人工智能泡沫正在破裂。

原标题：人工智能泡沫已经破裂

原作者：城北徐工、格隆

近几日，市场波动剧烈，“人工智能泡沫论”甚嚣尘上。

桥水基金创始人雷·达里奥表示：人工智能市场存在泡沫，而且泡沫程度“相对较高”。

英伟达首席执行官黄仁勋表示：人工智能领域蕴藏着巨大的机遇，对计算能力的需求才刚刚开始爆发式增长。

我们应该相信谁？

他们俩都对。

人工智能行业是否存在泡沫？答案是肯定的。

然而，面对颠覆性的先进生产力，科技行业的泡沫往往是社会表达敬意的唯一途径。

它不仅仅是一个贬义词。

从长远来看，这是先进生产力萌芽时期必然会出现的现象。

许多人将当前形势与 2000 年的互联网泡沫相提并论，充满了焦虑。

当年的互联网泡沫确实导致纳斯达克指数暴跌近 78%，超过 5 万亿美元的财富蒸发。

但二十年后，哪个行业能离开互联网呢？

如今，互联网产业的价值早已超过泡沫时期。

人工智能泡沫，至少表面上看来，似乎也是类似的情况。

资本市场中存在的泡沫并不能阻止社会上几乎所有行业积极地利用人工智能赋能。

AI+ 是一股不可阻挡的趋势。

正如当今各行各业都离不开互联网一样，未来各行各业也都将离不开人工智能。

01

在公司名称中只要带有“.com”就能上市的时代，纳斯达克指数从1995年到2000年飙升了近600%。随后，一场持续了两年半的金融风暴席卷而来。

当时，像软件公司 MicroStrategy 这样的知名企业，由于会计丑闻和夸大其词的宣传，股价在一天之内暴跌了 62%；Pets.com（在线销售狗粮）和 Webvan（生鲜电商的先驱）当场破产。

……

恐慌之下，几乎所有人都把互联网视为骗局。

然而，过度挥霍投机资本所遗留下的物质基础设施，往往能以极低的成本孕育出下一个时代的超级巨头。

泡沫破裂的原因不是互联网技术本身的问题，而是实体基础设施建设的速度跟不上市场发展的节奏。

例如，那些曾经蓬勃发展的电信公司（如世通和环球电讯）曾斥巨资铺设全球海底光缆和密集波分复用网络。尽管这最终导致了它们的破产，但这些廉价的“信息高速公路”却为后来Netflix、Zoom和移动互联网的崛起提供了理想的土壤。

如果没有 2000 年前后对电信基础设施的疯狂投资，就不会有 YouTube 视频流媒体的爆炸式增长，也不会有后来的云计算基础设施。

最典型的例子就是亚马逊。

其股价从 1999 年的峰值 107 美元跌至 2001 年的 7 美元，跌幅超过 90%。

但它之所以能生存下来，是因为其“通过互联网重组零售业”的基本商业逻辑与先进生产力的发展方向相一致。

这就是经典的阿马拉定律：高估一项新技术的短期影响，同时严重低估其长期影响。

在技术革命的早期阶段，投机资本的狂热不可避免地会导致过度投资，从而产生泡沫。

这是创新必须付出的智力代价。

但当泡沫破灭后，剩下的将是一支更加坚不可摧的先进生产力。

02

展望 2026 年，人工智能行业的泡沫似乎更大了。

预计到 2026 年，仅五大云服务提供商——亚马逊、谷歌、Meta、微软和甲骨文——的资本支出就将达到 6900 亿美元，而到 2030 年，人工智能基础设施总投资预计将达到 5.3 万亿美元。

其中只有约 25% 用于 GPU，而其余 75% 全部投资于物理基础设施：液冷系统、电力传输、网络交换机、光模块和土地。

就收入而言，到 2026 年，所有领先的纯人工智能公司（如 OpenAI、Anthropic、Cohere 和 Mistral）的总收入预计不会超过 400 亿美元。

在基础层投入近 7000 亿美元，却只从应用层获得几千亿美元的回报。

这种严重的不对称难道不是一个泡沫吗？

不能简单地、粗略地得出这个结论。

有一个关键点不容忽视。

2023 年 3 月，OpenAI 发布 GPT-4 时，每百万代币输入的混合成本约为 30 美元。

到 2025 年 4 月，随着模型架构的优化和推理计算能力的提高，同等智能水平的模型价格暴跌至每百万代币 0.1-0.15 美元。

根据斯坦福大学的“AI 指数报告”和 TokenCost 数据：过去两年，AI 推理成本下降了 99.7% 以上。

按照传统的线性思维，当成本大幅下降时，企业在人工智能方面的支出应该减少。

但现实情况是，2024 年至 2025 年间，企业在人工智能云方面的支出增长了两倍。

为什么？

因为当“智能”的边际成本接近于零时，人工智能不再只是简单的文本摘要器或聊天机器，而是进入了智能代理和多模态增强检索的新时代。

企业开始让人工智能代理自动执行数千项任务，编写代码，扫描数百万份法律合同，并模拟生物实验。

廉价代币释放了大量此前受成本限制而无法商业化的长尾需求。

这一点可以通过比较 2026 年的 NVIDIA 和 2000 年的网络硬件巨头思科来发现线索。

两者的生态位极其相似，但它们的根本财务状况却截然不同。

这恰恰证实了经济中的“杰文斯悖论”：技术进步提高了能源效率，不仅没有降低能源消耗，反而由于成本降低，需求反而增加了。

即使在去年年初经历了所谓的“DeepSeek时刻”之后，市场在接下来的几个月里迅速冷静下来：算法越优化，公司采用人工智能的门槛就越低，最终，计算能力的总消耗量呈指数级增长。

正因如此，人工智能很可能会逐渐融入几乎所有传统行业。

正如过去二十年来所有行业都在参与互联网+一样。

从 SaaS 软件到生物医学，再到由具身智能驱动的先进制造机器人，到 2026 年，几乎所有行业都将拥抱 AI+。

没有人会讨论“我们是否应该使用人工智能？”，而是会担心“我们的数据是否清洗干净？API 调用配额是否足够？RAG 架构是否最优？”

目前，人工智能行业确实存在泡沫。

但对于企业而言，如果不拥抱泡沫经济，就会被时代淘汰。

这一点在近二十年的互联网时代已经得到了验证。

03

目前，我们无疑正处于技术生命周期的一个非常关键的节点：在 Gartner 技术成熟度曲线上，我们正处于“幻灭谷”的前夜，或者说是“技术革命与金融资本”理论的转折点。

人工智能泡沫实际上已经开始破裂；只是很多人还没有意识到这一点。

近几年来，许多风险投资家对监管措施产生了恐惧。

一些新手可以写出几十页的PPT，然后利用OpenAI的API进行封装，以此筹集资金。如今，随着热潮退去，这些没有护城河、只有概念的公司正大量倒闭。

这是市场正在进行自我净化，也是泡沫破裂的表现。

但这只是表面现象。

市场深层逻辑正在经历三次深刻的演变：

首先，价值从资本支出转向运营支出。

目前，赚钱的是那些卖铲子的人——英伟达、台积电以及那些销售光模块和服务器液冷设备的人正在获得大部分收益。

然而，随着计算能力逐渐成为像水和电一样的“基础设施”，真正的超额利润将逐渐转移到应用层。

也就是说，那些人工智能原生公司可以使用成本极低的代币来真正解决垂直行业的痛点并重塑业务流程（运营支出优化）。

其次，估值倍数压缩和性能消化

市场对人工智能基础设施的高估值并不一定意味着它会崩溃。

在许多情况下，企业利润的快速增长可以通过“以时间换空间”的方式逐渐消化高估值。

只要云计算巨头的收入增长速度与资本支出的折旧速度保持同步，这种烫手山芋的游戏就能演变成前所未有的产业升级。

例如，全球汽车制造巨头和芯片巨头通过引入端到端人工智能孪生技术，将新产品的研发到量产周期缩短了 35%，并将整体生产线设备效率提高了 18%。

到2026年，金融行业的量化交易、风险控制和信用评估将完全由多模态智能体主导。人工智能不仅能够以微秒级精度处理宏观预期，而且还深度参与到每一个微观层面的资产定价中。

在法律、医疗和审计等高度依赖资深专家的行业中，人工智能也完成了从“初级助理”到“合伙人级专家”的转变。

ChatGPT、Gemini 和 Claude 拥有超过 10 亿活跃用户，其中很大一部分人将它们用作日常高强度脑力劳动的替代品。

包括你和我。

以上所有事件都是真实发生的，每个人都能看到。

04

回顾辉煌的技术发展史，熊彼特的“创造性破坏”概念始终发挥着作用。

资本市场总是急于求成，希望今天投资 1 美元，明天就能赚回 10 美元。

当近 7000 亿美元的基础设施投资无法在短期内完全转化为应用方面的利润时，市场将不可避免地面临残酷的洗牌。

淘汰那些仅靠PPT演示就能生存的投机性空壳公司，留下那些拥有真正技术基础和实际应用场景的公司。

重组之后，这些廉价且规模庞大的计算中心和高度优化的模型算法将以极低的价格为各行各业提供服务。

2000 年以后，人类进入了数字时代，各行各业都离不开互联网。

今天，我们也正不可逆转地迈向一个智能繁荣的时代，在这个时代，所有行业都将实现垂直整合，并由人工智能赋能。

在泡沫的喧嚣中，潜在的生产能力根本没有被夸大。