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发表于 2025-11-5 13:03:44 |只看该作者 |正序浏览

最近,关于AI是否存在泡沫的争论达到了白热化。十月底,美国科技界与金融市场同时迎来了两枚“重磅炸弹”:美国权威科技媒体《WIRED》(连线杂志)与《大西洋月刊》分别以《人工智慧:终结所有泡沫的罪魁祸首》和《人工智慧的崩盘将如何发生》为题,向市场发出了深度预警。

与此同时,英伟达股价飙升至历史新高,黄仁勋公开宣称“AI没有泡沫”;OpenAI的董事会成员Bret Taylor(布雷特·泰勒)也在2025年10月30日接受彭博社专访时,明确表示“不惧怕AI泡沫”。

奇怪的是,四种矛盾的现象正同时上演:

首先,硅谷巨头的坚定乐观:产业领袖们异口同声地为市场注入强心剂。

其次,媒体的密集预警:主流财经媒体开始聚焦AI公司市值飙升背后可能的“财务工程”因素。

然后,科技巨头的市场分化:美股“科技七巨头”走势出现明显分化,英伟达、微软等AI核心标的屡创新高,而苹果、特斯拉等AI布局相对滞后的公司表现疲软。

最后,资本市场的极致分化:美国银行最新的基金经理调查显示,认为AI股票存在泡沫的受访者比例已创下历史新高。

今天,我们将穿透这些矛盾的信号,深入探讨一下。

一、冰与火之歌:AI世界的现实与幻象



先理一理当前这个割裂的局面。

现象一:硅谷巨头的乐观与行业见顶的担忧

黄仁勋和泰勒为代表的硅谷乐观派的观点,核心其实就是:市场对AI泡沫的质疑被夸大。但老黄可能忘了,就在今年1月27日,英伟达自己刚经历了单日17%的史诗级暴跌,市值一晚上蒸发了6000亿美元。这记当头棒喝,起因是中国企业DeepSeek发布了一款低成本开源大模型。资本是聪明的,它明明白白地告诉市场:老弟,别狂,技术壁垒没你想的那么坚不可摧。

现象二:大佬的“警示灯”与AI应用层的“骨感”

微软CEO纳德拉最近说得特别直白:“当前的AI公司如果不能带来真正的GDP增长,如果没有真实需求来支撑其开发的产品,它们终将崩溃消亡。” 这话说得够重了吧?看看应用端,除了ChatGPT等少数几个,很多企业级的AI应用,听着高大上,但那个成本和它带来的效率提升,一算账,老板脸都绿了。尤其是在当下的经济大环境下,企业应用AI难上加难。

现象三:美股市场的“冰火两重天”

现在美股市场出现了很有意思的现象:“科技七巨头”走势严重分化。英伟达今年涨幅超过150%,微软靠着和OpenAI的深度绑定也涨了近40%,但你看苹果,因为AI布局落后,股价一直在低位徘徊;特斯拉更是因为自动驾驶进展不及预期,今年还跌了15%。这种分化恰恰说明,市场对AI的追捧是有选择的,不是所有科技巨头都能享受到这波红利。

现象四:资本的“狂热症”与现实的“贫血症”

根据知名投资机构Coatue在2025年6月发布的报告,自ChatGPT发布以来,标普500指数中AI相关公司的回报率高达165%,而非AI企业的回报率仅为24%。这分化,大得吓人。但另一边,像OpenAI这样的领头羊,估值冲到3400亿美元,但根据其被曝光的财务文件,2025年亏损可能达到140亿美元,预计到2029年才能盈利,此前累计亏损总额预计将达到440亿美元。这烧钱速度,家里有矿也顶不住啊。

所以,把这些现象揉一块儿,那个最核心的问题就浮出水面了:AI泡沫到底会不会发生?

我的观点不带糊弄的:我们很可能正处在泡沫的早期到中期阶段。下面,我用数据和事实给您捋清楚。

二、为何泡沫已是“房间里的大象”?

是的,为啥这么肯定?并非是因为最近英伟达和Open AI深度绑定坊间质疑的“洗钱”,而是以下三大硬伤,确实刀刀见血。

第一,估值与基本面严重脱节,树不会长到天上去

Coatue的报告点出一个残酷现实:只有5%的公共软件公司还能保持超过25%的增长,它们能拿到13倍的收入乘数;剩下的金字塔底部的公司如何存活?难啊!华尔街众多分析师已经将当前局面类比为2000年的科网泡沫中的思科,思科的股价在泡沫破灭二十多年后,都没回到当年高点。

第二,资本过度集中,顶级玩家“抽干”了水池

Coatue同样指出,现在风险投资的集中度到了惊人地步:前10的公司拿走了52%的所有风投资金(2015年这个数字还是16%)。 更夸张的是,OpenAI在2025年单笔400亿美元的融资,比2018到2024年这几年顶级融资的总和还要大。 这就造成了一个两级分化的市场:顶流公司资本无限,可以一直私有化;其他成千上万家公司,只能去抢剩下的那点汤喝。这种资本结构,非常畸形。

第三,基础设施过热与虚假繁荣的苗头

这波AI热潮有个鲜明特征:“卖铲子的”比“淘金的”过得滋润多了。英伟达等硬件商赚得盆满钵满,但上层大量AI应用公司还在生死线上挣扎。市场调查公司Gartner预计,到2025年,全球AI领域支出可能将达到惊人的1.5万亿美元。早期AI创业者杰瑞·卡普兰警告,目前的资金规模远超互联网泡沫时期,一旦破裂,后果更严重,甚至 “可能会拖累整体经济” 。他尤其担心在沙漠等地建造的庞大数据中心若最终闲置,将是巨大的资源浪费,不妨脑补当下的房地产行业。

所以,基于此,我的判断是,泡沫破裂更可能是个“缓慢漏气”的过程,而不是瞬间爆炸。 触发点可能是某家明星AI公司融资失败,或者某科技巨头宣布大幅裁员。

特别是当资本的热情退烧,当“财务工程”的戏法玩不下去,就是潮水退去的时候。

三、重新审视AI估值与投资方向

但事情总有另一面,最近市场上出现了一些值得深思的新观点,值得认真探讨。

一个较为明晰的洞察是——未来的资金很有可能转向电力能源。

如果我们稍微分析AI发展的制约因素,会发现一个根本性的转变:电力,而不是资金,正在成为AI发展的硬约束。

看几个数据吧——

训练一次GPT-4级别的模型,耗电量相当于一个5万人小镇一年的用电量;

一个大型AI数据中心的电力需求,相当于30万个家庭的用电规模;

500兆瓦的电力相当于数十万美国家庭的用电量。当印第安纳州新卡莱尔的数据中心建成后,它们的用电量将超过两个亚特兰大的总和!



这个视角的转变非常重要。它意味着我们投资AI的思路也需要更新。当算力需求每三个月翻一番时,再多的资金投入也无法解决电力供应不足的问题。

那么,这个认知转变给我们什么启示?

投资机会正在从“AI”向“能源”转移。未来的AI巨头,可能不只是拥有最强算法的公司,更是能够获得稳定、廉价电力的公司。

能源基础设施——包括电力运营商、电网公司、新能源发电企业。谁能解决AI的“喂电”问题,谁就在AI生态中占据了关键位置。

能效创新——提升计算能效的技术变得至关重要。芯片的能耗比、数据中心的冷却技术、电力传输效率,这些都可能成为新的投资热点。

全球电力布局——AI的全球化部署需要匹配全球化的电力资源。那些能够在电力丰富地区(比如水电丰富的加拿大、风电丰富的北欧)布局数据中心的公司,将具备独特优势。

说到这里,想起一个很形象的比喻:AI就像是一辆性能超跑的电动车,算法是它的自动驾驶系统,算力是它的电机,而电力就是它的电池。再先进的自动驾驶系统,再强大的电机,没有电也寸步难行。

最后,总结一下两个核心观点:

1、AI领域存在明显的泡沫迹象,正处于泡沫的早期阶段

2、未来投资的机会可能会从AI转向能源,泡沫之后将会是新的开端


来源:36kr

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