自2023年以来，生成式人工智能的发展带动了全球范围内AI股估值飙升。仅2023至2024年，全球AI相关投资规模便从约2500亿美元跃升至超过4000亿美元，AI领域市值最高的七家科技巨头（微软、Google、亚马逊、Nvidia、Meta、Tesla、苹果）累计市值增长超过7万亿美元。进入2025年下半年后，AI投融资市场开始出现明显调整。11月上旬，AI股主导的科技板块下跌约3%—4%，远超大盘。

一些华尔街机构甚至开始押注做空AI股票。如以精准预测次贷危机著称的《大空头》原型投资者Michael Burry在最新季度披露中持有Nvidia与Palantir的看跌期权，总金额超过10亿美元，理由是大型科技企业在AI领域的资本开支被低估了折旧风险，利润数据被高估。与此同时，高盛等知名投行也提示AI投资存在过热迹象，认为当前AI浪潮与上世纪90年代末的互联网泡沫有若干相似特征。

回顾这波AI股的下行周期，可以看到市场情绪的变化更多是对不确定性的本能反应。部分投资者担心AI资本支出回收周期漫长、龙头企业估值过高，于是将巨额投入解读为“泡沫前兆”。在这种情绪的驱动下，短期担忧迅速放大并开始自我强化，形成连锁抛售。不过从当前的形势来看，市场波动更多反映的是资本市场对短期回报的焦虑，多数抛售属于高位兑现和获利回吐，而非对AI股的根本否定。

之所以会出现“AI泡沫论”，核心的逻辑谬误就在于将AI的战略性投入误读为短期利润博弈，而忽视了AI投资在国家与企业层面关乎竞争力与存在性的本质特征。从战略的角度看，AI投资不是可有可无的市场选择，而是一旦停滞便可能被淘汰的生存性投入。具体来说，当前鼓吹“AI泡沫论”存在以下逻辑上的谬误：

第一，当前市场对AI投资“回不来”“盈利慢”的质疑，本质上是把AI作为通用目的技术的战略性投入误判为一般产业项目的短期投资回报率问题。

从技术层面来看，AI是一种通用目的技术（General Purpose Technology），类似于历史上的电力、铁路或互联网，能够从根本上重塑全球经济的生产函数和价值链。通用技术在早期都有“重投入、慢回报”的规律，如电力、互联网、铁路无不经历漫长的建设期，且往往需要远超预期的资本密度才能形成规模效应。

AI基础设施“长期性、结构性、重资产”的特征尤为明显，因此呈现出远超一般技术的资本密度。目前，全球算力需求以每年约35%的速度增长，AI模型训练所需算力较2018年已提升超过100万倍。单个前沿模型的训练成本动辄超过1亿美元，数据中心的能耗已占全球电力消耗的3%，且仍在快速上升。芯片方面，顶级AI GPU的单价超过3万美元，而构建大模型训练集群往往需要数万枚芯片。

研发人力成本同样高昂，一线AI科学家的年薪普遍在50万美元以上。据麦肯锡与高盛的测算，当前全球AI产业链的年投资规模已超过4000亿美元，其中算力与数据中心相关支出约占六成，仅Nvidia、微软、Google三家公司在2024-2025年的AI资本支出总额就超过2500亿美元。这种资源和资金密集度远超以往任何技术革命，充分体现了AI作为通用目的技术所需的庞大建设成本。

因此，许多AI业务并非能够快速变现的短周期业务，而是典型的“长期投入、累积回报”模式，对AI这类战略性、长期性的底层建设，不能简单地用短期盈利的框架进行衡量。

第二，很多人没有充分认识到，AI投资属于战略投资，不能与简单的市场投资同等对待。实际上，无论在国家层面还是企业层面，AI都已成为参与未来竞争的“生存性条件”。从国家层面看，美国、欧盟和中国均在AI上投入巨大，AI能力已成为技术主权、产业安全和国家安全的核心要素。例如，美国通过《国防授权法案》将AI列为战略支柱，并以15亿美元以上的年度预算推动军事智能化体系建设；欧盟设立“算力主权计划”，以减少对境外AI基础设施的依附；中国则通过“东数西算”与智算中心建设强化全国算力体系布局。

从企业层面看，微软、Google、亚马逊等科技巨头已将AI视为未来商业模式的底层支撑，算力投入规模动辄千亿美元，目的并非追逐短期利润，而是确保在下一轮技术竞争中不被淘汰。若企业不进行AI投入，将无法获得下一代生产力工具、无法进入AI治理生态、无法参与未来市场的游戏规则制定。换言之，不投入意味着将在下一轮技术革命中失去位置，甚至丧失参与资格。若不能理解这种“生存性投入”，而将其误读为投机性投入，则很容易落入“AI泡沫论”的陷阱。

第三，AI股的短期调整是市场情绪波动，并不等于AI投资见顶、泡沫破裂。当前AI股价的阶段性回调更多是资本市场对利率预期、宏观情绪和短期财报波动的反应，部分投资者高位兑、获利了结，而不是AI长期技术价值或战略地位的下降。从企业和资本层面来看，AI股拥有强有力的支撑，与上世纪末的互联网泡沫有本质区别。

从企业层面来看，AI投入正在逐步体现产出效应。例如，Nvidia在2024年大幅增加数据中心相关投入，今年第二季度数据中心业务收入同比增长56%，表明大型企业的AI投入虽成本高昂，但正以业务扩张、产品升级和生态黏性增强的方式逐步转化为可观的产出。

此外，在资本市场层面，当前AI领域的主要投入者是现金流充沛的巨头企业，资金来源以自有资本为主，而非大规模的杠杆融资。这意味着AI投资的金融风险外溢性较低，不具备传统泡沫的高风险特征。同时，大量AI投资流向基础设施领域，具备一定的资产沉淀价值。即便短期市场波动，基础设施仍能继续为未来应用提供支撑。这与2000年互联网泡沫时期的虚高估值有本质不同。

因此，面对AI投资规模空前并持续引发泡沫破裂恐慌的现象，应从全局战略高度加以认识。AI的巨额投资并非非理性，而是技术革命规律的体现，代表了一场全球范围的技术基础设施竞赛，是生产力体系更新的必经阶段。AI不是一个行业的繁荣，而是经济体系的重构。未来的竞争，不是企业之间的竞争，而是AI基础设施能力的竞争。对任何国家而言，能否在AI时代构筑起稳固的技术底座，决定了经济的长期韧性与战略安全。而在AI的投融资市场中，关键在于识别真实需求与投机泡沫的边界，是鼓励长期资本流向具有公共属性的AI基础设施建设领域，还是没有实体支撑的投机项目，这才是判断“AI泡沫”的关键。

最终分析结论：

当前市场大规模的AI投资，并不能以简单的市场投机或短期利润来解释。从战略层面看，AI投资关乎一个企业、一个国家的竞争与存在，是技术主权、产业安全和生态主导权的基础工程。如果不投、不建、不发展，就意味着被淘汰、被边缘化，甚至“活不到明天”。

本文原载于2025年11月19日的安邦智库每日金融栏目