每个行业都声称自己是“人工智能驱动的”，房地产行业也不例外。从自动估值到智能聊天机器人，这一承诺听起来诱人：给机器提供足够的数据，它就能精准预测房价。

但这里有个大多数人不会大声说出的真相——即使拥有最好的GPU、数据科学家和算法，人工智能也无法可靠地预测房地产价格，尤其是在像迪拜这样动态的市场中。让我们来探讨一下原因。

1. 验证问题：过去并不遵循规则

你无法在尚未发生的未来上测试模型。常见的解决方法——基于历史数据的回测在房地产中并无效果。

与股票市场不同，房地产市场是非平稳的：规则不断变化。政府政策的变化、移民激增或全球冲击意味着一个在2015年至2019年数据上训练的模型在2020年毫无用处。

问题不仅在于缓慢的反馈循环；更在于过去并不是未来的可靠指南。使用这样的模型就像在看后视镜的同时向前行驶。

2. 不可预测的供应冲击：2024年的例子

考虑一下迪拜的期房上市。在2023年，市场上推出了89,290个新单位。任何当时基于历史数据训练预测模型的人都没有基础去预见接下来发生的事情。

到2024年，新上市单位激增至167,588个，单年增长88%。

有人可能会争辩说，上市数量并不等于竣工，许多期房单位可能需要3到5年才能交付。这是正确的。但这完全忽视了问题的关键。问题不在于预测交付；而在于预测开发者行为和市场情绪。没有算法能够预见这一上市激增，因为它是由开发者的信心、监管变动和资本流动推动的，而这些都不遵循历史模式。

迪拜的供应动态违背了历史外推。

3. 巨头的失败：来自Zillow和Opendoor的教训

像Zillow和Opendoor这样的全球领导者花费了数亿美元构建价格预测引擎。他们拥有庞大的数据、精英人才和深厚的资本。

结果呢？数十亿美元的损失。Zillow在多次定价错误后关闭了其“Zestimate”购房部门。

批评者可能会说Zillow的失败与iBuying（实际购买房屋）有关，而不仅仅是预测。但这个区分加强了论点：即使在经济利益巨大、每个激励都在促进正确预测的情况下，他们也做不到。如果在透明、成熟的市场中，拥有切身利益的公司都无法在估值（今天为房屋定价）上取得成功，那么在像迪拜这样快速变化的市场中，任何人又有什么机会在预测（明年为房屋定价）上取得成功呢？

4. 人为因素：黑箱问题

即使是最复杂的算法，XGBoost、梯度提升机、随机森林，也依赖于人类对供应、利率和需求的假设。如果这些假设错误，输出结果就会崩溃。

但人工智能还引入了更深的风险：黑箱。

模型可以学习虚假的相关性，隐藏其自身创造者的错误逻辑。人工智能并不看现实；它看到的是统计模式。它不是水晶球，而是一面镜子，反映出其数据和创造者的偏见和盲点。

5. 缺乏人口细分

有效的预测需要详细的人口统计洞察，包括年龄分布、生活方式偏好、购买模式和家庭构成。没有这些细致的输入，人工智能模型无法捕捉到市场的关键细微差别。

在迪拜，这种人口数据要么是零散的，要么无法获得。模型无法区分年轻专业人士寻求单间公寓的需求与家庭寻找别墅的需求，或是最终用户与投资者之间的区别。这种人口盲目性导致了根本性错误的预测。

6. “垃圾进，垃圾出”规则

没有任何模型能够超越其数据。

在迪拜，数据分散在开发商、期房上市和私人转售记录之间。没有一致的、经过验证的真实数据，实际交易数据（而非挂牌价格），模型开始在噪声中检测模式。

结果就是精准却不准确：一个计算到六位小数的数字却毫无意义。

7. 对收入和购买力的洞察不完整

迪拜的房地产市场缺乏关于买家收入水平、就业状况和整体购买力的官方集中数据。此外，对于首次购房者的透明跟踪、抵押贷款违约情况、非居民投资者的比例，甚至买家的国籍也没有。这样的遗漏为任何人工智能模型创造了重大盲点：

未知的首次购房者指标

首次购房者对需求模式的影响与重复或成熟投资者不同。如果没有进入市场的统计数据，人工智能算法很难准确预测买家行为。

对止赎的情况不明确

止赎可能会向市场注入大量受困的物业，影响价格。然而，缺乏公开的违约抵押贷款数据意味着人工智能预测可能会错过对物业价值的潜在下行压力。

未追踪的非居民投资者

许多迪拜的房产交易涉及国际买家。然而，没有官方统计每年有多少非居民进行投资，这使得评估外部需求波动变得困难。

缺少买家国籍数据

一个常见的误解是：许多人认为迪拜公布了买家国籍数据。实际上并没有。现有的只是来自Ejari租赁合同的租客国籍数据，这是完全不同的数据集。不同国籍的文化和监管因素会影响物业偏好。没有官方的买家国籍记录，任何需求细分或人口建模都是根本不完整的。

没有收入/就业数据库

收入水平和就业率是许多房地产市场中的核心指标，但在迪拜并没有公开可用的数据，进一步挑战了准确的可负担性分析。

8. 人工智能干扰的变数

这里有一个深刻的讽刺：当我们讨论人工智能预测房地产价格的能力时，我们都在关注人工智能应用将如何重塑就业市场本身。

人工智能会创造新工作，还是取代现有工作？经济学家们各持己见，结果仍然不确定。但在这个以服务为导向、拥有大量外籍劳动力的城市迪拜，风险尤其高。如果人工智能取代了大量劳动力，对经济适用房的需求可能会发生剧烈变化。如果它创造了新的高薪职位，奢侈品需求可能反而会激增。

这种循环依赖——我们要求预测市场的技术可能同时在重塑它——又增加了一个当前模型无法考虑的变量。这不是一个确定性因素；它是一个变数。而变数，按定义，会打破预测模型。

9. 验证悖论：低速度，高风险

房地产交易的速度与金融市场相比本质上很低。一处物业每5到10年才可能更换一次所有权，这意味着反馈循环是以年而非日为单位来测量的。

考虑一个类比：企业软件公司不会在Oracle数据库的新版本发布后立即升级，直到该版本在生产环境中经过验证稳定。它们会等待、测试和验证。失败的成本太高，无法信任未经验证的系统。

有人可能会争辩说，软件验证与市场预测不同。但基本原则是相同的：高风险决策需要经过验证的记录。数据库崩溃会造成数百万美元的损失；错误的房地产投资可能会让一个家庭失去全部积蓄。

那么，我们应该如何看待一个首创的人工智能模型，对一个需要几年时间才能验证的资产类别进行预测？我们无法确认一个模型在2024年的预测是否准确，直到2027年或更晚，而在那时市场条件已经完全改变。

这种验证悖论让我们对人工智能预测产生更多怀疑，而不是信任。等待验证的行为本身就违背了预测的目的。

10. 成熟市场论：估值≠预测

批评者可能会说：“但在澳大利亚或美国，人工智能价格预测相当准确。”

这混淆了估值（某物今天的价值）与预测（明年将会值多少钱）。正如Zillow的例子所证明的，即使是大规模的估值也是极其困难的。

成熟市场拥有数十年的标准化数据，使得模型更加稳定，但情绪、政策变动和投资者心理依然驱动价格——这些力量没有任何算法能够完全学习或预测。

11. 不是所有的人工智能都是绝望的，只是被误用

明确一点，人工智能在房地产的许多领域已经增添了价值：

•      照片增强和内容识别

•      从图像自动生成物业描述

•      理解人类查询的自然语言搜索

•      智能线索引导和代理绩效跟踪

这些应用使房地产变得更智能，而不是预言性的，这一点非常重要。

12. 什么比预测更有效

在DXBinteract，我们相信更聪明的路径不是预测未来，而是以无与伦比的清晰度理解现在。

我们的市场情报框架专注于：

•      实时交易分析

•      收益压缩信号

•      价格与租金的差异

•      市场在售天数（DOM）指标

•      出价疲弱指标

这些不会预测价格。它们揭示了市场的强度和方向，使投资者能够根据证据而非猜测采取行动。

13. 诚实投资者的优势

当其他人追逐预测的幻想时，成功的投资者依然扎根于永恒的基本面：

•      土地是有限的。

•      人口在增长。

•      供应需要时间来调整。

理解这些常数，而不是将判断外包给黑箱，分隔了战略投资者与投机者。

 

最后的想法

人工智能正在改变房地产，但并不是像占卜者所承诺的那样。它真正的力量在于效率、透明和洞察，而非预言。

在DXBinteract，我们不出售预测。我们建立理解。

我们为投资者提供清晰、真实和数据驱动的信心。

真正的智慧并非人工，而是显现。