人工智能的前方，是星辰大海，还是“万丈深渊”？

英伟达黄仁勋“AI没有泡沫”的保证言犹在耳，第二天美股就罕见“从大涨到大跌”，而包括英伟达在内，各大科技巨头上演的“盘中惊魂”，固然与大环境密不可分，但也表明，市场对于“皮衣黄”的言之凿凿，依然并不完全相信！

具体而言，美股本周三盘后，英伟达刚刚发布了单季营收570亿美元的惊人成绩，同比增长62%。并带动股价盘后大涨超5%——什么“AI泡沫”，不过是蚍蜉撼树，见鬼去吧！

但“风云突变”。就在靓丽财报公布的次日，英伟达股价在盘初大涨5%后迅速回落，最终收跌超过3%。到了周五更有戏剧性：盘中一度大跌超4%，收盘跌近1%，可见多空博弈的激烈！

英伟达股价上蹿下跳

图片来源：东财

这种光鲜业绩与市场疑虑的背离，恰好映射了当前AI领域的分歧。据外媒，老黄在内部会议上坦言“尽管公司交出了令人难以置信的成绩单，但市场并不领情”。并表示“如果我们交出糟糕的季报，这就是AI泡沫存在的证据。如果我们交出出色的季报，我们就是在助推AI泡沫”。

当黄仁勋在华盛顿的演讲中宣称“云端GPU已经售罄”，同时表示，未来六个财季仅Blackwell和Rubin产品线在海外市场的销售额就将达到5000亿美元，《大空头》原型迈克尔·伯里却在悄悄做空英伟达，并指控科技巨头通过“激进的会计手段”人为美化利润！

巨头狂热，大佬“棒喝”

AI领域正呈现出前所未有的矛盾景象。一方面，硅谷巨头们异口同声地为市场注入强心剂，另一方面，预警信号已频频闪现。

就在最近，在和马斯克的“大对谈”中，黄仁勋在回应“AI泡沫”质疑时表示，当前世界正在经历三大计算平台的转型：摩尔定律的终结、生成式AI对推荐系统的重塑，以及AI智能体的兴起。

按照其说法，互联网规模如此庞大，没有推荐系统，手机根本无法找到所需信息。推荐系统是如今互联网的核心引擎，但它正从基于CPU的传统模式转向基于GPU的生成式人工智能模式。

他引用了一组数据：六年前，在全球超算TOP500榜单中，90%的系统使用的是CPU；而到了今年，只有不到15%使用CPU，GPU加速计算的占比从10%飙升到90%。更不用说英伟达在GPU界近乎教主的垄断地位！

比起黄仁勋，马斯克的观点似乎更加激进：就在上个月底，其表示“未来5到6年内，人们所熟知的传统智能手机硬件设备将会消亡。未来用户的设备将直接连接到AI服务器，并实时处理数据”。甚至表示“人工智能将在2026年超越单个人类智商，并在2030年超越全人类智慧的总和”。

马斯克的预言能否实现，终究要看未来技术演进的轨迹，但市场的担忧，却已真实地萦绕在AI的明天之上。当技术巨擘勾勒出硬件消亡、智能觉醒的远景时，资本正以史无前例的力度投向AI领域，催生出惊人的市场集中度与估值高度。

截至2025年10月30日，美股前10大市值的公司中，已有8家是AI相关科技公司（除了巴菲特的伯克希尔哈撒韦，以及摩根大通两大“老钱”），AI集中度远高于互联网泡沫时期。在1999年末，美股市值前10大的公司中，科技公司仅有4家（微软、思科、英特尔、诺基亚）。

不过，与互联网泡沫时期相比，当前美股科技公司的业绩依然相对强劲。谷歌母公司第三季度营业收入实现1023.5亿美元，超出预期的998.5亿美元；微软第三季度营收776.7亿美元，高于市场预期的755.5亿美元。这表明当前的AI热潮背后存在一定的业绩支撑，而非完全的概念炒作。

特别值得关注的，依然是英伟达，其总市值已达4万亿美元，最高时期突破5万亿美元，超过欧洲前20大公司市值的总和。与此同时，近期英伟达等AI龙头股遭到大佬做空或清仓，加大了市场对AI泡沫的担忧。

首当其冲的当属软银：11月11日，软银宣布已于今年10月全数出售其所持有的英伟达股份，套现58.3亿美元。此外，软银还透露在今年6月至9月期间，出售了部分T-Mobile持股，价值91.7亿美元，以筹集资金，全面押注OpenAI的投资——未来对其投资总额可能高达225亿美元。

据外媒，市场分析认为，此次软银清仓英伟达，是因为软银在10至12月的第三财季至少需要305亿美元向OpenAI及芯片设计公司Ampere等投资。这意味软银一个季度的投资金额，已超出其过去两年总和，因而需要各种手段融资。

但这就是市场的全部图景吗？并非如此。与软银“圈内打转”的策略形成鲜明对比的是，一些敏锐的投资者已经开始用“真金白银”直接表达对AI泡沫的警告。他们的行动不再是调仓，而是直接的做空。

“大空头”迈克尔·伯里近期披露了针对AI领域热门股英伟达与Palantir的新做空仓位。监管文件显示，截至9月30日，他持有名义价值约1.87亿美元的英伟达看跌期权，和9.12亿美元的Palantir看跌期权。目前尚不清楚其是否仍持有这些仓位，或其仅作为对冲手段。

各位财友对这位老兄可能多少有些耳闻：2005年发现次级贷款结构性缺陷，斥资10亿美元买入信用违约互换（CDS），最终因“精准预言”次贷危机而声名大噪。著名电影《大空头》，就是以这段经历为蓝本改编的，而据笔者了解，他的经历，已经是美国顶尖商学院的必读教材！

目前，他是希恩资产管理公司（Scion Asset Management）的创始人，多次警告称当前对AI的狂热程度已堪比1990年代末的科技泡沫，同样引发了市场对AI商业模式可持续性的深度担忧。

调节利润的“帽子”，

AI当得起么？

常言道“悲观者永远正确，乐观者永远前行”，谁说的不重要，关键问题在于，他说的是否有道理！

他声称，“超大规模计算商”，即主要云计算与AI基础设施提供商，正在通过低估折旧费用来美化报表。其在其推文中写道：“通过延长资产使用寿命来低估折旧，从而人为推高盈利——这是当代最常见的财务欺诈手段之一。”

“财务欺诈”这顶帽子到底有多严重，相信任何一家正规上市的公司都不敢视若儿戏，特别是面对巨头，这种指控更要有凭有据，否则难免面临司法风险！

他进一步解释道，科技企业大规模增加资本开支，采购英伟达芯片和服务器以扩充算力，这些产品周期通常只有2至3年，但部分公司将折旧周期延长至6年，这恰恰是所有超大规模计算商都已采取的做法。

据外媒，按照其说法，在2026年至2028年期间，这种会计操作将导致折旧费用被低估约1760亿美元，从而虚增整个行业的报告利润。他特别点名甲骨文公司（Oracle）和Meta Platforms，称到2028年这两家公司的利润可能被分别高估约27%和21%。

不过他没有给出更多的信息，只是笼统表示“更多信息会在11月25日（也就是今天）公布”，且让我们拭目以待。问题的核心在于，GPU真的能用6年么？要知道一台家用电脑，往往用个三年就要更新换代了，更何况24小时满血运行的服务器！

据投行伯恩斯坦（Bernstein）在11月17日发布的一份报告，分析师认为，将GPU的折旧周期设定为6年是合理的。报告指出，即便考虑到技术迭代，运行旧款GPU的现金成本相对于其市场租赁价格而言非常低，使得延长使用年限在经济上完全可行。

按照该报告，运营一块旧GPU的现金成本（主要是电力和托管费用），远低于市场上的GPU租赁价格。这意味着，即便硬件性能不再顶尖，但只要市场对算力的需求依旧旺盛，持续运行旧GPU就能带来相当高的贡献利润。

根据不同公司文件，谷歌对其服务器和网络设备的折旧年限为六年；微软为二至六年；Meta则计划从2025年1月起，将部分服务器和网络资产的使用寿命延长至5.5年。亚马逊在2025年第一季度已将部分服务器和网络设备的预计使用寿命从六年缩短至五年，理由正是AI技术发展的加速。

报告进一步指出，即使是已有5年历史的A100芯片，供应商依然可以获得“舒适的利润”；只有当GPU老旧到7年前的Volta架构时，才开始接近现金成本的盈亏平衡点。因此，5-6年折旧周期，从经济角度看是站得住脚的！

今年早些时候英伟达发布新的Blackwell芯片时，他开玩笑说其前代产品Hopper的价值将下降。“当Blackwell开始大量出货时，没人会要Hopper”。道出了技术迭代的残酷现实。然而，对于精明的企业而言，这种挑战恰恰意味着成本优化的机遇。

面对全新芯片的昂贵价格和紧张的产能，巨头们完全可以采取“新旧混搭”的模式，以甲骨文为例，其将前沿研发任务分配给最新芯片，同时将大量的模型推理等任务分配给旧芯片或更具性价比的替代方案，以此优化其成本，还可确保供应链稳定，增强市场竞争力。所谓“好钢用在刀刃上”，“新三年，旧三年，缝缝补补又三年”还真不是一句空话。相信精明的巨头们会有应对政策的！

当然有做空，就有不同意做空的声音：著名做空机构浑水首席执行官Carson Block近日表示，尽管市场对人工智能潜在泡沫的警告不断增加，但现在并非做空这些巨头的合适时机，否则将面临巨大风险。

桥水基金创始人瑞·达利欧近日也认为，尽管估值已处在偏高位置，但缺乏触发泡沫破裂的关键条件，“现在并不是从AI相关资产抽身的时候”。其进一步表示，从历史经验看，泡沫最终走向破裂通常与两类因素有关：其一是货币政策突然收紧，其二是市场出现必须出售资产的压力。目前，这两种情形都不明显。

虽然对做空大型科技股持谨慎态度，但Block透露正在关注一些规模较小的AI相关公司作为潜在的做空目标，主要包括打着AI旗号蹭热度的公司，他将这些公司称为“AI邻近公司”或“AI伪装者”。

蹭热度当然值得警惕，不过也给当前的狂热留下了一个值得研究的话题：目前无休无止的AI军备竞赛，除了在资本市场讲出更动听的故事，让“卖铲人”大赚特赚之外，究竟对现实生活中的经济增长做出了多少贡献——须知“皮之不存，毛将焉附”！

AI应用？

先要找到方向

微软CEO纳德拉，或许是比较早公开表示AI“可能跑得太快”的业内大佬之一。早在今年2月，其表示“如果AI会像工业革命一样，那就让它真能带来类似工业革命所带来的增长率。对我来说，这意味着10%的增长，或者至少7%，发达国家通胀调整后还能有5%。”言下之意，如果AI带不来经济增长，那对它的价值就要重新考虑！

当然CEO这么讲，或许更多出于一种鞭策，并不耽误微软今年在AI上大举押注。据外媒，纳德拉认为，生成式AI时代已经逼得微软必须彻底重塑商业模式，为此他找上了 15 年前推动微软云业务转型的关键高管Rolf Harms。其将担任 AI 经济学顾问，帮助推进这项大型转型计划。

这位老兄在2010年写下《云计算经济学》白皮书，引发微软内部的深层反思，并为微软后来在云计算上的成功奠定基础。而当时的云计算，像极了今天的AI——巨头大手笔建设数据中心，但能否收回成本并不明朗，各种“蹭热度”更是层出不穷，宛若“风陵渡口”！

而那份白皮书，后来成为云计算发展史上的重要节点，通过详细测算证明大规模云服务能替企业节省成本，从而为微软继续投入云业务提供了强力依据，铸就了微软的成功转型之路。进而证明，任何一个领域要想被广泛应用，就必须拿出“真金白银”的路径！与资本市场的狂热形成对比的是，而“真金白银”的实用路径，在基层的开拓却要艰难和缓慢得多。

就以OpenAI为例，虽然它没有公布正式财报，根据微软财报披露的数字间接推算，其2025年第三季度亏损或超过120亿美元。据外媒称，其上半年营收仅43亿美元。不过其首席执行官Altman声称，年化收入“远超”130亿美元——如果连OpenAI都无法在可预见未来“跑通”商业路径，遑论其它形形色色的AI公司！

这种“投入产出”的惊人倒挂，其根源在于AI价值的兑现通道依然狭窄。技术的圣杯并未如预期般转化为商业的甘露，一个关键证据就是，AI的应用远未触及经济的腹地。

据安永报告，截至2025年9月，美国报告使用AI生产商品或服务的企业比例，仅从两年前的5%增长到10%。而且，这种渗透在不同行业间严重失衡，高度集中在信息业（30%）、专业服务（23%）和金融保险（17%）等领域。反观建筑、住宿餐饮等行业，AI采用率只是从1%增长到3%，AI革命尚未撼动这些“经济毛细血管”。

美国各行业报告使用人工智能的企业比例

图片来源：安永

不光是在美国，中国的情况也如出一辙。大模型并非“包打天下”的万能钥匙，最终必须落到实实在在的场景中去。对此，各家企业只能“八仙过海，各显神通”，将AI与自身经营深度融合。关键还在于结合企业实际情况，避免“硬装斧头榫”，否则不仅难以见效，还可能适得其反。

就以电商行业为例，与一些高调布局通用大模型的电商平台相比，拼多多在对外宣传上似乎没有紧跟“AI浪潮”。但这实际上是其“务实派”的体现：更倾向于将AI资源集中投入到农业供应链的改造和推荐算法的精准优化等核心业务环节上。

实际上，2025年8月以来，其官网开始密集招募AI人才，岗位包括大模型平台工程师、多模态算法工程师等，职责都明确要求服务于“核心电商场景”，这一动向进一步印证：AI的价值不在于概念的喧嚣，而在于能否扎实落地，真正融入商业的本质逻辑。

除了资本层面的泡沫担忧，AI还面临着更底层的物理约束。在过去，互联网行业的扩张几乎是“零边际成本”的。增加一个Facebook用户，只需要多几行代码和一点点服务器空间。但AI不同，AI是重资产、重能源的行业。

黄仁勋推销的是“加速计算”，但他没有明说的是，加速计算背后是指数级增长的能耗。以GPT-4为例，其在持续14周的数据模型训练中消耗了42.4GWh电力，日均耗电0.43GWh，这堪比2.85万户欧美家庭的日均用电量。但这仅仅是AI能耗的冰山一角。

AI这只电老虎，让马斯克和奥特曼都变成了“能源焦虑症”患者。亚马逊计划买下核电站驱动的数据中心，微软重启了三里岛核电站的合作，巨头还在大举押注核聚变。AI的尽头，竟然是光伏和核能。

这不仅仅是钱的问题，更是物理基础设施建设周期的问题。变电站的建设周期是3-5年，核电站是10年以上。算力的增长速度是摩尔定律（每18个月翻倍），但电力的增长速度是基建逻辑（每年增长个位数）。双方的矛盾如何调和，依然等待探索。

尾声

站在2025年末的这个节点，AI的未来依然充满了相互矛盾的信号。英伟达的财报亮眼却难消市场疑虑，硅谷的乐观与做空者的预警形成鲜明对比，资本的热浪与应用的骨感并行不悖。

AI的十字路口，向左是泡沫破灭的万丈深渊，向右是技术革命的星辰大海。唯一确定的是，我们正置身于一场重塑全球经济的技术浪潮中，它的终局远未注定，它的故事刚刚开始。

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