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图为美国拉斯维加斯2025消费电子展旧世界实验室展区展示的机器人。 （新华社） 近期美国股市人工智能概念股大幅波动，华尔街对“人工智能泡沫”的警告愈演愈烈。与此同时，英伟达等AI概念股市值屡创新高，互联网巨头不断加码算力。与此同时，“大卖空者”公开做空AI Star股票，软银集团、Bridgewater Associates和花旗集团等机构纷纷减仓或大幅减持NVIDIA股票。进步与挫折并存，资本市场对人工智能的评价差距不断拉大，市场担忧市场过热现象正在逐渐加剧。当前市场对美国“AI泡沫”的质疑主要体现在以下几个方面：首先，概念股估值过高、跑赢。 2022年11月ChatGPT大模型的到来被认为是推动人工智能行业进入新的增长阶段的关键节点。自成立以来，NVIDIA的股价已上涨约11倍。同期，标准普尔500指数上涨约70%。今年10月29日，英伟达市值首次突破5万亿美元，超过德国全年国内生产总值（GDP）。云服务提供商甲骨文宣布获得价值 3000 亿美元的 OpenAI 订单后，该公司股价飙升 41%。然而，根据其最新财报，该AI云服务的毛利率仅为14%，并且在一个季度内因租赁Nvidia芯片而损失了1亿美元。二是基础设施投资过多结构。以 OpenAI、微软、谷歌、Meta 和亚马逊为首的全球科技巨头正在与一支激烈的“人工智能模型大军”展开竞争。他们正在开始一场“竞赛”，并花费巨资建设数据中心来训练和运行各种大型模型。高盛的数据显示，从2025年到2027年，几家主要科技公司用于建设人工智能基础设施的资本支出预计将达到1.4万亿美元。世界经济论坛主席布伦德表示，仅今年一年，人工智能领域的投资就达到了5000亿美元，但回报尚未兑现，这意味着大规模投资可能会在几年内面临技术过时的风险，导致巨大的沉没成本。三是循环融资模式存在风险隐患。 AI巨头们通过相互投资、签订天价订单、租赁算力等方式，不断提升多家公司的账面收入和利润规模，并不断提升自身估值。对于 e例如，Nvidia 向 OpenAI 投资了 1000 亿美元，帮助建设数据中心。 OpenAI向云服务提供商甲骨文支付3000亿美元购买算力，甲骨文则从英伟达购买芯片。这种动作被认为是有问题的，因为它涉及“用左脚踩右脚并将其举到空中”。如果其中一环有缺陷，整条链条就有崩溃的危险。第四，商业盈利路径尚不明确。企业为人工智能付出的成本与其创造的价值严重不匹配，这是当前商业模式面临的根本问题。挑战。数据显示，美国人工智能相关支出对2025年上半年GDP增长贡献了92%，但“GDP奇迹”并未体现在企业层面的利润上。麦肯锡研究显示，近80%的实施人工智能的公司未能实现净利润增长，95%的生成式人工智能试点项目没有产生直接的经济效益。开放AI今年上半年的营收为43亿美元，但净亏损为135亿美元。第三季度个人亏损超过115亿美元。第五，需警惕资金杠杆风险。随着人工智能基础设施的大量投资，互联网公司正在从非加权模式转向以资产为中心的模式，限制了自由现金流，甚至导致过度依赖债务融资。今年9月底，美国债券市场科技公司贷款达到1570亿美元，较上年增长70%。自第四季度初以来，这些公司对人工智能基础设施的投资只增不减。债务增加了科技公司的杠杆水平并增加了信用风险。许多业内观察家将当前人工智能概念股的繁荣与2000年的互联网泡沫进行了比较，警告说当年的惨痛历史可能会重演。微软前首席执行官B盖茨、国际货币基金组织总裁克里斯塔利娜·格奥尔基耶娃等人警告称，美国目前正处于类似于20世纪90年代末“互联网泡沫”的人工智能投资热潮中，许多当前投资可能最终陷入坏账。人工智能的支持者强调其巨大的需求和广阔的前景。英伟达首席执行官黄仁勋否认存在泡沫。他表示，今天的人工智能已经不是互联网时代的“暗光纤”。如今所有图形处理器都已“开启并使用”。有人指出，目前人工智能领域的领先者拥有良好的盈利能力和现金流，使他们成为市场的核心。从许多方面来看，当前的人工智能热潮看起来更像是1997-1998年的科技热潮，而不是1999年或2000年，生产力和基础设施的进步开始显现，但过度的市场投机尚未成为现实。 OpenAI首席财务官Sarah Fryer甚至表示，市场过于担心“人工智能泡沫”，反而需要更多“热情”。鉴于当前全球对人工智能等前沿技术的竞争，当前的分歧和争论可能需要从长远的角度辩证地看待。首先，必须从不同的角度看待资本市场的短期价格波动和产业发展的创新重要性。资本市场的定价是一个复杂而详尽的考虑，它与企业的商业状况有关，而是反映了资本市场对未来回报的判断。因此，价格表现并不一定与理性的基本面分析相吻合，尽管目前资本市场围绕人工智能的变化众说纷纭，但没有人否认人工智能在提高生产力方面的深刻革命性重要性，因此，人工智能概念的“泡沫”正在发生。资本市场的股票可能会带来阵痛，但AI行业的美好未来仍然值得期待。其次，我们必须意识到人工智能过多对经济带来的风险。过去三年，人工智能技术的投资助推了美国股市的牛市，提振了该国的经济增长。哈佛大学肯尼迪学院经济学教授贾森·福尔曼的一项研究发现，今年上半年美国经济增长了1.6%，但剔除数据中心的贡献，经济增长率仅为0.1%。 AI数据中心建设对美国GDP增长的贡献超过了消费者支出。美国经济与人工智能的发展密切相关，因此人工智能投资的任何负面反馈都会对更广泛的经济产生影响。第三，路径多元化有望丰富人工智能发展业态。美国科技巨头主要选择了封闭式战略上，注重积累算力和提升综合能力，形成垄断优势，换取大量资本投入，获得领先地位，但同时也积累了相应的风险。依托庞大市场和完整产业体系的优势，中国AI企业采取开源策略，更快融入各类应用场景，在场景验证中不断反馈和更新，打造出一条“高性能、低成本、开放全面”的新路径。 2000年代互联网泡沫破裂时，美国纳斯达克指数下跌超过70%。许多维权投资者遭受了巨大损失，但许多不良商业模式也被淘汰。最终出现了一些具有真正技术和可持续盈利能力的公司，为随后的数字经济繁荣奠定了基础。当前，AI领域资本投入“军备竞赛”后，大量资金涌入留下了计算能力和模型库的遗留问题。未来会是什么样子，我们需要继续仔细观察。 （本文来源：经济日报作者：徐旭）
（编辑：胡锋）