分析AI泡沫警告后，我窥见了时代焦虑|人工智能|戴尔|沃顿|泡沫|溜溜|疯狂|知名企业|金融危机

当所有人都预测同一件事，它往往会超乎所有人的意料。

今年夏天，随着气温上升，AI泡沫的警告也密集了起来。

6月28日，有“央行的央行”之称的国际清算银行（BIS）发布年度经济报告，将当前AI投资热潮与19世纪运河热、英国铁路泡沫以及2000年互联网泡沫对比。报告指出，全球五大超大规模云服务商预计在2025年至2026年间累计投入超过1万亿美元用于AI相关资本支出，而回报可能远低于预期。

此前，亿万富翁投资者瑞·达利欧在接受采访时指出，当前的市场已经出现典型泡沫信号：估值过高、投机猖獗、“账面财富”远远超过实际现金流，泡沫终将破裂。

沃顿商学院金融学教授戈德斯在接受法新社采访时也严厉警告：华尔街五大科技巨头市值合计已达18万亿美元，几乎相当于整个中国经济的规模。如果AI泡沫破裂，冲击可能比华尔街历史上任何一次市场崩盘都更严重。

7月3日，在2026全球数字经济大会上，全球化智库副主任高志凯扔出重磅预言：“在今后12个月内，美国人工智能泡沫将破灭，并将触发一场规模巨大的金融危机。这次金融危机将冲击全世界，但其高潮和终局都将在美国发生。”

恐慌在蔓延。如今，“AI存在泡沫”似乎在成为共识。而让人不安的是泡沫破裂后留下什么？我们又因何被焦虑裹挟？

历史在押韵

2000年3月，纳斯达克指数站上5048点的历史高位。

在此之前，华尔街的主流叙事认为互联网将改变一切，传统估值模型已经过时，用户增长比利润更重要。创业公司只要打上“com”互联网标签，就能获得资本的盲目追捧。

好景不长，针对思科、微软、戴尔等高科技股龙头的数十亿美元卖单，碰巧同时出现在3月10日周末后的第一个交易日早晨。纳斯达克一开盘就从5038点跌到4879点，随后引发市场连锁反应，个人投资者、基金与机构纷纷开始清盘。

接踵而至的“9·11”事件等一系列事件，暴击美国股市。最终，纳斯达克指数在19个月内暴跌78%，从5048点跌至1100点附近，超过5万亿美元市值蒸发，九成互联网企业倒闭。

泡沫并不意味着技术本身的失败。泡沫期间海量资金铺设的8000万英里光纤，虽然大量成为“暗光纤”，却为后来的宽带互联网、流媒体、云计算奠定了基础。存活下来的亚马逊、谷歌、eBay等，最终成长为真正的巨头。

如今，纳斯达克指数已超两万五千点，五倍于20多年前。与此同时，国际局势诡谲。此时此刻，恰似彼时彼刻。

BIS在报告中明确指出，当前AI发展阶段与历史上的技术投资周期存在相似之处。当前市场对生产率提升抱有高度乐观预期，推动资产价格上涨和资本支出快速扩张，但相关投资最终能否带来相应回报仍存在较大不确定性。

正如达利欧所言，“所有伟大的技术变革都会催生泡沫。没有人能完全把握准确。你要么投入大量资金去抢占市场份额，而不担心是否投入过多；要么投入不足，从而失去市场份额。”

更直观地体现AI狂热程度的，是远超世纪之交互联网泡沫的估值数据。标普500指数的席勒 CAPE 比率已接近42，逼近互联网泡沫时代以来的最高水平。戈德斯指出，2000年互联网泡沫顶峰时，美国股票市值与GDP之比为180%，而目前美国这一指标已超240%。

但此次AI泡沫与2000年互联网泡沫之间存在一个关键区别：当时被摧毁的主要是小型初创公司；而如今若发生市场崩盘，将直接冲击地球上一些最大型的企业。此外，美国有相当大一部分人口持有股票，无论是直接持有，还是通过退休账户持有，一旦华尔街崩盘，其结果无疑将更甚于互联网泡沫。

那么，泡沫是怎么膨胀起来的？核心答案在于资本开支的疯狂扩张，以及随之而来的“循环融资”。说得更直白些，就是“左脚蹬右脚上天”的游戏。

据业内估算，仅谷歌、亚马逊、微软、Meta四家科技巨头2026年AI基础设施资本支出就将达7250亿美元，较2025年的4100亿美元暴涨77%。这些资金的一部分流向了AI公司，而这些公司拿到钱后，转过头来购买巨头们的云服务或芯片，左手倒右手，换来更多的融资和采购订单。

多家华尔街机构警告，这种“循环融资”模式可能形成一座“纸牌屋”，看似庞大的AI产业链繁荣，实则由产业内部的资金循环而非真实的终端需求在支撑。对应的回报在哪里，成为悬在所有投资者头顶的问号。

当然，泡沫并非均匀分布在整个AI赛道，而是集中在下游同质化应用赛道和缺乏技术壁垒的伪科技标的之中。如果未来AI系统能够真正提升自身能力并创造新的技术和思想，那么其宏观经济后果可能会与以往的创新截然不同。

但“如果”这个词，本身就是最大的不确定性。

泡沫中冲浪

英伟达无疑是这场资本盛宴当前最大的赢家。2022年底其市值约3640亿美元，至2026年已攀升至约4.6万亿美元，涨幅超过12倍。据行业数据，英伟达一家企业占据了全球AI净利润池的一半以上，芯片设计和制造环节分走约64.5%的利润。

狂欢的另一面，是触目惊心的投入产出失衡。

据业内报告，微软、Meta、特斯拉、亚马逊与谷歌过去两年合计将约5600亿美元投向AI基建，而能清晰标注为“AI相关”的直接收入仅约350亿美元，投入产出比高达16:1。

此外，OpenAI目前每季度亏损约120亿美元，预计到2029年还将累计亏损440亿美元左右。显然，没有任何一家互联网泡沫时期的公司能在这种烧钱速度下存活下来。

更值得警惕的是，融资结构正在发生危险的变化。

六个月前，这些公司还在回购自家股票，显示现金流充裕并推高了股价；但如今它们却开始举债融资，以支持AI基础设施建设。如果美联储近期讨论的加息成为现实，这些借贷成本将大幅上升，企业偿债压力也会明显加重。

英国投资银行Panmure Liberum在一份报告中指出，若将企业盈利增速调整至正常水平，标普500指数的席勒CAPE比率实际上将急剧膨胀至67.6倍，彻底超过美国资产泡沫史上的任何一次峰值。

该机构首席策略师克莱门特强调，“超常规”的利润红利不可能永远持续。随着各大科技巨头在AI数据中心等领域的巨额资本支出由轻资产运营转变为重资产模式，企业盈利增速回归正常化已是大概率事件。

所有这些信号都在指向同一个结论：美股AI板块的泡沫正在从一个“会不会破”的问题，变成一个“什么时候破”的问题。

把目光转向国内，AI市场呈现出更为复杂的结构性分化。

上游硬件端处于冰火两重天的状态。中际旭创受益于800G和1.6T光模块需求爆发，2025年营收猛增至382.4亿元，同比增长60.25%；归母净利润107.97亿元，同比增长108.78%。浪潮信息作为国内最大的AI服务器供应商，2025年营收达1647.82亿元，同比增长43.25%，但净利率只有1.46%。

算力租赁赛道正在经历残酷洗牌。亿田智能一年半前签下的1.13亿元算力服务大单提前终止，公司2025年全年营收腰斩，归母净利润由盈转亏1.72亿元，同比下降747.6%。鸿博股份曾因“跨界算力租赁”的故事让股价暴涨超过10倍，2025年营业收入突破10亿元大关，同比增幅近乎翻倍；然而，归母净利润却为-1.46亿元，连续四年亏损。

更值得警惕的是A股市场“万物皆可AI”的概念炒作乱象。

6月11日，天娱数科、格灵深瞳、中望软件等十余家公司集中发布澄清公告，明确表示自身未开展市场热炒的“物理AI”业务，或相关业务收入占比不足1%。

6月15日，凭借“没事就吃溜溜梅”广告词广为人知的溜溜梅，正式登陆港交所主板。发行价43.58港元，当日收盘报128港元，较发行价暴涨193.71%。此后，连续多日大涨，直至194.2港元后，逐步开始回调。魔幻的是，溜溜梅短时间内暴涨，仅仅因为其拼音首字母缩写（LLM），跟AI大语言模型（Large Language Model）的英文缩写一样。

6月29日深夜，54家A股上市公司罕见地集体发布异动风险公告：风华高科澄清“英伟达全系列MLCC认证”完全不实；沃顿科技承认半导体液冷相关业务营收占比不足1%；长盈通表示保偏光纤产能有限、无法匹配市场炒作的预期。

炒作本身蕴含着焦虑。AI短时间内难以产生实质变现模式，单一股票就难以持续上涨，击鼓传花的游戏决定了“花”必须不断转移。

焦虑的蔓延

如果说产业链的焦虑停留在资本层面，那么社会层面的焦虑，则直触每个人的生存。

世界经济论坛《2023 年未来就业报告》预测，2027年前AI可能淘汰8300万个岗位，同时创造6900万个新岗位，净效应为负1400万。客服、行政支持、零售销售与制造业组装等领域受冲击最大，占比约75%。高技能领域虽相对稳健，但编程、数据分析等岗位同样面临AI从“辅助工具”向“主导者”的角色转变。

人工智能对就业的冲击，成了悬在每个人头顶的“达摩克利斯之剑”。

学生家长在琢磨子女应该学些什么、将来选择什么专业才能应对AI对就业的冲击，而大学在调整优化专业设置，各种新的“AI+”专业正在涌现，中小学则在持续探索、加强AI教育。

过去几年，人工智能相关专业成为高考志愿填报中最热门的选择。但矛盾是，数年以后，当AI工具能够自动生成代码、完成测试时，一个刚毕业的AI相关专业学生，还能找到对口的工作吗？这种担忧，空穴来风，已然在真实发生。

去年以来，国内外互联网大厂迎来一波波优化调整，一批AI原生的“数字员工”正在悄然进入职场。它们不领工资、不交社保、不知疲倦。类似的脚本，正在全球500强企业中反复上演。

当一家公司在季报中宣称“我们通过AI实现了降本增效”时，背后的潜台词往往是批量裁员，用AI工具填补空缺。被裁掉的又往往正是最早主动学习AI工具的那批人，他们最终发现，自己亲手学会的，是取代自身工作的工具。

这种“自食其果”、被技术“算计”的无力感，如同《逆行人生》中的高志垒，被他亲自参与研发的算法系统判定淘汰‌，又不得不在微笑验证系统前挤眉弄眼，强颜欢笑。

与此同时，AI生成内容的泛滥正在恶化人类的知识环境。AI可以自动无休地生成内容，加剧信息冗余。AI大模型无法完全避免“AI幻觉”问题，经常性编造子虚乌有的信息和知识。还有人故意用AI技术编造谣言，混淆视听、乱中牟利。

在这样的知识环境中进行学习，需要先分辨信息和知识的质量与可靠性，这对大多数人而言无疑是极大的考验。因为AI也正在侵蚀人类的独立思考能力，算法推荐机制已深度嵌入所有人的信息获取路径。智能系统通过持续追踪用户行为数据，动态优化个性化内容推送。

这种“精准匹配”表面上提升认知效率，实则将个体封闭于兴趣趋同、观点一致的信息回路之中，构建起无形的“认知茧房”，算法机制由此大大加速社会圈层化倾向。

市面上泛滥的AI培训、知识付费推波助澜，本质是收割大众恐慌情绪，资本依靠渲染失业危机、技术淘汰叙事吸引流量，却很少提供可落地的长期成长路径，进一步放大全社会认知层面的焦虑。

然而在社会性AI焦虑的驱动下，人们又不可避免地需要去接触、了解、学习AI。这样的情况反而会进一步加剧社会对AI的焦虑螺旋。或许在泡沫破裂之前，这种焦虑螺旋就注定会一直上升。