要点

• SEC正加大对企业AI信息披露的审查
• 误导性的AI表述可能违反证券法
• 投资者应审视收入、支出和业务风险

设想一下，你投资了一家公司，这家公司承诺其人工智能能够跑赢股市。它的演示材料描述了先进算法、专有技术以及可观的潜在回报。但如果这家公司从未开发出其所宣传的AI系统呢？

这类失实陈述，正重新引起美国监管机构的关注。

10月30日，美国证监会（SEC）执法主管David Woodcock对路透表示，随着外界对估值虚高、循环投资以及巨额基础设施承诺的担忧升温，该机构正在审查AI公司的信息披露。

什么是“AI洗白”，何时会变成违法行为？

“AI洗白”是指企业夸大或歪曲其人工智能能力、采用情况或财务收益。

使用与AI相关的表述本身并不必然具有误导性。问题出在，公司是否作出了对投资者而言具有重大性的虚假陈述，或遗漏了投资者评估这些说法所需的信息。

SEC已经就此类案件采取过行动。

2024年3月，监管机构指控投资顾问公司Delphia和Global Predictions就其AI使用情况作出误导性陈述。两家公司在不承认也不否认相关认定的情况下，同意合计支付40万美元民事罚款。

Delphia声称利用客户数据和机器学习作出投资决策，尽管其并不具备所宣传的相关能力。Global Predictions同样夸大了其AI驱动预测服务的能力。

另一宗案件涉及Rimar Capital。其代表在向投资者募集近400万美元资金时，对一款AI交易平台作出失实陈述。SEC于2024年10月宣布，相关方合计被处以31万美元民事罚款。

这些案例表明，证券法适用于AI相关表述，就像它同样适用于有关收入、产品或投资业绩的表述一样。

为什么循环式AI交易会让监管机构担忧？

最新的担忧，已不只是公司假装在使用人工智能。

可以设想这样一种情况：一家芯片制造商向一家AI初创公司投资100亿美元，而这家初创公司随后承诺，将把其中很大一部分资金用于向这家芯片制造商购买算力基础设施。

这两笔交易都可能是合法的。然而，投资者应当了解，已披露需求中有多少来自独立客户，又有多少来自存在财务关联的公司。

循环融资并不自动构成欺诈。信息披露层面的关键问题在于，重大关系、依赖性和风险是否被准确呈现。

随着科技公司向AI基础设施投入前所未有的资金，这一区别变得尤为重要。

亚马逊最近报告称，在云业务收入增长加快的同时，其过去12个月自由现金流赤字达到424亿美元。

与此同时，数十亿美元的数据中心融资，取决于客户将继续购买计算能力的预期。

这些发展本身并不能证明存在不当行为。但它们说明，投资者为何需要关于收入来源、财务承诺和业务风险的清晰信息。

投资者如何识别误导性的AI表述？

一个有用的起点，是区分公司承诺了什么，以及它实际能够证明什么。

如果管理层宣传AI驱动的增长，投资者应查看财务报告是否列明了实际收入、付费客户或可衡量的成本节约。

Coinpaper关于AI投资回报的指南解释了，为什么收入增长、利润率和现金流，比单纯的基础设施支出更能说明问题。

财务披露同样值得关注。公司可能在账面上实现可观利润，但同时面临显著的现金需求。

当昂贵的AI项目依赖借款时，这些风险会变得更加严重。