導(dǎo)語：2025年，人工智能繼續(xù)作為全球科技發(fā)展的核心驅(qū)動力與主導(dǎo)敘事。一方面，技術(shù)與資本持續(xù)共振：英偉達(dá)市值一度突破5萬億美元，印證了其在全球算力基礎(chǔ)設(shè)施中的關(guān)鍵地位；同期，國產(chǎn)GPU企業(yè)加速擁抱資本市場，折射出本土供應(yīng)鏈自主化進(jìn)程的實質(zhì)性推進(jìn)。另一方面，盡管產(chǎn)業(yè)熱度不減，全球資本情緒已呈現(xiàn)微妙轉(zhuǎn)向，市場共識出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性分化。在此背景下，“AI泡沫”的討論持續(xù)升溫，引發(fā)了對其形成機(jī)制、潛在風(fēng)險與市場影響的系統(tǒng)性審視與深度探討。

為何會出現(xiàn)“AI泡沫”論？影響有多大？

沃頓商學(xué)院講席教授及金融系主任 Itay Goldstein

泡沫源于投資動機(jī)的轉(zhuǎn)變

金融泡沫的核心在于資產(chǎn)價格顯著高于其內(nèi)在價值。內(nèi)在價值的挑戰(zhàn)在于它并不是一個固定且舉世公認(rèn)的數(shù)字。內(nèi)在價值的計算充滿了爭議，因為它完全取決于所使用的金融模型和假設(shè)。泡沫通常始于投資者因確信某項資產(chǎn)被低估而進(jìn)行的購買。隨著價格持續(xù)上漲，投資動機(jī)隨之發(fā)生轉(zhuǎn)變。人們不再追問“這東西值多少錢？”，而是開始關(guān)注“它還能漲多高？”

泡沫未必總會對宏觀經(jīng)濟(jì)造成毀滅性打擊。危險的關(guān)鍵在于“風(fēng)險敞口”——即有多少個人和機(jī)構(gòu)卷入了特定的資產(chǎn)或行業(yè)，以及他們?yōu)榱诉@場博弈借了多少錢。盡管20世紀(jì)90年代末的互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂讓投資者損失慘重，但對普通大眾的影響相對可控。因為互聯(lián)網(wǎng)泡沫本質(zhì)上是私人資本追逐互聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)的故事。當(dāng)泡沫破裂時，普通家庭并沒有失去房產(chǎn)，銀行系統(tǒng)也安然無恙。

經(jīng)濟(jì)是一個極其復(fù)雜且環(huán)環(huán)相扣的系統(tǒng)。因此，在危機(jī)真正爆發(fā)前，很難完整勾勒出它將產(chǎn)生的所有連鎖反應(yīng)和溢出效應(yīng)。如今，通過個人證券賬戶和退休計劃持有股票的家庭遠(yuǎn)超90年代末，且這些資金高度向大型科技公司傾斜。AI泡沫集中在“科技七巨頭”身上，這幾家巨頭貢獻(xiàn)了標(biāo)普500指數(shù)的大部分日常漲跌。一旦它們的估值崩塌，大量投資組合都將遭受重創(chuàng)，哪怕是那些自認(rèn)為只是在被動攢養(yǎng)老金的人也難逃波及。

橡樹資本管理公司聯(lián)合創(chuàng)始人、聯(lián)席董事長 Howard Marks

泡沫是暫時性的狂熱

人人都在問：“AI 有泡沫嗎？”這個問題本身就存在歧義。我得出的結(jié)論是，需要考慮兩種不同但相互關(guān)聯(lián)的泡沫可能性：一種是行業(yè)內(nèi)部公司行為層面的泡沫，另一種是投資者對該行業(yè)的行為層面的泡沫。當(dāng)前完全沒有能力判斷 AI 公司激進(jìn)的行為是否合理，所以主要聚焦于：金融世界里圍繞 AI 是否存在泡沫。

市場泡沫并非由技術(shù)或金融發(fā)展直接造成。相反，它們源自把過度樂觀投射到這些發(fā)展之上。泡沫是暫時性的狂熱：技術(shù)或金融領(lǐng)域的新進(jìn)展成為了前美聯(lián)儲主席艾倫·格林斯潘所稱的“非理性繁榮”的對象。新事物理所當(dāng)然會激發(fā)巨大的熱情，但當(dāng)熱情膨脹到非理性的規(guī)模時，泡沫就發(fā)生了。誰能識別理性的邊界？誰能斷言一個樂觀的市場何時變成了泡沫？這終究只是判斷問題。我們可以理論化地討論當(dāng)下的熱情是否過度，但要到多年之后才會知道是否已經(jīng)存在泡沫。

變革性技術(shù)引發(fā)過度熱情與投資、有形或無形地建設(shè)出超出所需的基礎(chǔ)設(shè)施，并把資產(chǎn)價格推到事后證明過高的位置——這種歷史一貫存在。這些過度行為以一種在其缺席下不會發(fā)生的方式，加速技術(shù)采用，對這些過度行為的通用稱呼是“泡沫”。AI 有潛力成為史上最偉大的變革性技術(shù)之一，而且正處于巨大的熱情之中。如果這種熱情沒有產(chǎn)生一個符合歷史模式的泡沫，那將是第一次。

AI泡沫是否真的存在? 其演化處于何種階段？

財政部原副部長 朱光耀

AI不存在泡沫，但優(yōu)勝劣汰是必由之路

從價值本質(zhì)來看，我不認(rèn)為AI是泡沫。生產(chǎn)力發(fā)展的每一個關(guān)鍵階段都需要持續(xù)投資，AI作為第四次產(chǎn)業(yè)革命的核心領(lǐng)域，吸引大量投資、匯聚眾多企業(yè)參與競爭，是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的正常規(guī)律。劇烈競爭必然伴隨淘汰過程，若將這一淘汰階段視為“泡沫”，那么這種“泡沫”實則是產(chǎn)業(yè)大浪淘沙的必經(jīng)之路。經(jīng)過淘汰篩選，優(yōu)質(zhì)企業(yè)將實現(xiàn)涅槃重生，推動整個產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)力水平邁向新高度。

對于“如果要培育中國版的英偉達(dá)，應(yīng)采取何種路徑”的問題，中國無需刻意復(fù)制“英偉達(dá)模式”，而應(yīng)堅持走中國式AI發(fā)展道路，核心是推進(jìn)“AI+”戰(zhàn)略。我們要充分發(fā)揮三大優(yōu)勢：一是龐大的應(yīng)用場景優(yōu)勢，為AI技術(shù)落地提供廣闊空間；二是海量的數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢，為模型訓(xùn)練與優(yōu)化提供核心支撐；三是強(qiáng)大的電力供應(yīng)與基礎(chǔ)設(shè)施保障優(yōu)勢，為AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模化發(fā)展筑牢基礎(chǔ)。依托這些優(yōu)勢，應(yīng)著力培育具有中國特色的人工智能企業(yè)集群，而非單一企業(yè)。

中金公司研究部董事總經(jīng)理、海外與港股策略首席分析師 劉剛

對AI估值預(yù)期高導(dǎo)致波動，長期仍有投資價值

從當(dāng)前AI需求、融資能力和市場定價三個維度來看：1）需求接近于1996~1997年，內(nèi)生降本增效已兌現(xiàn)，外延需求仍待突破，僅看營收和生產(chǎn)率提升幅度類似于1996~1997年。2）投資接近1997~1998年，規(guī)模仍處于初期，但融資依賴度要遠(yuǎn)低于當(dāng)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(huán)境接近1998年。綜合來看，我們判斷當(dāng)前市場可能更多處于1996~1998年的情形。

這意味著什么？1）估值高和預(yù)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(fā)市場對于泡沫的擔(dān)憂，進(jìn)而導(dǎo)致回調(diào)。這也說明估值存在“天花板”，如果想進(jìn)一步突破，必須依賴技術(shù)應(yīng)用的實質(zhì)性突破來帶動更多需求兌現(xiàn)。2）長期產(chǎn)業(yè)趨勢還在，所以仍有投資價值。從生產(chǎn)率的提升、應(yīng)用范圍的擴(kuò)大都可以看出AI技術(shù)仍蘊(yùn)含潛能，短期二級市場的波動并不影響實體產(chǎn)業(yè)的投資價值。3）但結(jié)構(gòu)會走向分化。在這個過程中，龍頭間也將出現(xiàn)差異化表現(xiàn)，那些能夠?qū)㈩I(lǐng)先模型與多元業(yè)務(wù)場景深度結(jié)合、形成可規(guī)?；虡I(yè)閉環(huán)的企業(yè)，將更有機(jī)會受益。例如，谷歌正加速推進(jìn)AI與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的融合，其潛在價值也引發(fā)價值型資金的關(guān)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。

蓮華資產(chǎn)管理公司管理合伙人、首席投資官 洪灝

美國AI存在泡沫，但泡沫要破還為時尚早

美國AI泡沫肯定有。你看市場對它們的預(yù)期，還有最近AI公司之間互相投資、互相下單的現(xiàn)象。

類似的現(xiàn)象2000年泡沫頂部時也出現(xiàn)過。但這次不一樣的是，直到今年上半年，這些科技巨頭的資本開支主要還是靠自己的現(xiàn)金流。而且它們的現(xiàn)金流、利潤率和成長率仍然很高——全球最大的公司還能保持雙位數(shù)增長，這很難得。不過估值也確實到了歷史高位。美股估值達(dá)到這么高的次數(shù)屈指可數(shù)，不能說它不貴。所以估值上確實有泡沫。

但另一方面，這些公司的增長并沒有慢下來，反而還在加速。所以泡沫是有，但泡沫什么時候破，這是另一個問題。市場可以一直非理性，直到你破產(chǎn)為止。一般來說，泡沫破滅往往是因為流動性出了問題，或者市場杠桿太高導(dǎo)致被迫平倉，或者是美聯(lián)儲收緊。2000年就是這樣。流動性轉(zhuǎn)弱是泡沫破滅的必要條件。另一個條件是市場杠桿率過高，導(dǎo)致整個體系很脆弱，對流動性的變化非常敏感。這個條件目前我們還沒看到。相反，美聯(lián)儲已經(jīng)開始降息，還在擴(kuò)表買美債，流動性其實比較充沛。我們的模型也顯示，未來幾個月流動性條件可能會邊際改善。所以現(xiàn)在說泡沫要破，可能還為時過早。

不可忽視AI泡沫的“正面作用”：

全球知名財經(jīng)作家 Byrne Hobart

有些泡沫是科技進(jìn)步的催化劑

并非所有泡沫都摧毀財富和價值。有些泡沫可被理解為科技進(jìn)步的重要催化劑。大多數(shù)新技術(shù)并非憑空出現(xiàn)，一進(jìn)入世界就已完全成型。相反，它建立在之前的錯誤開端、失敗、迭代和歷史路徑依賴之上。泡沫創(chuàng)造了部署必要資本的機(jī)會，以資助和加速這種大規(guī)模實驗——這包括大量并行進(jìn)行的試錯——從而加速潛在顛覆性技術(shù)和突破的產(chǎn)生速率。

通過產(chǎn)生熱情和投資的正向反饋循環(huán)，泡沫可以是凈有益的。樂觀可以成為自我實現(xiàn)的預(yù)言。投機(jī)為高度風(fēng)險和探索性項目提供了所需的大規(guī)模融資；短期內(nèi)看似過度熱情或糟糕的投資，最終被證明是引導(dǎo)社會和技術(shù)創(chuàng)新所必需的……泡沫可以是集體錯覺，但它也可以是集體愿景的表達(dá)。該愿景成為人員和資本的協(xié)調(diào)點，以及創(chuàng)新的并行化場所。進(jìn)步并非隨時間發(fā)生，而是在不同領(lǐng)域同時爆發(fā)。隨著熱情的增長……帶來了更高的風(fēng)險承受能力和強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。害怕錯失良機(jī)，或稱FOMO，吸引了更多參與者、企業(yè)家和投機(jī)者，進(jìn)一步強(qiáng)化了這一正向反饋循環(huán)。像泡沫一樣，F(xiàn)OMO往往名聲不佳，但有時它是一種健康的直覺。畢竟，我們誰都不想錯過一生一次構(gòu)建未來的機(jī)會。

中郵證券副總裁、首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家 黃付生

新興行業(yè)出現(xiàn)一定泡沫，一定程度上能促進(jìn)行業(yè)發(fā)展

任何一種科技革命或新興行業(yè)的發(fā)展，都必然伴隨泡沫化。泡沫本身是一個中性詞。任何新的技術(shù)或創(chuàng)新，從0到1的認(rèn)知提升和市場追捧過程，就是一個泡沫化的過程。核心在于泡沫能否最終應(yīng)用落地，避免巨大的泡沫破裂。泡沫化能夠大幅提升估值，從而吸引社會上的大量資金涌入該行業(yè)，促使行業(yè)快速發(fā)展和迭代，最終帶動整個產(chǎn)業(yè)鏈的巨大發(fā)展。即使泡沫最終破裂，行業(yè)也已完成成長和成熟，這就是資本泡沫的力量。

具體到AI領(lǐng)域，涉及硬件、軟件和整個延伸產(chǎn)業(yè)鏈，技術(shù)屬性強(qiáng)。它與傳統(tǒng)制造業(yè)最大的區(qū)別是：初期現(xiàn)金流和盈利能力非常有限，缺乏傳統(tǒng)的商業(yè)模式。AI 領(lǐng)域更需要資本市場、更需要泡沫去孕育和培育整個行業(yè)的快速發(fā)展，并在泡沫當(dāng)中建立起完整的產(chǎn)業(yè)鏈。因此，本輪科技泡沫一定會哺育人工智能這一新興行業(yè)，進(jìn)而提升傳統(tǒng)行業(yè)和新興行業(yè)的生產(chǎn)效率，催生一批與人工智能衍生相關(guān)的應(yīng)用行業(yè)。當(dāng)前，中國科技股處于行業(yè)高景氣、高成長期，從0到1的過程中，天然應(yīng)享受到高估值、高溢價。這能催生更多資本投入，推動行業(yè)快速發(fā)展和應(yīng)用推廣。

AI 項目估值的核心邏輯到底是什么？

九合創(chuàng)投創(chuàng)始人 王嘯

好AI項目的定義——明確的場景、可閉環(huán)的數(shù)據(jù)、匹配的團(tuán)隊

評估一個AI項目時，最核心的是看它是否找到了一個真正有價值的應(yīng)用場景。好的AI項目必須聚焦在某個具體領(lǐng)域，并且這個場景要能形成閉環(huán)，讓數(shù)據(jù)可以不斷自我強(qiáng)化。比如一開始系統(tǒng)可能只能完成70%的工作，但隨著數(shù)據(jù)積累和算法優(yōu)化，它能逐漸提升到90%甚至更高。項目不僅要有扎實的技術(shù)能力，還要對行業(yè)有深刻理解，才能真正讓"數(shù)據(jù)飛輪"轉(zhuǎn)起來。

如果我們拒絕一個AI項目，通常有兩個原因：一是創(chuàng)業(yè)者講的故事太小，缺乏想象力；另一種更常見的是故事講得太大，但團(tuán)隊完全沒有相應(yīng)的能力支撐。愿景和能力之間必須要有合理的連接，哪怕路徑不是100%清晰，至少邏輯上要能自洽。

舉個例子，我們投了一家用AI改造獵頭行業(yè)的公司。傳統(tǒng)獵頭的工作本質(zhì)上是兩邊溝通——既要了解企業(yè)需求，又要評估候選人，這個過程其實很適合AI來優(yōu)化。這家公司的兩位創(chuàng)始人，一位是資深獵頭，有行業(yè)資源和客戶基礎(chǔ)；另一位是微軟研究院出來的技術(shù)專家，擅長大模型應(yīng)用。這樣的組合既能保證對招聘場景的深刻理解，又有能力搭建AI系統(tǒng)。

更重要的是，每次匹配都會產(chǎn)生新數(shù)據(jù)，讓系統(tǒng)越用越聰明。過去獵頭打電話的信息不會留存，而AI能把這些交互數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，創(chuàng)造出全新的競爭壁壘。從市場規(guī)?？?，中國招聘是個千億級市場，AI可以先服務(wù)高端崗位，再逐步滲透，這樣的項目就完全符合我們對好AI項目的定義——明確的場景、可閉環(huán)的數(shù)據(jù)、匹配的團(tuán)隊。

內(nèi)容來源丨根據(jù)公開演講或發(fā)表內(nèi)容整理

編輯丨楊曦

審核丨秦婷

責(zé)編丨蘭銀帆

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