AI 泡沫正在破裂

marsbitPublished on 2026-06-07Last updated on 2026-06-07

Abstract

近期市场对“AI泡沫论”讨论激烈。桥水基金创始人达利欧认为AI市场存在较高泡沫,而英伟达CEO黄仁勋则强调算力需求刚起步。两者观点看似矛盾,实则反映了技术革命初期的典型特征:短期存在投机泡沫,但长期看,AI是颠覆性的先进生产力。 文章以2000年互联网泡沫类比。当时大量.com公司破产,纳指暴跌,但泡沫破裂后留下的廉价基础设施(如光缆)滋养了后来的谷歌、亚马逊等巨头,推动了互联网时代的真正繁荣。这体现了“阿玛拉定律”——人们高估技术的短期影响,低估其长期影响。 当前AI领域同样存在巨大投入与收入不匹配的现象。2026年,主要云服务商的AI基础设施投资预计达6900亿美元,而头部AI公司的总收入仅约400亿美元。然而,这不能简单视为泡沫破裂的信号。关键变化在于AI推理成本急剧下降,两年内降幅超99.7%,这反而激发了海量的新应用需求,企业AI支出大幅增长。这符合“杰文斯悖论”:效率提升导致成本下降,进而刺激总需求上升。 如今,AI已深入各行各业,从生物医药到制造业,企业关注点已从“是否用AI”转向如何优化应用。市场正在进行自然净化,淘汰缺乏核心竞争力的套壳公司,价值将从基础设施层(CapEx)向解决实际问题的应用层(OpEx)转移。 尽管资本市场可能出现波动和估值调整,但AI技术本身正在扎实地提升各行业效率,例如缩短研发周期、优化金融服务等。如同互联网泡沫后开启了数字时代,当前AI领域的调整是为未来智能时代铺路。泡沫终会消退,但AI驱动的生产力革命已不可逆转。

原文标题:AI 泡沫已经在破了

原文作者:城北徐公,格隆

近几天,市场剧烈波动,“AI泡沫论”甚嚣尘上。

桥水基金创始人达利欧说:AI市场存在泡沫,而且水平“相对较高”。

英伟达CEO黄仁勋说:AI存在巨大机会,算力需求才刚刚开始爆发。

到底信谁?

他们两个说的都没错。

AI行业存在泡沫吗?必然存在。

但科技领域的泡沫,往往是社会面对颠覆性先进生产力时,唯一能够采取的致敬方式。

它并非单纯的贬义词。

长远来看,这是先进生产力出现之初必然会出现的现象。

很多人都把如今情况对标2000年的互联网泡沫,忧心忡忡。

当年的互联网泡沫,确实导致纳指暴跌近78%,超过5万亿美元的财富蒸发。

但二十年后,有哪个行业能离得开互联网?

如今,互联网行业的价值早已远远超过当时的泡沫时期。

AI泡沫,至少从表面上看,是类似的情况。

在资本市场中存在的泡沫,无法阻挡社会中几乎所有行业都在主动被AI赋能。

AI+是大势所趋。

就像现在所有行业都离不开互联网一样,未来所有行业也都离不开AI。

01

在那个只要公司名字带个.com就能上市圈钱的年代,1995-2000年间纳指暴涨近600%。随后,便是一场持续两年半的金融风暴。

当年那些响当当的名字,软件公司MicroStrategy,因为会计丑闻和吹牛过头,一天内暴跌62%;Pets.com(网上卖狗粮的)、Webvan(生鲜电商鼻祖)直接原地倒闭。

......

恐慌中,几乎所有人都在指责互联网就是骗局。

但是,投机资本过度挥霍所沉淀下来的物理基础设施,往往会以极低的成本,滋养出下一个时代的超级巨头。

泡沫之所以破裂,不是互联网技术本身的问题,而是基础设施的物理建设速度跟不上市场的节奏。

比如当年那些如日中天的电信公司(如WorldCom、Global Crossing),砸下重金铺设的全球海底光缆和光密度波分复用网络,虽然让它们自己破产了,但这些廉价的“信息高速公路”却成为了日后Netflix、Zoom和移动互联网崛起的完美温床。

如果没有2000年前后全球对电信基建的疯狂超前投资,就不会有后来YouTube的视频流媒体爆发,更不会有后来的云计算基础设施。

最典型的就是亚马逊。

股价从1999年的最高点107美元,一路惨跌到2001年的7美元,跌幅超过90%。

但它活了下来,因为它的底层商业逻辑,“用网络重构零售”,是符合先进生产力方向的。

这是经典的阿玛拉定律:高估一项新技术的短期影响,而严重低估其长期影响。

技术革命的初期,投机资本的狂热必然会带来过度投资,形成泡沫。

这是创新必须缴纳的智商税。

但当泡沫散去,留下的将是更坚不可摧的先进生产力。

02

回到2026年,AI行业的泡沫看起来更大。

仅亚马逊、谷歌、Meta、微软和甲骨文等五大云服务商,预计2026年的资本开支达到6900亿美元,到2030年的AI基础设施投资总额预计达到5.3万亿美元。

其中,只有约25%买GPU,剩下的75%全砸在了物理基础设施上:液冷系统、电力传输、网络交换机、光模块以及土地。

收入方面,OpenAI、AnthropicCohere、Mistral、Perplexity等所有头部纯AI厂商,2026年的总收入加起来,预计也不超过400亿美元。

基础层砸进去近7000亿,应用层收回来几百亿。

这种严重的不对称,不是泡沫是什么?

不能简单粗暴地去下这种结论。

有一个关键点不能忽视。

2023年3月,OpenAI发布GPT-4时,每百万Token输入的混合成本大约是30美元。

到2025年4月,伴随着模型架构的优化和推理算力的提升,同等智力水平的模型,每百万Token的价格暴跌到了0.1-0.15美元。

根据斯坦福大学的《AI指数报告》以及TokenCost的数据:AI推理成本在近两年下跌超过99.7%。

按照传统的线性思维,成本暴跌,那企业的AI支出应该减少才对。

但现实是,企业AI云支出在2024到2025年间翻了三倍。

为什么?

因为当“智力”的边际成本无限趋近于零时,AI不再只是简单的文本总结或陪聊机器,而是进入了智能体和多模态增强检索的新时代。

企业开始让AI智能体自动循环跑几千次任务,去写代码、去扫描几百万份法律合同、去模拟生物学实验。

便宜的Token解锁了海量的、原本受制于成本而无法商业化的长尾需求。

这一点,我们对比一下2026年的英伟达,和2000年的网络硬件霸主思科,也能看出端倪。

两者的生态位极其相似,但底层财务健康度却有着天壤之别。

这恰好印证了经济学上的“杰文斯悖论”:技术进步提高了能源利用效率,非但没有减少能源消耗,反而因为成本下降导致需求更大。

即使在去年初经历了所谓的“DeepSeek时刻”,市场也在随后的几个月内迅速清醒:算法越优化,企业采用AI的门槛就越低,最终算力总消耗量反而呈指数级上升。

也正是因为如此,AI才有可能逐渐嵌入到几乎所有旧行业当中。

恰如过去二十年所有行业都在搞互联网+。

从SaaS软件到生物医药,再到由具身智能驱动的先进制造业机器人,2026年的当下,几乎所有行业都在拥抱AI+。

没有人会去讨论“我们要不要用AI”,而是焦虑“我们的数据有没有做好清洗?API调用额度够不够?RAG架构是否最优?”

当前,AI行业确实存在泡沫。

但对企业而言,如果不拥抱泡沫,你就会被时代碾碎。

这一点,近二十年的互联网时代已经印证过了。

03

目前,我们毫无疑问正处于技术生命周期中极为关键的一个节点:Gartner技术成熟度曲线上的“幻灭的低谷”前夕,或是《技术革命与金融资本》理论中的转折点。

AI泡沫其实已经在破了,只不过很多人没意识到。

过去几年,大量的风险投资VC兜患上了措施恐惧症。

随便几个新秀,写几十页的PPT、包一层OpenAI的API,就能融到钱。现在,潮水褪去,这些没有护城河、只有概念的公司正在大批量死亡。

这是市场在进行自我净化,也是泡沫破裂的表现。

但这只是表象。

市场的深层逻辑正在发生三个深刻的演变:

第一,从CapEx向OpEx的价值转移

目前的钱都被卖铲子的人赚走了,英伟达、台积电、以及那些卖光模块和服务器液冷设备的企业,吃到了大部分红利。

但随着算力逐渐“基础设施化”,像水和电一样,真正的超额利润将逐渐转移到应用层。

也就是那些能用极低成本的Token,真正解决垂直行业痛点、重塑业务流程(OpEx优化)的AI原生企业。

第二,估值倍数压缩与业绩消化

市场给AI基础设施的估值偏高,并不意味着一定会崩盘。

在很多情况下,企业盈利的高速增长会以“时间换空间”的方式,逐渐消化掉高昂的估值。

只要云计算巨头们的收入增速跟得上资本支出的折旧速度,这场击鼓传花的游戏就能够演变为一场前所未有的产业升级。

比如,全球汽车制造巨头和芯片巨头,通过引入端到端AI孪生技术,使得新产品的研发到量产周期缩短了35%,整线设备综合效率提升了18%。

又比如,在金融行业,2026年的量化交易、风险控制和信用评估已经全面由多模态Agent主导。AI不仅在以微秒级的时间戳处理宏观预期,更在深度参与每一次微观层面的资产定价。

在法律、医疗、审计等高度依赖资深专业知识的行业,AI也已经完成了从“初级助理”到“合伙人级别专家”的蜕变。

ChatGPT、Gemini、Claude拥有超过10亿活跃用户中,有相当大一部分是将其作为日常高强度脑力劳动的替代工具。

包括你和我。

以上,都是切实发生的事情,所有人都能看得到。

04

回看波澜壮阔的科技史,熊彼特提出的“创造性毁灭”永远都在上演。

资本市场永远是急躁的,总希望今天投下去1块钱,明天就能赚回10块钱。

当近7000亿美元基建投资无法在短期内全部转化为应用端的利润时,市场必然会迎来一轮残酷的洗牌。

消灭掉那些只靠讲PPT混日子的投机套壳公司,把真正有技术底蕴、有落地场景的留下来。

洗牌之后,那些廉价而庞大的算力中心、高度优化过的模型算法,将以极其低廉的价格服务于千行百业。

2000年之后,人类迎来了所有行业都离不开互联网的数字时代。

今时今日,我们也正不可逆转地奔向一个所有行业都由AI垂统、由AI赋能的智能全盛时代。

泡沫的喧嚣中,底层的生产力势能,没有一点水分。

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Related Questions

Q根据文章,达利欧和黄仁勋对AI泡沫的看法有何不同?他们的观点是否矛盾?

A达利欧认为AI市场存在“相对较高”的泡沫,而黄仁勋则认为AI存在巨大机会,算力需求才刚开始爆发。文章认为两者观点并不矛盾。前者指出了当前资本市场的过热现象(泡沫),后者则强调了AI作为先进生产力的长期增长潜力。泡沫和机遇可以并存。

Q文章将当前的AI发展与2000年的互联网泡沫进行类比,提出了哪些核心相似点和不同点?

A相似点:1)技术革命初期都存在投机狂热和过度投资;2)泡沫破裂后,留下(如廉价光缆、算力中心等)的基础设施会成为下一代应用爆发的基石;3)都经历了高估短期影响,低估长期影响的过程(阿玛拉定律)。不同点:1)底层财务健康度不同,以英伟达与当年思科为例,当前AI基础设施巨头(如云厂商)的财务状况和市场需求支撑更强;2)技术普及速度不同,AI推理成本暴跌(99.7%)速度远超互联网初期,迅速解锁了海量长尾需求(杰文斯悖论)。

Q文章如何解释“AI推理成本暴跌超过99.7%,但企业AI支出却翻了三倍”这一看似矛盾的现象?

A这可以用“杰文斯悖论”来解释:技术进步(模型优化、算力提升)使单位计算成本(Token价格)大幅下降,但这并未减少总支出,反而因为成本下降极大地刺激了需求。企业开始将AI用于以前因成本过高而无法商业化的复杂、高频任务,如让AI智能体自动执行数千次代码编写、法律合同扫描或生物实验模拟。边际成本趋近于零,解锁了指数级增长的应用场景,导致总支出激增。

Q文章认为AI泡沫破裂(或正在破裂)的表现是什么?深层市场逻辑正在发生哪三个演变?

A泡沫破裂的表现是:大量仅靠包装概念、缺乏核心技术和护城河的AI套壳公司正在被市场淘汰,市场正在进行自我净化。深层市场逻辑的三个演变是:1)价值从资本支出(CapEx,如硬件)向运营支出(OpEx,如优化业务流程的AI应用)转移。2)高估值通过企业盈利的高速增长来“以时间换空间”逐步消化。3)AI已深度嵌入并重塑多个垂直行业(如汽车制造、金融、法律、医疗),从“辅助工具”变为“核心生产力”,这是真实的价值创造。

Q整篇文章的核心论点是什么?它最终对“AI泡沫”持何种态度?

A文章的核心论点是:AI行业当前存在资本市场泡沫,这是技术革命初期的必然现象和“创新必须缴纳的智商税”。泡沫的破裂会淘汰投机者,但其破裂过程本身(市场出清)与AI作为颠覆性先进生产力的长期发展并不冲突。泡沫之下,是AI技术成本急剧下降、深度赋能千行百业的坚实生产力势能。因此,文章对“AI泡沫”持辩证态度:承认其存在及破裂的必然性,但更强调泡沫退潮后,AI将像当年的互联网一样,不可逆转地推动社会进入一个“智能全盛时代”。对企业而言,“不拥抱泡沫,就会被时代碾碎”。

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