶了吗？》；2026 年 4 月 21 日，他又声称：“这场史上最令人反感的 AI 泡沫，已然开始崩盘。” 我们不妨对比两年的论调差异。

2024 年，齐特伦论证泡沫的依据十分扎实：大量企业坦言尚未落地 AI、AI 对营收毫无实质拉动。他引用财报电话会议内容，多家公司明确表示 AI 暂无业务贡献。他直言，AI 若要实现盈利，模型能力必须迎来质的飞跃 —— 但他笃定，这根本不可能发生。

2024 年夏天他断言：“生成式 AI 即便尚未见顶，也已是巅峰状态。除了把现有能力做得更快、适配更多输入场景，它很难再有突破，效率也不会显著提升。”

他还写道：“OpenAI 前 CTO 米拉・穆拉蒂、CEO 山姆・奥尔特曼的事业命运，高度依赖让全世界相信：模型能力仍在高速迭代，而这种迭代节奏早已明显放缓。”

这段话除了最后一句，其余都曾看似合理；但放在今天看，早已被现实打脸。无论从哪项指标衡量，2024—2026 年的 AI 进步速度，远超 2022—2024 年。与此同时，同等能力模型的调用成本断崖式下跌，达到 GPT-4 水准的智能服务，如今成本仅为发布之初的千分之一。

效率暴涨、成本暴跌，从根本上重塑了 AI 的商业经济逻辑。如今 AI 可用场景爆发式扩容，高端 AI 能力门槛大幅降低，落地付费企业数量呈井喷态势。财富 500 强中约 30% 已与头部 AI 初创企业达成企业级合作；超半数美国人每周都会使用 AI 聊天机器人。

面对这样的现实，2026 年若仍坚持 “AI 泡沫论”，本应拿出更严谨的论证。再也无法辩称 “成本没有下降”、“企业不用 AI”。

合理的质疑本可以聚焦两条路径：

1. 以当前市场份额，AI 产业规模无法支撑巨额基建投入，即便维持现有份额，企业终将资不抵债；
2. 当下 AI 应用只是短期热潮，终将退烧回归常态。

齐特伦偶尔会顺带提及这两点，却从未认真展开严谨论证。

反而随着自身影响力扩大，他的评论愈发空洞抽象。他的文章一贯混杂三类内容：AI 高管采访中的尴尬失态、商业模式逻辑漏洞、以及直白的欺诈指控。

但当商业基本面越来越难反驳时，他开始越来越依赖 “高管言行荒诞”+“恶意欺诈指控” 来撑住论点。不可否认，行业确实存在不少乱象：模型在简单问题上翻车、高管受访言行浮夸、产品落地管理混乱。

但这些只能当作花边素材，根本不足以支撑 “行业泡沫崩盘” 的核心论断。你完全可以用同样逻辑写一篇批判亚马逊的文章：细数它的战略失误、高管失态、产品安全隐患与召回事件。但没人会因此认定亚马逊是泡沫 —— 因为它实实在在赚得巨额利润。

难道一切营收数据都是谎言？

既然 “企业不用 AI”“效率不会提升” 的论调已经站不住脚，齐特伦还剩下什么论据？答案只有一个：指控财务造假。

3 月底，OpenAI 宣布完成 1220 亿美元融资，公告中写道：“OpenAI 成为史上用户破千万、破亿最快的科技平台，很快将达成周活 10 亿。ChatGPT 上线一年内营收突破 10 亿美元，2024 年末实现单季度 10 亿美元营收，如今月营收已达 20 亿美元。”

齐特伦直接认定 OpenAI 在公然撒谎，将其类比 FTX 崩盘事件。他声称：“我没有实据，但我敢打赌，OpenAI 把免费额度、赠送代币折算市值，统统计入数十亿营收与市场营收口径里。”

若所谓月营收 20 亿美元，只是把免费服务折算成市场估值，那完全属于违法造假。

当然，你可以选择相信 “OpenAI 是堪比 FTX 的巨骗，营收全是造假”。但必须看清：这和他 2024 年的立场，已经是彻底的逻辑后退与立场大变。

2024 年的逻辑很简单：AI 工具创造不了多少实际价值，研发成本却高得离谱；除非模型短期内迎来质变，否则投资人烧完钱就会离场。

当年这个逻辑本身没问题，但现实站在了企业这边：模型能力随后确实迎来爆发式升级，如今 OpenAI 逼近 10 亿周活，官宣月营收 20 亿美元。

过去的空头逻辑是：企业押注模型持续进步，这场豪赌未必能赢；现在的空头逻辑变成：企业明明宣称赌赢了，那一定是在撒谎。

对于 Anthropic 的营收暴涨，他同样一口咬定是造假，理由仅仅是数据过于亮眼：“2025 年 12 月月营收 7 亿美元，2026 年 4 月就跳到 23—25 亿美元，这怎么可能？”他勉强给出另一种牵强解释：硅谷全行业陷入 “代币消耗式非理性补贴”。他完全刻意忽略了最合理的可能性 —— 企业愿意付费，纯粹是因为 Claude 产品真正有用、能创造商业价值。

这还不是他最单薄的论据，更牵强的论调比比皆是。他再也找不到商界专家质疑 AI 价值的言论，因为如今企业都在真实落地应用。于是他只能主观臆断，宣称 Anthropic 的企业合作都是虚无的纸面项目：“我翻遍所有公开信息，几乎找不到 Anthropic 有真正落地的定制化行业方案，也看不到企业真正用 Claude 落地业务的实际案例，只剩各种模糊的合作官宣。”

他还有另一套自相矛盾的逻辑：没人用 AI 是骗局，用的人太多也是骗局。齐特伦写道：“和所有大语言模型产品一样，OpenAI 的 ChatGPT 订阅业务本质巨亏，只能靠持续融资续命。我见过有用户每月花 200 美元订阅，一周内就能消耗掉 1000—2000 美元的算力成本；OpenAI 一个月内两次下调速率限制，这根本不是健康的商业模式。”

现实中大量商业模式都是如此：绝大多数普通用户能带来利润，极少数重度超高消耗用户会造成亏损。就像自助餐厅，普通食客能让餐厅盈利，大胃王食客会亏本，但没人会因此说整个餐厅模式彻底崩盘。但齐特伦却把 “存在个别亏损用户”，直接等同于 “整个业务模式深度亏损、毫无价值”。

业内已有更专业、客观的分析。Epoch AI 基于公开信息，对 AI 企业财务做过深度拆解，结论并非一味吹捧行业、美化泡沫。

分析师从 GPT-5 全生命周期测算成本与收益：训练 GPT-5 耗资多少？订阅、API、企业合作每月能带来多少营收？结论是：OpenAI 靠 GPT-5 服务能赚钱，但盈利不足以覆盖初代模型高昂的训练成本，且很快就要迭代下一代模型。

完全可以基于这个结论理性质疑：AI 企业财务根基并不稳固；迭代竞争压力极大，新模型研发成本水涨船高；行业是赢家通吃格局，谁能撑到最后谁才能活下来；OpenAI 能否长期领跑仍存变数。这都是合理、有价值的质疑视角。

但齐特伦根本没法走这条理性路线，因为他早已固执地认定：所有业务都不赚钱、所有营收都是造假、整个行业没有任何赢家。

他一口咬定：企业营收造假、利润率造假、训练成本与推理成本的拆分也在造假。凡是公开财务数据，他一概以 “不诚信、无参考价值” 全盘否定，完全不愿客观分析数据本身背后的行业逻辑。

这就导致：如果你只是理性担忧 AI 企业估值过高、资本投入风险过大，而非认定全行业都是骗局，那齐特伦的言论毫无参考价值。

我们不会重蹈 2000 年互联网泡沫覆辙

抛开虚无的未来预期，当下的 AI 已经具备实打实的经济价值。我每月付费 100 美元订阅 Claude，只因它创造的实际价值远超订阅成本。

2024 年，说 AI 只适合猎奇消遣、应付学业作弊，尚且勉强说得通；到 2026 年，AI 已渗透海量工作场景，绝大多数付费用户都是因为能获得真实实用价值，才愿意掏钱。

齐特伦却始终不愿承认这一现实，又不敢直接否认，只会含糊其辞。他抱怨：“没人愿意承认，AI 其实做不了什么实事。” 又嘲讽 AI 智能体自主完成任务的说法：“到底能做什么任务？谁能说清！”

现实是：成千上万的人都能说清，而作为常年撰写 AI 评论的媒体人，这本该是他的职业本分。

我自己经常实测 AI 智能体，并不清楚齐特伦是否真正实操体验过，却动辄写下数十万字评判 AI 能力高低。我日常会用 Claude 完成这些实际工作：复现学术论文、帮我把编程项目整理上线分享、排查学校图书馆缺藏书籍并全网比价、识别社区训练场足球队信息并帮孩子报名、为幼儿园孩子定制机器人主题练字素材。

而 AI 最大的落地价值，集中在编程领域。编程本身就是千亿级大生意：2024 年美国程序员从业人数达 190 万，全球从业者更是海量；美国软件工程师年薪中位数达 13 万美元，仅薪资规模每年就高达 2500 亿美元。

AI 大幅提升程序员工作效率，本身就是实打实的巨大商业价值，而 2026 年的 AI 已经实实在在做到了。

齐特伦无法用当下真实数据反驳，只能反复引用 2024、2025 年弱模型时代的老旧研究，刻意弱化如今的生产力提升效果。

刻意假装大众 AI 应用场景是未解之谜，本质就是在误导读者。齐特伦的怀疑主义早已变味：怀疑 AI 的价值、怀疑落地场景、怀疑经济回报、怀疑营收数据、怀疑行业热度、怀疑研发投入合理性…… 层层全盘否定，陷入极端虚无式怀疑，而非针对行业投资逻辑薄弱环节的理性审慎质疑。

真正有价值的怀疑，本该是这样：承认 AI 智能体已广泛用于编程、用户付费具备理性经济逻辑；再理性探讨：仅靠编程赛道，能否支撑整个 AI 行业的巨额基建投入？若预判 AI 后续迭代放缓，行业泡沫风险确实存在。同时思考 OpenAI 与 Anthropic 陷入内卷消耗，会不会互相拖垮、两败俱伤。

但他的论证充满循环逻辑：用一项欺诈指控佐证另一项欺诈指控，形成闭环臆想。先认定营收造假，再推导基于营收的投资规划都是空想；再把认真看待行业数据的人，扣上 “共谋炒作” 的帽子。

我从不认为 AI 行业不需要质疑。这些企业创始人确实可信度存疑，常前后矛盾、过度渲染产品能力，远期愿景也确实激进大胆，公众完全有理由保持警惕、提出异议。行业亟需质疑，但我们需要的是更专业、更理性、有逻辑依据的高质量质疑，而非偏执臆断、全盘否定的极端抹黑。

本文编译自substack，原文作者Kelsey Piper.

https://www.theargumentmag.com/p/ais-biggest-critic-has-lost-the-plot