生成式AI：泡沫还是未来？

在生成式人工智能爆发三年半之后，市场抵达了一个新的分歧点：乐观情绪仍在加速，而怀疑论调也在同步累积。仅仅以“泡沫”是否来临来论断，已不足以解释当下的复杂局面。本系列“AI泡沫与分歧”将从市场、技术、产业与公司等多重视角出发，探寻其中的关键变量。本文为该系列的开篇之作。

6月9日，韩国综合股价指数（KOSPI）大幅反弹，盘中涨幅一度逼近5%；KOSPI 200期货涨幅触及5%，触发“买入侧栏”机制，程序化交易因此暂停五分钟。而在前一交易日（6月8日），KOSPI指数曾一度暴跌超过8%，跌破8000点关口。

过去两年间，韩国市场几乎是全球对AI交易最为敏感的放大器：英伟达股价上涨，带动HBM（高带宽内存）概念股走强；AI服务器产能扩张，推动SK海力士股价攀升；存储芯片价格上涨，则重塑了三星与美光等公司的估值逻辑。韩国市场既承载了全球AI基础设施扩张的宏大想象，也容纳了市场对于这场扩张是否过热的深切疑虑。

因此，韩国股市在暴涨与暴跌之间反复触发交易冷却机制，恰恰折射出全球资本市场对AI前景的分歧正在日益加剧。

（图：韩国股市的融资余额已攀升至历史高位）

一方面，AI仍然是当前最确定的投资主线。从芯片、存储、云计算到大型模型公司，几乎所有核心资产都被重新纳入“AI基础设施”的估值框架之中。

只要算力需求持续增长，今日的资本支出、供应链涨价以及市场高估值，都可以被解读为面向未来增长的必要前置投入。

而另一方面，怀疑的声音也在不断积聚。

AI正变得日益昂贵。科技巨头的资本支出预算持续上调，大型模型公司的估值节节攀升，AI新贵们则排队等候上市。

自生成式AI爆发已过去三年半，围绕其泡沫的严肃讨论已进行了三轮。每一轮都有明确的触发事件、清晰的逻辑链条以及看似致命的质疑，而每一次市场又都能从裂缝中找到新的希望，继续加大押注。

从当前市场的反应来看，我们已然站在了第四轮分歧的中心。

多位投资人表示：“现在远未到谈论泡沫的时候。尽管AI已经开始消耗巨头的现金流，但巨头的投入依然非常坚决，甚至在加速。只有当看到巨头投入步伐放缓时，才需要提高警惕。”

海通国际执行委员会委员、研究部主管及首席经济学家张忆东指出：“本轮AI浪潮的广度与深度，相比1993年至2000年的互联网浪潮有过之而无不及。在AI的时代洪流之下，不存在高低切换，只有持续的扩散。”

这正是当前AI市场最核心的矛盾所在：所有人都意识到价格越来越高，所有人都相信增长速度终将抹平估值泡沫，因而没有人敢于率先离场。

人工智能领域的“泡沫论”已持续两年有余。每一次“泡沫论”的兴起，都伴随着AI产业的一次范式跃迁，以及围绕此次跃迁而生的资本狂欢与随之而来的信念动摇。

第一次争议发生在2024年6月。红杉资本发表了著名的报告《AI's $600B Question》，首次对行业所需的巨额资本支出提出根本性质疑。其核心论点是：依据当时英伟达数据中心收入及GPU总拥有成本推算，整个AI产业需要创造约6000亿美元的年收入，方能支撑起这轮庞大的基础设施投入。

彼时主导行业的范式是预训练缩放定律：模型规模越大越好，数据量越多越好，GPU用量越多越好。从2024年初至红杉报告发布期间，超微电脑股价上涨217%，英伟达涨幅达150%。整个市场的信念锚点简化为一个等式：AI = 算力 = 英伟达。

然而，红杉的质疑声浪仅持续了不到三个月。

转折点出现在2024年9月。OpenAI发布o1模型，推理时计算范式初露锋芒。它不再单纯追求更大的模型，而是依靠更长的“思考”链，通过后训练与强化学习打破了模型能力的传统天花板。一条全新的AI能力增长曲线就此展开，市场看到了算力需求的第二增长极。

但新范式自身也迅速催生了新的裂痕——DeepSeek R1的发布，将推理时计算路径的效率推至极致：以不到600万美元的训练成本，实现了接近前沿模型的推理能力。

2025年1月27日，英伟达单日市值蒸发5930亿美元，标志着第二次泡沫论的浮现。市场的核心质疑聚焦于：实现同等的AI能力，是否真的需要如此庞大的算力？这轮恐慌来势汹汹，但消散得更快。一个月后，英伟达发布财报，其Blackwell平台单季收入达110亿美元，大幅超出市场预期。业绩证明，新的推理范式反而会催生更多的推理需求，总体的算力需求不降反升。

推动推理范式的OpenAI成为这波行情的绝对中心，任何与其签约的公司股价都应声暴涨。CoreWeave凭借一份119亿美元的五年合同完成IPO；甲骨文因“星门计划”的3000亿美元协议创下股价新高；博通则斩获价值百亿美元的定制芯片订单。这一次市场的信心动摇最为短暂，OpenAI批量制造了“概念股”，市场的信仰锚点从“训练军备竞赛”切换至“推理大规模部署”。

第三次争议集中在2025年10月至11月。

高盛发布报告，列举了AI领域的五项泡沫征兆：资本支出见顶、企业利润增长放缓、科技企业债务攀升、美联储降息周期启动、信用利差扩大，并明确类比1997年互联网泡沫前夜。美国银行基金经理调查显示，20年来首次出现“过度投资”的判断。与此同时，《连线》与《大西洋月刊》在同一周发表深度调查，共同指向一个发现：95%的企业AI投资未能产生实际回报。

关于巨额AI投资仅在产业链内部循环的叙事被推向高潮：英伟达的收入来自云厂商，云厂商的AI收入增长依赖模型公司的扩容，模型公司的估值源自资本方，而资本方的回报则建立在对模型公司的纸面价值重估之上。

那么，上游究竟谁在为AI买单？

在2025年第三季度的财报电话会议上，美股科技巨头们几乎用同一句话回应分析师的追问，同时也间接反驳了高盛关于资本支出见顶的判断：“我们宁可过度投资，也不能失去未来。”高盛在报告中也留下了一个耐人寻味的注脚：当下情境更类似1997年而非1999年，言下之意是：泡沫迹象已然显现，但距离破裂尚有时日。

2025年11月，美联储再次降息25个基点，流动性继续为高估值托底。纳斯达克指数在质疑声中屡创新高。市场的共识演变为：我知道泡沫可能存在，但此刻离场的风险比留在场内更高。

然而，真正化解这轮广泛质疑的，是一个全新范式的降临。

2025年下半年，Agentic AI迎来集中爆发，标志着AI从单纯的对话工具演进为能够自主规划、执行并持续迭代的“数字员工”。这种变革不仅意味着AI开始直接替代传统工作流程，更将其收入天花板从“替代搜索”提升至“替代劳动力”的层面。尤为关键的是，Agent类AI的运行天然需要消耗数十倍于对话模型的token量，这意味着算力需求不仅未见衰减，反而开启了数量级增长的全新空间。

回顾此前的三波“泡沫论”争议，三条核心线索始终贯穿其中：

• 算力需求的持续性究竟能维持多久；
• 巨额AI支出由谁承担，以及其投入产出比如何；
• 大模型技术是否将迎来新的范式级突破。

历经三波质疑与验证，市场逐渐形成了一种危险的共识：“质疑总会被迅速证伪。”

行为金融学的观察显示，投资者在经历市场恐慌后重新入场时，其风险偏好往往比之前更高，因为他们已经“验证”了之前的恐慌是错误的。

近期市场经历剧烈波动，揭示了深层次的结构性隐忧。

第一道裂痕出现在科技巨头的“利润”与“现金流”之间。

2026年第一季度财报季呈现一种矛盾景象：巨头利润屡创新高，现金流却濒临枯竭。亚马逊自由现金流同比骤降95%，四大科技巨头日均烧钱高达20亿美元。部分企业所谓的“净利润增长”，实质上源于对AI投资项目的账面价值重估——用投资AI产生的收益来论证投资AI本身的正确性，陷入了一种循环论证。

高盛4月发布的数据显示，2026年标普500指数的预期盈利增长中，约40%可归因于AI相关资本投入产生的产业链传导效应。多家投行与媒体测算指出，2026年主要超大规模云厂商在AI领域的资本开支已攀升至6000亿至7000多亿美元的规模。

有评论尖锐指出：“硅谷科技巨头已穷得只剩利润。”这同时也意味着，美国上市公司的整体增长预期高度依赖于同一基础——AI资本支出只能增不能减，形成牵一发而动全身的脆弱平衡。

摩根士丹利进一步指出：2026年，超大规模企业的资本支出与营收之比将达到34%，预计到2028年将升至37%，正式超越2000年互联网泡沫时期32%的历史峰值。2026至2028三年间，仅五大巨头的AI基础设施总支出预计就将达到2万亿美元。

更为隐蔽的风险在于，这五家公司还持有近1万亿美元的表外租赁承诺——即为尚未建成的数据中心签订的长期合约，这部分债务并未体现在任何资产负债表上。

第二道裂痕关乎“生产力叙事”的真实性。

全球AI调用量激增，众多公司掀起“token最大化”运动。FOMO（错失恐惧）情绪蔓延，企业CEO们唯恐在AI浪潮中掉队，争相为员工配置资源以“狂刷token”。

然而，在这场“token最大化”运动中，大量消耗源自智能体（Agent）架构内部的系统性冗余和过度设计的交互层，导致大模型token调用量存在巨大泡沫。至今尚无机构能清晰拆分“有效计算”与“架构空转”各自所占的比例。

据外媒报道，优步（Uber）在2026年前四个月就已耗尽全年的AI编程预算。在“token最大化”的倡导下，工程师们开始将Claude Code等工具作为并行劳动力使用：同时运行多个任务、开启多个工作分支、任由智能体长时间自行搜索、生成、报错与修复。AI使用量看似飙升，但财务部门却难以立即判断，这些消耗的token最终转化成了多少可量化的实际产出。

调用量是模型公司估值的核心指标，但如果这个指标本身存在“虚胖”，那么建立在其之上的万亿级估值又有多可靠呢？智能体范式对企业生产力提升的叙事是否真正有效，已成为市场的核心质疑之一。

资本市场的狂欢仍在继续。据报道，Anthropic估值已接近9650亿美元，并已秘密提交IPO申请；OpenAI同样已秘密提交IPO，最新融资后估值达8520亿美元。

显然，市场正在为一个尚未完全兑现的未来支付全额溢价。这未必预示崩盘，但无疑意味着容错空间已变得极其狭窄。

“所有伟大的技术变革都会催生泡沫。无人能完全精准预判。你要么投入巨资以抢占市场份额，不去纠结花费是否过度；要么投入不足，继而失去市场。”6月3日，桥水基金创始人瑞·达利欧（Ray Dalio）在接受采访时如此表示。

达利欧认为，泡沫的破裂发生在投资者试图将账面财富转化为现金之时，而当前由AI驱动的市场“正沿着这条路径前进”，尽管AI本身“是一项非凡的技术”。

从这个视角看，技术的长期价值与短期的估值泡沫可以并存，正如互联网泡沫破裂后，互联网技术本身依然深刻地重塑了全球经济。

从宏观层面讨论生成式AI的泡沫是媒体热衷的话题，但这并非投资人眼中的“有效议题”。

彼得·蒂尔指出，“AI技术本身是真实的，但市场已提前透支了未来15至20年的估值空间”。他在2025年第三季度清空了全部英伟达持仓——规模达1亿美元，约占其基金总仓位的四成，并同步削减了76%的特斯拉持仓，整体仓位缩减65%。蒂尔曾在1999年准确预判互联网泡沫，此次他的判断是否会再次应验？目前尚无定论。

但可以确定的是，彼得·蒂尔错过了自2025年年底兴起的Agent新范式热潮。

不仅蒂尔如此。伯克希尔·哈撒韦2026年第一季度财报显示，巴菲特的现金持仓已攀升至3974亿美元，创下历史新高，占其总资产的59%。

技术演进的长期向好趋势，并不妨碍投资人在短期内进行止盈或减仓操作。长期趋势与短期策略之间的张力，构成了市场的第三道裂痕。

在这三道裂痕之上，市场神经已日趋敏感。随着美国利率预期上升、市场开始质疑AI资本开支是否过热，韩国作为此轮AI浪潮中“纯度最高”的市场之一，波动性显著放大。它的上涨源于对AI的坚定信仰，而暴跌同样来自这份信仰的动摇。

投资交易也随之步入一个极具挑战的区间。

许多经验丰富的投资人仍坚持认为，“AI的泡沫尚未到来”。然而，辨别AI究竟是泡沫还是被低估，与能否构建一套有效的投资体系，实属两回事。前者关乎方向判断，后者则是对节奏、仓位、估值、现金流与退出窗口的综合考验。

在一个信仰犹存但波动加剧的市场中，看清长期趋势并不意味着多数人能经受住短期回调。生成式AI的第四次泡沫或许尚未浮现，但提高警惕的时刻已然到来。经验老到、善于应变的船长能在惊涛骇浪中找到宝藏，而普通水手则可能迷失于风暴之中。