AI投资占比首超50%:1927亿美元背后的资本狂欢与理性困境

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作者：微信文章

”资本永不眠，但这一次它找到了明确的方向——人工智能领域正以前所未有的密度吸纳全球风险投资，创造历史的同时也在书写隐忧“

“我们正站在一个历史性的拐点”，PitchBook研究总监Kyle Sanford如此描述2025年全球风险投资市场的巨变。

根据PitchBook最新统计数据，2025年全球风险投资总额达到3668亿美元，其中AI初创公司吸引1927亿美元。这意味着风险投资领域迎来了一个里程碑时刻——历史上首次有超过一半（53.2%）的资金流向了人工智能领域。

在美国市场，这一趋势更为突出——最近一个季度，美国风投将62.7%的资金投向了人工智能公司。

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01 资本聚集，AI成为风险投资绝对主线

AI领域正以前所未有的速度和规模吸纳资本，这一趋势在2025年达到历史性高峰。从全球范围看，风险投资的重心已经明确转向人工智能。

不仅投资总额创下纪录，投资密度也显著增加。2025年前三季度，AI初创公司吸金192.7亿美元，较2024年全年增长逾一倍。

资本的高度集中直接导致AI在全球风险投资中占比首次超过50%，这一数据具有里程碑意义。

它清晰地表明，全球最具风险偏好的资本，已经将未来增长的最大赌注压在了人工智能之上。

美国作为全球科技创新的风向标，其资本市场的选择进一步强化了AI作为当前技术革命核心的共识。美国风投市场以2502亿美元的投资额，占据全球风投总额的60%以上。
02 两极分化，巨头通吃与早期泡沫

在这场资本盛宴中，市场呈现出显著的两极分化态势。PitchBook研究主管Kyle Sanford指出：“我们所看到的各處都是兩極分化非常嚴重。你要么是AI领域公司，要么不是。你要么是AI初创领域中的领军者，要么不是。”

资金高度集中于金字塔尖的少数巨头。像Anthropic、xAI这样的知名AI初创公司本季度均筹集了数十亿美元。

而知名度较低的后起之秀则举步维艰，尤其是不专注于AI的公司。这些巨头凭借在基础大模型和技术架构上的领先优势，吸引了包括科技巨头、主权财富基金在内的全球长期资本。

然而，在金字塔另一端，早期项目的估值狂热与生存挑战并存。任何带有“AI”标签的初创企业都能轻易获得远超其当前营收的高估值。

新加坡主权财富基金GIC集团首席投资官Bryan Yeo警告：“早期风险投资领域正出现一定程度的炒作泡沫。”

这种估值泡沫的极端案例甚至出现按员工数量计算，每名员工对应估值高达数亿美元的情况。
03 基建军备竞赛，科技巨头的万亿赌局

驱动这一轮AI投资狂潮的，是科技巨头们对AI基础设施的军备竞赛。OpenAI、Meta等领军企业纷纷宣布了万亿级别的AI基础设施投资计划。

OpenAI CEO Sam Altman表示，OpenAI将在“不远的将来”投入数万亿美元资金，用于AI芯片、数据中心、高性能网络设备、先进电力系统等最核心的AI基础设施。

Altman认为，长期而言，AI将是全球最重要的事，全社会作为一个整体不可能对大规模投资AI感到后悔。

Meta首席执行官马克·扎克伯格甚至表示，如果在AI热潮中掉队，浪费几千亿美元也不是最坏的情况。

科技巨头们的巨额投资建立在对AI算力需求爆发的预期之上。英伟达CEO黄仁勋预测，到2030年，全球AI基建支出将冲到3万至4万亿美元。

花旗集团9月底发布的报告也支持这一乐观预期，他们大幅上调了对科技巨头AI基础设施支出的预测。
04 泡沫争议，狂欢中的理性警示

在这场资本盛宴中，泡沫警告的声音不绝于耳。当前AI基建投资热潮与2000年互联网光纤泡沫存在惊人的相似性。

两者都是资本基于潜在颠覆力而非当期盈利进行狂热投资。虎嗅的文章指出，全球企业AI投资达2523亿美元，是2014年的13倍。

然而，现实收入与资本投入之间存在巨大鸿沟。业内估算，科技巨头在过去两年合计将约5600亿美元投向AI基建，而能清晰标注为“AI相关”的直接收入仅约350亿美元。

更为严峻的是，MIT的研究指出，企业内部95%的AI试点并未产生“有意义”的产出。

这些数字传递的是同一个信号——资本曲线远在技术与收益曲线之前。

不过，莲华资产管理首席投资官洪灝提供了不同视角：“现在去说AI已全面泡沫化，为时过早。”

洪灝认为，在最近几个财报季，美国高科技公司的盈利增速仍在加快，一些科技巨头的现金流非常大。科技企业财务报表的不断改善，恰恰说明现在的投资是有效的。
05 未来展望，三条曲线的对齐困境

决定这轮AI投资周期走向的，是成本曲线、需求曲线与资本曲线能否在可见期限内对齐。

成本曲线取决于算力和算法是否沿着学习曲线持续下台阶，单位推理成本能否以指数速度下降。

需求曲线则考验企业是否把AI从“试点演示”转为“流程重构”，将“节省时间”确认为“可计量的新增毛利”。

而资本曲线受利率、折现率与股权风险溢价影响，若资金价格维持高位，长久期技术现金流的估值空间会被持续压缩。

投资者应从热故事转向冷指标：数据中心不看“装机数”而看“GPU利用率、PUE、电价”；模型不看榜单分数而看“质量—延迟—成本”的三角平衡；客户不看签约新闻而看“席位扩张、模块渗透与续费净额”。

当这些“冷指标”持续改善时，热故事自然会回来；若它们迟迟不动，越大的资本支出反而意味着越紧的财务束缚。

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全球风险投资市场已经毫无疑问地进入了“AI纪元”。华尔街分析师们近期频繁上调科技巨头AI支出预测，花旗将2026年全球科技巨头AI支出预测从4200亿美元上调至4900亿美元。

资本的高度集中既是市场对AI颠覆性潜力的一致认可，也催生了对估值泡沫和非理性投资行为的担忧。

英伟达CEO黄仁勋预测到2030年，全球AI基建支出会冲到3万亿到4万亿美元，但对投资者而言，如何在浪潮之巅保持清醒的判断，穿越周期的迷雾，才是决定未来成败的关键。

在这场AI投资的狂欢与困境中，保持清醒的认知比盲目追逐更为重要。 资本市场的每一次浪潮都伴随着机遇与风险，而唯有深入理解行业本质，才能在这场变革中把握先机。

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