本文来源:格隆 城北徐公
数据支持:勾股大数据
AI 泡沫,正在成为全球市场最撕裂的共识。 达利欧说泡沫已经很高,黄仁勋说机会才刚刚开始;一个看到的是资本市场的过热,一个看到的是生产力革命的开端。
真正的问题不在于 AI 有没有泡沫,而在于泡沫破裂之后,留下来的是什么。2000 年的互联网泡沫曾让纳指暴跌、公司倒闭、财富蒸发,但也留下了海底光缆、宽带网络和云计算的基础设施,最终托起了亚马逊、Netflix、YouTube 和移动互联网。
今天的 AI 也站在类似的位置。一边是数千亿美元砸向数据中心、电力、液冷、光模块和 GPU,另一边是应用收入尚未完全兑现的巨大落差。泡沫显然存在,但底层生产力并没有水分。当 Token 成本暴跌,智能开始像水电一样被调用,AI 就不再只是聊天工具,而会进入代码、医疗、金融、法律、制造和科研的真实工作流。市场会清洗掉套壳公司和 PPT 创业者,但不会逆转 AI+ 的方向。泡沫会破,产业会留下。以下,Enjoy:
近几天,市场剧烈波动,“AI 泡沫论”甚嚣尘上。
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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”。
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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 创新必须缴纳的“智商税”
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 为什么企业 AI 支出不降反升?
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、Anthropic、Cohere、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:
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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。
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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。
(英伟达与思科的硬核财务对标)
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 市场的深层演变:从基建到应用
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。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。
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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%。
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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。
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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 结语
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。
