以預言2008年次貸危機聞名的投資者邁克爾·伯裏，如今將目光投向市場最熱衷的主題之一：人工智能。他重倉押注市場繁榮終將破滅，也就是說，他認為人工智能已經形成了泡沫。
2025年10月31日，他在X上寫道：“有時候，我們能看見泡沫。有時候，我們能對此采取行動。而有時候，唯一能贏的做法，就是不參與。”伯裏擁有160萬粉絲。
邁克爾·伯裏關於“泡沫”的判斷
在過去一個半月裏，他重新回到社交媒體，講述了一段關於超大規模數據中心和 人工智能股票的極度看空故事；看起來先是賭輸了英偉達，但隨後又贏了回來。然而，他並沒有像傳統投資者那樣進行“勝利巡遊”，反而注銷了自己的對衝基金、任命了繼任者，並創辦名字驚悚的專欄：《解放了的卡珊德拉》（Cassandra Unchained）。注：卡珊德拉，希臘神話先知人物，擁有預言能力但被詛咒無人相信
該新聞通訊的首篇文章《泡沫的主要跡象：供給側的暴食》，發表於11月24日，援引1990年代末互聯網狂熱與當下人工智能熱潮的相似性，指出政策製定者在忽視泡沫。
他毫不客氣地作了一個類比：上個時代的“鎬頭與鏟子”（pick-and-shovel）代表是思科，而今天的對應物則是英偉達。
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黃仁勳向馬斯克、納德拉等矽穀巨頭賣鏟子，圖片由AI生成
01 關鍵質疑：隱藏費用、會計造假
伯裏和沃倫·巴菲特或許是當代最知名的兩位投資家。雖然都積累了巨大的財富，但他們在投資策略上幾乎毫無共同之處。巴菲特斥資逾40億美元大舉買入穀歌母公司Alphabet，而伯裏卻通過看跌期權，做空兩隻人工智能熱門股票Palantir和英偉達，總金額超過10億美元。
對於 Palantir 來說，伯裏的擔憂很可能源於其過高的估值。但英偉達的情況比較複雜。
過去幾年裏，各超大規模雲服務商（指運營龐大數據中心、提供海量按需計算、存儲及網絡服務的企業）投入了數千億美元，盡可能多地采購英偉達的GPU。
OpenAI星門項目一期位於美國阿比林市的數據中心 來源：OpenAI
然而存在一個問題：這些硬件在財務報表上究竟是如何被計量和處理的。
假設一家公司預計所購買的GPU的使用壽命為五年。如果它在某一年花費10億美元采購這些芯片，那麽通常會按照這一預期壽命進行平均折舊——也就是在未來五年中每年計提2億美元的折舊費用。
由於折舊在會計上被視作費用，這筆“理論上的”年度折舊額會侵蝕企業當年的賬麵利潤，從而相應降低其最終的淨利潤。
然而，現實卻完全不同。
早在人工智能革命真正開始之前，英偉達就已經以大約每兩年更新一次芯片架構的速度在迭代；而到了2024年，這一節奏進一步加速，變成了每年一次。在這樣的背景下，GPU的真實產品生命周期可能隻有兩到三年。
就目前而言，由於企業將這些支出攤銷在更長的周期上——在某些情況下是五到六年——它們每年需要確認的費用相對被拉低了，與實際折舊相比顯得更少，從而讓利潤看上去更高。
在這裏，伯裏本質上是在指控英偉達及其客戶，通過虛高的利潤率來支撐一種會計上的“造假”行為。
顯然，這讓單季度營收570億美元的英偉達感到緊張。
首席財務官科萊特·克雷斯在財報說明會上反駁了伯裏關於英偉達芯片使用壽命的說法，稱公司硬件因其CUDA軟件係統而具有長期耐用性和高效性。首席執行官黃仁勳則盛讚人工智能為各類企業——從初創公司到Meta Platforms等大型企業——帶來的益處。
不過當然，人工智能變革的最大受益者正是英偉達本身，對人工智能芯片市場的壟斷地位正使其成為科技界的美國鑄幣局。
就在今年的10月29日，英偉達市值突破5萬億美元，成為首家市值破5萬億的上市公司，在過去四個月內，它的市值增加了1萬億美元。根據世界銀行數據，如此市值已經超過了除美國和中國之外的所有國家的國內生產總值。
黃仁勳認為自己是革新者，駁斥市場泡沫的擔憂：“我們在過去六七十年裏首次重新發明了計算。全世界已部署的所有計算機都在向加速計算、視頻GPU以及人工智能方向逐步升級。因此，這一建設周期將在未來多年持續。”
事實上，若剔除中國市場，英偉達本季度全球其他地區營收實現了翻倍增長——考慮到該公司過去兩年業務已呈爆炸式擴張，這堪稱非凡成就。
所有跡象都表明英偉達的增長勢頭將繼續下去。
包括Meta、微軟、穀歌和亞馬遜在內的多家科技巨頭均表示，將繼續增加人工智能相關資本支出，其中大部分資金將流向英偉達芯片。克雷斯甚至透露說，公司2026年12月結束的兩年期銷售額可能超過此前預估的5000億美元。該數字遠高於其截至2025年1月的財年營收1300億美元。
黃仁勳和克雷斯對增長前景的樂觀態度無可厚非，但諸多疑問依然存在。
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穀歌CEO皮查伊向紮克伯格賣鏟子，圖片由AI生成
眾多競爭對手正試圖蠶食英偉達的市場份額，其中最顯著的是穀歌——其TPU人工智能芯片正贏得客戶青睞。穀歌近日正式推出的大模型Gemini 3就是用自研的TPU進行訓練的，雖功能相對專一，靈活性不及英偉達芯片，但研發成本更低、滿負荷運行時功耗也更小。
穀歌的TPU芯片傳言將被Meta等大客戶采用，受此提振，穀歌母公司Alphabet股價一路高歌猛進。當地時間11月25日，穀歌股價創下曆史新高，市值逼近4萬億美元大關。
黃仁勳竭力平息外界對英偉達競爭力的質疑，屢次以毫不掩飾的自誇口吻強調其技術優勢和廣泛客戶群。
02 循環融資，同吹一個大氣球
另一個疑問是：為何英偉達持續達成看似循環往複的交易——投資那些承諾采購其芯片的企業？
圍繞英偉達的科技公司開始相互交織，形成循環融資的格局。例如，英偉達在2025年9月承諾向OpenAI投資至多1000億美元，11月又宣布將向Anthropic投資至多100億美元（微軟同時投資至多50億美元）。
連續的投資實際上形成了一個龐大的人工智能公司集團，它們彼此間反複輸送著數以十億計的資金。
黃仁勳直言不諱地告訴分析師，英偉達正“用現金資助自身增長”。
除了英偉達，另一大引擎當然是OpenAI。盡管它尚未上市，但已成為整個股市的風向標。其收入相比龐大的承諾規模仍然微不足道，預計2025年收入為130億美元，但它已簽署累計超過1.4萬億美元算力合同。
許多科技巨頭高度依賴於與OpenAI的合同，甲骨文的情況尤為明顯。
為了滿足OpenAI不斷增長的基礎設施需求，甲骨文正在投入數百億美元購買英偉達芯片，但龐大債務的問題也隨之浮現：在發行180億美元債券及獲得380億美元貸款後，甲骨文債務總額逼近960億美元，其利息支出可能吞噬季度淨利潤30億美元中的更大份額。
如果OpenAI突然不再需要甲骨文的全部雲計算容量，或者無法為其龐大的承諾融資，那麽甲骨文又該如何支付英偉達？更關鍵的問題是，這些巨額投資將如何運作？
當前的人工智能投資網絡仿佛2008年前的抵押貸款市場，多個參與者相互依賴，形成一個緊密耦合的係統。在這種係統中，局部的失敗會迅速傳播。
如果 OpenAI 的收入增長未達預期，它對甲骨文的支付能力就會受質疑；如果甲骨文無法交付承諾的計算能力，其股價就會下跌；如果股價下跌，拉裏·埃裏森的財富和甲骨文的籌資能力就會受損。這個鏈條可以繼續延伸到整個金融係統。
這種背景下，人工智能模型開發商、超大規模數據中心運營商以及芯片公司之間的大型合作公告不斷增加。
另一種解讀認為，這些合作傳遞出一種緊迫感——各方都在爭相滿足激增的計算需求。人工智能領域的領導者正在整個價值鏈上進行協調，以確保供應能夠跟上創新的速度。這樣的觀點有其合理性，但不可否認的是，幫助買家融資購買產品，並非拓展市場的最可持續方式。
03 舉債擴張的兩麵：加速創新、放大風險
有關泡沫的第三個疑問是錢從哪裏來。其實循環融資已經揭示了一些走向，但更大的問題是債務融資。
阿爾特曼與黃仁勳掀起了整個科技界的大規模投資熱潮。這些投資並非可以點擊取消的軟件收購或金融投資，而是實實在在的重資產資本支出（CAPEX）。
科技巨頭們曾經主要依靠雲服務和廣告等核心業務產生的強勁現金流來推動人工智能的擴張。然而，數據中心建設的規模如今需要比內部資源所能提供的更多資本，巨頭們不再滿足於依賴自由現金流。
外部融資被提到了前所未有的高度——公司紛紛通過發行債券、股權融資，甚至尋求私募信貸等方式，為數據中心的建設籌集資金。
Meta聯手私募巨頭Blue Owl通過發行債券籌資270億美元建設Hyperion數據中心，創下私募債發行紀錄。微軟牽頭成立300億人工智能投資基金，最終計劃通過債務融資等方式籌集高達1000億美元資金。OpenAI與AMD達成的戰略合作，以“股權換訂單”。
在連續兩年增長超過60%之後，超大規模雲服務商的資本支出預計將在2026年再增長30%，總額將超過5000億美元，遠高於2025年初預估的10%增幅。
資本支出擴張與舉債融資齊頭並進，引發市場對這種激進的人工智能投入愈發緊張，更令人擔憂的是臭名昭著的表外債務使用。
Meta與埃隆·馬斯克旗下的xAI公司均通過特殊目的載體（Special Purpose Vehicle，SPV）進行表外融資，以滿足其人工智能數據中心和芯片基礎設施所需的巨額資本支出。此舉使它們能夠借入數十億美元資金，同時避免全部債務負擔出現在主資產負債表上，從而保持高信用評級和低杠杆率。
安然的警示於此再次出現。對於還記得其史詩般倒閉的人來說，表外債務的上升可能就是煤礦裏的金絲雀。
所有這一切源於企業資本支出已逼近現金流承載極限。
自2024年以來，亞馬遜、穀歌、Meta和微軟的自由現金流已經出現下降跡象。企業可能日益依賴債務來構建人工智能模型所需的基礎設施與計算能力。
更進一步的預測顯示，到2028年全球數據中心支出可能達到3萬億美元，其中很大一部分將通過外部融資實現。盡管該行業的現金流依然強勁，每年總額達數千億美元，但投資速度正在超過現金流增長速度。
這種轉變可能支持人工智能的持續創新，但也引入了在早期階段並不突出的杠杆效應。
當大型科技公司使用的融資手段包括企業債、證券化市場、私人融資以及表外工具，不免讓人聯想到2008年金融危機時期的操作。
04 “從來不會隻有一隻蟑螂”
市場專家還擔心係統性風險，因為這些投資如今占美國GDP增長的比例已超過 40%。到現在為止，2025年美國股市漲幅的80%來自人工智能企業。人工智能驅動的股市吸引著全球資金湧入，為美國經濟增長提供資金並推動其發展。
《金融時報》撰稿人魯奇爾·夏爾馬總結道：“美國已變成一場押注人工智能的豪賭。”
一個不可否認的事實是，自2022年11月ChatGPT推出以來，人工智能板塊一直是美股增長的核心動力。標普500成分股中人工智能相關公司在過去近3年時間的回報率高達165%，不僅大幅領先指數整體68%的回報，更是非人工智能企業24%回報率的近7倍。
美國股市，尤其是標普500，長期以來都存在異常集中的現象，尤其是自疫情以來情形更甚。但過去這種集中是廣泛分布於科技股之中，最近則明顯縮窄至單一板塊：人工智能。
主要科技公司對應標普500市值占比，數據截止到10月17日，來源:CNBC
五家公司——英偉達、穀歌、微軟、蘋果和亞馬遜——就相當於標普500總市值的30%。換句話說，投資標普500——一個包含近500家公司、被視為最具代表性的美國經濟指標的指數——已經不再提供被動投資者所期望的分散化優勢。
不過，投資者至今也沒有太多理由抱怨，因為在回報方麵，這種集中反而帶來了好處：過去五年，標普500幾乎翻倍（上漲95%），自2025年初以來又上漲了16%。
夏爾馬指出，若剔除這些巨額人工智能投資的回報，“即便是歐洲股市，本十年也已跑贏美國，而這一差距現在開始擴大。截至2025年，從公用事業、工業到醫療保健及銀行業，全球其他地區所有主要行業表現均優於美國。”
甚至連正統經濟學家、前奧巴馬政府高級經濟學家傑森·弗曼也表示，如果沒有大型科技公司對人工智能的投資，美國GDP的年化增長率將僅為0.1%。這一幾乎停滯的增長凸顯了高科技基礎設施在塑造宏觀經濟方麵日益關鍵的作用。
但衡量一個國家經濟健康的指標之一是多樣性。古老的格言“不把所有雞蛋放在一個籃子裏”說明了為什麽不應過度依賴單一出口或產品作為繁榮的來源。
目前，這些人工智能的投資，以及由此帶動的最富有10%人口的大規模消費，似乎在支撐著美國經濟。與此同時，美國底層90%的勞動者則在勉力應對物價上漲和勞動力市場趨平的困境。
由於最富有的10%人口持有85%的美國股票，當股價上漲時他們享受著最大的財富效應。難怪最新數據顯示，收入最高的前10%人群貢獻了半數消費支出，創下有記錄以來的最高份額。換句話說，那些大量持有股票、深度押注股市的最富有的美國人，正在為經濟貢獻遠超以往的消費占比，使整個經濟結構更加脆弱。
一旦股市出現25%甚至更大的調整，消費者支出必然受到衝擊——遑論如果跌幅達到50%，後果將更加嚴重。
更重要的是，人工智能熱潮背後還有一隻政府的“手”。
美國政府將人工智能視為國家戰略競爭的核心，這意味著它要在這個領域大舉加碼，同時也更放鬆監管。白宮剛剛宣布啟動的“創世紀計劃” 就是顯例。
特朗普推行的寬鬆的人工智能監管，無疑會進一步放大杠杆化和估值過熱的問題。但造成更深遠影響的問題還有更多：人工智能接管經濟對就業的打擊、能源價格高企與碳排放加劇、兒童安全與成年人精神健康、個人隱私與社會公平保障等等。
可以相當肯定地說，如果大型科技公司所宣稱的人工智能潛力未能兌現，整個美國經濟將麵臨嚴峻挑戰，波及全社會。若聽信阿爾特曼或黃仁勳的說法，人工智能的益處遠大於風險。但或許，那些對推動人工智能發展不存在既得利益的人，才應該主導其監管方式。
05 泡沫，沒有泡沫？全看基本麵
把上麵這些問題放在一起看，人工智能既是突破，也存在泡沫的可能。
一方麵人工智能已成為美國經濟的驅動力，點燃了華爾街投資者的想象力，但另一方麵英偉達和OpenAI驚人的增長（它現在是曆史上唯一一家估值達到5000億美元的私營公司）也給投資者敲響了警鍾：股市和經濟越來越依賴於一群科技公司，這些公司正在源源不斷地創造數十億美元的利潤，並斥巨資開發未經證實的技術，而這些技術需要帶來巨大的回報。
盡管人工智能革命確實存在，其影響幾乎波及每一個行業，但圍繞它的“紙牌屋”特質難以忽視。
實際上，推動華爾街上漲的同一批機構投資者，也在為風險投資和私募股權基金輸血。向人工智能傾斜的趨勢非常明顯且單向：在過去兩年裏，風險投資行業每投資的兩美元中就有一美元流向人工智能初創企業，領頭的自然是OpenAI和Anthropic，這些公司在近期融資輪中已籌集數百億美元。
這也解釋了為什麽今天說一家公司“做人工智能”，幾乎和說“開發軟件”一樣寬泛。人工智能的領域非常廣泛，已不再有必要把人工智能投資視為獨立類別；可以說，人工智能正在悄悄地“吞噬世界”。
金礦熱潮往往會吸引淘金者誤把“愚人金”當真貨。
許多公司給相對普通的服務貼上“AI”標簽，必然會出現一波低質量的“AI垃圾”——製造噪音、混淆視聽、抬高預期。這種“AI洗地”的現象，讓人想起上世紀90年代末的互聯網泡沫時代：隻要在初創公司的名字裏加上“.com”，估值就會被迅速推高——但最終證明大多隻是虛幻的繁榮。
不過，如果黃仁勳對人工智能的判斷是正確的，那麽從長遠來看，現有的擔憂都是次要的。人工智能市場不太可能像互聯網泡沫那樣崩塌，因為企業推動力強勁，基礎設施已經承諾支持其成功。
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矽穀巨頭組團吹泡泡，圖片由AI生成
我們可以從三個關鍵方麵看到今天與互聯網泡沫年代的區別。
首先是穩健的資產負債表。雖然出現了循環融資與外部融資的情形，如今的投資浪潮背後是有自由現金流和穩健利潤率支撐的。
領先的人工智能企業盈利能力強、現金流充足，其多元化的收入來源也提供了一定緩衝，例如，微軟的企業業務和亞馬遜的電商基礎能夠產生穩定現金流，有助於緩解風險。考慮到過去的許多泡沫都是在信貸收緊時破裂的，這一輪建設對類似壓力顯得更具韌性。
許多人也將今天的情況與90年代供應商循環融資進行了比較，當時電信基礎設施公司互相融資以誇大增長。然而，如今的交易有所不同。資本可以說是在追逐人工智能，而不是相反，且支出主要用於實際基礎設施，如芯片、電氣設備和數據中心。
其次，人工智能公司具備收入動能。早期互聯網公司通常是先建後賺，而人工智能公司則是在建設過程中就開始變現。
超大規模數據中心運營商已經通過雲服務需求增加以及在編程、廣告和企業工具中的生產力提升獲得回報。模型開發商的商業模式仍在初期，但以OpenAI和Anthropic為代表的美國企業在個人用戶和企業用戶兩端均已實現可觀收入。
阿爾特曼發推表示，預計2025年底OpenAI的年化收入將超過200億美元，比之前預測的130億美元大幅增長，相比2024年的40億美元更是增長5倍，並計劃到2030年增長至數千億美元。
同時，市場已準備好快速采用能夠產生收入的工具和高效模型，企業的采用率在提升。畢馬威最新人工智能調查顯示，企業平均人工智能投資額較第一季度增長14%，達到1.3億美元，這得益於人工智能應用案例帶來的可見生產力與盈利能力提升。
人工智能技術被廣泛采納並在創造實際價值，麥肯錫的調查顯示，大多數企業已經在至少一個業務職能中常規使用人工智能，且商業付費和合同規模在快速增長，說明不是純實驗性炒作。
再次，計算需求遠超供應。任何大規模資本投資浪潮都存在過度建設的風險。在互聯網泡沫高峰期，光纖網絡的利用率僅約7%，留下了大量過剩產能，消化這些產能花費了多年時間。而在今天，數據中心空置率創曆史低點，利用率約為80%。過去三年產生的數據量超過曆史總和，人工智能工作負載正在以巨大的規模增長。
鑒於此，阿爾特曼才認為，根據當前觀察到的人工智能使用趨勢及用戶需求規模，OpenAI所麵臨的算力不足的風險，遠比算力過剩更為嚴峻，且更可能發生。
除了生成式聊天機器人，機器人技術和物理人工智能將成為下一次躍遷，為經濟和市場帶來可見的、實際的轉型。這是支持技術在實體經濟中長期存在的理由。最終，人們寄望於人工智能發展中最強的參與者創造持久價值，務實而不是投機將占據上風。
畢竟，人工智能屬於通用目的技術，極有可能從根本上改變大量經濟活動的運作方式，從而提升生產力與經濟增長。其變革潛力可與電力相媲美，通過持久改進我們的工作方式和生活方式，不僅令現有的許多活動被做得更好、更高效，還可能開啟全新的發現領域，尤其在健康與教育領域具有重大潛力。
以上還僅僅是基於當下人工智能能力的樂觀估計。
而對通用人工智能的追求意味著，這一技術前沿不會停滯不前；它將持續躍進，帶來一些我們目前難以完全理解的發展。這些發展將包括人工智能與機器人技術、生命科學甚至最終與量子計算的融合。
曆史表明，過去的革命性技術趨勢總是伴隨波動，人工智能也不例外。就像互聯網時代一樣，雖然互聯網的願景最終成真，但過度投資的泡沫必須破裂，估值過高的市場必須崩塌，整個市場才能真正起飛。
