3062.AI是否正在形成泡沫

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近期市场的波动显著加剧，与AI相关的科技领域回调成为其中的重要导火索。Open AI宣布万亿级资本开支计划，英伟达G P U供不应求，全球科技巨头纷纷加码AI基础设施投资，一时间，关于“AI是否正在形成泡沫”的讨论甚嚣尘上。

要准确判断是否为“泡沫”，首先要明确其定义，避免因概念模糊而产生误判。在此，我们从最贴近现实担忧的维度出发：个人认为，如果当前AI的巨额投入在未来长期视角下无法带来相应回报，即长期的投入产出比严重失衡，那就是泡沫；反之，若当前的高投入能被未来持续增长的需求提升所消化，则属于供需错配下的正常周期现象。

从这一标准看，我倾向于认为AI不是泡沫，AI带来的变革才刚刚开始，但也不意味着发展过程中没有周期。当下资本开支强度可能处于阶段性超前投资的水平。

未来的AI应用场景，或远超当下认知边界

根据我们自下而上的调研数据显示，各大科技公司采购AI服务器的动力，已从早期“不能错过”的防御性动机，转向“必须拥有”的发展性动机。他们正基于明确的业务需求进行投资——无论是大模型训练、智能推荐系统升级，还是AI客服部署、自动驾驶研发。同时我们也看到，绝大多数AI服务器的使用率在高位，很多客户的需求还没被满足，这说明资源并未闲置。

此外，AI基础设施的资本开支需要打提前量。算力中心的建设、芯片的交付都需要时间。因此资本开支往往领先于实际应用落地，这里面就涉及到对于需求的预计。这种“超前”是否会导致过度投资？答案当然是肯定的，然而当下的关键在于：需求的增长速度能否匹配甚至超越供给的扩张节奏。如果超过就还是会景气，如果不如，就会出现阶段性的过剩。

但即便出现阶段性的供大于求，行业整体基于具体业务预计需求带来的大规模投入、继而导致长期过剩的可能性极低。这是行业周期负反馈机制导致的必然结果，阶段性的过剩就会导致资本开支的阶段性下降，持续增长的需求又会重新填满供给，然后供需逆转，周期往复。其中重要的判断是需求会长期向上。

更进一步看，相对于训练，AI在“端侧应用”和“推理场景”的落地才刚刚展开，而这一部分的潜在需求总量将远超训练环节。正如电力网络的建设早于电器普及，AI的“电网”正在搭建，而“家电”时代才刚拉开序幕。

在具体落地的场景中我们也可以看到众多行业中AI的渗透：智能助手或者智能搜索正深度重构信息获取与工作流程；AI编程工具显著提升了开发者效率，降低开发成本；AI视频生成显著降低了内容创作门槛，让更多的创意得以实现，大幅降低了生产成本。此外，在医学影像诊断中，AI辅助系统大幅提升了医生阅片准确率与效率；在智能辅助驾驶领域，自动泊车、L2+辅助驾驶已成主流车型标配，正在逐步的改变我们的用车习惯；在电商推荐、搜索引擎等场景，AI早已成为底层基础设施……

尽管应用场景已“全面开花”，但我们所见仍只是冰山一角。正如农业社会难以想象工业社会的图景，我们今天的想象力依然严重受限于当前的技术范式。未来将涌现的AI应用场景，很可能远超我们今天的认知边界。

当前AI投资周期处“早期建设阶段”，但周期波动不可避免

尽管AI不是泡沫，但其发展过程中的周期性波动却不可避免。这种波动，既源于技术演进的客观规律，也受资本市场非理性情绪的放大。

我们可以从历史中找到很多相似轨迹。2010年至2015年的美国页岩油革命，就是一个有相似之处的例子。在这个例子中，我们不难发现这些特点：

- 高投入、高回报可能；

- 技术突破引发资本涌入；

- 短期内产能迅速扩张；

- 因行业周期导致融资收紧，大量企业倒闭，行业经历洗牌；

- 活下来的企业通过技术迭代与成本优化，将盈亏平衡点大幅降低，实现了可持续发展。短期的供给超前建设总会被需求的增长消化

当前的AI投资周期，正处在“早期建设阶段”。微软、谷歌、Meta等科技巨头以前所未有的规模增加AI资本开支，构建AI数据中心，形成新的“军备竞赛”。快速爆发的资本开支计划会拉高市场对于具体公司的预期，这里面本身就会隐含一些风险。这里我们只讨论本文定义的AI产业泡沫的问题，对于股票是否泡沫就还有另外的考量，需要一事一议了。

供不应求还是供过于求？核心关切在这几方面

如果关注这个问题，我觉得未来一段时间内，AI产业发展的态势是供不应求还是供过于求，核心关切在于这几个方面：

-由于电力、材料、制造等环节带来的AI约束有多大，会不会带来26-27年的实际资本开支显著低于各家科技企业的计划，从而导致整个产业链的供需调整；

-商业化的速度是否停滞，各家科技企业的边际R O I是否快速下降，云厂商的堆积订单是否快速消化，从而导致供需逆转；

-个别公司的激进策略是否会产生负面连锁效应。比如Open AI 数万亿美金的资本开支在还没有相当量级的收入前提下就是激进的策略，如果融资受阻导致企业无法持续经营，会使得整个产业链以及投资人的行为变化，从而影响行业需求。

任何技术在发展的初期，阶段性“过度”式的投资几乎不可避免，但对技术的长期发展是有益的，无论是初期的资本和人才的积累还是产业低谷倒逼企业提升效率加快应用落地，都是产业成熟的催化剂。

回顾互联网周期的时候，我们看到过大量公司的倒闭，却也催生了亚马逊、谷歌、阿里巴巴等真正具备价值创造能力的企业。

同样，AI的发展也不会是一条直线，而是一条螺旋上升的曲线。它有高光时刻，也会有低谷调整；有资本狂热时，也有理性回归时。作为投资者，我们即使长期看好，认为AI浪潮中提供了淘金机会，也要警惕过于乐观的估值水平，这样才在这轮技术革命过程中分享到收益。

以上内容不作为投资建议，请大家不要冲动。