原文标题：《生成式 AI，没有第四次泡沫？》
原文作者：晓静，腾讯科技

生成式 AI 爆发三年半后，市场进入新的分歧点：乐观仍在加速，怀疑也在累积。判断「泡沫」是否到来，并不足以解释当下的复杂性。「AI 信仰与泡沫」系列将从市场、技术、产业和公司的不同视角，寻找关键变量。本文为此系列第一篇。

6 月 9 日，韩国 KOSPI 指数大幅反弹，盘中涨幅一度接近 5%；KOSPI 200 期货涨幅触及 5%，触发买入 sidecar，程序交易暂停 5 分钟。前一交易日（6 月 8 日），KOSPI 曾一度跌超 8%，跌破 8000 点。

过去两年，韩国几乎是全球 AI 交易最敏感的放大器：英伟达涨，HBM 涨；AI 服务器扩产，SK 海力士涨；存储涨价，三星和美光的估值逻辑被重新书写。它既承接了全球 AI 基础设施扩张的想象，也承接了市场对这场扩张是否过热的怀疑。

所以，韩国股市在上涨和下跌之间反复触发交易冷却机制，反映的是全球资本市场对 AI 的分歧也在加大。

图：韩国股市的融资余额已经升至历史高位

一方面，AI 仍然是最确定的投资主线。从芯片、存储、云计算到大模型公司，几乎所有核心资产都被重新纳入「AI 基础设施」的估值框架。

只要算力需求继续增长，今天的资本开支、供应链涨价和高估值，都可以被解释成未来增长的前置投入。

另一边，怀疑也在累积。

AI 正在变得越来越昂贵。巨头的资本开支继续上修，大模型公司的估值继续抬高，AI 新贵排队走向 IPO。

生成式 AI 爆发三年半，关于泡沫的严肃讨论已经进行了三轮。每一轮都有明确的触发事件、清晰的逻辑链条和看似致命的质疑，每一次市场又都从裂缝中找到了新的希望，继续加注。

这一次，从市场的反应来看，我们已经站在第四轮分歧的中心。

多位投资人表示，「现在还远远未到谈论泡沫之时，虽然已经开始吃掉巨头的现金流，但是巨头投入还是很坚决，在加速，什么时候你看到巨头投入放缓的时候，才应该提高警惕。」

海通国际执行委员会委员、研究部主管及首席经济学家张忆东表示：「这一次 AI 的浪潮比 1993 年-2000 年那一轮互联网的浪潮，有过之而无不及。在 AI 的时代洪流下，没有高低切，只有扩散。」

这就是当下 AI 市场最核心的矛盾：所有人都知道价格越来越贵，所有人都相信增长速度会抹平估值的泡沫，没有人敢先下车。

01 两年半，三次「泡沫论」与一个危险的共识

AI 泡沫论持续了两年，每一次「泡沫论」都对应着 AI 产业的一次范式跃迁，以及围绕这次跃迁的资本狂欢与信仰动摇。

第一次是 2024 年 6 月。红杉资本（Sequoia Capital）发表了著名的《AI's $600B Question》，第一次对巨额资本支出提出了质疑。红杉提出的问题是：按当时英伟达数据中心收入和 GPU 总拥有成本推算，AI 产业需要约 6000 亿美元年收入，才能支撑这轮基础设施投入。

彼时的 AI 范式是预训练 Scaling Law：模型越大越好，数据越多越好，GPU 越多越好。

从 2024 年初到到红杉发出质疑，这一轮狂欢中 Super Micro 涨幅为 217%，英伟达涨了 150%。整个市场的信仰锚点是一个简单的等式：AI = 算力 = 英伟达。

红杉的质疑声，生命周期持续了仅仅不到三个月。

2024 年 9 月，OpenAI 发布 o1，推理时计算范式初现，不靠更大的模型，靠更长的思考，用后训练 + RL 掀开模型能力的天花板。一个新的 AI 能力增长曲线打开了，市场看到了算力需求的第二增长极。

但新范式自身很快生长出新的裂缝——DeepSeek R1 发布，把推理时计算这条路的效率走到极致：用不到 600 万美元训练成本，实现了接近前沿模型的推理能力。

2025 年 1 月 27 日，英伟达单日蒸发 5930 亿美元市值。第二次泡沫论开始浮现。

市场质疑的核心是：实现同等 AI 能力，是否真的需要这么多算力？这轮恐慌来得猛烈，但化解得更快。一个月后英伟达发布财报，Blackwell 单季收入 110 亿美元大超预期，市场用业绩证明新的推理范式会创造更多的推理需求，总算力需求不降反升。

推动推理范式的 OpenAI 成了这波行情的绝对中心，谁跟它签约谁就暴涨。CoreWeave 靠一纸 119 亿美元五年合同完成 IPO，甲骨文靠「星门计划」3000 亿美元协议创下新高，博通拿到百亿美元定制芯片大单。

这次市场的信心动摇得最短，OpenAI 批量制造了「概念股」，信仰锚点从「训练军备竞赛」切换到「推理大规模部署」。

第三次是 2025 年 10 月到 11 月。

高盛发布报告列出 AI 的五项泡沫征兆：CapEx 见顶、企业利润增长放缓、科技企业债务攀升、美联储降息周期启动、信用利差扩大，并明确类比 1997 年互联网泡沫前夜。美银基金经理调查中 20 年来首次出现「过度投资」的判断。《连线》和《大西洋月刊》在同一周发表深度调查，指向同一个发现：95% 的企业 AI 投资没有产生实际回报。

巨额的 AI 投资在 AI 产业链内内循环的叙事被推到了高潮，英伟达的收入来自云厂商，云厂商的 AI 收入增长来自模型公司扩容，模型公司的估值来自资本方，资本方的回报来自对模型公司的纸面重估。

但是上游谁在为 AI 付费？

美股巨头们在 2025 年 Q3 财报电话会上几乎用同一句话回应分析师的追问，同时也反击了高盛关于 CapEX 见顶的判断：「我们宁可投多了，也不能失去未来。」高盛在报告中也留了一个小尾巴，当下更像 1997 而非 1999，言下之意是：泡沫迹象已现，但离破裂还有距离。

2025 年 11 月美联储再次降息 25 个基点，流动性继续为估值托底。纳指在质疑声中屡创新高。市场的共识变成了：我知道可能有泡沫，但现在下车比留在车上更危险。

但真正化解这轮质疑的，是一个新范式的降临。

2025 年下半年，Agentic AI 集中爆发，AI 从对话变成了能自主规划、执行、迭代的数字员工。AI 直接替代工作流，收入天花板从「搜索替代」跃升到「劳动力替代」。更重要的是，Agent 天然消耗几十倍于对话的 token 量，算力需求不但没有衰减，反而打开了数量级增长的空间。

回看前三波「泡沫论」，始终贯穿着三条线索。

算力需求会持续多久；谁来承担巨额的 AI 支出以及它们的投入产出比；大模型是否迎来新的范式突破。

三波下来，市场形成了一个危险的共识：「质疑总会被很快证伪。」

行为金融学的经验显示，经历恐慌后重新入场的投资者风险偏好往往比之前更高，因为他们已经「验证」了恐慌是错的。

02 AI 的第四次泡沫和三道裂缝

过去的几个交易日，市场猛烈震荡。

裂缝第一次出现在科技巨头的「利润」和「现金流」之间。

2026 年 Q1 财报季，巨头们的利润在创新高，现金流在归零。亚马逊自由现金流同比暴跌 95%，四大科技巨头每天合计烧掉 20 亿美元。部分巨头的「净利润增长」被解读为对 AI 公司投资的纸面重估，用投 AI 的收益来证明投 AI 是对的，循环论证。

高盛在 4 月给出了数字：2026 年标普 500 预期盈利增长中，约 40% 来自 AI 相关资本投入的产业链传导效应。多家投行和媒体测算显示，2026 年几大超大规模云厂商 AI 相关资本开支已经进入 6000 亿—7000 多亿美元量级。

有媒体评论说：「硅谷科技巨头穷得只剩利润。」这也意味着美国上市公司的整体增长预期建立在同一块积木上，AI CapEx 只能增加不能减少，牵一发而动全身。

Morgan Stanley 指出：2026 年超大规模企业的 CapEx 与营收之比将达到 34%，2028 年将达 37%，正式超过 2000 年互联网泡沫时期 32% 的历史峰值。2026 到 2028 年三年间，仅五大巨头的 AI 基础设施总支出就将达到 2 万亿美元。

更隐蔽的是，五家公司还有近 1 万亿美元的表外租赁承诺，即为尚未建成的数据中心签下的长约，它没有出现在任何一份资产负债表上。

全球 AI 调用量在暴涨，很多公司喊出了「tokenmaxing」。Fomo 的情绪在蔓延，CEO 们怕被 AI 甩下车，争相为员工刷卡「蹬 token」。

只是，「tokenmaxing」运动中，大量的消耗来自 Agent 架构内部的系统性冗余，过度设计的 Harness，造成了大模型 token 调用量的巨大泡沫。还没有任何机构拆分过「有效计算」和「架构空转」的比例。

据外媒报道，Uber 在 2026 年前 4 个月就烧完了全年 AI coding 预算。

工程师们在 tokenmaxing 的倡导下，开始把 Claude Code 等工具作为并行劳动力使用：多个任务同时跑、多个 worktree 同时开、Agent 长时间自行搜索、生成、报错和修复。AI 使用量看起来上去了，但财务部门很难立刻判断，这些 token 最后到底换来了多少可量化产出。

调用量是模型公司估值的核心指标，但如果这个指标本身是虚胖的，那建在它之上的万亿估值又有多可靠？

Agentic 范式对于企业生产力提升的叙事是否真正有效，是市场的第二道裂缝。

资本市场的狂欢也在继续，Anthropic 据报道估值已接近 9650 亿美元，并已秘密提交 IPO 申请；OpenAI 也已秘密提交 IPO，最新融资后估值为 8520 亿美元。

很明显，市场正在为一个尚未兑现的未来支付全价。这不一定意味着崩盘，但它可能意味着容错空间极窄。

「所有伟大的技术变革都会产生泡沫。没有人能够完全准确判断。你要么投入大量资金来抢占市场份额，不去担心花得是否太多；要么投入不足，然后失去市场份额。」6 月 3 日，桥水基金创始人瑞·达利欧（Ray Dalio）在接受采访时说。

达利欧认为，泡沫破裂发生在投资者试图将账面财富转化为现金的过程中，而当前 AI 驱动的市场「正沿着这种路径前进」，尽管 AI 本身「是一项了不起的技术」。

这种视角下，技术的长期价值与短期估值泡沫可以并存，正如互联网泡沫破裂后互联网本身依然深刻重塑了全球经济。

从宏观去讨论生成式 AI 的泡沫是媒体喜欢的话题，但它并不是投资人眼中的「有效议题」。

彼得·蒂尔认为，「AI 技术是真实的，但市场已经透支了未来 15-20 年的定价」。他在 2025 年 Q3 清仓了全部英伟达持仓，1 亿美元、占基金四成仓位，同时砍掉 76% 的特斯拉，将总持仓缩减 65%。他曾经在 1999 年精准预判互联网泡沫，这次的预测，是否不一样？目前没有答案。

但可以肯定的是，彼得·蒂尔踏空了 2025 年年底开始的 Agent 新范式狂欢。

不只是蒂尔。伯克希尔·哈撒韦 2026 年一季报显示，巴菲特的现金持仓已膨胀至 3974 亿美元——历史新高，占总资产的 59%。

科技演进的长期趋势向好，并不等于投资人短期不会做出止盈或减仓的动作。长期趋势和短期投资策略的矛盾，是市场的第三道裂缝。

三道裂缝之上，市场的神经已经开始变得敏感。当美国利率预期抬升、市场开始质疑 AI 资本开支是否过热时，韩国作为这波 AI 浪潮中「最纯血」的市场之一，波动开始变得巨大。它的上涨来自 AI 信仰，暴跌同样来自 AI 信仰的松动。

投资交易也因此进入一个难度极高的区间。

不少有经验的投资人仍然坚信，「AI 的泡沫还没来」。但判断 AI 到底是泡沫还是被低估，和能否建立一套有效的投资体系，是两件完全不同的事。前者是方向判断，后者是节奏、仓位、估值、现金流和退出窗口的综合考验。

在一个信仰仍在、波动加剧的市场里，看对长期趋势，并不意味着大多数人都能扛过短期回撤。

第四次生成式 AI 泡沫也许还没来，但需要提高警惕时刻已经来了。经验丰富、应变能力强的船长能够穿越惊涛骇浪寻找到宝藏，但普通水手可能会葬身于风浪。

原文链接