两位教授比较2000年互联网泡沫高峰时的营收和2024年生成式AI的营收，来凸显两者的差异。(路透)
生成式人工智能（AI）泡沫的确各方面和1990年代末期的互联网泡沫不同，不过单从两者营收来比较，AI或许才是更大更严重的泡沫。
两位大学教授 Jeffrey Funk和 Gary Smith 在Marketwatch撰文指出，生成式AI用户增长速度比当年互联网用户更快，有经济学家做这样的比较，基本上是没有意义的。
两人指出，真正差别在于，1990年代末期，若要成为互联网用户，就必须购买电脑并租用互联网服务，所付代价都不低。1999年，譬如，一台康柏ProSignia Desktop 330电脑售价为2,699美元，贝尔大西洋公司提供的数字用户线服务每月收费59.95美元。
至于使用生成式AI需要多少成本？几乎不花钱，OpenAI等公司提供的有限使用服务是免费的。两位教授认为，30年前，使用互联网的代价高昂，表示用户期待能够获得丰厚的回报；如今使用ChatGPT和其他生成式AI成本极低，这也表示着用户即使愿意一试，也不期待有什么回报。
使用生成式AI成本虽低，但创建并供应AI的成本却极其昂贵。训练这些模型可能耗资超过1亿美元，需要辉达（NVIDIA）、超微（AMD）和英特尔（Intel）等提供的最新且最昂贵的芯片。制造这些AI芯片所需的人才、电力、水资源等社会成本，目前远远超过所带来的回报。
Funk和 Gary 认为，若生成式AI要在劳动生产力上带来回报，就得创造足够的收入来证明其成本的合理性。红杉资本的David Cahn也估计，要证明目前对生成式AI的投资是合理的，每年营收需达到6,000亿美元，这个数字恐怕是OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini、微软的Copilot及类似服务目前年收入的100倍以上。
两位教授比较2000年互联网泡沫高峰时的营收和2024年生成式AI的营收，来凸显两者的差异。2000年PC加上网费用和电商营收高达1.5兆美元，尽管如此，互联网泡沬照样破裂。相较之下，生成式AI目前带进的收入还不到100亿美元。两位教授警告，一旦泡沫破裂，将会是一次非常巨大的崩盘。
