AI股跌成一片！泡沫或将在2029年破裂，但AI产业却会更繁荣！

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本期要点：真正要警惕的调整在后面，但繁荣也将到来。

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

最近，美国 AI 股再次出现明显回调，好业绩也没能阻止下跌。

Meta 第三季度收入同比增长 26%，股价却跌了约 7%。SpaceX 旗下 AI 相关部门季度收入达到 75.6 亿美元，股价同样下跌约 9%。

数据中心

大家都在担心，AI 投入这么多钱，却无法收回，怕 AI 泡沫要破了。

其实，这次的恐慌来源，是一个大家可能听说过、但又不太熟的云服务公司，CoreWeave。

它曾是华尔街的 AI 明星，2025 年上市后市值一度接近 900 亿美元，如今却缩水了近 2/3。

10 月中旬，这家公司部分债券的市场收益率一度超过 16%，说明投资者认为相关债务的风险很高。

要注意的是，这是特定债券的二级市场收益率，并不代表这家公司已经开始违约了，或所有借款利率都升到了 16%。

然而，CoreWeave 一家出了问题，却引起了全市场的恐慌。这样一刀切的看法显然是有问题的。

PART 01

最差代表

首先，CoreWeave 无法代表 AI 产业，甚至可以说，它是最差的典型案例。

这家公司并不缺订单。截至今年 6 月底，积压订单约有 1040 亿美元。

可到了债券市场，大家为什么还是如此担心？

因为它要先筹钱买 GPU、建算力中心，再靠未来几年的合同逐步收回投资。订单不等于现金，算力没交付，收入也无法兑现。

而这就会带来资金的紧缺。

今年上半年，CoreWeave 花了 141 亿美元，自由现金流约为 负 105 亿美元。

而且，它的订单越多、扩张越快，就越需要先花钱。

说白了，利润还有，但血要流光了。

可以说，以 CoreWeave 为代表的云厂商，是整个产业链中最为脆弱的一环。一旦融资成本上升，或是算力出租价格下跌，就可能遭受重创，甚至面临生存危机。

这一点，在今年 7 月的科技特训营课程中，我们便早已指明。

10 月 14 日，Gartner 也预测，到 2030 年，超过 80% 的新型 AI 算力云服务商可能不再独立运营，可能会被收购、整合以及破产重组。

然而，像微软、谷歌、Meta 这样的大公司，有云计算、广告、软件等成熟业务支撑，抗风险能力与高度依赖借款的公司显然不一样。

所以，产业有前途，不代表每家公司都会活得很好；反过来，一家公司的危机，也不代表整个产业将要崩溃。

PART 02

真正风险

但我们想指出的是，真正要警惕的大调整，可能在后面。

现在大家容易把 AI 泡沫和当年互联网泡沫进行对比，但现在的 AI 产业和互联网产业有个区别。那就是许多科技企业已经从 AI 获得真实收入，有的还有可观利润。

只是，AI 还远没到开始爆发的时候。

大规模投入 AI 的仍主要是硅谷 AI 公司和大型科技企业，不少传统企业虽然也在谈 AI，却还没真正普遍将 AI 融入核心业务流程。

但这也说明，AI 的潜在市场可能非常大，而且这个潜力可能会在未来一年左右就体现出来。

原因也很简单，技术推广有一个“跨越裂谷”的过程。

大家都知道 AI 很重要，甚至也在尝试在业务中使用 AI，从试用到真正改造业务、创造大笔利润，还需要一个过程，不会一夜之间完成。

可是，与此同时，今天决定建设的数据中心，未来几年仍会陆续交付。

我们此前文章中，曾借《第五项修炼》的“啤酒游戏”讲过这个时滞可能会带来的过剩问题。

可以确定的是，在未来某个时刻，新投入使用的算力增长将会高于需求增长，于是算力价格随之大幅下跌，大量 AI 数据中心将面临投资难以回收的困境。而这件事，我们判断，最快就有可能在 2029 年前后发生。

PART 03

一鲸落

那是不是 AI 泡沫破灭，AI 革命就结束了？

正所谓“一鲸落万物生”，也许这正是 AI 应用大发展的开始。

这一点，我们可以从互联网泡沫的破灭和后来互联网产业的繁荣中一窥一二。

上世纪末，通信企业预计互联网流量会暴增，于是大规模铺设光纤。后来建设过多，很多企业无法收回投资，只能破产重组。

但有意思的是，公司倒了，但光纤不会跟着消失。带来的一个好处就是，网络带宽价格随之大跌。

比如相关机构统计，2004 年美国城市之间的长途网络带宽价格，一年内平均下降了 55%，同期全球互联网流量却还在增长。

AI 将来也会出现类似的变化。

一家公司花了 100 亿美元建设算力中心，后来因为租金下降、债务无法偿还，不得不折价 20 亿美元出售。

但这个资产仍然可以使用，新的经营者就有可能降低算力服务价格。

而这一点，恰恰可能改变很多 AI 应用的命运。

AI 应用每执行一次任务，都要调用模型、支付推理成本。用户量越大、任务越复杂、用得越频繁，费用就越高。

Anthropic 的 Claude Fable 5.1，输入每百万个 Token 就要 10 美元，输出则要 50 美元。

假如一个企业 Agent 每次读入 2 万 Token、生成 1 万 Token，每天执行 20 次，一个月仅模型费用就要 420 美元。

这就导致，AI 应用确实没法免费补贴用户来进行扩张。

可是，如果算力降价，让推理成本降十倍，每月 420 美元就变成 42 美元。于是，原来亏本的应用可能开始赚钱，也有更多客户用得起了。

尤其是，应用便宜了，使用的人和场景更多了，总任务量还有可能迅速增长，反而还会创造新一轮的算力需求。

这就像是，当年的互联网泡沫破裂以后，互联网应用反而能够继续快速发展；基础设施投资者付出代价，留下的低成本算力却可能为下一轮 AI 应用打开市场。

最后，我们想强调的是，水大必然浪大，重大科技创新一定会经历剧烈波动。

面对 AI，我们既要看清风险，尽量不在泡沫中受伤，也要把眼光放长远，别把市场调整误认为技术革命的终点。

可见，越是身处大革命，越要读懂背后的底层逻辑。

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