AI泡沫要破？全世界都在等一份财报，还有21小时

摘要：2000年3月20日，《巴伦周刊》在封面故事里抛出一个问题：“互联网泡沫何时会破裂？……也许就在今年年底，我们就能听到它碎裂的声音。”

作者/王思易

编辑/张南

设计/柴文静

2000年3月20日，《巴伦周刊》在封面故事里抛出一个问题：“互联网泡沫何时会破裂？……也许就在今年年底，我们就能听到它碎裂的声音。”

巧合的是，同一天，一家当时最受瞩目的科技公司股价暴跌了60%，随之引发连锁反应：无数企业接连倒闭，数万亿美元市值在短时间内蒸发。

该版《巴伦周刊》发行时正值互联网泡沫时期，随后纳斯达克指数一泻千里▼

时隔二十多年，类似的担忧再次浮现。而这样的顾虑在最近达到了顶峰。

当地时间8月19日，美国科技股突然遭遇一小轮“休克式”抛售，导火索是一份来自麻省理工学院（MIT）的研究报告。报告措辞犀利，研究团队写道：“尽管企业在生成式AI上投入了300亿到400亿美元，但95%的组织没有得到任何收益。”

消息一出，英伟达股价下跌3.5%，软银下跌7%，数据分析公司Palantir跌去9%。MIT的结论仿佛一根针，戳向美股吹起的价值数万亿美元的科技乐观主义。

自2022年ChatGPT横空出世以来，硅谷一直深信AI聊天机器人将重塑经济格局。各大公司高管因此豪掷数十亿美元，为员工购买AI工具，并预期能实现大幅降本增效。

然而，MIT的调查却显示：所谓的AI革命正在停滞。研究团队在调研150位企业高层与350名员工后发现，“只有5%的AI试点项目创造了百万美元级的价值，大多数并未带来可量化的损益（P&L）影响。”更严峻的是，一半的AI项目以失败告终。报告直言：80%的公司尝试过AI，但只有40%真正落地.

而大企业正在悄悄地拒绝更系统性的企业级AI应用，进入试点阶段的仅有20%，最终进入生产的只有5%。

换句话说，几乎所有大张旗鼓的AI战略转向，要么是在空耗力气，要么没有被彻底实施。这个消息明显影响了市场情绪。

不过，这场抛售来得快，去得也快。8月22日，美联储主席鲍威尔在杰克逊霍尔峰会上释放出鸽派信号。他提到劳动力市场增长风险上升，并暗示9月份可能降息，这让市场预期明显改善，推动股市大幅反弹——道琼斯指数一度大涨达846点，这次泡沫“破裂”有惊无险。

回过头来，有网友甚至怀疑，这次的暴跌可能是一次失败的“激进做空”——有人故意发布负面研究报告，制造恐慌，再借机低买高卖图利。但从公开数据看，整体市场的做空比例并未显著上升，这一轮下跌确实是一场基于恐慌的集体反应。

至于MIT的调查，其实更像是一次出于善意的提醒，再一次戳中市场一直以来的疑问：

“我们听到太多AI的新闻了，它究竟是不是泡沫？”

过去的2024年7月，市场曾陷入对AI投资回报的焦虑，纳斯达克指数一度从高点下滑逾13%。2025年1月，DeepSeek发布掀起美股大地震——英伟达股价暴跌17%，重挫市值近6000亿美元。2月，当市场开始消化这些冲击、股价略有喘息之际，另一起关于微软巨额资本支出的消息导致纳斯达克指数一度从高点下滑14%。

这个8月，在相同的问题下，人们开始重新审视那些让人怀疑已带有“泡沫气息”的迹象。

01
AI企业中的天文数字

OpenAI于2022年横空出世，在2024年的估值达到800亿美元，已经超过波音、星巴克、通用汽车等老牌巨头，几乎相当于克罗地亚或哥斯达黎加一年的GDP。

而到了今年8月，OpenAI的估值已飙升至5000亿美元。作为一家尚未上市的公司，它的身价已经逼近摩根大通、沃尔玛这样的超级巨无霸，相当于瑞典或阿根廷一年的GDP。

就在上个月，英伟达的市值首次突破了4万亿美元，目前为止为4.39万亿美元，为有史以来第一家市值突破4万亿美元的美国上市公司，连微软、苹果、沙特石油公司都从未曾达到这一高度，或许只有历史上的东印度公司可以比拟。

换个角度说，目前英伟达市值仅比世界上第二大市场——日经指数——低1万亿美元左右，已经超过了英国、中国和加拿大股市的总市值。

AI周期中的许多数字已经让我们丧失了对金钱的概念。

初创公司Eight Sleep主打AI智能床垫，刚刚完成了1亿美元融资，声称能够“永久解决人类的睡眠问题”。而由前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）创办的Thinking Machines，一家几乎没有任何产品，或许除了PPT之外一无所有的公司，仅在种子轮就拿下20亿美元融资，估值接近120亿美元。

要知道，在AI浪潮出现之前，科技界种子轮融资的金额通常只有50万到200万美元。

OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）自己也承认估值“已经失控”，但他同时表示，自己准备好继续加码投入。

“你们应该预期OpenAI未来会在数据中心上花掉数万亿美元。”他说，“经济学家们一定会捶胸顿足，说‘这太疯狂了，这太鲁莽了’，而我们会说：‘你知道吗？让我们做事。’”

尽管奥特曼以夸大修辞闻名，但在数据中心进行极大开销的趋势并不仅限于OpenAI。所有大型科技公司都在追赶AI浪潮。Meta和微软的年度资本支出与销售额的占比，已经达到了惊人的35%，也就是说，公司每实现100美元的收入，就花35美元作资本支出，大部分都会投在AI基础设施上。

过去三个月，美国股市的“七巨头”就花了超过1000亿美元来建数据中心和相关设施。在最新财报中，微软将全年资本支出目标上调至1200亿美元，亚马逊超过1000亿美元，Alphabet（谷歌）也将预测提高到850亿美元，Meta则把支出区间的上限抬到720亿美元。

根据《彭博社》的报道，这些公司在美国数据中心建设上的花销，很快就要超过美国写字楼建设的开支了。

然而，这些数据中心里堆满的GPU，本质上是高价的“短寿命”资产。它们动辄耗资数亿甚至数十亿美元，但生命周期往往只有几年，很快就会过时，成为账面上的折旧成本。如果在缺乏即时商业需求的情况下大举投入，损失可能极其惨重。

阿里巴巴集团联合创始人、董事会主席蔡崇信早在巨头们大幅上调资本支出目标前就表达过这样的担忧。

“我开始看到一些泡沫的迹象了。”蔡崇信指出，有些计划中的项目甚至还没拿到客户承诺会使用的合同，就已经开始对外融资。

02
AI的预期回报率

另一个担忧则是回报率。问题最终总是要回到单位经济学：你卖的东西，价格是否低于生产成本？

对于许多AI公司来说，答案很可能是难以启齿的。它们在用补贴维持服务运转。这样的模式往往不会有好结果，因为随着用户规模扩大，亏损也会同步放大。

山姆·奥特曼在最近一次晚宴上就被问到：“是不是每次有人使用ChatGPT，你们都在亏钱？”

同样的问题被《Newcomer》的一篇报道提出。这篇文章指出目前AI服务普遍面临所谓的“负毛利”。例如，Cursor，一家提供AI编程助手的公司，卖给用户的价格比实际成本还低。原因很简单：要让这些AI工具正常运作，它们必须调用OpenAI、Anthropic等公司的API，而这些API价格极其高昂。

问题在于，OpenAI和Anthropic自己也尚未盈利。

奥特曼在那个晚宴上回答说：“不，如果我们不考虑训练新模型的话，我们是盈利的。基本上，如果你把花在构建新模型上的钱拿掉，只看服务现有模型的成本，那么我们是盈利的。”

说完，奥特曼望向一旁的首席运营官布拉德·莱特卡普（Brad Lightcap），似乎在确认：“对吧？”莱特卡普在座位上略显尴尬地挪动了一下屁股，没有回答。

于是，一个由“不盈利公司”搭建在另一群“不盈利公司”之上的生态系统，就这样形成了。有人担心，这无异于一座“空中楼阁”。