近期，世經述評升溫美股中人工智能（AI）概念股波動加劇，投資華爾街關于“人工智能泡沫”的對智警告聲日益響亮。一邊是美股英偉達等AI概念股市值屢創(chuàng)新高、互聯(lián)網巨頭不斷加碼算力建設；一邊是人工“大空頭”公開做空AI明星股，軟銀集團、泡沫橋水基金、擔憂花旗等機構清倉或大幅減持英偉達股票。世經述評升溫進與退的投資交錯之間，顯露出資本市場對AI估值的對智分歧正在加大，對行情過熱的美股擔憂情緒正逐漸升溫。

當前市場對美國“人工智能泡沫”的人工質疑主要集中體現(xiàn)在以下幾個方面。

一是泡沫概念股估值過高透支業(yè)績。2022年11月ChatGPT大模型出現(xiàn)被視為推動AI產業(yè)進入新增長階段的擔憂關鍵節(jié)點，自其問世以來，世經述評升溫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(guī)模。在公布獲得美國開放人工智能研究中心（OpenAI）的3000億美元訂單后，云服務商甲骨文股價一度飆升41％，但最新財報顯示，AI云服務毛利率僅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(xiàn)，這意味著巨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(huán)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(guī)?；ハ喾糯螅粩嗵Ц吖乐?。例如，英偉達向OpenAI投資1000億美元，支持其數據中心建設；OpenAI向云服務商甲骨文支付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(huán)節(jié)出現(xiàn)紕漏，整個鏈條將面臨崩塌風險。

四是商業(yè)盈利路徑尚未明晰。企業(yè)為AI支付的成本與它創(chuàng)造的價值嚴重不匹配，是當前商業(yè)模式面臨的突出挑戰(zhàn)。數據顯示，2025年上半年，美國AI相關支出對GDP增長的貢獻占比高達92％，但“GDP奇跡”并未轉化為企業(yè)層面的盈利。麥肯錫調研顯示，近80％部署AI的企業(yè)未能實現(xiàn)凈利潤提升，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，凈虧損高達135億美元，第三季度單季虧損更是超過115億美元。

五是資金杠桿風險值得警惕。AI基礎設施的巨額投資正推動互聯(lián)網公司從輕資產向重資產模式轉型，擠壓自由現(xiàn)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(guī)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杠桿水平，也擴大其信用風險。

不少業(yè)內人士將當前的AI概念股狂熱與2000年的互聯(lián)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(zhí)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，美國當前正處于一場類似上世紀90年代末“互聯(lián)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(zhí)行官黃仁勛否認泡沫的存在，他表示，現(xiàn)在的AI并非互聯(lián)網時代的“暗光纖”，如今的每一塊圖形處理器都“被點亮并使用”；大客戶的需求依然旺盛，到2027年，僅亞馬遜、Meta、谷歌、微軟、甲骨文和CoreWeave這六大云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(xiàn)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(tài)，即生產力和基礎設施領域的進步開始顯現(xiàn)，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，對于當前的分歧與爭論，或許應當基于長期主義的立場來辯證看待。

首先，應當區(qū)別看待資本市場的短期價格波動與產業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新性意義。資本市場定價是復雜的綜合考量，雖與企業(yè)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(xiàn)與理性的基本面分析并不一定嚴絲合縫。當前圍繞AI的資本市場波動各執(zhí)己見，但沒有人否認AI對于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(yè)、各領域發(fā)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(yè)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杰森·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(fā)展綁定，一旦人工智能投資出現(xiàn)負反饋，也將殃及整個經濟。

再次，多元化路徑有望豐富AI發(fā)展業(yè)態(tài)。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(yōu)勢，但也集聚了相應的風險。中國AI企業(yè)則依托超大市場和完備工業(yè)體系優(yōu)勢，多采取開源策略，更加快速地融入各種應用場景，并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(lián)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(yè)模式，一些掌握真正技術和可持續(xù)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(xù)觀察、認真對待。（經濟日報記者 徐胥）

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