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2025-11-19 07:35
轉自:北京日報客户端
近期,美股中人工智能(AI)概念股波動加劇,華爾街關於「人工智能泡沫」的警告聲日益響亮。一邊是英偉達等AI概念股市值屢創新高、互聯網巨頭不斷加碼算力建設;一邊是「大空頭」公開做空AI明星股,軟銀集團、橋水基金、花旗等機構清倉或大幅減持英偉達股票。進與退的交錯之間,顯露出資本市場對AI估值的分歧正在加大,對行情過熱的擔憂情緒正逐漸升温。
當前市場對美國「人工智能泡沫」的質疑主要集中體現在以下幾個方面。
一是概念股估值過高透支業績。2022年11月ChatGPT大模型出現被視為推動AI產業進入新增長階段的關鍵節點,自其問世以來,英偉達公司股價已累計上漲約11倍,同期,標普500指數上漲約70%。今年10月29日,英偉達公司市值首次突破5萬億美元,超過德國全年國內生產總值(GDP)規模。在公佈獲得美國開放人工智能研究中心(OpenAI)的3000億美元訂單后,雲服務商甲骨文股價一度飆升41%,但最新財報顯示,AI雲服務毛利率僅14%,租賃英偉達芯片單季虧損1億美元。
二是基礎設施投資過度。以OpenAI、微軟、谷歌、元公司(Meta)、亞馬遜為首的全球科技巨頭,正在展開一場激烈的「AI模型軍備競賽」,斥巨資建設數據中心,訓練和運行各種大模型。高盛數據顯示,2025年至2027年,幾大科技巨頭在AI基礎設施建設方面的資本開支預計將高達1.4萬億美元。世界經濟論壇總裁布倫德指出,僅今年一年,AI領域的投資就高達5000億美元,但回報尚未顯現,這意味着鉅額投資可能在幾年后面臨技術過時的風險,形成巨大的沉沒成本。
三是循環融資模式暗藏風險。AI巨頭正通過相互投資、簽訂天價訂單、租賃算力等方式,讓幾家公司的賬面收入和營收規模互相放大,不斷抬高估值。例如,英偉達向OpenAI投資1000億美元,支持其數據中心建設;OpenAI向雲服務商甲骨文支付3000億美元購買算力,甲骨文再向英偉達購買芯片。這操作被質疑是「左腳踩右腳讓自己升空」。一旦其中某個環節出現紕漏,整個鏈條將面臨崩塌風險。
四是商業盈利路徑尚未明晰。企業為AI支付的成本與它創造的價值嚴重不匹配,是當前商業模式面臨的突出挑戰。數據顯示,2025年上半年,美國AI相關支出對GDP增長的貢獻佔比高達92%,但「GDP奇蹟」並未轉化為企業層面的盈利。麥肯錫調研顯示,近80%部署AI的企業未能實現淨利潤提升,95%的生成式AI試點項目沒有帶來直接財務回報。OpenAI在今年上半年收入43億美元的同時,淨虧損高達135億美元,第三季度單季虧損更是超過115億美元。
五是資金槓桿風險值得警惕。AI基礎設施的鉅額投資正推動互聯網公司從輕資產向重資產模式轉型,擠壓自由現金流甚至過度依賴債務融資。截至今年9月底,科技公司在美國債券市場的融資規模已達1570億美元,同比增長70%。進入四季度以來,這些公司針對AI基建的融資動作只增不減。債務推高了科技公司的槓桿水平,也擴大其信用風險。
不少業內人士將當前的AI概念股狂熱與2000年的互聯網泡沫相類比,警告當年的慘痛歷史可能重演。微軟前首席執行官比爾·蓋茨、國際貨幣基金組織總裁克里斯塔利娜·格奧爾基耶娃等警告稱,美國當前正處於一場類似上世紀90年代末「互聯網泡沫」的AI投資熱潮,許多當下的投資最終可能成為壞賬。
AI支持者則強調要看到其巨大需求與廣闊前景。英偉達公司首席執行官黃仁勛否認泡沫的存在,他表示,現在的AI並非互聯網時代的「暗光纖」,如今的每一塊圖形處理器都「被點亮並使用」;大客户的需求依然旺盛,到2027年,僅亞馬遜、Meta、谷歌、微軟、甲骨文和CoreWeave這六大雲計算巨頭的資本支出就將增至6320億美元。
也有觀點指出,如今的AI領導者擁有健康的盈利能力和現金流,這是市場的核心壓艙石。從多項指標看,當前與AI相關的熱潮,與1997年至1998年的科技熱潮更為相似,而非1999年或2000年的狀態,即生產力和基礎設施領域的進步開始顯現,但市場過度投機尚未形成。OpenAI首席財務官薩拉·弗萊爾甚至稱,市場對「人工智能泡沫」過度擔憂,反而需要更多「熱情」。
在全球仍積極競逐AI等前沿科技賽道的大背景下,對於當前的分歧與爭論,或許應當基於長期主義的立場來辯證看待。
首先,應當區別看待資本市場的短期價格波動與產業發展的創新性意義。資本市場定價是複雜的綜合考量,雖與企業經營狀況有關,但更多反映了資本市場對其遠期盈利的評判,因此價格表現與理性的基本面分析並不一定嚴絲合縫。當前圍繞AI的資本市場波動各執己見,但沒有人否認AI對於提升生產力的巨大革命性意義。AI與實體經濟的廣泛融合,正推動各行業、各領域發生深刻變革。因此,資本市場對AI概念股的「擠泡沫」可能帶來陣痛,而AI產業的美好前景依然值得期待。
其次,警惕經濟過度AI化帶來的風險。對AI技術的投資推動了美股過去3年的牛市,拉動了美國經濟增長。哈佛大學肯尼迪學院經濟學教授傑森·福爾曼研究指出,今年上半年,美國經濟增長了1.6%,但如果排除數據中心的貢獻,經濟增長只有0.1%。AI數據中心建設對美國GDP增長的貢獻,甚至超過了消費者支出。美國經濟如此深度地與人工智能發展綁定,一旦人工智能投資出現負反饋,也將殃及整個經濟。
再次,多元化路徑有望豐富AI發展業態。美國科技巨頭多選擇封閉式策略,強調堆疊算力與提升通用能力,以大量資本投入換取領先地位,形成壟斷性優勢,但也集聚了相應的風險。中國AI企業則依託超大市場和完備工業體系優勢,多采取開源策略,更加快速地融入各種應用場景,並在場景驗證中不斷反饋和升級,走出一條「高性能、低成本、開放普惠」的新路。
千禧年的互聯網泡沫破滅,美納斯達克指數最高跌幅超過70%,很多激進投資者損失慘重,但也淘汰掉了許多不良商業模式,一些掌握真正技術和可持續盈利能力的公司最終脫穎而出,為此后的數字經濟蓬勃興起奠定了基礎。當下AI領域資本「軍備競賽」式的投入過后,留下海量的算力和模型底座,又將孵化出怎樣的未來,仍需持續觀察、認真對待。
來源:經濟日報
作者: 徐胥