人工智能是“循环取款机”吗？不必担心的三个理由 | 巴伦科技

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人工智能是“循环取款机”吗？不必担心的三个理由 | 巴伦科技

马克·A·贾米森在一篇特约评论中指出，当前AI热潮与互联网泡沫存在本质区别——它扎根于技术革命与盈利基础之上。

作者｜马克·A·贾米森

编辑｜李婧滢

人工智能看起来像是一台循环的“印钞机”。微软持有OpenAI的主要股份，而OpenAI又投资了AMD。英伟达向OpenAI投入了数十亿美元，同时还持有CoreWeave的股权——CoreWeave是微软的云计算供应商之一。这些钱似乎只是各家公司之间在财务报表上来回流转，并未真正带来新的经济活动。股市却节节攀升，几乎没有理会这套融资关系网。

一些危言耸听者就是这么说的，但事实表明情况并非如此，这是一场基于基本面的强大技术变革。至少现阶段，没有太大理由对人工智能泡沫感到恐慌。

泡沫的形成需要极度乐观的高估值，以及价格与实际表现之间的脱节，而当前的人工智能热潮并未出现这两种情况。市场的关注集中在那些盈利能力极强、现金流充裕、具备全球创新能力的龙头企业。这其中虽然充满了激情，但与非理性的狂热还是有本质区别。

确实，与人工智能相关的公司，尤其是那“七巨头”，自2022年底以来贡献了大约三分之二的标普500指数回报，80%的盈利增长，以及90%的资本支出增长。难怪在美国银行的调查中，超过一半的基金经理认为AI股票存在泡沫，并将由AI推动的股市泡沫列为当前市场面临的最大风险。考虑到这些公司之间密切的财务关联，这一点看起来尤为令人担忧。

然而，这些关联更可能只是企业战略和风险管理不断演变的体现。AI的商业模式仍在摸索阶段，通过持有部分股权，企业可以在探索如何利用AI产业链各环节（芯片、数据、软件或应用程序）创造最大价值的过程中，共担风险、共享利润。反垄断监管机构很可能会阻止全面并购，因此这种松散形式的纵向整合，或许是这些企业跨边界创新的唯一可行方式。

预计今年全球在AI领域的支出将超过3750亿美元。仅数据中心一项，到2030年年支出就可能达到3到4万亿美元。有人从中看到了上世纪90年代末电信和互联网热潮的影子——当时光纤企业的估值依据是它们承诺服务的城市数量，而非实际赚取的利润。

但AI公司有所不同，大多数与AI相关的资本支出是通过自由现金流而不是借债来融资的。七大科技巨头的资产负债表非常稳健，平均股本回报率（ROE）接近46%，而且它们的市盈率大约只有互联网泡沫时期明星公司的一半。

我在美国企业研究所的同事詹姆斯·佩索库基斯指出，如今的估值反映的是扎实的利润、“堡垒般的资产负债表” 和严谨的预测，而不是盲目的乐观。当前AI领域的资本支出热潮更像是一场竞赛，而非泡沫——它由真正的技术进步和激烈的全球竞争推动，尤其是在与中国的竞争中尤为明显。

与互联网泡沫时期单纯以点击量代替现金流不同，人工智能已经带来了可衡量的经济收益。使用人工智能的小型企业，其生产力提升接近40%。长期以来，亚马逊的物流、奈飞的内容推荐以及Meta的广告效率都离不开人工智能系统的支持。生成式工具正在降低设计和编程的成本。大型语言模型的用户甚至开始完全绕过传统搜索引擎，这为人工智能公司开辟了新的广告市场。

不过，投资者和政策制定者仍需关注几个关键压力点：

首先是盈利能力。一些试水人工智能的公司未能取得理想效果。如今，很多人都已经知道麻省理工学院的一项研究，即95%的组织表示其人工智能项目在投资回报上为零，主要原因在于未能实现真正意义上的变革。

电力是另一个难题。数据中心已经让美国的电网不堪重负，预计到2028年，它们的电力需求将增至三倍。但一些公用事业公司在没有联邦监管机构支持的情况下不愿扩大产能，而监管机构则担心这会对电价产生影响。

第三是监管。欧洲正试图通过一套罚款制度来遏制美国的人工智能公司，中国市场也存在风险。

对人工智能的真正考验，将在于企业如何应对这种颠覆——是像麻省理工学院研究中发现的那样退缩，还是像亚马逊和高盛那样主动拥抱。

不过就目前来看，我们看到的并不像一个泡沫。对我而言，这更像是一场将持续数十年的技术超级周期的早期阶段。真正的挑战不在于不切实际的梦想，而是电力供应不足以支撑这些梦想，以及过多的监管在扼杀它们。

版权声明：

本文为Barron's原创文章。英文版见2025年11月1日报道“Is AI a Circular Money Machine? 3 Reasons Not to Worry.”（本文内容仅供参考，不构成任何形式的投资和金融建议；市场有风险，投资须谨慎。）