AI行情到了第幾層？

今年的市場不見往日把美林時鐘卷成風扇的極致輪動，而是在猶如土撥鼠之日的重復里不斷上演似曾相識的新高。

投資者來來回回似乎總在交易同樣的主線——要么是在全球貨幣秩序重塑的宏大敘事里與黃金眉來眼去，要么是在科技改變世界的宏偉藍圖里與AI舉案齊眉。

市場在近乎單調的行情里，逐漸走向新一輪財報季。但會計報表還沒出，太平洋彼岸的科技公司就已經提前進入了新一輪“預期加碼”。

上個月，OpenAI宣布投資1000億美元購買Oracle的云計算服務，轉頭Oracle就宣布投資1000億美元買英偉達的顯卡，然后英偉達就宣布向OpenAI投資1000億美元建設10吉瓦的AI數據中心。腦筋急轉彎之最后到底誰出了這1000億，還沒蹲出來權威答案，事情就又起了新的變化。

2025年10月6日，繼英偉達之后，Open AI與AMD也達成了一項價值數百億美元的合作協議：OpenAI 承諾將會在未來的幾年中累計部署6 吉瓦的 AMD GPU，并且將于2026年下半年開始部署首批AMD Instinct MI450 GPU 。

與此同時，AMD 向 OpenAI 發行了普通股的認股權證，在滿足解鎖條件的情況下，Open AI 能以每股0.01美元的行權價購買最多1.6億股AMD普通股。如果按行權條件之一“AMD股價達到600美元”來計算，1.6億股的價值將達到960 億美元，四舍五入又是一個千億級的布局。

一周之后的2025年10月13日，OpenAI再度出手，宣布與博通達成深度定制芯片的合作。AI投資大循環的生態系統里，又迎來了一個1.5萬億市值的巨頭參與其中。

OpenAI 的朋友圈群賢畢至、金碧輝煌，但分歧也隨之而來。樂觀者們看到的是科技巨頭們 All in AI的決心，悲觀者們則是質疑這種類似“梯云縱”的游戲就像空中樓閣，隨時可能倒塌。

站在當下這個時點，如何看待不斷新高中的AI成為了市場最為激辯的話題之一？遠川整理了部分機構近期對于人工智能的觀點和討論以供讀者參考。

高盛：AI沒有泡沫

10月8日，高盛發布了一篇題為《Why we are not in a bubble...yet》的研報，旗幟鮮明地表示：AI還沒有形成大規模的泡沫。

高盛在報告中談到泡沫通常會涉及到三個重要的組成部分：資產價格的迅速上漲、估值過高以及杠桿增加驅動的系統性風險顯著上升，而這三者當下都還未達到產生泡沫的程度。

首先資產價格的快速上漲并不直接意味著泡沫的產生。譬如今年國防類股票也產生了可觀的回報，而歐洲銀行股在過去幾年的表現甚至超過了美國科技股，但市場卻并沒有產生對其產生泡沫的擔憂。

因此，價格上漲的速度并不是泡沫產生的充分條件。只有當股價所代表的相關公司總價值超過它們可能產生的未來潛在現金流時，泡沫才可能形成。

站在當下來看，股價的快速上漲更多反映的是強勁而持續的盈利增長，而非對未來過度的投機。根據相關數據顯示，美國科技股的股價變化和EPS增速高度重合，這無疑表明了強勁的基本面是股價上漲的源動力。

其次，美國市場的估值相對于其歷史而言雖然處于高位，但科技股的估值卻還遠沒有達到互聯網泡沫的峰值。

高盛通過將過去科技股的回報分解為盈利、估值和股利貢獻后發現，2000年互聯網泡沫峰值時，除了盈利之外，還有比我們今天所見的要大得多的估值上升。尤其是對于歐洲電信股來說，估值上升甚至更陡峭，回報幾乎完全由估值而非盈利驅動。

而當下"七巨頭"的24個月遠期市盈率中位數為27倍，如果排除特斯拉（其市盈率遠高于其他公司），則為26倍，僅是1990年代末最大7家公司等效估值的一半；PEG比率更是遠低于1990年代末的水平。

因此估值曲線雖然看起來有些陡峭，但只要盈利始終沒有令人失望，那么就不會產生大規模的泡沫。

最后，同1990年代末不同的是，美國科技股的資本支出與銷售額之比迅速攀升的同時，資本支出與自由現金流之比卻一直保持穩定。

這意味著當今大型科技公司的資產負債表因高現金流和低杠桿率而得到加強。盡管這些公司仍有可能無法實現足夠的投資回報，但并不會像此前互聯網泡沫破裂時對更廣泛的經濟產生系統性影響，因為它們的資產負債表仍然強勁。

歸根到底，對于高盛以及所有的AI支持者而言，不論是來自于AI還是其他業務，只要公司的盈利還在保持增長，那么股價的上漲也會成為理所當然，而泡沫也就永遠不會產生。

只是對于諸多謹慎的投資者而言，“只要公司的盈利還在保持增長”似乎不再是一個令人篤定的假設，他們選擇離開這場AI的盛宴，并從蛛絲馬跡當中捕捉到一些人工智能當下所面臨的困境。

Kuppys Korner：對AI有少量看跌押注

不論是看好還是看空，對于當前人工智能行業而言，投資者繞不開的關鍵問題都在于：需要多少收入才能證明當下的資本開支是合理的。

10月5日，避險基金Praetorian Capital的創始人Kuppys Korner在官網上發布了一篇名為《An AI Addendum》的文章，表達了自身對于人工智能行業的質疑。

通過走訪數據中心產業端的人員，他發現自己此前對于數據中心的折舊年限還是太過于保守了。由于數據中心的使用壽命最多為三到十年，同時每隔一兩年就會出現一次新的GPU迭代，因此折舊曲線將加快到三到五年的范圍。

這意味著行業可能需要一個接近 3200 億美元至 4800 億美元范圍的收入范圍來實現今年資本支出的收支平衡。而目前人工智能每月產生的收入僅僅為10億美元左右。尤其是伴隨著2026 年還將建造數千億個額外的數據中心，對于收入水平的要求將高達1萬億美元才能達到收支平衡，且其中還不包括數萬億美元的回報要求。

可以預見的是，屆時將會產生巨大的收支缺口。

與此同時，Kuppys Korner還發現行業中并非所有的人都希望能夠獲得資本回報，尤其是對于政府來說，人工智能或許同樣只是國家戰略的一部分。

“回想一下橫貫大陸的鐵路的建設。出于戰略原因，政府希望連接海岸，并意識到需要補貼。于是它們想盡了各種各樣的辦法來達到他們的目的。譬如土地贈款以及廉價貸款。”Kuppys Korne寫道。

最終，國家完成了橫貫大陸的鐵路目標，即便當時鐵路的運輸費率要低于運營成本，但更多的鐵路公司卻在這一過程當中經歷了破產。

在他看來，如今的人工智能與當初的鐵路建設并無二致：政府希望美國能夠在人工智能領域獲勝，并給予了諸多的支持，卻未對其所創造的價值作出相應的要求。

就像舊金山聯儲主席瑪麗·戴利在采訪中說的那樣，“即使投資者沒有得到早期在投資時所認為的所有回報，它也不會讓我們一無所有，反而會給我們留下許多的AI基建[1]。”

但問題在于，如果數據中心的擴建停止，人工智能受益人的股票就會被拋售，財富效應就會逆轉。當消費增長為負值時候便會遇到金融恐慌，這種恐慌在反饋循環中將會影響到整個經濟。就像鐵路建設過程中不斷破產的公司最終導致了金融恐慌一般，當下的人工智能建設也正處于這樣一個明斯基時刻。

在文章的末尾處，Kuppys Korner這樣說道，“從鐵路到 2000 年的光纖建設，從 1830 年代的運河泡沫到 1920 年代的發電廠泡沫。如果大規模地做一件不能從經濟學角度去解釋的事情，那么它只會引發一場行業危機，并最終演變成一場國家經濟危機。”

尾聲

2025年年初，Deep Seek的橫空出世讓“算力通縮”成為了彼時AI最大的分歧。

簡單來說，就是DeepSeek能夠以極低的成本訓練出了高性能模型，那么科技公司就可以相應地減少對于算力的需求。而這種擔憂的持續發酵也讓英偉達在2025年1月27當晚跌幅達到了16.97%。

但預想中的“算力通縮”并未到來，相反，科技巨頭們在此后的季報中不斷上修自己對于AI的資本開支，并就此開啟了新一輪算力的軍備競賽。原因也不難理解：既然低訓練成本就能夠生成Deep Seek，那么隨著算力的增加，最終生成更好模型的概率也就更高。

根據高盛研報數據顯示，美國最大的5家科技公司現在的總價值超過了歐洲斯托克50指數、英國、印度、日本和加拿大市場的總和，其價值約占全球公開股票市場總值的16%。

時至今日，科技公司已經將AI產業的發展玩成了金融內循環。收入增速只是一個維度，市值上漲也是一個維度。投入與產出的平衡，算術題好像不只是在財務報表上。動輒萬億市值的大公司們，因為一則新聞跳漲10%，就能多出來1000億的事情，在今年的市場上早已見怪不怪。

這么看來，投資者真的不要再責怪A股是一個融資市了。AI產業動輒千億的資本開支又何嘗不是“美股市場”的一種融資屬性呢？

至于AI究竟有沒有泡沫？用橋水基金創始人達里奧的話來說，“我已經有一些泡沫的感覺了，但我并不會去做空這些超級規模的科技巨頭[4]。”

參考資料：

[1] Exclusive: SF Fed's Mary Daly says AI bubble not immediate risk to financial stability，Axios

[2]Why we are not in a bubble... Yet，Goldman Research

[3]An AI Addendum，Kuppys Korner

[4]Dalio Echoes Griffin in Seeing Gold as Safer Than the US Dollar

作者：吳文濤

編輯：張婕妤

責任編輯：張婕妤