AI泡沫乍现,价值为纲才,穿越泡沫期的生存法则

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作者：微信文章
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数据看AI投资热，泡沫已经存在历史反复证明“泡沫”是技术革命的“孪生兄弟”，是新技术必须经历的“成人礼”。当前人工智能热潮正将全球股市的估值，推向远超过2000年互联网泡沫高峰时期的水平。在这场资本狂欢中，被誉为“全球科技之都”的硅谷，关于“AI企业的价值是否被严重高估”的争论愈发紧迫，担忧情绪持续升温。本周，在硅谷计算机历史博物馆举办的一场专题讨论会上，面对座无虚席的观众，作为亲历过四次科技泡沫的“过来人”——平板电脑之父、斯坦福人工智能商业化先驱杰瑞·卡普兰（Jerry Kaplan）袒露自己的担忧。他指出，“当前投入AI领域的资金规模远超互联网泡沫时期，一旦泡沫破裂，损失将难以估量，而且受影响的绝不仅仅是AI领域，它还会拖垮整个经济。……”OpenAI董事长、人工智能代理初创公司Sierra的首席执行官Bret Taylor日前承认“我认为人工智能确实会改变经济，而且我认为它会像互联网一样，在未来创造巨大的经济价值。但我也认为我们处于泡沫之中，很多人会损失很多钱。IDC 最新支出指南显示，2024 年全球 AI 相关资本开支 3158 亿美元，2028 年将膨胀到 8159 亿美元，复合增速 32.9%——远高于全球 IT 支出 5% 的均值。更直观的是英伟达：2023 年初至今，其市值最高上涨 6 倍，市盈率一度突破 110 倍，而同期全球半导体销售额仅增 15%。当估值曲线与收入曲线出现 7 倍速差，资产价格就已脱离基本面，这是泡沫的典型技术定义。

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从蒸汽机到ChatGPT，泡沫都是通用技术长大的“成人礼”毫无疑问，每一次通用技术（GPT）的扩散都伴随金融狂欢。英国工业革命期间，棉纺织公司股票 1800-1825 年上涨 400%，随后暴跌 25%，经济陷入 20 年低迷；19 世纪中叶“铁路狂热”中，美国新建铁路里程 1872 年同比 1830 年暴增 186 倍，债券融资占 GDP 比重从 5% 蹿到 34%，泡沫破裂后再现 25 年萧条。回到 20 世纪末，纳斯达克综合指数 1995-2000 年上涨 5 倍，P/E 中位数达 105 倍，2002 年回撤 78%，市值蒸发 5 万亿美元。可见，泡沫是技术范式更替的“燃料”。没有过度资本，就没有过度基建，也就无法把实验室里的蒸汽机、铁路、光纤铺进千家万户。今天的 AI 正重复同一剧本：资本先于应用、估值先于盈利、信仰先于现金流。区别只是，19 世纪的泡沫靠股票和债券，21 世纪的泡沫把 VC、SPAC、加密货币乃至大模型 API 都加了杠杆。

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为什么必然形成泡沫？——两个视角拆解① 经济学视角：J 曲线与理性预期AI 属于典型的“J 曲线”技术：初期需要大规模沉没投入（算力、数据、人才），但边际产出为负；只有当企业管理范式、组织流程、业务核心算法、互补资本（芯片、云、5G/6G）全部重构完成，生产率才会陡升。2023 年 11 月 NBER 工作论文《Artificial Intelligence and Productivity: Evidence from U.S. Micro Data》（Babina et al.，作者来自芝加哥、哥大、美联储与人口普查局）发现：

企业在部署 AI 的前 24 个月全要素生产率（TFP）平均下降约 0.5％–0.8％；第 3–5 年TFP 比对照组高出 3.6％–4.8％，且统计显著。美国人口普查局 2024 年 9 月简报《The AI Adoption Lag: Evidence from the 2019–2023 Annual Business Survey》也给出类似“先降后升”的曲线，

而资本市场缺乏耐心，等不起这些年，投资者基于“未来现金流折现”给出高估值，于是价格—时间曲线被提前拉直，泡沫由此产生。② 产业生命周期视角：导入期与分裂期英国经济学家卡萝塔·佩蕾丝（Carlota Perez）在专著《技术革命与金融资本：泡沫与黄金时代的动力学》（Technological Revolutions and Financial Capital）书中提出一次技术革命经历“四阶段+1拐点“的周期论，即划分为：“爆发—狂热—协同—成熟”四阶段，并在“狂热”与“协同”之间插入“转折点”。AI 目前处于“狂热”中段：技术已被验证（GPT-4.5 通过图灵测试，GPT-4.5 被认为是人类的比率高达 73%），但商业范式尚未收敛（盈利场景碎片化）。此阶段金融资本过剩，生产资本不足，导致“估值—营收”剪刀差扩大。狂热期往往持续 5-8 年，随后进入“协同期”，泡沫破裂、标准确立、龙头崛起——互联网泡沫 2002 年结束，谷歌 2004 年上市、亚马逊 AWS 2006 年推出市场，正是协同期的标志。

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泡沫的利与弊用辩证思维看“泡沫”，其具有两面性，有利有弊。

弊：资源错配与信心崩塌。泡沫破裂后大量公司会消失，资金投入打水漂，据MIT 2025年对企业级生成式AI的跟踪，95%试点尚未产生可衡量利润；一旦融资窗口关闭，大量无营收初创公司倒闭，资本只向“有现金流”的硬件与云厂商集中。此外，泡沫破裂会导致人才失业、资本寒冬，可能延缓下一代技术导入，影响整个经济的衰退。利：加速基础设施投资。2000 年光纤过剩导致带宽价格暴跌 90%，却为 2005 年后的视频、社交、移动互联网铺平道路；今天英伟达 GPU 的“投资循环”同样让算力成本每年下降 40%，间接孵化 Stable Diffusion、Midjourney 等爆款。

   更关键的是，泡沫完成“企业换血”。互联网泡沫一役，腾讯凭 QQ 上市融资熬   过寒冬，阿里靠 2000 万美元“救命轮”建起 B2B 平台，随后淘宝、支付宝横    空出世；当 95% 陪跑者倒下，活下来的巨兽把廉价算力、带宽、人才一次性    收编，形成“赢家通吃”飞轮。AI 泡沫破裂后，同样的剧本正在重演：GPU 过     剩、开源模型泛滥、算法工程师重新流动，为下一波 AGI 原生应用腾出黄金窗口。

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三类企业在泡沫中的生存法则目前，AI行业主要是三类企业，一类是AI核心技术和产品提供者，包括硬件和软件服务提供商；第二类是AI应用者，将AI能力融入到各类业务场景中实现降本增效和模式创新；第三类是AI产业辅助者，包括数据标注、AI技术培训、围绕AI应用的各类咨询等。如何在这场“九死一生”的残酷竞争中，穿越泡沫周期存活下来，需要保持长期主义的心态，以价值为纲的战略定力，以客户成功为北极星指标。第一类：AI核心技术服务企业——“铲子”先赚先卷，链主企业或大型企业锁产能、锁生态，准备好充足的“粮草”，做到胜者为王。中小AI技术企业不建议卷“通用AI服务”，而是找到优势场景，构建AI的闭环化应用和加速迭代，形成细分领域的护城河。针对一些难以场景全过程聚焦一个市场，泡沫期换股收专利，模型蒸馏+合规SaaS让部署成本降九成。第三类：AI辅助生态——“卖水”稳赚但不躺赢：数据标注尽量往高价值的行业挤，比如医药、智能驾驶等；培训行业首先把自己AI化，才能深刻理解AI培训和传统的不一样，并沿着AI催生的人机协同重构培训体系和知识体系，未来培训不只是培训人，还“培训”智能体。

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价值为纲：冲出互联网泡沫的亚马逊-贝佐斯的”飞轮“模型互联网的泡沫是从2000破灭的：2000 年 3 月 纳斯达克指数见顶（5132 点），随后 18 个月跌去 78%。亚马逊股价从 113 美元直落至 5.5 美元，市值由 400 亿美元缩水至 20 亿美元，华尔街齐声高喊“亚马逊将被 Barnes & Noble 收购”。 在此危急关头，贝佐斯召集高管在一个餐厅讨论何去何从？当时，有的高管说需要收缩品类节省成本，有的高管说要加大营销，多获得流量，扩大销售贝佐斯说说：“你们的建议都对，但都没有找到更关键点，我们能翻盘的唯一路径是如何‘为客户创造不可替代的价值’。”他提出飞轮理论：更低价格 → 更好的用户体验 → 吸引更多用户，增加流量和销量 → 更高议价权 → 更低成本 → 更低价格。飞轮得到闭环，为客户创造机制价值。

2003 年，随着飞轮理论的实践落地，亚马逊首次实现年度盈利；2018 年，市值破万亿。飞轮的核心不是技术，而是“把泡沫期融到的钱，全部换成客户体验与长期资产”。

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结语：拥抱“泡沫”，但别被泡沫“拥抱”AI 泡沫终将破裂，这是技术扩散的物理定律。对政府，需要在“鼓励创新”与“杠杆控制”之间动态平衡；对投资者，需要把 20% 仓位留给“看不懂但颠覆性”的赛道，同时用 80% 仓位押注“有现金流”的标的；对企业，需要像贝佐斯那样，把估值换成客户价值、把融资换成长期资产。当潮水退去，有人看见裸泳，有人捡到“宝贝”。愿你在下一次退潮时，仍手握飞轮，情系客户，心向长远。