AI泡沫是否正在形成?看懂三个关键指标
作者：微信文章2008年次贷危机前夜，极少有人意识到自己正站在悬崖边缘。而当下的人工智能浪潮，正成为全球投资市场的新中心——也是最具争议的中心。
这一轮算力狂潮牵动着各大科技巨头的扩张、资本市场的暴涨，以及英伟达、OpenAI等公司的惊人估值。当市值达到五万亿美元、当单季营收超过570亿美元、当企业竞相签下万亿美元算力合同时，问题也随之浮现：AI是否正在形成一个新的超级泡沫？
答案或许隐藏在三个关键指标之中：
（1）会计处理的异常乐观
（2）资本支出的加速失控
（3）循环融资的膨胀结构
指标一：被拉长的折旧周期——利润被“吹”出来的？
AI的核心商业逻辑，在于向算力和GPU要增长。
过去几年，各大云服务商斥巨资采购英伟达的 GPU，构建庞大数据中心。问题是：这些巨额支出在会计上是如何被计入成本的？
按常理，企业会按预期使用年限分摊折旧。例如10亿美元的GPU，按五年折旧，每年只有2亿美元记为费用。
然而现实却是另一幅图景：
英伟达的芯片迭代周期从“两年一更”加速到“一年一更”，
GPU真实生命周期可能只有 2–3 年。
但许多企业却按 5–6 年来摊销成本。
这意味着：真实成本比报表上显示的更高，而企业利润因此被虚高。因此，AI目前的业绩光鲜，很可能建立在一套不够谨慎的会计假设上——这正是泡沫早期常出现的信号。
英伟达对这一指控格外敏感，CFO 科莱特·克雷斯强调因 CUDA 软件生态，硬件价值周期比外界想象得“久”。但当芯片迭代速度不断加速，很难不引发市场疑虑：利润是否已经被美化？
指标二：资本支出狂奔——供给侧“暴食”式扩张正在失控
2024年以来，硅谷掀起前所未有的资本支出浪潮：
Meta、微软、谷歌、亚马逊纷纷上调AI预算；
预计未来两年英伟达营收可能超过5000亿美元；
数据中心建设进入“疯狂抢建期”。
这是典型的泡沫特征：当未来收益看起来无限时，企业会毫不犹豫地提前透支大量资本。因此，英伟达的地位更像是“科技界的美国铸币局”——卖铲子的人永远最先赚钱，而不是挖矿的人。
但供给侧扩张是否真的有足够的市场需求托底？这是一个难以回答的问题。尤其在：
大模型成本高到不可持续
商业化变现仍不稳定
用户增长曲线开始放缓
在以上三种趋势下，资本支出是否已经领先真实需求？这正符合历史上泡沫出现的第二个特征：资本狂奔速度，远远超过产业成熟速度。
指标三：循环融资结构——巨头互相“吹气球”
在这场AI狂热中，一个新的生态已经形成：科技巨头相互投资、相互采购、相互绑定。一些最典型的结构包括：
英伟达投资 OpenAI、Anthropic
OpenAI 与甲骨文等签署巨额算力合同
甲骨文用大量债务去购买英伟达芯片
大公司又把 AI 应用接入自家生态
英伟达再利用现金投资更多客户……
这像一套精心搭建的“巨型循环体系”：钱在巨头之间高速循环，推高彼此估值。其中最引人关注的是 OpenAI：
2025年预计收入仅约 130亿美元
却签下了超过 1.4万亿美元的算力合同
如果算力需求增速稍有放缓，债务和资本开支的压力就会在整个链条上传导：
甲骨文负债逼近1000亿美元
微软承担巨额算力承诺
云服务商盈利被折旧侵蚀
英伟达必须保持持续销售才能维持估值
这种结构与1990年代末的互联网泡沫颇为相似：公司之间相互拉动需求，推动估值，而非由真实市场需求驱动。
这正是泡沫的第三个核心指标：循环融资开始取代真实盈利。
AI是否将成为下一个互联网泡沫？
答案尚未明朗。但三个指标的同步出现，的确让人回想起互联网泡沫、太阳能泡沫甚至加密货币泡沫的早期阶段。
当利润通过会计被美化，
当资本支出异常狂热，
当巨头互相支撑估值，
市场出现系统性风险的概率便开始升高。
当然，AI的长期价值毋庸置疑。但长期价值并不意味着短期不会出现泡沫——相反，所有伟大技术革命都伴随泡沫而生。真正的问题不是 AI 是否会产生泡沫，而是：泡沫最终何时破、在哪里破、以及谁将承受最大的冲击。
而此刻，我们可能正站在这场“AI超级周期”转折的临界点上。
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