AI狂欢背后的冷思考:是盛宴还是泡沫?

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作者：微信文章
数据背后的狂热时代

2025年，全球AI投资规模飙升至1840亿美元，同比激增近80%。AI初创企业一年内吞下1220亿美元风投，占据全球风投总额的半壁江山。

与此同时，美股“七大巨头”市值突破万亿美元，仿佛宣告着一个新纪元的到来。



然而，在这组光鲜的数据背后，星展银行CEO陈淑珊提出：“数万亿美元捆绑在7只股票上，泡沫破裂只是时间问题。”

戏剧性的是，就在AMD CEO苏姿丰宣布“客户投资远未趋于稳定”的同时，微软却悄然放缓了部分数据中心的建设进度；



人工智能正在巩固其在科技市场的领导地位

“超级六强”公司约占纳斯达克市值的 50%

左图纳斯达克综合市值,右图超级六强财务概览

就在摩根大通CEO提醒“AI正站在悬崖边上”的同一周，高盛却将AI板块的评级上调至“增持”。

这组矛盾的数据，完美定格了AI时代的现状：一边是资本与技术携手狂飙，另一边是理性的警哨长鸣。



01

乐观派的豪赌

算力即权力

在这场盛宴中，乐观派构筑了一个逻辑严密、充满诱惑的叙事。

01

永不满足的算力需求

AMD CEO苏姿丰描绘了一个万亿级的未来图景：到2030年，AI数据中心市场规模将突破1万亿美元。她指出，客户的AI投资非但没有“趋于稳定”，反而因工作负载从训练转向推理，将引发算力需求的链式爆发。



但转折来得比预期更快：就在苏姿丰发表这番言论的季度，AMD的AI芯片出货量却未达市场预期，股价在盘后交易中下跌5%。这似乎在暗示，算力需求的爆发或许并非如预期般线性增长。

02

资本开支的“军备竞赛”

乐观叙事正被巨头们的真金白银所证实。根据Accel报告，到2030年全球需新增117吉瓦AI数据中心容量，预计资本支出高达4万亿美元。



预计到 2030 年，人工智能数据中心容量将新增 117 吉瓦

左图全球人工智能数据中心容量需求预估

右图各国电力消耗量

微软、谷歌、Meta和亚马逊四大巨头，仅在2025年的相关支出就将超过3500亿美元。

然而微妙之处在于：这些宏伟的支出计划中，有相当一部分被标注为“根据实际需求灵活调整”。微软在最新财报中甚至明确表示，将“更注重现有算力的利用率优化”。

03

“缓慢积累，然后突然爆发”

摩根大通CEO玛丽·埃尔多斯用海明威的名言形容AI发展轨迹：“破产是怎么发生的？缓慢地，然后突然到来。”她认为，AI正站在“悬崖边上”，即将迎来价值兑现的爆发期。

但市场已经开始质疑：这个“突然到来”的时刻究竟何时才会出现？越来越多投资者开始追问：如果这个爆发点推迟到2028年甚至更晚，当前的天价估值该如何维系？

乐观逻辑链：真实生产力→算力瓶颈→超前投资→万亿市场。 这个逻辑如此强大，形成了“不投资即落后”的行业共识。但每个环节都开始出现裂痕。



02

悲观者的警钟

繁荣下的裂缝

就在乐观情绪弥漫之时，裂缝已经开始显现。

01

“理性泡沫”与资本过热

安联首席经济顾问埃尔-埃利安提出“理性泡沫”概念：虽然AI创造的价值巨大，但投资者的“过度投资”已导致资本在少数公司中过度集中。

DeepL CEO库蒂洛夫斯基直言：“这些评估在某些地方被夸大了，有迹象表明泡沫即将出现。”

更具提示意义的是，这种“理性泡沫”正在自我强化——越是意识到可能存在泡沫，投资者越是不敢错过这班车，反而进一步推高了估值。

02

成本倒挂与盈利困境

最令人担忧的是AI商业模型的可持续性。2025年，头部AI企业的算力支出已占营收的47%，而2020年这一比例仅为8%。更触目惊心的是，OpenAI预计2028年亏损740亿美元，营收仅130亿美元——需要在24个月内实现盈利逆转，这被业内称为“财务奇迹”。



而更深的隐忧在于：这种成本结构正在形成“恶性循环”——为了追赶技术差距，二线AI公司不得不投入比巨头更高的算力支出，进一步恶化其盈利前景。

03

被动投资的“万物泡沫”

Ark投资的C·格林提到：“被动投资的算法化资金流动正在美国制造‘万物泡沫’。”他揭示了其中的机制：被动资金无差别买入指数成分股→推高龙头股价→增加指数权重→吸引更多被动资金。这个自我强化的循环，使Open AI、英伟达等巨头的估值与基本面脱钩。

但最近出现了一个信号：随着被动投资占比超过50%，这个循环开始出现松动迹象——少量资金流出就引发了不成比例的价格波动。

悲观视角揭示的风险链：资本过热→商业模式不可持续→被动投资放大泡沫→系统性风险累积。 而如今，每个环节的风险都在同步放大。



03

辩证视角

在狂热与理性间走钢丝

在两种极端观点之间，行业领袖们正在寻找第三条道路。

01

AMD的野心与务实

苏姿丰在描绘万亿蓝图的同时，强调系统级能力——算力、内存、互联、能效的协同优化。她精辟地比喻：“同样一箱油，有人能跑一千公里，有人跑两百就趴窝。”这代表了从“盲目扩容”到“智慧算力”的转变。

02

巨头的自省与克制

微软CEO纳德拉展现出战略定力：“我不想因为某一代技术，陷入4到5年的折旧困境。”



微软CEO纳德拉接受采访

甚至连Sam Altman也承认：“我们开始意识到，数据中心可能过于繁荣了。” 这种自省与扩张的矛盾，折射出行业对过热投资的集体焦虑。

03

华尔街的分歧与共识

高盛、摩根士丹利均警告美股可能回调10%-20%，但同时又预测AI将为标普500指数增加13-16万亿美元价值。



这种分歧本身说明：短期泡沫与长期潜力并非对立，而是一体两面。



04

结论：在悬崖边寻找道路

以史为鉴，审视AI的危与机

AI时代正在改写商业世界的底层规则，但历史的回响从未如此清晰。当我们审视当前这场AI狂潮时，互联网泡沫的幽灵仿佛就在眼前徘徊。

“橘势”研究院内部讨论的观点更倾向于这是一场巨大的泡沫，因为它几乎复刻了互联网泡沫的所有特征。 回顾上世纪90年代后期，互联网革命有一个坚实的宏观基础：它显著提升了实体经济效率。从1996年到2000年，美国劳动生产率年均增速从过去20多年的1.4%跃升至2.5%以上，部分年份甚至突破4%。



美国实际劳动生产力

截止到2025年Q2时期，年增长率到了1.5

这一效率革命带来了“高增长、低失业、低通胀”的黄金组合——GDP年均增长3.2%，失业率降至4%，通胀率维持在2%左右。



美国GDP年增长率

1998年年增长率4.9%

2025年Q2时期增长率2.1%

然而，即便在如此健康的宏观肌体上，依然滋生了巨大的资产泡沫。

反观当下，AI革命的宏观环境远不如当年。当前美国失业率在4.3%且呈上升趋势；



美国失业率

2000年美国失业率3.9%

2025年美国八月失业率4.3%

通胀率持续高于美联储2%的目标。这意味着，今天的AI革命是在一个相对病弱的宏观经济躯体上，注射一剂名为“预期”的兴奋剂。 其结构性基础远不如互联网时代坚实。



美国通胀率

1998年美国通胀率1.4%

2025年美国九月通胀率3%

更令人警惕的是，资本市场的狂热模式如出一辙。当年是雅虎、美国在线等互联网明星市盈率高达数百甚至上千倍；今天是英伟达、Open AI、甲骨文、微软等巨头围绕AI互相投资、互相赋能，推动估值达到令人瞠目的高度。

当年是80%的互联网企业毫无盈利却受资本追捧；今天是头部AI企业算力支出吞噬近半营收，OpenAI需要创造“财务奇迹”才能在24个月内扭转740亿美元的预期亏损。



所有的泡沫都需要一根针来刺破。 2000年，这根针是美联储的加息周期和微软的反垄断裁决，导致纳斯达克指数暴跌77%。



根据数据可以精准的看出2000年后纳斯达克指数急速下滑

今天，我们同样面临着美联储为对抗通胀而维持的高利率环境，资本链条已然绷紧。一旦某个环节——无论是技术迭代放缓、监管重拳出击，或是资本意识到回报遥遥无期——出现断裂，当前依靠预期和流动性支撑的摩天大楼，同样存在轰然倒塌的风险。

然而，我们必须进行辩证的思考：承认泡沫的存在，不等于否定技术本身的价值。 正如互联网泡沫破裂后，电子商务、搜索引擎、社交媒体等真正有价值的技术和应用幸存下来，并深刻改变了世界。AI技术的前景同样是真实而巨大的。它在图像识别、自然语言处理等领域的突破，其推动新一轮生产率革命的潜力，以及可能带来的15.7万亿美元全球经济增量，都是不容忽视的。

因此，未来的赢家，或许不是当下估值最高、嗓门最大的公司，而是那些最能平衡技术愿景与财务纪律，能在资本狂潮退去后依然凭借真实价值屹立不倒的企业。

我们仿佛正在经历一场“理性的疯狂”——每个人都援引历史，清楚地看到风险，但没有人愿意提前离场，都相信自己能在音乐停止前找到椅子。以史为鉴，真正的智慧不在于预知泡沫何时破裂，而在于理解：再伟大的技术革命，也无法摆脱经济基本规律的引力。 能否在这场狂欢中保持清醒，将决定我们最终是成为奇迹的创造者，还是又一个泡沫周期里的殉道者。

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