獅山巡禮
投資雜談
在此需說明，分析師並非認為人工智能本身缺乏發展持續性，相反，分析師預計它將繼續保持高速增長。
真正麵臨風險的，是那些投入到數據中心、圖形處理器、冷卻係統、供電及布線等領域高達數千億美元的人工智能資本開支 未來的人工智能技術，根本無需如此龐大的硬件投入規模。
在數據中心支出縮減的潛在風險麵前，沒有哪家企業比英偉達受到的衝擊會更大。
如今，該公司的絕大部分營收和利潤都來源於為數據中心提供相關產品。
在數據中心支出縮減的潛在風險麵前，沒有哪家企業比英偉達受到的衝擊會更大。
如今，該公司的絕大部分營收和利潤都來源於為數據中心提供相關產品。
人工智能資本開支
增長難以為繼的原因
以下 13 點，正是分析師認為當前人工智能資本開支增長無法持續的核心依據：
1.未來人工智能的能耗將顯著降低。deepseek公司以及即將落地的脈衝神經網絡就是有力例證，這類神經網絡在閑置時可自動停機以實現節能。深度求索公司，即便未采用英偉達的圖形處理器，也研發出了具備競爭力的大型語言模型。
2.電力供應受限。美國電網的供電能力，難以支撐所有規劃中新數據中心的運行需求。而新建發電廠投入運營往往需要數年時間，部分項目甚至要超過十年。
3.能效持續提升。在人工智能技術自身等因素的推動下，各類設備和係統的能效將不斷提高，這會減少對基礎設施的投資需求。
4.投資回報率不足。人工智能雖已改變諸多領域，但真正由此實現盈利增長的案例卻屈指可數。
目前，大規模人工智能投資能獲得市場平均回報率的案例寥寥無幾，僅有微軟和帕蘭提爾科技等少數企業或許取得了可觀回報，其他多數企業的投資回報情況均不盡如人意。
5.投資者與首席財務官的耐心有限。對於這種回報難以量化的大規模投資，財務部門、公司董事及投資者還能容忍多久？
6.抵製情緒。社會各界對新建數據中心的反對聲浪日益高漲，其供電審批也困難重重。
數據中心運行時噪音較大，不僅會推高周邊家庭的電費開支，而且幾乎無法創造長期穩定的就業崗位。
此外，數據中心還常常搶占居民和其他企業的電力資源，最終導致電費普遍上漲。
7.新技術落地周期遠超預期。自動駕駛領域的案例表明，這類技術要熟練應對複雜任務，所需時間往往比預想中更長。
關鍵在於技術要能真正成熟可用。馬斯克等人十年前就承諾推出自動駕駛汽車，而穀歌旗下的自動駕駛公司Waymo出行，直至如今才總算接近實現這一目標。
8.諸多挑戰懸而未決。要實現符合市場水平的人工智能投資回報率，還麵臨諸多核心難題，例如數據質量欠佳、專業人才短缺、商業應用場景模糊以及人工智能技術與傳統係統融合困難等。
這也是分析師建議投資埃森哲公司的原因。人工智能投資的下一階段，核心是將數據中心的原始算力轉化為切實可用的生產力，這涉及到大量適配工作，而此類工作離不開專業技術人才的支撐。
9.人工智能相關股票估值過高。以當前的增長速度來看，英偉達等數據中心設備供應商的市盈率似乎不算高，但倘若未來行業增長放緩，這樣的估值水平就顯得極其離譜了。目前市場仍在盲目樂觀地假定行業會持續保持爆發式增長。
10.就業衝擊引發抵製。若大量人因人工智能技術而失業，一旦出現這種情況，其必將麵臨幹預措施的壓力。反之，若人工智能不會造成大規模失業，那就意味著其投資回報率未達到預期水平。
11.收益逐步遞減。可供人工智能消化分析的數據總量存在上限。未來，生成式人工智能（如大型語言模型）的性能提升空間將越來越小，但所需的算力和圖形處理器數量卻會不斷增加。
屆時，人工智能技術將逐漸走向商品化。而大宗商品通常難以帶來高額利潤率，目前也僅有少數用戶願意為這類人工智能服務付費。
12.資本開支逼近現金流上限。當前，所有超大規模雲服務廠商的大部分現金流都投入到了數據中心的資本開支中。要知道，該行業過去向來能創造巨額現金流。
其中，規劃最為激進的當屬開放人工智能公司，這家公司在扣除資本開支前甚至沒有任何現金流，其所有支出完全依賴投資者注資。而且目前該公司的大型語言模型，已顯現出落後於穀歌同類產品的跡象。
13.新技術帶來衝擊。量子計算技術最終很可能會與數據中心形成競爭格局，進而拉低行業整體成本。
雲服務廠商
超大規模雲服務廠商既是全球最大的數據中心建設方，也是英偉達圖形處理器的核心采購群體。
持續將近乎全年的現金流投入到人工智能資本開支等領域，顯然不符合這些企業的核心利益。
未來，它們必然會探尋更高效的方式來拓展自身的人工智能業務。以下是各大廠商近期的相關表態：
1.穀歌母公司：11 月 18 日，穀歌母公司首席執行官孫達爾.皮查伊在接受英國廣播公司采訪時表示，當前人工智能行業估值飆升且投資規模巨大，泡沫化擔憂不斷加劇。
一旦人工智能熱潮退去，沒有任何企業能獨善其身。他還指出，當前這一輪人工智能投資熱潮堪稱 非凡時刻，但同時也承認市場中存在 非理性因素。
2.Open AI：今年 8 月，該公司首席執行官山姆.奧特曼在采訪中稱：互聯網曾掀起巨大熱潮，當時人們陷入了過度狂熱。
如今，投資者對人工智能整體是否也處於過度樂觀的狀態？在分析師看來，答案是肯定的。
3.Meta公司：該公司在人工智能領域的投入向來十分激進。
9 月，其首席執行官馬克.紮克伯格在《訪談實錄》播客節目中提到：參考以往大規模基礎設施建設引發泡沫的曆史經驗，從實際案例來看，人工智能領域也完全有可能出現類似的泡沫危機。
2025 年 10 月 21 日，Meta公司宣布裁減 600 個與人工智能相關的崗位，並表示大部分受影響員工將內部轉崗。此次裁員或許與該公司 4 月推出的 4 號大羊駝大型語言模型有關，該模型至今未能取得預期成效。
人工智能崗位的調整，意味著投資回報率開始成為公司決策的重要考量因素。而此前整個行業的投資，幾乎都未將投資回報率納入考量範圍。一旦這一衡量標準常態化，隻有在回報明確可見的情況下，企業才會繼續加大投入。
更值得關注的是，Meta公司在前一日還宣布，正新建一座大型數據中心，而藍貓頭鷹資本將持有該數據中心 80% 的股份。
以往，像Meta公司這樣的超大規模雲服務廠商，數據中心建設資金大多依靠內部融資。此次合作意味著該公司正剝離資產負債表中的部分風險，這無疑是一種規避風險的舉動。
4.微軟：微軟與帕蘭提爾科技堪稱目前人工智能投資回報率最高的兩家企業，其雲業務近期的加速增長就是有力證明。
11 月，微軟首席執行官薩提亞.納德拉在《政企對話》播客節目中從另一角度指出：我們當前麵臨的核心問題並非計算資源過剩，而是電力供應。關鍵在於能否在電力設施周邊快速推進相關建設。若此事受阻，大量庫存芯片或將陷入無法啟用的窘境。
5.亞馬遜：2025 年 4 月，亞馬遜首席執行官安迪.賈西在消費者新聞與商業頻道的采訪中提到：人工智能推理成本雖已多次下降，但目前仍遠超合理水平，且這種偏高的狀況還將持續一段時間。
人工智能成本越低，用戶的使用意願才會越高。 對於亞馬遜而言，建設數據中心屬於成本支出項，該公司正試圖壓縮這部分開支，而圖形處理器正是其中最大的一筆開銷。
6.國際商業機器公司：2025 年 12 月 2 日，該公司首席執行官阿文德.克裏希納明確表示，按照當前的基礎設施成本，投入數萬億美元建設人工智能數據中心，絕對無法實現盈利。
7.帕蘭提爾科技：盡管並非超大規模雲服務廠商，但帕蘭提爾科技是借助人工智能提升營收和利潤的成功典範。
11 月 15 日，其首席執行官亞曆克斯.卡普發出警告，稱在人工智能市場的諸多領域，相關技術的研發成本可能已遠超其實際價值。
他具體表示：任何了解行業的人都能看出，人工智能市場規模固然龐大，但所創造的價值或許並不足以覆蓋大型語言模型的研發及應用成本。
具體情況分析
下麵我們來重點分析英偉達，先談談它的優勢，再剖析其存在的問題。
優勢
1.競爭優勢顯著：英偉達的圖形處理器是全球銷量僅次於蘋果手機的產品，目前在市場上尚無真正能與之匹敵的競品。AMD和英特爾雖也推出了同類產品，但性能與英偉達相比仍存在較大差距。
2.軟件生態構築競爭壁壘：英偉達打造的軟件生態體係，遠超行業內其他競爭對手，這也為其構建起了強大的競爭護城河。
3.財務狀況穩健：截至 2025 年 9 月 30 日，英偉達擁有 610 億美元的現金及投資資產，而帶息債務僅為 80 億美元，財務狀況堪稱穩固。
劣勢
1.利潤率難以維持：上一季度，英偉達的淨利潤率高達 56%，創下了大型企業利潤率的最高紀錄。縱觀行業曆史，無論是硬件產品，還是絕大多數軟件產品，如此高的利潤率都難以長久維持。隨著未來競爭加劇或市場需求下滑，其利潤率必然會受到擠壓。
2.依賴循環融資模式：為維持高速增長態勢，英偉達今年采用了循環融資模式。具體而言，就是通過貸款或投資等方式向客戶提供資金，再由客戶用這筆資金采購該公司的產品。科威爾、應用數字公司、恩斯凱爾以及內比厄斯等數據中心運營商，均是這種模式的受益方。
3.競爭格局生變：除了AMD、英特爾等傳統競爭對手，英偉達還麵臨著新的競爭威脅，而更棘手的是，這些新威脅竟來自其核心客戶。
多數超大規模雲服務廠商都在著手自研芯片，例如穀歌研發的張量處理器就性能出眾，且能效比高於英偉達的圖形處理器。
更值得警惕的是，被不少人認為性能領先於其他大型語言模型的雙子座模型，主要依托穀歌的張量處理器運行，而非英偉達的圖形處理器。
一旦其他企業開始采用這類張量處理器，英偉達必將流失大量業務（目前該處理器僅限穀歌內部使用）。
甲骨文公司的執行董事長拉裏.埃裏森近期也表示，公司奉行 芯片中立 原則，既采購英偉達的芯片，若客戶有需求，也會采用其他品牌的芯片。
4.估值嚴重虛高：如今英偉達的市值已超過全球多數國家的國內生產總值。若其增長態勢能夠持續，這樣的市值或許尚有合理性，但前文提到的 13 個因素均表明，該公司的高增長難以延續。
從曆史泡沫看
人工智能資本開支現狀
資深投資者對科技行業 暴漲 暴跌 的循環並不陌生。
僅本世紀就已出現過三次這樣的情況：2000 年的互聯網泡沫破裂、2008 年的次貸與商業地產危機，以及 2020 年的頁岩油行業泡沫破裂。
這幾次危機均遵循同一規律：先是行業迎來爆發式增長，隨後泡沫破裂引發行業洗牌，最後才進入平穩發展階段。
目前，人工智能行業仍處於爆發式增長階段。回溯曆史，20 世紀 20 年代的無線電行業、19 世紀的鐵路行業，都曾經曆過類似的發展曆程。
如今，人工智能行業的泡沫裂痕已開始顯現。
超大規模雲服務廠商一旦宣布增加資本開支計劃，其股價便會應聲下跌。12 月 11 日，甲骨文宣布追加 150 億美元的人工智能資本開支，當日其股價就暴跌 11%。
無獨有偶，Meta公司在 2025 年 10 月 30 日宣布類似計劃後，股價同樣下跌了 11%。這一現象表明，投資者對這種缺乏充足回報支撐的加碼投資，正變得愈發擔憂。
企業高管們往往會重視大型投資者的態度，由此來看，行業投資規模或許明年就會開始縮減，2027 年縮減幾乎已成定局。
美國銀行在 11 月 7 日 - 13 日開展的一項調查也印證了這一點。調查顯示，有 20% 的機構投資者認為企業當前的資本開支過於激進（持該觀點的投資者比例比持相反觀點的高出 20%）。
美國銀行指出，這一變化與人工智能領域資本開支熱潮密切相關。
2025 年 12 月 12 日，費米公司的股價暴跌 34%。這家主營能源與數據中心基礎設施業務的企業透露，其位於得克薩斯州的公牛計劃園區內，最大的租戶已取消了 1.5 億美元的建設投資承諾。
盡管目前類似的訂單取消案例尚不普遍，但股價的大幅波動足以反映出市場的擔憂情緒。
估值
通常情況下，評估一家公司估值時，分析師會將其與同行業公司對比，並結合盈利能力、增長潛力和杠杆水平進行調整。
但目前英偉達在行業內處於獨一檔的地位，並無真正意義上的對標企業。
盡管分析師對英偉達持做空立場，但不可否認，它與蘋果、穀歌母公司一樣，都是極具創新能力的美國標杆企業。
在分析師看來，英偉達的營收大概率會在 2026 年保持強勁增長，而到 2027 年將陷入停滯。屆時，隨著市場需求增長滯後於產能擴張，再加上穀歌、AMD等競爭對手不斷追趕，其利潤率將開始下滑。
對於AMD而言，無需研發出性能與英偉達相當的圖形處理器。鑒於英偉達目前的高利潤率，隻要AMD的產品性能達到其一半水平，對超大規模雲服務廠商來說就具備極高的成本效益 畢竟這些廠商都希望有更多的供應商可選。
分析師認為，到 2027 年底，隨著數據中心建設放緩、競爭加劇以及利潤率大幅下降，市場對該公司未來每股收益的預期必將下調。
總結
分析師列舉了諸多英偉達或將在 2027 年陷入發展瓶頸的原因，其中以下三點尤為關鍵：
其一，未來人工智能技術不再需要英偉達圖形處理器提供的海量算力。目前穀歌的張量處理器、中國的深度求索等已在低算力高效能領域取得突破。
人類大腦的運算能力極強，盡管與人工智能的運算模式無法相提並論，但人工智能要在邏輯推理能力上趕上人類大腦，或許還需要數十年時間。
而人類大腦的能耗之低，更是當下人工智能硬件難以企及的。
其二，在資本主義社會中，投資者投入資金必然期望獲得與風險相匹配的回報。他們或許願意短期等待，但絕不會無限期容忍低回報。
Meta公司和甲骨文因追加資本開支導致股價暴跌的案例，就說明投資者的耐心已瀕臨極限。若超大規模雲服務廠商察覺到這一信號，必然會減少圖形處理器的采購量。
其三，前文提到的第8點原因（諸多挑戰懸而未決），其影響遠超想象。這也是多數用戶的人工智能投資未能獲得充足回報的核心症結。
要知道，互聯網領域的高盈利應用場景，是在互聯網泡沫破裂許久後才被發掘出來的；自動駕駛領域的人工智能技術，曆經十餘年才逐步走向實用化。人工智能的其他眾多應用領域，大概率也會經曆類似的漫長探索過程。
