#“AI泡沫”还是“AI革命”？#最近市场关于AI泡沫的讨论越来越热烈，今天借着财通基金社区活动的机会，我也来谈谈我的看法。无论是A股还是美股，AI科技股存在巨大泡沫，这几乎是不争的事实。但就像利弗莫尔说的，泡沫后期的涨幅往往是最惊人的，追高带来的账面收益巨大，参与者的疯狂程度也前所未有，以至于大家都忘记了泡沫本身。更关键的是，后期那种翻倍的行情，会对早早看空、远离市场的“理性派”形成一种“暴击”和“羞辱”——当你看空后股价又翻了一倍，你在众人眼里就成了笑话。这种情绪一步步征服参与者，强化了“这次不一样”的信念，所以越到后期，质疑的声音反而越少。复盘历史行情，真正的顶部到来时，往往只有极少数人意识到该离开。

抛开情绪，我们客观看看数据。

首先，从静态估值和集中度来看，AI板块已经达到了前所未有的高度。AI相关公司的市值在美股中的占比，已经达到了三分之一，这甚至超过了2000年互联网泡沫时期的水平。横向对比，2000年互联网泡沫顶峰时，思科的市值也不过是美国GDP的3.9%。而如今，英伟达的市值在2025年10月一度突破5万亿美元，这是什么概念？美国2024年的GDP大约是29万亿美元，这意味着英伟达一家的市值就超过了美国GDP的16%。这个比例是思科当年的四倍还多，集中度和估值高度都堪称“前无古人”。

第二，是资本支出与预期回报之间的巨大割裂。在“Scaling Law”（规模定律）的推动下，大家都在拼命砸钱，试图大力出奇迹。光是微软、Alphabet、亚马逊和Meta这四家巨头，当前财年的资本支出预计就高达3600亿美元，其中大部分投向AI基础设施，明年可能还要增加到4200亿美元。整个行业未来几年的总投资规模更是被预估在数万亿美元级别。

但这笔钱花得值吗？这里有个很现实的财务问题：数据中心的硬件折旧周期通常只有5-6年，不像汽车或工厂能用二三十年。这意味着，今天投入的天量资本，几年后就需要再投入一轮来更新换代。前两天看一条财经新闻，我觉得评论区里一个网友就写得非常好：“这些硬件只有5-6年的折旧。你造个车，能用20-30年，但你造个数据中心，只能用5年。所以现在不光资本支出数字天量，而且每个几年还要再来一次。所以现在问题就成了，面对这么大（而且永续、每年）都要花的支出，美国公司到底能不能用AI创造出相应的价值？”更直观地说，AI下游产业创造收入的速度，可能需要达到当年新能源车渗透率曲线的5倍，才能在2-3年内达到全球汽车业的总收入规模，这才勉强支撑得起硬件市场的折旧。这无疑是一场成本极高、赌性极大的投资。

第三，一个更值得警惕的信号是，AI领域的金融链条正在变得异常复杂，甚至出现了“表外化”的趋势。最典型的例子就是Meta的“Hyperion”数据中心项目。这个总投资高达270亿美元的项目，结构非常精巧：华尔街资本Blue Owl出资约80%，Meta只出20%，然后通过设立特殊目的实体（SPV）发行债券来融资。通过这种操作，Meta既不用在资产负债表上计入这笔巨额资产和负债，也不用一次性掏出270亿现金，仅仅通过“租赁”就实现了拥有和使用数据中心的目的。这完美地美化了上市公司的现金流量表和资产负债表。

这种操作是不是有点眼熟？它让人联想到几年前白酒周期上行时，渠道里各种“表外”囤货的操作；也让人联想到一些企业通过供应链金融放大收入的模式。但AI领域的玩法更进了一步，它涉及“长期股权投资”、“远期合同负债”等更能放大杠杆的会计科目。有人戏称这是“美股版的城投”，这绝非玩笑。当投资的本质从创造价值，转向复杂的金融工程和财报美化时，风险就在暗中积累。

当然，市场的多头们依然信心满满。他们的理由听起来也很充分：强劲的经济活动、政策支持、积极的情绪和充裕的流动性，共同支撑着AI市场的动能。只要盈利预期和投资保持健康，任何回调都是加仓的机会。这种叙事在流动性充裕的环境下确实有自我实现的可能。

我的一点思考是：AI作为一次技术革命，其重要性毋庸置疑，它很可能像当年的互联网一样深刻改变生产力。但技术革命的美好前景，与资本市场的泡沫并不矛盾，甚至常常相伴而生。恰恰如2000年的互联网泡沫一样，泡沫的破灭会清洗掉过度投机和虚高的估值，但互联网技术本身却在之后二十年里蓬勃发展，真正改变了世界。AI很可能也会走上类似的道路。

最后，我想起《大空头》原型、对冲基金经理迈克尔·伯里（Michael Burry）近期的一个帖子，他提醒人们注意市场狂热背后的风险。历史不会简单重复，但总是押着相似的韵脚。在所有人都为之疯狂的时候，保持一丝冷静和警惕，或许不是坏事。盛宴终有散场时，只是没人知道钟声会在何时敲响。