《韦氏词典》将“slop”选为2025年年度词汇，并将其定义为“通常由人工智能大量生成的低质量数字内容”。这一表述在一定程度上折射出生成式人工智能在被广泛采用的同时，其副作用与成本问题正受到更多关注。多名批评者认为，随着行业在2026年前后可能迎来现实检验，相关风险或从技术层面外溢至金融与宏观层面。

人工智能怀疑论者埃德·齐特隆（Ed Zitron）指出，当前行业的“单位经济学”存在错配：为单个客户请求提供服务的成本，与企业能够收取的价格并不匹配。另一位批评者科里·多克托罗（Cory Doctorow）则表示，这些公司依赖外部资金维持运营，盈利前景存疑。

在商业化方面，随着付费客户增加，人工智能相关收入增长较快，但仍被认为难以覆盖持续扩张的投入规模。文中提到，2025年相关投资达到4000亿美元（2970亿英镑），且未来12个月预计仍将增加。

与以往新兴行业“先亏损、后随成本下降逐步改善盈利”的路径不同，文中称迄今为止每一代大型语言模型（LLM）的成本仍在上升，消耗更多数据、能源以及高薪技术人员时间。与此同时，训练与运行模型所需的数据中心建设与设备投入巨大，且在不少情况下通过债务融资，债务以未来收入作为支撑。

彭博社近期分析显示，仅2025年数据中心信贷交易规模就达到1785亿美元。报道还提到，许多缺乏经验的新运营商与华尔街机构一同涌入相关投资热潮。与此同时，数据中心所依赖的英伟达芯片被指存在寿命有限的问题，可能短于部分贷款协议期限。

除杠杆借贷外，文中还提到，行业繁荣越来越多伴随金融工程操作，包括复杂的循环融资安排，引发对泡沫化特征的讨论。相关叙事往往依赖对技术变革规模的宏大描述。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）曾表示，大型语言模型正快速接近“超级智能”；Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）则认为其即将取代人类友谊。

在应用层面，生成式人工智能已在部分行业替代部分岗位。《机器中的鲜血》作者布莱恩·默钱特（Brian Merchant）将针对大型科技公司的反弹与19世纪卢德运动类比，并收集了作家、程序员和市场营销人员被裁员、由AI生成内容替代的第一手证词。不过，文中称，不少受访者强调数字替代品产出的质量平淡，且在敏感任务脱离人类控制时存在风险。

近期也出现多起与使用人工智能相关的风险案例。英国高等法院曾就律师使用人工智能发出警告，原因是两起案件中引用了完全虚构的判例法。美国犹他州希伯市警方则对一款用于从执法记录仪视频起草报告的转录工具进行人工核查，因该工具错误声称“一名警察变成了青蛙”，当时背景音为迪士尼动画《公主与青蛙》。

文中同时提到，除个案外，人工智能生成内容形成的“低质层”在各类在线空间流动，增加了识别真实信息的难度。多克托罗认为，人工智能并非“即将到来的超级智能”或“类人智能”，而是一揽子工具，在由劳动者决定如何以及何时使用时，可能在部分场景改善工作。

在市场层面，文中认为，即便相关技术可能带来生产力提升，其幅度也未必足以支撑当前估值与投资强度；一旦出现重新定价，金融市场可能面临波动。国际清算银行（BIS）近期指出，“七大科技股”目前占标普500指数的35%，三年前为20%。

文中称，若股价出现调整，影响可能超出硅谷，波及大西洋两岸散户投资者、亚洲科技出口商，以及为行业扩张提供资金的贷款方（包括监管相对宽松的私募股权机构）。英国预算责任办公室（OBR）在预算预测中估计，若出现“全球调整”情景，即未来一年英国及全球股价下跌35%，英国GDP将减少0.6%，公共财政恶化160亿英镑。

文中指出，相较于2008年全球金融危机时期英国机构在金融体系中的主导地位，上述冲击或相对可控，但对仍在寻求稳固增长的经济体而言，影响仍将明显。