AI「泡沫」走到哪一步了？

本文來自格隆匯專欄：中金研究 作者：劉剛 楊萱庭 張典

近期，AI泡沫捲土重來、且似有愈演愈烈之勢，這也成為引發美股、A股和港股三地市場AI相關成長風格、甚至整體風險資產大跌的罪魁禍首之一。過去一周，AI泡沫的擔憂導致全球科技股下挫，美元計價下，恆生科技（-7%）、創業板（-6%）和「美股七姐妹」（-6%）領跌。

圖表：過去一周全球大類資產表現中，比特幣、恆生科技、創業板以及「美股七姐妹」領跌

資料來源：Bloomberg，FactSet，中金公司研究部

雖然與此同時，美國政府關門、回購市場流動性緊張、美聯儲降息預期降温，國內數據轉弱也都來「湊熱鬧」，壓制了風險偏好，但AI泡沫擔憂纔是最核心的問題，畢竟這是當下中美三地市場最主要的景氣方向之一。例如，從2022年底ChatGPT發佈以來，美股「七姐妹」最高上漲283%，大幅跑贏同期標普500指數扣除M7后的69%；中國市場也是如此，2025年初DeepSeek發佈以來，中國科技「十巨頭」最高上漲81%，大幅跑贏恆指扣除「十巨頭」后的19%，年化表現甚至一度超過M7。可見，不論是市場表現、還是信用周期，AI趨勢都牽一發而動全身，一榮俱榮、一損俱損（《2026年展望：跟隨信用擴張的方向》）。

圖表：美股「七姐妹」最高上漲283%，大幅跑贏同期標普500指數扣除M7后的69%

資料來源：Bloomberg，FactSet，中金公司研究部

圖表：2025年初以來，中國科技「十巨頭」最高上漲81%，跑贏恆指扣除「十巨頭」后的19%

資料來源：Wind，FactSet，中金公司研究部

如何正確地討論泡沫？不在於否認泡沫、而在於確認階段；區分二級市場和產業本身

在具體討論AI是否是泡沫之前，中金認為需要首先釐清幾個問題，有助於接下來的討論更加有的放矢。

► 第一，泡沫是一箇中性詞。泡沫並非壞事，一定意義上，恰是投資衝動推動了產業發展。因此，沒必要先入為主地對泡沫有負面印象。

► 第二，如果任何一個產業趨勢最終以泡沫收場，也不應該在泡沫形成階段過早離場。以1998年10月到2000年3月泡沫形成期為例，盈利大幅下滑但估值快速擴張，帶動納斯達克指數在15個月內累計上漲256%，年化收益達到144%，相當於1995~1998年快速上漲期的4.5倍（年化收益率32%）。因此，討論的關鍵不在於否認泡沫，而在於確認現在處於哪個階段。

圖表：市場自1995年開始逐漸開始進入「非理性繁榮」階段，並且在1998年之后進一步加劇

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

► 第三，泡沫的討論是一個涉及到對未來預期的動態過程，但這也恰恰是市場的分歧點。例如，當前市場預計OpenAI的IPO估值是1萬億美元[1]，相比其當前年化200億美元的收入[2]，P/S高達50倍。但如果明年其收入翻番的話，P/S估值會迅速降至25倍，就「合理」得多。

► 第四，要區分資本市場泡沫和產業本身的泡沫。二級市場的泡沫和產業自身的泡沫既有關聯但也需適度區分，如果更多是集中在二級市場上，那股價的調整和消化會帶來更好的配置機會，例如年初因為DeepSeek異軍突起導致「美股七姐妹」大幅回調近20%，但隨着估值回調和擔憂的證偽，也迎來再配置機會。相反，如果產業趨勢已經被證偽，即便估值泡沫被消化，也不值得增加倉位。

圖表：DeepSeek異軍突起導致「美股七姐妹」大幅回調近20%

資料來源：FactSet，中金公司研究部

如何有效地判斷泡沫？加速投資不是泡沫，遠超需求和能力纔是；持續上漲、高估值和龍頭集中也不等同於泡沫，超過價值纔是

所謂泡沫，從一、二級市場角度，主要看價格偏離價值的程度；從產業本身角度，則要看投資是否已經超過了需求和能力，這也是中金在本文中討論AI是否是泡沫的主要框架和依據。具體來看，

圖表：從一、二級市場角度，主要看價格偏離價值的程度；從產業本身角度，則要看投資是否已經超過了需求和能力

資料來源：中金公司研究部

► 對產業自身來説，核心在於投資與需求和能力是否匹配。1）AI需求怎麼看？AI創造的需求可以分為外延顛覆式創新和內生對現有系統降本增效兩個層面，雖然AI技術應用落地所帶來的外延需求，可能存在時滯，但內生部分的降本增效已經開始顯現成果；2）投資與需求是否匹配？可以通過觀察當前的投資強度（以capex vs. sales），並對比2000年互聯網泡沫的力度作對照；3）投資與能力是否匹配？可以通過投資資金的來源（經營性現金流還是舉債融資）、以及槓桿的水平高低來衡量。因此，加速投資不等於泡沫，投入遠超需求和遠超過自身承擔能力纔是泡沫。

► 對權益市場來説，持續上漲、高估值或龍頭集中都不等同於泡沫，只有當定價脱離基本面支撐的纔是。對比互聯網泡沫時期，本輪一、二級市場更加理性，一級市場資金更聚焦優質龍頭企業，二級市場中「美股七姐妹」估值也遠低於互聯網時期的「泡沫」水平，更何況盈利韌性也更強。此外，龍頭集中度上升也並非等同於泡沫，而是在技術加速演進背景下出現的正常產業結構現象。

Q1、AI需求有多大？內生降本已經兑現，外延需求仍待突破；對經濟貢獻遠大於互聯網泡沫時期，接近1996~1997年

AI需求的大小和未來空間是討論泡沫問題的第一性問題，可以從兩個角度討論：1）降本增效和提升生產率的內生需求，這一點更快，且已經兑現；2）來自新應用場景的外延需求，這一點尚未有突破性進展，也是M7自2022年底始終面臨35倍的估值頂無法有效突破、且泡沫聲音時不時就捲土重來的根本原因。

► 內生降本增效：AI應用已經開始帶來明顯的成本節省。麥肯錫調查顯示，受訪者表示當前使用AI可減少9~11%的成本。如果僅粗略的從標普500的維度來看，SG&A總規模約3萬億美元，約等於一年可以節省3000億美元的成本，相當於Open AI 200億美元年化收入[3]的15倍。勞動生產率提升速度更快。自2023年以來，非農商業部門的勞動生產率已經抬升5.6%，提升速度快於1995~2000年互聯網革命時期，抬升幅度接近1997年底水平。

圖表：麥肯錫調查顯示AI應用平均帶來9~11%的成本下降

資料來源：麥肯錫，中金公司研究部

圖表：標普500指數SG&A總規模約3萬億美元，若平均降低9~11%約為3000億美元

資料來源：FactSet，中金公司研究部

圖表：非農商業部門的勞動生產率已經抬升5.6%，速度快於1995~2000年互聯網革命時期   

資料來源：Haver，中金公司研究部

當然，效率提升的一個「連帶傷害」會造成部分就業的減少。1995~2000年個人計算機和互聯網的普及，對傳統出版、人工數據錄入等流程化崗位形成明顯替代，Windows 98的面世也進一步加劇了替代效應，包括行政支持、報紙出版等受影響明顯的行業就業人數佔比在1998年3月達到1.27%后持續回落至1.21%。AI技術對就業的替代作用更快、範圍更廣。AI技術不僅影響傳統的重複性工作崗位，還延伸到軟件開發、廣播、電影與錄音以及廣告等內容生成式的初級崗位，受影響的就業人數佔比從2023年開始的3.3%持續回落至2025年8月的3.1%。根據麥肯錫的最新調查顯示[4]，未來一年預期AI會繼續加劇企業職能人員淨減少的受訪者佔比在增加，人力資源、運營服務、供應鏈等行業的比例升至20%以上。

圖表：受AI影響的就業人數佔比從2023年開始的3.3%持續回落至2025年8月的3.1%

資料來源：Haver，中金公司研究部

圖表：未來一年預期AI會繼續導致企業職能人員規模出現淨減少的比例在增加

資料來源：麥肯錫，中金公司研究部

► 外延創新需求：這個是AI應用能否突破到更廣範圍的關鍵，也是市場最大的分歧所在。新技術能否轉化為需求的前提之一取決於其普及率提升的速度和深度，生成式AI技術普及率自ChatGPT發佈以來已經升至79%，速度遠超此前個人電腦和互聯網技術達到這一水平需要的22年和12年，至少説明當前AI有較大的熟悉程度和「羣眾基礎」，纔能有突破的可能。除了信息技術行業外（29%），專業技術服務（24%）、企業管理（21%）等行業使用AI技術的企業比例領先，住宿餐飲和運輸倉儲使用率不足1%。但在未來6個月的預期調查中，基本所有行業的使用比例均有增加，其中金融保險（8.2ppt）、專業技術服務（7ppt）、房地產（5.8ppt）、醫療社服（4.2ppt）等行業的抬升幅度領先，后續的關鍵可能更要看在非科技和專業技術領域如服務業的滲透程度。

圖表：生成式AI技術普及率已經升至79%，速度遠超此前的個人電腦和互聯網技術

資料來源：麥肯錫，Our World in Data，中金公司研究部

圖表：在未來6個月的預期中，金融保險、專業技術服務、房地產、醫療社服等抬升幅度領先

資料來源：Haver，中金公司研究部

從結果上看，AI龍頭至少已經開始有了可觀規模的營收，且仍在加速。「美股七姐妹」營收同比增速自2023年三季度持續抬升至當前的14.5%，2026年一季度預期上行至17%后小幅回落至15~16%，從增速和走勢角度表面上更類似於1997年。但在資本開支不斷上行的背景下，營收的強勁增長能否進一步打開空間是市場焦點和分歧所在，也是估值一直存在天花板的原因。

圖表：1996~1997年資本開支加速擴張，龍頭股營收增速卻明顯回落，反映需求與投資的脱節

資料來源：FactSet，中金公司研究部

對比2000年互聯網泡沫，AI對經濟的拉動作用也要更強。1）從GDP支出法來看，在2025上半年實際GDP年化環比平均1.6%的增長中，科技投資貢獻了0.9ppt，接近私人消費貢獻的1.1ppt。然而由於計算機設備投資中包含大量進口，僅從投資維度衡量增長貢獻會存在「高估」，為此中金引入生產法下的行業增加值（GVA）口徑，以觀察科技產業在美國境內創造的實際價值。2）從GDP生產法來看，2025年上半年科技產業在1.6%的整體增長中貢獻約0.95ppt，貢獻佔比接近59%，高於互聯網革命時期的20~30%。同時本輪的增長貢獻主要來自信息技術和系統設計行業，有別於互聯網革命時期以科技製造業為主的發展格局。

圖表：2025上半年實際GDP年化環比平均1.6%的增長中，科技投資貢獻了0.9ppt

資料來源：Haver，中金公司研究部

圖表：計算機設備的投資與進口相關性高

資料來源：Haver，中金公司研究部

圖表：2025年上半年科技產業對增長的貢獻佔比接近59%，貢獻了1.6%增長中的0.95ppt

資料來源：Haver，中金公司研究部

綜合而言，AI需求在內生降本增效層面已經顯現效果，外延需求仍待突破且更為關鍵。目前，企業營收仍在加速，且對經濟的拉動也遠強於互聯網泡沫。僅從增速和對生產率提升的幅度來看，目前需求類似於1996~1997年，但外延式需求可能仍需要進一步突破。

Q2、AI投資是否過剩？投資強度不到互聯網泡沫時一半，類似1997~1998年，融資能力也好於當時

根據上文討論的框架，投資是否過剩，一要看與需求是否匹配，二要看與能力是否配置，即融資結構和槓桿是否健康合理。具體看，

► 對比需求，宏觀層面投資規模仍處於初期，佔GDP比重提升幅度不到互聯網革命時期的一半。科技投資（計算機設備和軟件投資）同比增速由2023年初的6%加速至2025年二季度的16%，但佔名義GDP的比重自2023年以來僅抬升0.4ppt（由2.9%升至3.3%），不到1995~2000年互聯網革命時期科技投資佔比提升幅度（1ppt）的一半。即便考慮到2026年科技投資佔GDP的比重有望升至3.5%，本輪的抬升幅度0.6ppt也低於互聯網革命時期的水平。結構上看，計算機設備佔名義GDP的比重均抬升0.25ppt，差異不大；軟件投資本輪的佔比抬升0.13ppt，遠低於互聯網革命時期的0.7ppt。

圖表：科技投資佔名義GDP的比重自2023年以來抬升0.4ppt，互聯網革命時期則抬升1ppt

資料來源：Haver，中金公司研究部

企業層面，龍頭企業的AI投資強度仍比較合理，未到泡沫高峰期，更類似1997-1998年水平。若以capex vs. sales衡量相對於需求的投資強度，本輪AI行情中，「美股七姐妹」自4Q23約9%抬升至3Q25約15.9%，低於1998年約20%的高點。往前看，參考FactSet一致預期，2026年該指標將進一步上行至19%，投資強度將進一步增強。不過需要注意的是，1）目前市場對需求側的一致預期中或不包括「外延式」需求爆發（如爆款AI應用帶來的大規模新增需求等）所帶來的遠期潛在增量，而1998年時已然形成新增外延式需求；2）除了表觀水位外，參考互聯網革命的經驗，高投資強度的持續時間也是另一個重要的衡量標準；3）即便是聚焦於內生需求，頭部企業的營收仍有超預期的可能性。

圖表：過去12個月資本開支與營收的比例為16%，市場預期將持續抬升至2026年底的19%

資料來源：FactSet，中金公司研究部

► 對比能力，當前融資結構也有別於互聯網革命時期Dotcom 5[5]更依賴外部債權融資，本輪Mag7更多依賴內生現金流，對債權融資的依賴度不高。

從存量視角看，觀察槓桿率水平，「債務高企」時依賴債務融資與槓桿率相對健康時啟動債權融資的含義相去甚遠。目前Mag 7的負債權益比（3Q25約81%）大幅低於Dotcom 5投資高峰期（約1997-1998年）水平（均值約124%）。儘管當前有跡象顯示部分企業或開始啟動債務融資以投資AI，一個較低的初始槓桿水平或仍説明其債務依存情況相對互聯網泡沫時期仍較低。

圖表：目前Mag7的負債權益比低於互聯網革命行情時頭部公司Capex高峰期水平

資料來源：FactSet，中金公司研究部

從流量視角看，通過拆解現金流量表發現：互聯網革命時期，Dotcom 5的資本開支對債權融資形成較強依賴。1）彼時Dotcom 5的資本開支（capex vs. OCF）節奏和債權融資（債權融資現金流 vs. OCF）高度相關，且資本開支節奏滯后於債權融資節奏，說明了兩者的聯繫；2）分紅與回購強度（vs. OCF）在彼時相對平穩，頭部公司整體上仍保持一定股東回報水平。

圖表：互聯網革命時期，債券融資現金流的邊際變化對資本開支邊際變化的相關性較強

資料來源：Factset，中金公司研究部

圖表：互聯網革命時期，頭部公司的資本開支對債務融資依賴較大

資料來源：Factset，中金公司研究部

本輪AI行情中，Mag 7的資本開支來源相對多元。1）目前Mag 7的資本開支和債權融資節奏相關性較差，債權融資對資本開支尚不存在明顯邊際影響；2）債權融資現金流佔OCF的比重在零附近，互聯網革命行情中Dotcom 5的債權融資現金流佔比高點約14.1%；3）Mag 7其他現金流量（如回購等）都出現收縮跡象。

圖表：截至目前，本輪行情中Mag 7債券融資現金流和資本開支邊際變化間沒有明顯相關性

資料來源：Factset，中金公司研究部

圖表：本輪AI行情中，頭部公司資本開支的融資來源更依賴於內生性現金流

資料來源：Factset，中金公司研究部

綜合而言，投資規模或仍處於初期，與需求的匹配度相當於互聯網泡沫1997~1998年的水平，但投資能力和債權依賴度要遠低於當時。因此，一個判斷是否走向泡沫的「間接信號」是更多公司，尤其是局外公司，拿着更多的錢、甚至以舉債的方式進入到這個行業。

Q3、資本市場是否有泡沫？一級市場火熱程度接近1999年，二級市場估值和貨幣政策接近1998年

一級市場接近1999年的火熱程度，尚未達到2000年的泡沫高點。從美國風險投資規模來看，2000年互聯網泡沫高點時風險投資規模達到1000億美元，相比1998年抬升4倍。儘管當前一級市場尚未達到泡沫高點的火熱程度，但根據KPMG的統計，美國2025年前三季度風險投資規模高達2400億美元，相比2023年AI產業興起時融資規模抬升1.4倍，已經接近1999年的水平。

圖表：美國2025年前三季度風險投資規模相比2023年AI產業興起時抬升1.4倍

資料來源：FactSet，中金公司研究部

二級市場估值接近1998年底水平。「美股七姐妹」動態市盈率10月底攀升至33倍左右的高位，逼近2024年7月35倍的高點，但仍顯著低於「互聯網泡沫」時期「非理性」的60倍。近期伴隨美股調整，「美股七姐妹」動態市盈率回落至28倍左右，與1998年11月的水平近似。

圖表：「美股七姐妹」動態市盈率回落至28倍左右，與1998年11月的水平近似

資料來源：FactSet，中金公司研究部

頭部集中度進一步強化，科技龍頭市值佔美股的比重達29%。「美股七姐妹」市值佔比再度攀升至29%的最高值，高於互聯網泡沫時期的22%。但這一指標不具有可比性，當前的技術路徑和發展模式意味着只有龍頭企業纔有能力實現模型、收入和需求的突破。

圖表：當前科技龍頭股市值佔美股整體市值的28%，高於互聯網泡沫時期的22%

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

投資者情緒尚未達到泡沫時的亢奮程度，看空/看多期權並未回落至1998~2000年的極端水平，AAII個人投資者情緒也已經大幅降温，當前淨看多比例持續回落至-5%，與2000年1月的46%有顯著差距。但槓桿水平卻創歷史新高，這也或放大短期波動。FINRA統計的融資余額隱含槓桿水平在2000年3月泡沫破裂前升至1.85，而截至2025年10月底的最新數據顯示隱含槓桿水平已經突破3，CBOE未平倉看多期權量也創下3.7億份的新高，但看多/看空比例1.3相較於2000年的1.8倍仍有距離。

圖表：當前看空/看多比例同樣在持續下行，但尚未回落至1998~2000年的極端水平

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

圖表：截至2025年11月20日AAII個人投資者淨看多比例已經回落至-5%左右

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

圖表：FINRA統計的融資余額隱含槓桿水平截至2025年10月底的隱含槓桿水平已經突破3

資料來源：Haver，中金公司研究部

圖表：CBOE未平倉看多期權量也創下3.7億份的新高

資料來源：Haver，中金公司研究部

貨幣政策環境更寬松，通脹壓力不大。互聯網革命期間，1995年美聯儲貨幣政策轉向寬松，1997年3月小幅加息后再度在1998年連續三次降息。然而1999年6月，美聯儲開啟加息以應對通脹，累計加息6次共175bp至2000年5月結束。反觀本輪，美聯儲自2024年底暫停降息后，於2025年9月重啟降息，基準情形下仍有3次降息空間。通脹方面，關税對通脹的傳導速度也遠遠慢於此前市場的擔心（《關税成本到底由誰來承擔？》），中金測算明年一季度美國CPI同比或從3.1%回落至3.0%，核心CPI同比維持在3.3%。因此從政策和通脹都更接近1998年的宏觀環境，更何況美聯儲停止縮表、甚至可能重啟擴表將會進一步提供流動性。

圖表：1994年開始美聯儲貨幣政策收緊，但隨后美聯儲貨幣政策轉向寬松，1998年再度降息

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

圖表：美國自然利率在1.1%左右，實際利率接近1.8%，3次降息可解決二者70bp的差距

資料來源：Bloomberg，美聯儲，中金公司研究部

圖表：明年一季度美國CPI同比或從3.1%回落至3.0%，核心CPI同比維持在3.3%

資料來源：Haver，中金公司研究部

圖表：CME利率預期目前隱含本輪仍有4次降息

資料來源：CME，中金公司研究部

綜合而言，一級市場已經接近1999年的火熱程度；二級市場對AI定價比互聯網泡沫時期更為理性，從估值看接近1998年底水平。貨幣政策和通脹則更接近1998年的宏觀環境。

圖表：美國通脹類似於1998年的情形

資料來源：Haver，中金公司研究部

前景展望：靜態預期高但言泡沫或尚早；短期會有波動，長期投資價值仍在，結構會走向分化

從當前需求、融資能力和市場定價三個維度來看，1）需求接近於1996~1997年，內生降本增效已兑現，外延需求仍待突破，僅看營收和生產率提升幅度類似於1996~1997年。2）投資接近1997~1998年，規模仍處於初期，但融資依賴度要遠低於當時的水平。3）一級市場定價接近1999年，二級市場估值和政策環境接近1998年。綜合來看，中金判斷當前市場可能更多處於1996~1998年的情形。

這意味着什麼？1）估值高和預期高，所以會波動。自2023年以來，「美股七姐妹」估值始終在30倍左右的相對高位徘徊，但每次逼近35倍時都會引發市場對於泡沫的擔憂，進而導致回調。這也説明估值存在「天花板」，如果想進一步突破，必須依賴技術應用的實質性突破來帶動更多需求兑現。2）長期產業趨勢還在，所以仍有投資價值。從生產率的提升、應用範圍的擴大都可以看出AI技術仍藴含潛能，短期二級市場的波動並不影響實體產業的投資價值。3）但結構會走向分化。在這個過程中，龍頭間也將出現差異化表現，那些能夠將領先模型與多元業務場景深度結合、形成可規模化商業閉環的企業，將更有機會受益。例如，谷歌正加速推進AI與傳統業務的融合，其潛在價值也引發價值型資金的關注，伯克希爾哈撒韋三季度首次建倉谷歌，使之成為其前二十大持倉股之一。

圖表：伯克希爾哈撒韋三季度首次建倉谷歌，使之成為其前二十大持倉股之一

資料來源：FactSet，中金公司研究部

對於美股整體，基準情形下，中金判斷基本面修復邏輯支撐美股上漲，短期波動不改長期趨勢（《2026年展望：跟隨信用擴張的方向》）。信用周期走向修復甚至過熱，有助於推動美股盈利繼續上修，或將繼續推動美股上漲。此外，金融流動性歷史上和美股有較好相關性，2026年基準情形下美聯儲停止縮表、甚至開始擴表，金融流動性的擴張對美股也有提振作用。中金預測2026年底標普500指數或在7600~7800，漲幅空間13~16%。

圖表：中金預測2026年底標普500指數或在7600~7800，漲幅空間13~16%

資料來源：FactSet，中金公司研究部

注：本文摘自中金於2025年11月25日已經發布的《AI「泡沫」走到哪一步了？》，分析師：劉剛 S0080512030003；楊萱庭S0080524070028；張典 S0080525090003