近日，多家知名风险投资机构发布研究报告，指出当前人工智能（AI）创业领域存在一个令人担忧的现象：在被标记为‘人工智能创企’的公司中，约40%并未真正应用核心技术，而主要依赖于传统的数据处理服务。这一发现引发了对AI行业泡沫与真实创新的反思。
报告显示，这些‘伪AI’企业通常将基本的数据清洗、统计分析或自动化脚本包装成‘AI解决方案’，以获取更高的估值和投资。例如，一些公司声称使用机器学习算法，但实际上仅涉及简单的规则引擎或预定义流程，缺乏自适应学习能力。风投机构强调，这种误导性标签不仅损害投资者利益，还可能阻碍真正AI技术的发展，因为资源被错误地分配到低创新领域。
导致这一问题的原因包括市场对AI概念的盲目追捧、技术门槛的模糊界定以及监管缺失。许多初创企业利用公众对AI的认知不足，过度营销其产品，而投资者在缺乏专业知识的情况下难以甄别真伪。数据处理服务在AI生态中虽不可或缺，但若被错误地等同于AI核心，会扭曲行业标准。
风投机构建议，投资者应加强技术尽职调查，关注企业的算法原创性、数据训练过程和实际应用效果，而非仅仅依赖公司自我宣称的标签。同时，行业需要建立更清晰的AI技术评估框架，以促进透明竞争和可持续发展。只有那些具备真实AI创新能力的公司才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，推动产业进步。
