AI泡沫：历史镜鉴与风险识别

几乎每一次重大的颠覆式创新都伴随着泡沫与崩盘，技术本身可能大获成功，但其背后往往有无数投资者资产灰飞烟灭。

科技泡沫的破裂，实质上是金融资本与生产资本之间出现严重分裂的结果。

“高不确定性+强叙事+可交易承载者”三者形成共振，便会引爆投机热潮。

1 “AI泡沫”争议再起

近两个月来，市场对“AI泡沫”的忧虑逐渐升温。

据报道，全球知名预测平台Polymarket近期开设了“AI泡沫何时破裂”的赌局，指标包括英伟达股价腰斩、OpenAI或Anthropic宣告破产或被并购、半导体ETF跌幅超四成等。结果显示，15%的参与者认为泡沫将在明年3月破灭，40%的人则押注在明年底。

这表明不少人对AI的前景正从乐观转向审慎。

对AI发展前景的担忧，建立在一系列现实迹象之上。

一是涉足AI领域的巨头估值攀升过猛。

据中金公司数据，自2022年ChatGPT引爆AI浪潮以来，微软、英伟达、亚马逊、谷歌等“美股七姐妹”最高涨幅达283%，远超同期标普500指数剔除它们后69%的涨幅。

中国市场同样如此，阿里、腾讯、中芯国际、地平线、寒武纪等均录得可观涨幅。

二是AI基础设施正掀起“支出狂潮”，可能陷入过度投资。

根据瑞银统计，今年AI相关支出预计达3750亿美元，明年将突破5000亿美元，而当前AI领域的收入远无法匹配如此大规模的投入。

有研究指出，当前AI行业的资本支出与收入比为6:1，远超历史上的其他科技泡沫时期（铁路泡沫为2:1，互联网泡沫为4:1）。

三是AI企业之间存在着“左手倒右手”的内部循环。

AI公司相互投资，创造内部收入循环。例如，英伟达投资xAI 20亿美元，xAI随即借贷125亿美元购买英伟达芯片；微软投资OpenAI 130亿美元，OpenAI承诺斥资500亿美元购买微软云服务，微软再反手采购1000亿美元的英伟达芯片。

这种“供应商融资”模式使客户、供应商和投资者的界限日渐模糊，在互联网泡沫时期也曾上演：思科曾资助客户（电信运营商）购买自家设备，大规模建设光纤网络，形成虚假需求，最终导致大量闲置和产业链崩盘。

于是，许多人认为当下的“AI泡沫”与上世纪90年代末的互联网泡沫如出一辙，甚至微软创始人比尔·盖茨、谷歌CEO皮查伊、OpenAI CEO萨姆·奥特曼等业界大佬也承认存在泡沫，并将其危险性类比于互联网泡沫。

那么，我们该如何看待“AI泡沫”？

2 三次科技泡沫破裂的启示

“泡沫”本身并非贬义，它是技术创新的伴生现象。正是最初看似“天马行空”的投资冲动和企业家冲动，推动了产业进步。

但当越来越多的人加入，对技术创新的乐观预期脱离实际，泡沫便会演化成系统性风险，深藏危机。

因此，关键在于识别泡沫所处的阶段，以及其中蕴藏的风险。

马克·吐温曾说，历史不会重演，但总是惊人的相似。这一规律在技术革命中表现得尤为明显：每次重大的颠覆式创新几乎必然伴随泡沫和崩盘，技术最终大获成功，但背后却有无数投资者资产灰飞烟灭。

蒸汽时代见证了运河泡沫和铁路泡沫。

18世纪英国工业革命后，工厂和机械化生产兴起，但火车尚未出现，大宗运输主要依赖货船，于是英国掀起了开凿运河的狂潮，大量资金和人力投入，运河股价格急剧飙升。然而，运河需要漫长经营周期才能收回成本，铁路的出现迅速替代了运河，最终导致运河股价格崩塌。

类似地，铁路出现后也被吹捧为新工业时代的“血管命脉”，大量资金涌入英国铁路行业，许多人甚至加杠杆投资。结果铁路线盲目铺设，许多线路建在偏远地区，缺乏商业支撑，全行业收益率不断递减，实际收入仅为预期的四分之一。加之利率由宽松转为紧缩，这场投机运动戛然而止。

进入电气时代，航空、汽车、电力设施等投资热也曾引发局部危机，众多投资者在这些技术变革中损失惨重。因为一项技术从出现到大范围铺开，需要在技术路线、商业模式等方面经历漫长探索，普通人很难把握机会，却容易踩坑。

以汽车产业为例，早期技术路线尚未确定，蒸汽机、电动机和汽油机三种动力并存。虽然最终汽油汽车胜出，但当时技术更成熟的蒸汽动力和前景看好的电动机占据了大部分市场份额。

1900年的美国汽车市场份额，图源：《泡沫逃生：技术进步与科技投资简史》

即便你当时认准了汽油汽车路线，并投资于采用汽油机的公司，也会面临白热化竞争。巅峰时期美国汽车制造企业多达数百家，其中一大半活不过6年。

即便你从众多公司中准确找到了日后成功的通用、福特，还需要在适当时机买入和卖出。通用汽车就曾在20世纪初两次濒临破产，许多人过早放弃，未能等到柳暗花明。而到了大萧条期间，包括通用在内的汽车股又大幅暴跌，未能及时卖出的人再次踩坑。

信息时代则吹爆了一个史无前例的大泡沫，2000年前后破裂后，大多数股票市场耗费了十余年才走出亏损阴霾。

为何这次破坏力如此之大？

一个关键原因是，互联网泡沫时期将放弃股息和现金流作为衡量公司业绩的做法推向了极致。

投资者对互联网的颠覆力量过度乐观，坚信它将彻底颠覆传统商业模式。尽管互联网确实具有颠覆性，但当时并未找到可靠的盈利模式。依靠销售浏览器许可证盈利的网景、门户网站雅虎被奉为标杆，股价翻倍。

传统估值方法被抛弃，估值基准逐渐从盈利能力上移至收入，再从收入上移至网站“点击量”等概念，乃至未来几年的收入前景。

因此，一些尚未成型业务的新兴企业也能获得高估值，甚至一份带有“e-”或“.com”的商业计划书，就能换来数千万美元投资。

当然，对互联网新技术的极度乐观只是因素之一，还有其他助推因素。

例如，当时美国利率水平较低，亚洲金融危机的热钱大量流入，市场流动性充裕。

再如大众心理层面，罗伯特·希勒在《非理性繁荣》中指出，90年代末互联网已进入家庭，许多人体验到更丰富的休闲娱乐和资讯，因此不仅投资者极度乐观，普通民众也对互联网充满期待，将经济复苏带来的增长归功于互联网，即便当时互联网企业普遍没有利润。

此外，当时美国经济在全球一枝独秀，苏联解体，日本低迷，亚洲金融危机，只有美国增长，这些都被视为美股超级利好。投资美股如同前些年的房地产，成为许多人心中“稳赚不赔”的信条。

互联网新技术和美股就此“集万千宠爱于一身”，开启轰轰烈烈的扩张，互联网股票一票难求，华尔街源源不断推出IPO项目以满足公众需求。

股市泡沫似乎没有嘶嘶作响的过程，而是一次性破裂。2000年3月10日纳斯达克触及历史高点，随后各大互联网企业财报纷纷不及预期，投资者陷入恐慌。《巴伦周刊》一篇题为《烧光》的报道指出，调查的200多家互联网企业中，71%利润为负，51家的现金将在一年内烧完。

美联储也开始加息，一些缺乏盈利模式的明星企业被勒令退市；2001年的“911事件”重创美股。到2002年10月，纳斯达克指数跌至巅峰时期的四分之一。

3 泡沫的发展阶段与识别

科技泡沫的破裂，本质上是金融资本与生产资本分裂的结果。

生产资本用于购买原料、设备、雇佣劳动力，直接参与商品生产和流通；金融资本则通过投资、借贷、证券交易等间接进入生产领域。

生产资本搞实体，需要买机器、研发技术、招聘培训人才、开辟市场、做好售后；金融资本玩虚拟，通过发现和投资好项目实现“钱生钱”。因此，生产资本收益周期更长，金融资本更短。

从这个角度观察，三次科技泡沫的危害程度取决于金融资本与生产资本的分离程度。

电气时代，汽车、飞机等产业仅产生局部泡沫，危害小于铁路泡沫和互联网泡沫，正是因为金融资本没有过度脱离生产资本。这有点像今天的新能源汽车产业，虽有泡沫，但更多被视为行业内卷与过度竞争。

而铁路泡沫、互联网泡沫则完全进入由金融资本主导的狂热阶段，金融资本相信自己能通过自身行动创造财富，生产资本沦为操纵和投机对象，导致账面财富与真实财富、真实利润与资本收益的比例严重失调，最终崩溃。

英国经济学家卡萝塔·佩蕾丝在《技术革命与金融资本》中介绍了金融资本与生产资本在不同阶段的关系。两者严重分化的阶段就是泡沫被吹爆之时，也是科技变革破坏性最大的时期。但与此同时，新技术也在此阶段利用充足资金疯狂试错，铺设基础设施，通过短期造富普及新技术和新产业，使新技术成为“常识”。

泡沫破裂后，两者的协同阶段才是技术真正改造产业的“黄金时期”。金融资本回归现实，被新规则约束，重新服务于生产资本，大多数产业开始广泛运用新技术，由生产资本掌舵，创造真实增长和红利。

这一点在现实中得到印证：“铁路泡沫”时股价在1850年左右被高预期推高，1857年因恐慌崩盘，真正的生产红利在全国路网完成后的1860年代初才显现。

同样，互联网泡沫破裂后，真正的红利在21世纪头10年兑现，开始改造各行各业。

因此，金融资本扮演了提前消化不确定性的角色，生产资本则需要时间建设基础设施、改造组织形态，最终的财富增长仍依赖真实产出。

从金融资本与生产资本的关系看，当下AI的发展离狂热阶段似乎还有距离。例如，AI巨头更多依赖内生现金流（生产资本），对金融资本依赖有限，已实现规模可观且持续增长的营收；目前“美股七姐妹”动态市盈率在30倍左右，而互联网泡沫时期普遍在50、60倍。

另外，虽然AI技术持续升级，但其颠覆性在大众生活中尚未明显体现：AI大语言模型时常出错，人形机器人遭遇群嘲，AI对算法的优化也未让人眼前一亮。

这尚未在大众层面形成像互联网泡沫时期那样的“非理性共识”。那时人们从工业时代迈向信息化的新世界，技术感知阈值更低，对比强烈，且有特殊国际局势、心理状态的共同作用。

但未发生不代表不会发生。从历史经验看，颠覆性创新几乎必然伴随泡沫破裂，只是大小不同。我们如何避免泡沫带来的危害？

《泡沫与崩溃：技术创新的繁荣与萧条》一书揭示了一个关键规律：技术本身不会催生泡沫，唯有“高不确定性+强叙事+可交易承载者”三者共振，才会引爆投机热潮。

不确定性维度

不确定性包括技术路线、市场竞争、商业模式与价值链、市场需求等。这些因素中不确定的越多，暴涨暴跌的可能性越大；反之，如果这些变得清晰，泡沫出现的可能性将减弱。

叙事维度

“在一家公司真正成气候之前，它其实只是一个关于‘想象中的未来’的故事”，即每一种“技术叙事”背后都代表着人们对未来的预期与猜测——本质上是对未来走向的“赌注”。

“技术叙事”的强弱取决于想象空间、解决时间长短和理解门槛。想象空间大、长期无法验证、理解门槛低的叙事，更容易吸引追捧，滋生投机。

可交易承载者

指与某项技术高度绑定、承载该技术叙事的公司，投资者通过买入其股票来投资“技术叙事”。例如，特斯拉作为新能源汽车的符号出现，但那一波浪潮中还有Fisker、Dyson等一连串飞速闪过的名字，它们也承载叙事，吸引了一些投资者。

当这些承载者太多且大多数没有实际业绩支撑时，只能靠故事炒作推动估值，泡沫就会越吹越大。就像互联网泡沫时期，200多家互联网企业中70%多利润为负，已是极其危险的信号。

将上述三点细化，可以帮助识别泡沫：验证不确定性相关的关键点（技术突破、量产数量、竞争壁垒、盈利模式）；判断技术或企业的核心叙事是否稳固；关注参与企业真实的业绩情况，警惕现金流断裂风险。

看起来短短三点，但很复杂。所以还是要承认自己的无知，不懂的事情在没搞懂前不要轻易投资，更不能跟风。