投资者对美股人工智能泡沫担忧升温

图为2025年美国拉斯维加斯消费电子展Old World Labs展区的机器人展示。（新华社发）

近期，美股中人工智能（AI）概念股波动加剧，华尔街关于“人工智能泡沫”的警告声日益响亮。一边是英伟达等AI概念股市值屡创新高、互联网巨头不断加码算力建设；一边是“大空头”公开做空AI明星股，软银集团、桥水基金、花旗等机构清仓或大幅减持英伟达股票。进与退的交错之间，显露出资本市场对AI估值的分歧正在加大，对行情过热的担忧情绪正逐渐升温。

当前市场对美国“人工智能泡沫”的质疑主要集中体现在以下几个方面。

一是概念股估值过高透支业绩。2022年11月ChatGPT大模型出现被视为推动AI产业进入新增长阶段的关键节点，自其问世以来，英伟达公司股价已累计上涨约11倍，同期，标普500指数上涨约70%。今年10月29日，英伟达公司市值首次突破5万亿美元，超过德国全年国内生产总值（GDP）规模。在公布获得美国开放人工智能研究中心（OpenAI）的3000亿美元订单后，云服务商甲骨文股价一度飙升41%，但最新财报显示，AI云服务毛利率仅14%，租赁英伟达芯片单季亏损1亿美元。

二是基础设施投资过度。以OpenAI、微软、谷歌、元公司（Meta）、亚马逊为首的全球科技巨头，正在展开一场激烈的“AI模型军备竞赛”，斥巨资建设数据中心，训练和运行各种大模型。高盛数据显示，2025年至2027年，几大科技巨头在AI基础设施建设方面的资本开支预计将高达1.4万亿美元。世界经济论坛总裁布伦德指出，仅今年一年，AI领域的投资就高达5000亿美元，但回报尚未显现，这意味着巨额投资可能在几年后面临技术过时的风险，形成巨大的沉没成本。

三是循环融资模式暗藏风险。AI巨头正通过相互投资、签订天价订单、租赁算力等方式，让几家公司的账面收入和营收规模互相放大，不断抬高估值。例如，英伟达向OpenAI投资1000亿美元，支持其数据中心建设；OpenAI向云服务商甲骨文支付3000亿美元购买算力，甲骨文再向英伟达购买芯片。这操作被质疑是“左脚踩右脚让自己升空”。一旦其中某个环节出现纰漏，整个链条将面临崩塌风险。

四是商业盈利路径尚未明晰。企业为AI支付的成本与它创造的价值严重不匹配，是当前商业模式面临的突出挑战。数据显示，2025年上半年，美国AI相关支出对GDP增长的贡献占比高达92%，但“GDP奇迹”并未转化为企业层面的盈利。麦肯锡调研显示，近80%部署AI的企业未能实现净利润提升，95%的生成式AI试点项目没有带来直接财务回报。OpenAI在今年上半年收入43亿美元的同时，净亏损高达135亿美元，第三季度单季亏损更是超过115亿美元。

五是资金杠杆风险值得警惕。AI基础设施的巨额投资正推动互联网公司从轻资产向重资产模式转型，挤压自由现金流甚至过度依赖债务融资。截至今年9月底，科技公司在美国债券市场的融资规模已达1570亿美元，同比增长70%。进入四季度以来，这些公司针对AI基建的融资动作只增不减。债务推高了科技公司的杠杆水平，也扩大其信用风险。

不少业内人士将当前的AI概念股狂热与2000年的互联网泡沫相类比，警告当年的惨痛历史可能重演。微软前首席执行官比尔·盖茨、国际货币基金组织总裁克里斯塔利娜·格奥尔基耶娃等警告称，美国当前正处于一场类似上世纪90年代末“互联网泡沫”的AI投资热潮，许多当下的投资最终可能成为坏账。

AI支持者则强调要看到其巨大需求与广阔前景。英伟达公司首席执行官黄仁勋否认泡沫的存在，他表示，现在的AI并非互联网时代的“暗光纤”，如今的每一块图形处理器都“被点亮并使用”；大客户的需求依然旺盛，到2027年，仅亚马逊、Meta、谷歌、微软、甲骨文和CoreWeave这六大云计算巨头的资本支出就将增至6320亿美元。

也有观点指出，如今的AI领导者拥有健康的盈利能力和现金流，这是市场的核心压舱石。从多项指标看，当前与AI相关的热潮，与1997年至1998年的科技热潮更为相似，而非1999年或2000年的状态，即生产力和基础设施领域的进步开始显现，但市场过度投机尚未形成。OpenAI首席财务官萨拉·弗莱尔甚至称，市场对“人工智能泡沫”过度担忧，反而需要更多“热情”。

在全球仍积极竞逐AI等前沿科技赛道的大背景下，对于当前的分歧与争论，或许应当基于长期主义的立场来辩证看待。

首先，应当区别看待资本市场的短期价格波动与产业发展的创新性意义。资本市场定价是复杂的综合考量，虽与企业经营状况有关，但更多反映了资本市场对其远期盈利的评判，因此价格表现与理性的基本面分析并不一定严丝合缝。当前围绕AI的资本市场波动各执己见，但没有人否认AI对于提升生产力的巨大革命性意义。AI与实体经济的广泛融合，正推动各行业、各领域发生深刻变革。因此，资本市场对AI概念股的“挤泡沫”可能带来阵痛，而AI产业的美好前景依然值得期待。

其次，警惕经济过度AI化带来的风险。对AI技术的投资推动了美股过去3年的牛市，拉动了美国经济增长。哈佛大学肯尼迪学院经济学教授杰森·福尔曼研究指出，今年上半年，美国经济增长了1.6%，但如果排除数据中心的贡献，经济增长只有0.1%。AI数据中心建设对美国GDP增长的贡献，甚至超过了消费者支出。美国经济如此深度地与人工智能发展绑定，一旦人工智能投资出现负反馈，也将殃及整个经济。

再次，多元化路径有望丰富AI发展业态。美国科技巨头多选择封闭式策略，强调堆叠算力与提升通用能力，以大量资本投入换取领先地位，形成垄断性优势，但也集聚了相应的风险。中国AI企业则依托超大市场和完备工业体系优势，多采取开源策略，更加快速地融入各种应用场景，并在场景验证中不断反馈和升级，走出一条“高性能、低成本、开放普惠”的新路。

千禧年的互联网泡沫破灭，美纳斯达克指数最高跌幅超过70%，很多激进投资者损失惨重，但也淘汰掉了许多不良商业模式，一些掌握真正技术和可持续盈利能力的公司最终脱颖而出，为此后的数字经济蓬勃兴起奠定了基础。当下AI领域资本“军备竞赛”式的投入过后，留下海量的算力和模型底座，又将孵化出怎样的未来，仍需持续观察、认真对待。（本文来源：经济日报 作者：徐 胥）