这家公司没有做任何会导致股票下跌的事情，事实上，该公司一直致力于将自己的技术创造新的应用于人工智能或学习型机器上。然而，作为一家技术公司，英伟达成为了人工智能时代的象征。其股票崩盘的原因是投资者们接受了科学家和工程师们的说法：学习型机器对人类来说所确实很有用，但它并不能取代人类的思维模式，甚至在某种程度上来说，它甚至无法取代很多动物或者昆虫的思维。
自2012年之后学习型机器确实在迅猛发展，它在视觉设备，自然语言处理，语音识别和大数据分析领域实现了质的飞跃。但在过去的一两年里，其发展势头已经大不如前。人工智能的发展就是这样：先是呈现爆炸式的增长，随之而来的是数年更为清醒的，循序渐进的工作模式。
目前，该行业的迅猛发展使得半导体图形加速器芯片快速发展，例如英伟达制造的芯片。在该公司成为游戏显卡生产商之前，它已经凭借着芯片技术成为了人工智能设备和比特币行业的巨头。
随着精心设计的反向传播算法和快速廉价的gpu技术发展，学习型机器从业者也开始拥有由社交媒体和搜索公司生成的更大且注释良好的数据集。这些公司和政府组织通过这些数据集，致力于开发学习型机器，以实现其商业价值。
正是如此，人工智能和学习型机器的经济泡沫开始膨胀。但是，从一开始，数据科学家就试图指出该技术的局限性。
例如，学习型机器的一个致命弱点就是不可解释性，和其他类型的算法相比，学习型机器更像是一个黑盒子，人们很难反推出机器是如何做出决定的。
模糊的推理过程使得学习型机器的决策很难被验证，你可能也注意到了，银行用来检验信用欺诈的学习型机器就经常出错。
另一方面，与自然思维不同，学习型机器很难处理简化的数据集。例如，它可以很好的分析下国际象棋时的策略，因为它可以运行数百万的棋局来创建自己的数据集。但当涉及到交通状况和天气的时候，它就很难做出正确的决策了。
虽然并非总是正确的，但人类可以根据简化的数据来做出决策。基于此，可以说自动驾驶汽车是人工智能经济泡沫的重要组成部分。
金融世界总是急于求成，却并没有真正促进这一行业的发展。也许关于人工智能的价格变化，对于刚从金融系毕业的学生来说其竞争是非常激烈的，但事实上和视频图像技术相比，它们还排不上号。另外，快速的金融交易创造了更多的数据点。