这是史上规模最大的投资热潮。人工智能热潮是否已形成泡沫？若泡沫破裂，对投资者与澳大利亚经济将意味着什么？
人工智能热潮与互联网泡沫对比。（图片来源：迈克尔拉・波洛克）
1996 年 12 月 5 日，艾伦・格林斯潘在演讲中抛出一个问题：市场是否正呈现 “非理性繁荣”？这两个词随即引发全球股市大幅回调。
这位美联储主席发表此番言论时，纳斯达克指数两年内已翻倍，标普 500 指数上涨 60%，市盈率达到当时令人瞠目的 18 倍。
如今的牛市一年前就已突破这些指标，众多亿万富翁投资者、经济学家，甚至竞相研发超级人工智能的前沿企业都认同：当前的人工智能热潮正显露出非理性与过度繁荣的迹象。
亚马逊创始人杰夫・贝索斯称其为 “产业泡沫”，摩根大通的杰米・戴蒙对 “大幅回调” 表示担忧，对冲基金亿万富翁雷・达里奥则担心美联储的政策可能加剧危机。
迈克尔・伯里 ——2007 年做空美国房地产市场的故事因奥斯卡获奖影片《大空头》而广为人知 —— 对泡沫论断深信不疑，他在关闭对冲基金前做空了英伟达（Nvidia）和帕兰提尔（Palantir）。
但尽管泡沫言论不绝于耳，市场仍在持续上涨。
英伟达成为史上首家市值突破 4 万亿美元的公司，苹果（Apple）和微软（Microsoft）紧随其后。随后，短短时间内（快到来不及说出 ChatGPT），英伟达市值又突破 5 万亿美元大关。本周，该公司再次印证了其芯片需求的火爆程度：第三季度营收达 570 亿美元（约合 880 亿澳元），超出市场预期，利润与业绩指引也大幅优于华尔街预测。但市场的紧张情绪显而易见 —— 英伟达公布亮眼业绩后，股价涨幅迅速回吐。
权益风险溢价（预期股权回报与 10 年期国债收益率的差值）处于历史低位，这意味着投资者愿意为持有风险资产接受更低回报，反映出当前市场风险偏好较低。尽管能源成本上涨、全球贸易战担忧加剧，且欧洲与中东战事持续，市场乐观情绪仍未消退。
今年 8 月，OpenAI 首席执行官山姆・奥特曼承认市场已略显疯狂：“投资者整体是否对人工智能过度兴奋？我认为是的。但人工智能是否是长久以来最重大的变革？我同样认为是的。”
就在此前，他的前首席技术官米拉・穆拉蒂为其新成立的人工智能公司筹集了 20 亿美元种子轮资金 —— 而该公司尚未推出任何产品。奥特曼向记者表示：“有人将损失巨额资金，我们不确定是谁；但也有很多人会赚得盆满钵满。”
此后，泡沫言论愈发激烈，焦点多集中在企业人工智能基础设施支出与营收之间的巨大差距上。两周前，投资者布拉德・格斯特纳抛出这个尖锐问题时，奥特曼当场驳斥。
格斯特纳：“一家年营收 130 亿美元的公司，如何能做出 1.4 万亿美元的支出承诺？”
奥特曼：“首先，我们的实际营收远高于此。其次，布拉德，如果你想抛售股份，我会为你找到买家。”
那么，人工智能热潮是否已形成泡沫？若泡沫破裂会怎样？与上一次科技泡沫（2000 年互联网泡沫）相比，当前存在四大关键差异，但同时也出现了诸多新的预警信号。
一
股市上涨，但幅度不及 2000 年
互联网泡沫破裂前三年，纳斯达克指数累计上涨 281%；而如今，该指数仅上涨 100%。
与互联网泡沫不同，人工智能热潮的起点清晰可溯：2022 年 11 月 29 日，即 OpenAI 推出 ChatGPT 的当天。
自那以后，人工智能热潮推动科技股飙升至历史高位，但涨幅仍远不及互联网时代。
ChatGPT 发布后的三年间，纳斯达克指数上涨 101%—— 这一涨幅已然可观，但互联网泡沫破裂前三年，该指数的涨幅高达 281%。
较低的涨幅意味着，即便泡沫破裂，损失可能更易控制。互联网泡沫破裂后，纳斯达克指数从 2000 年 3 月的峰值暴跌 78%；若当前指数下跌同等幅度，将回落到 2016 年 3 月的水平，抹去 10 年的股市涨幅。
这一情景令人担忧，但可能性极低。若纳斯达克指数回落至 ChatGPT 推出前的水平，跌幅约为 50%—— 这无疑是重创（可视为最坏情况），但即便没有泡沫，纳斯达克指数也曾接近这一跌幅：2020 年下跌 30%，2022 年下跌 34%。
值得注意的是，泡沫往往集中于特定类型的公司。2000 年，任何名称带 “.com” 的公司都卷入热潮；而此次，热潮集中在 “七大科技巨头”（Magnificent Seven）—— 这一由大型快速增长科技巨头组成的专属阵营，包括谷歌母公司 Alphabet、亚马逊、苹果、特斯拉（Tesla）、Meta 平台（Meta Platforms）、微软和英伟达。
这一对比更令人警惕：七大科技巨头三年内上涨 275%，与 2000 年纳斯达克指数的涨幅相当。但泡沫的形成，远不止股价上涨那么简单。
二
估值偏高，但未达 2000 年极端水平
互联网泡沫破裂后，纳斯达克指数花了 15 年才重回 2000 年 3 月的峰值。
泡沫的本质是资产估值与未来现金流现值脱节 —— 不仅是价格大幅上涨，更是脱离现实的疯狂飙升。
那么当前现实如何？哈佛大学经济学家杰森・福尔曼表示，证明人工智能存在 “泡沫” 的最佳证据是席勒周期性调整市盈率（Shiller CAPE），该指标目前处于 150 年来的第二高位。
这一指标由诺贝尔经济学奖得主罗伯特・席勒创立，是常用的泡沫预警指标。
“最高位出现在 2000 年初 —— 恰好在科技泡沫破裂前，” 福尔曼近期向《纽约时报》专栏作家罗斯・多萨特表示。
但席勒周期性调整市盈率基于过去 10 年经通胀调整后的盈利计算。而人工智能热潮有望开辟新的收入来源，因此仅依据历史盈利可能夸大估值泡沫。
若采用预测未来盈利的估值指标，情况则不那么极端：标普 500 指数的前瞻市盈率为 22，低于互联网泡沫时期 24 的峰值。事实上，ChatGPT 推出前，估值也曾达到类似水平。
对比七大科技巨头与互联网泡沫时期七大领军企业的估值，当前并未出现严重高估：
当前七大科技巨头的平均两年期市盈率为 38.5，剔除特斯拉后为 22.8；而 2000 年，包括英特尔（Intel）、思科（Cisco）和北电网络（Nortel Networks）在内的七大互联网泡沫领军企业，平均两年期市盈率高达 61.3。
更不用说互联网时代那些债务缠身、毫无盈利却最终破产的初创企业，如宠物电商Pets.com、玩具电商eToys.com和时尚电商Boo.com—— 这些公司因无盈利，甚至无法计算市盈率。
资产管理公司 Constantia 首席投资官埃蒂安・弗洛克表示，当前估值虽偏高，但 “远未达到 2000 年的极端水平”。
三
科技企业（极度）盈利
七大科技巨头资产负债表上的现金储备合计达 2000 亿美元，营收总额 2.1 万亿美元，总市值高达 20.8 万亿美元。
澳大利亚国民银行（NAB）首席经济学家莎莉・奥尔德表示，互联网泡沫并非人工智能热潮的完美参照 —— 如今引领市场上涨的企业，都是经过验证、盈利能力强劲的成熟企业。
七大科技巨头拥有多元化且领先市场的产品矩阵：苹果 iPhone 过去 12 个月的营收超过美国银行；其可穿戴设备部门的营收高于星巴克；微软已连续 40 个季度实现 20% 的利润增长；英伟达的利润超过竞争对手英特尔和超微半导体（AMD）的营收之和。
奥尔德表示，即便在人工智能热潮前，投资者青睐这些公司的原因就是其出色的商业模式 —— 这一优势如今依然存在。但这些企业正摆脱 “轻资产” 标签，投入巨额资金用于资本支出。“核心问题在于，市场定价中隐含的盈利增长能否实现。”
全球科技高管或许从 1989 年电影《梦幻之地》中汲取了灵感：凯文・科斯特纳饰演的主角在自家后院建造了一座昂贵的棒球场，希望偶像的鬼魂能现身与之相聚。
电影中的经典台词是：“只要你建造了，他就会来。” 这正是所有资本支出背后的赌注：投入资金以赚取更多利润。
人工智能领域的不同之处在于投资规模（瑞银数据显示，2025 年约为 5720 亿美元，2026 年将达 7630 亿美元）与承诺的宏大愿景 —— 不再是 “只要建造了，他就会来”，而是 “只要建造了，你就能实现劳动力自动化、解决生产力危机、治愈癌症”。
对冲基金 Minotaur Capital 联合经理、采用人工智能驱动投资策略的投资者阿米娜・罗森伯格表示，这些支出终将获得回报，只是时间问题。“围绕泡沫的担忧一直存在，但这些公司公布的盈利数据显示，它们正按计划推进。”
微软首席执行官萨提亚・纳德拉表示，公司目前最大的问题并非数据中心过剩，而是供应不足。麦肯锡预测，到 2030 年，数据中心容量将增至当前的三倍，其中 70% 的需求来自人工智能。但纳德拉也表示，微软设计的数据中心具备多用途适配能力，以防人工智能需求不及预期。
弗洛克表示，目前人工智能领域的数据中心供应 “远未达到” 过剩水平。
“关于人工智能泡沫的讨论不绝于耳，” 英伟达首席执行官黄仁勋本周表示，“但从我们的视角来看，情况截然不同。”
四
技术具备划时代潜力
ChatGPT 推出仅三年，全球近 10% 的人口已每周使用该工具。
与 2000 年泡沫时期Pets.com等公司用户寥寥无几的情况不同，ChatGPT 每周活跃用户达 7 亿，是史上普及速度最快的技术之一。
前景经济（Outlook Economics）首席经济学家斯蒂芬・沃尔特斯就是其中之一，他 “近期转变立场，成为人工智能的信徒”。
“我亲身体验到它节省时间的惊人效果，以及对个人生产力的提升，” 他表示，“我认为这些技术进步将在长期内对生产力产生深远影响。”
经济学家泰勒・考恩在《自由出版社》撰文指出，尽管泡沫问题对投资者至关重要，但从长期来看，最终无关紧要。“不要指望过程一帆风顺或可预测，但不妨坐下来欣赏：这是正在创造的历史。人工智能很快将渗透到几乎所有工作中。我们许多人已经非正式地用它获取法律和医疗建议、开展研究，甚至寻求陪伴。”
人工智能前沿企业 Anthropic 首席执行官达里奥・阿莫代伊 10 月发表了一篇 1.4 万字的长文，勾勒出 “一切顺利” 的未来图景：人类与人工智能协作治愈癌症、增强政府公信力、帮助数十亿人摆脱贫困。
一群前 OpenAI 研究人员则撰写了另一篇长文，探讨 “一切出错” 的后果。Ai2027 团队预测，超级人工智能的影响将远超工业革命，但他们设想的场景是，到 2030 年初，机器人经济将导致人类灭绝。
抛开人工智能末日论者的极端观点，此次科技热潮遵循了此前铁路、互联网等领域的周期规律：始于兴奋与过度投资阶段。2000 年的泡沫并非错误，只是时机过早、缺乏耐心且方向错位。互联网最终确实改变了世界，只是并非在 2000 年，也并非通过Pets.com这类企业。
我们有理由乐观地认为，当前尚未形成泡沫，但这并不意味着没有预警信号。以下是五大风险点：
1
不透明且复杂的融资方式兴起
私募信贷、特殊目的实体（SPV）和债务融资是数据中心热潮的重要支撑 —— 预计到 2030 年，数据中心年投资规模将达 1.7 万亿美元。
本月，人工智能巨头发行了价值 1840 亿美元的公司债券。罗森伯格担忧，依赖债务为投资融资是一个 “预警信号”，表明仅靠现金流已无法支撑此类支出。
OpenAI 计划在八年内向博通（Broadcom）、AMD 和英伟达采购价值 1.4 万亿美元的计算机芯片，用于其人工智能模型 —— 这一金额约为其当前年营收的 70 倍。但奥特曼表示，OpenAI 面临的更大风险是计算能力不足，而非过剩。
弗洛克表示，历史泡沫的教训是：若资本支出由现金流支撑，泡沫破裂只会压缩利润率、减少盈利，损害主要局限于行业内部。
“过去六周情况发生了变化，” 他表示，“近一两个月融资质量下降，这一风险比单纯依赖现金流融资时更大。”
“风险将蔓延至资本市场的几乎所有领域：主权财富基金、私募信贷、银行、债券等，无所不包…… 这正是脆弱性加剧的原因。”
人工智能企业还将大量支出从资产负债表转移至特殊目的实体，使得成本更难追踪。
“超大规模科技公司将高达 50% 的收入用于资本支出，这是前所未有的，” 投资者保罗・凯德罗斯基近期在《Plain English》播客中表示，“通常情况下，如果微软或亚马逊这样做，肯定会受到投资者的惩罚…… 因此，我们看到越来越多的特殊目的实体被设立。”
2
错综复杂的企业交易
七大科技巨头目前占标普 500 指数权重的 36%，其未来命运比以往任何时候都更加交织在一起。
人工智能领域的交易循环是另一大风险。
9 月，英伟达向 OpenAI 投资 1000 亿美元，而 OpenAI 随后将用这笔资金从英伟达回购芯片。另一个例子是，甲骨文（Oracle）宣布与 OpenAI 达成数千亿美元的合作后，股价大幅上涨。
摩根大通投资策略主席迈克尔・森巴莱斯特这样描述：“甲骨文承诺每年将从 OpenAI 获得 600 亿美元收入（OpenAI 目前尚未实现这一营收规模），为其提供尚未建成的云计算设施，而这些设施需要 4.5 吉瓦电力 —— 相当于 2.25 座胡佛水坝（美国尚未建成），随后甲骨文股价上涨 25%。”
但这仅仅是科技巨头间相互关联的冰山一角。
若市场崩盘，甚至仅一两家主要企业表现不佳，都可能引发整个行业的连锁反应。
澳大利亚与该行业的关联主要体现在为人工智能提供计算能力的大型数据中心上。今年 6 月季度，澳大利亚 IT 企业的机械设备投资增至创纪录的 14 亿澳元，但仅占总投资的 6%。
“我不会为数据中心最终是否被高估而失眠，” 弗洛克表示，“我们建造的还远远不够。”
3
芯片使用寿命极短
美国当年为登月耗资 3000 亿美元（按当前美元价值计算），而如今的人工智能企业每 10 个月就会投入同等规模的资金。
2024 至 2026 年间，亚马逊、Meta、Alphabet、微软和甲骨文将在资本基础设施上支出超过 1 万亿美元，主要用于数据中心，其中约 60% 的成本用于采购芯片。
但与支撑 2000 年互联网泡沫的宽带部署，或 19 世纪的铁路建设不同，高端人工智能芯片的使用寿命乐观估计仅为三年，之后就需要更换。
“这些资产的价值呈指数级贬值，这与历史上所有同等规模投资的泡沫完全不同，” 凯德罗斯基表示。
但人工智能企业在资产负债表上将这些芯片的折旧期定为五至六年。专家表示，若账目反映真实损耗速度，折旧费用将大幅增加，利润则会显著降低。
降低幅度有多大？
资深卖空者吉姆・查诺斯 7 月发帖称，若 Meta 的芯片实际使用寿命仅为三年，那么其 “大部分‘利润’都被严重高估”。《经济学人》9 月估计，若人工智能芯片按三年折旧，五大科技巨头的市值将至少缩水 7800 亿美元。
4
“深度求索时刻” 的风险
今年 1 月，一款竞争对手大语言模型的发布引发纳斯达克指数两个月内下跌 20%；而自低谷以来，该指数已上涨 47%。
投资者担忧的不仅是会计层面的操作。罗森伯格预计将出现更多 “深度求索时刻”（DeepSeek moments）——1 月中国一款大语言模型的发布（其研发成本仅为 ChatGPT 的一小部分）引发市场抛售，有人认为热潮已终结。
“任何看似威胁的事件都会产生影响，随后市场将再次稳步上涨，” 罗森伯格表示，“过程将充满起伏。”
目前盈利虽保持增长，但只需微软或 Meta 一次盈利不及预期，就可能引发投资者恐慌和市场抛售。本周英伟达盈利超预期，市场仍未完全信服；若盈利不及预期，后果不堪设想。
未来可能出现多次幅度可观的回调，而非一次大规模崩盘。
若罗森伯格的判断正确，短期回调不会影响长期趋势，但这仍反映出系统的脆弱性。围绕泡沫的无休止辩论可能导致市场将新动态解读为泡沫证据，形成自我实现的预言。
5
商业模式尚未验证
ChatGPT、谷歌 Gemini 和微软 Copilot 等大语言模型的初始使用权限均为免费。
但要维持盈利增长，科技巨头不仅需要人工智能需求，还需将需求转化为收入。
弗洛克表示，“并非所有需求都具有同等价值”。人工智能的部分用途（如修复企业网站）易于商业化；而让 ChatGPT 制作一段猫咪后空翻的搞笑视频虽有趣，但用户是否愿意付费？此类请求却会消耗大量计算能力。
鉴于聊天机器人正变得日益商品化和可替代，科技巨头显然在思考这一问题。产品相似度越高，价格竞争就会越激烈，利润率将被稀释。
微软甚至因被指控误导消费者、诱导其为人工智能产品支付额外费用而接受调查。
此外，不少怀疑论者称聊天机器人是 “随机鹦鹉” 和 “抄袭机器”，仅能窃取他人智慧。他们质疑这类人工智能能否实现飞跃，成为无需过多监督即可独立完成任务的自主系统。
Meta 前人工智能负责人、现任首席科学家扬・勒丘恩表示，公司对大语言模型的追求，无法实现其老板马克・扎克伯格所期望的人类级智能。
弗洛克指出，我们可能正处于 “泡沫的山脚”，最终结论取决于人工智能能否兑现其提升生产效率的承诺。
“明年年初将有大量产能释放。如果供应突然大幅增加，而实际需求并未跟进，就会陷入产能过剩的局面，” 他说。
“没人知道真实需求究竟有多大。目前增长率飙升，所有人都在据此推断未来…… 如果供应将达到当前水平的 1 万倍，而需求仅为 3000 倍，问题就会随之而来。”
泡沫破裂对澳大利亚市场意味着什么？
科技企业在澳大利亚标普 200 指数（ASX200）中的权重仅为 2.8%，与 2022 年 ChatGPT 发布时持平。
人工智能热潮由海外市场主导，澳大利亚股市并未获得同等涨幅。自 ChatGPT 发布以来，ASX200 仅上涨 18%—— 远未达到泡沫水平。
前景经济的沃尔特斯表示，鉴于澳大利亚股市对科技行业的敞口有限，即便泡沫破裂，ASX200 也不太可能遭受重创。
“目前支撑市场的主要是银行和矿业企业，这两个行业盈利能力极强、运营稳健且历史悠久，” 他说。
奥尔德表示，ASX200 甚至可能从海外市场回调中受益。互联网泡沫破裂后，澳大利亚股市虽经历了数年横盘，但表现优于美国市场。
“很容易想象这样一种场景：如果投资者对科技叙事的热情降温，大宗商品将变得极具吸引力 —— 尤其是在全球加大国防支出和再工业化的背景下，” 奥尔德说。
泡沫破裂对经济将产生何种影响？
互联网泡沫仅导致美国出现短暂衰退，澳大利亚并未受到波及。
市场回调将冲击经济学家所说的 “财富效应”—— 即资产价值与消费支出之间的关联。如果房产升值，人们会感觉更富有，消费意愿也会增强。
互联网泡沫破裂后，纳斯达克指数暴跌 78%，股票投资组合市值大幅缩水，消费者削减支出，美国失业率从 4% 升至 6%。
奥尔德表示，如今美国家庭通过被动投资策略、交易所交易基金（ETF）以及养老金暴露于七大科技巨头 —— 规模最大的养老金基金约有 10% 的持仓投向人工智能相关股票。
但奥尔德指出，养老金作为许多澳大利亚人很少关注的长期投资，其财富效应可能弱于房产等其他资产。
沃尔特斯表示，若泡沫与金融体系深度交织（如全球金融危机时期），可能引发全球金融崩溃。
此次风险目前似乎主要局限于美国科技行业，但弗洛克表示，随着资本市场近期开始介入数据中心建设，这种情况可能发生变化。
若风险蔓延至股市及私募信贷、加密货币、企业贷款等其他资产的广泛回调，可能导致金融环境收紧，经济增长放缓。
不过，奥尔德指出，澳大利亚储备银行（RBA）当前现金利率为 3.6%，仍有 “充足空间” 降息。降息可减轻抵押贷款持有人的负担，在经济下行时为市场提供支撑。
“我的假设是，澳大利亚在全球经济下行中可能表现尚可。诚然，经济增长会放缓，但我们的政策制定者能够迅速做出回应，” 她说。
关键在于时机
29 年前格林斯潘的演讲提供了一个重要教训：尽管他的言论引发了全球市场抛售，但调整仅持续了几个月，随后市场继续牛市行情 —— 未来三年内涨幅翻倍，直至 2000 年泡沫破裂。
正如哈佛大学的福尔曼所指出的，准确判断泡沫破裂的时机，比判断是否存在泡沫 “难得多”。
“如果在艾伦・格林斯潘发表那番言论时买入股票，经历泡沫破裂后在大盘底部卖出，你依然能赚钱，” 他说。
“事实证明，若过早宣称泡沫存在，并非什么了不起的事 —— 这实际上意味着你错了。”
