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中國戰略新興產業融媒體記者 艾麗格瑪

高盛全球宏觀研究部的高級策略師Allison Nathan在其報告中提出了對AI投資效益的質疑：“生成式AI技術被認為能改變公司、行業和社會，所以很多大公司計劃在未來幾年投入1萬億美元在AI相關的東西上，比如數據中心、芯片和電網。但到現在為止，這些錢除了讓開發人員的工作效率提高了一點，沒看到其他明顯的成果。甚至連從中獲益最多的英偉達的股價也下跌了。”

與此同時，巴克萊分析師Ross Sandler提出，“投資者擔心錯過下一個重大創新，從而在沒有充分了解長期潛力的情況下，對新興技術進行大量投資。這種情緒在2000年的互聯網泡沫中表現得淋漓盡致，而在今天的AI領域，歷史可能正在重演。”

那么，AI領域的泡沫究竟是否存在？行業整體面臨的“洗牌”又會不會孕育出新的機遇？面臨過度擴張的隱患，AI行業能否走出困境、化“泡沫”為“繁榮”？

泡沫經濟通常指的是在特定領域內，資產價格遠高于其內在價值，由市場過度投機行為驅動，形成的一種不穩定且不可持續的經濟現象。這種經濟現象往往伴隨著價格的快速上漲和隨后的急劇下跌，最終導致市場崩潰。

回顧歷史，最為人所熟知的泡沫案例之一便是21世紀初的互聯網泡沫。在90年代末，互聯網技術的興起引發了一場投資狂潮。眾多互聯網公司憑借概念性的商業模式和預期的高增長吸引了大量資本，股價遠遠超出了公司的實際價值。

近年來，在AI熱潮下，以科技股為主的納斯達克綜合指數自2022年底上漲超過70%。而包括英偉達在內的一小群大型科技股，讓人回想起20世紀90年代末的“四騎士”：思科、戴爾、微軟和英特爾。

當年，隨著市場對互聯網企業盈利能力的質疑和2000年的經濟衰退，泡沫迅速破裂，許多公司股價暴跌，甚至倒閉。

如今的AI產業，面臨著同樣的隱憂。美國韋斯多元化戰略咨詢公司的副首席投資官邁克·愛德華茲認為，“最能讓人聯想到當年那場互聯網泡沫的就是股市領頭羊的高度集中”。

雖然識別泡沫并非易事，但一些關鍵指標可以幫助我們進行判斷。具體來說，可以觀察這幾個現象：價格與價值的嚴重脫節，資產價格的快速上漲往往缺乏實際業績的支持；市場參與者的非理性行為，包括過度樂觀、羊群效應和對風險的忽視；市場調整的劇烈性，泡沫破裂后往往伴隨著價格的急劇下跌和經濟的衰退。

在健康的市場中，企業的股價應與其盈利能力、增長潛力和財務狀況相匹配。然而，在泡沫形成期間，股價可能會因為市場的過度樂觀和投機行為而與企業基本面脫節。因此，評估泡沫風險時，需對比市盈率（PE）、市凈率（PB）和市銷率（PS）等估值指標與企業盈利能力，分析是否存在估值過高的情況。

同時，投資者情緒是評估泡沫風險的另一個重要指標。樂觀的市場情緒可能會推高資產價格，但當情緒逆轉時，價格可能會迅速下跌。通過分析市場情緒指標，如投資者調查、市場波動率（VIX指數）和新聞輿情分析，可以對市場情緒進行量化，并評估其對資產價格的影響。

投資者對AI投資的回報周期正感到擔憂。與互聯網泡沫時期相似，當前AI領域的許多企業尚未實現盈利，其高估值主要建立在未來增長的預期之上。然而，AI技術的商業化應用和盈利模式尚不明確，這增加了投資回報的不確定性。一些投資者擔心，如果AI技術的發展和應用未能達到預期，其投資可能面臨損失。

資本市場對AI企業的高估值，一方面，為企業提供了更多的資金支持，有利于企業加大研發投入、拓展市場、吸引人才；另一方面，高估值也可能導致企業過度依賴資本市場，忽視了自身的盈利能力和可持續發展。一旦市場對AI行業的預期發生變化，高估值的企業可能會面臨較大的風險。

從數據來看，2008年金融危機以來，美國股市的表現一直優于全球其他市場，MSCI USA指數增長超過300%，而MSCI World ex USA指數僅增長了57.6%。美國股市的優異表現主要得益于每股收益（EPS）和估值的快速增長，特別是在信息技術和人工智能領域。Capital Economics的團隊認為，美國股市的這種超常表現，就源自于AI泡沫的推動——但這種泡沫最終會破裂，從而使得美國股市的表現回歸全球平均水平。

當然，也有人認為AI行業的繁榮與泡沫無關。MSCI首席研究官阿什利·萊斯特（Ashley Lester）通過MSCI股票擁擠度模型等測算，提出與人工智能相關的一些股票確實出現了“擁擠”的征兆，但是經過對AI與互聯網行業的情況進行對比后，他認為，“當時的互聯網泡沫非常明顯，投資者涌入沒有盈利、沒有明確商業模式的股票。在那種情況下，股票的估值與基本面完全背離，當時是一個真正存在泡沫的情況”。而據目前情況來看，未有證據表明AI投資領域“泡沫”已經出現。

Ross Sandler在最近發布的巴克萊研報中指出，盡管早期的AI公司可能會以用戶注冊數量和初創公司的增長作為需求存在的證據，但華爾街的懷疑情緒開始上升。

FOMO（Fear of Missing Out，即“害怕踏空”，描述了一種對錯失投資良機的恐懼，這種恐懼往往能驅使投資者在沒有充分理性分析的情況下做出決策）情緒在投資決策中并不罕見，特別是在技術快速發展的領域。而目前，市場上對AI的資本支出預測就存在顯著的FOMO情緒。

Ross Sandler預計，AI領域的資本支出將從2023年到2026年累計達到1670億美元，這一數字是基于對AI產品需求的樂觀預期。然而，到2026年，對AI投資和應用帶來的云服務市場增加的預期額外收入僅為200億美元。云服務市場是當前AI應用中較為直觀的回報領域。

這種資本支出與預期收入之間的巨大差距，才是最令人擔心的地方。

《全球數字經濟白皮書（2024年）》顯示，截至2024年一季度，全球AI企業近3萬家，人工智能大模型有1328個；從2023年到2024年第一季度, 全球AI獨角獸已有234家。

然而，縱觀硅谷的公司們，當下似乎只有英偉達、谷歌、微軟這些壟斷AI基建的巨頭賺到了錢，下游的初創公司卻陷入了“燒錢”但不賺錢的困境，就連被譽為“四小龍”的頭部AI初創公司（Anthropic、Stability AI、Inflection AI、OpenAI）也在掙扎求生。

那么，AI究竟該怎么盈利？

從目前仍然在“局內”的玩家們來看，常見的AI服務盈利模式不外乎訂閱服務、出售軟件許可、數據分析、硬件銷售、廣告等方式。

然而，無論哪種盈利方式，似乎都面臨著“雷聲大、雨點小”的窘境。以前述的“四小龍”為例，Anthropic正在推動與大型科技公司合作，向企業和政府機構銷售定制化的AI系統和聊天機器人，但它每年有高達18億美元的收支缺口，目前尚未實現盈利。Stability AI的財務狀況好于其他大模型公司，但付費需求尚不確定，且公司進行了裁員和重組。Inflection AI推出了AI個人助手，旨在通過此服務盈利，但幾乎沒有產生任何收入，目前被微軟“挖墻腳”，創始人團隊被迫回到大廠體系內。最有名的OpenAI通過提供如ChatGPT等AI技術吸引用戶和企業客戶，但也面臨銷售增長挑戰，其在過去一年中大約收入了16億美元，但具體花費和盈利情況不詳。

對于微軟、谷歌、英偉達等巨頭來說，可以通過構建龐大的基礎設施，將AI深度嵌入到自身產品和服務的每一個環節，為利潤增長打造新引擎。但這種接近于壟斷的模式對于初創企業來說很難實現，甚至可能擠壓它們的生存空間。

實際上，人工智能技術的研發具有明顯的資本密集型特點。如何有效控制成本是企業面臨的重要挑戰。尤其是在技術快速發展的背景下，企業需要不斷更新和升級技術，以保持競爭力。這種持續的技術投入對企業的財務狀況構成了壓力，影響了企業的盈利能力。

高盛的股票研究主管Jim Covello直言：“人工智能將解決哪些價值1萬億美元的問題？用極其昂貴的技術取代低薪工作，這基本上與我密切關注科技行業30年來所見證的先前技術轉型截然相反。”他提出，開發和運行AI技術的成本非常高，要讓這筆投資“值得”，AI需要解決非常復雜的問題，但AI現在還做不到。像互聯網這種顛覆性技術，即使在早期也能用低成本方案取代高成本方案，但AI現在很貴，還不能提供更便宜的替代品。

AI技術的研發不僅需要大量的資金用于基礎研究，還需要持續的投入以維持技術的進步和創新。這些資金主要用于購買和維護高性能的計算設備、收集和處理大規模的數據集、聘請高水平的技術人才等。例如，訓練一個深度學習模型可能需要使用到數以千計的GPU，而這些硬件的成本非常高昂。而且，AI項目從概念驗證到產品開發，再到市場推廣，往往需要數年的時間。在這個過程中，企業需要不斷地投入資金，而回報可能在短期內難以實現。這種長周期的投資模式對企業的財務狀況構成了壓力，尤其是對于那些尚未實現盈利的初創企業。此外，長期的投資周期也增加了投資的不確定性，可能導致投資者信心的動搖。

麻省理工學院教授Daron Acemoglu甚至認為，未來10年內，AI對生產力的提升僅為0.53%到0.66%，對GDP的增長僅為0.9%。他提出，短期內，AI能自動化的任務數量有限。很多需要現實世界互動的任務，像交通、制造、采礦等，AI短期內無法顯著改進。AI的主要影響會在純腦力任務上，但這些任務的數量和規模不大。Daron Acemoglu說道：“我不相信單純增加數據和計算能力能快速提升AI的能力。很多人認為更多數據和計算會讓AI變得更好，但AI能力翻倍具體意味著什么？在客戶服務或復雜文本總結方面，沒有明確的指標證明AI輸出也會好兩倍。此外，數據的質量很重要——目前還不清楚從哪里獲得更多高質量的數據。”

隨著AI行業的快速發展，市場競爭不斷加劇。許多企業和資本紛紛進入這一領域，導致市場出現了一定程度的過剩和泡沫。在這種競爭環境下，AI公司需要在技術創新、產品開發、市場拓展等方面“內卷”，以爭奪市場份額和用戶。這種競爭不僅增加了企業的運營成本，也加劇了企業的盈利壓力。行業開始洗牌，一些缺乏競爭力的AI公司被淘汰，而那些能夠適應市場變化、不斷創新的公司則能夠生存下來，這不僅體現在小型創業公司，連一些大型AI企業也面臨重組或轉型的壓力。

AI行業變局猛烈，企業們正小心翼翼地在“無序膨脹”和“陷入停滯”之間走著鋼索，探索著長期存活的路徑。正如富國銀行投資研究所高級全球市場策略師Sameer Samana所說的，“沒有人確切知道人工智能的未來會是什么”。