投資策略

人工智能是否存在泡沫?通過 5個思路尋找答案

2025年末,隨著投資者重新評估人工智能(AI)革命的前景,科技股已回吐部分此前的顯著漲幅。

人工智能是否存在泡沫?這個問題幾乎縈繞在每個人心中。如今,標普500指數近40%的市值直接受到與人工智能使用、投資、基礎設施建設和生產率提升相關的認知或現實的影響。無論是上行還是下行,人工智能都幾乎註定將成為未來幾年公開股票市場回報的最重要驅動力量。要安心地將資金配置於股市,我們就必須有足夠信心認為眼下並非泡沫即將破裂之際。

市場與經濟泡沫總是遵循相似的演變邏輯。大多數泡沫始於投資者相信世界正在改變(正在經歷範式轉變)的論點。信奉者們為滿足未來需求而擴充產能。泡沫開始形成,部分原因在於信貸信貸普遍寬鬆。承銷標準不斷惡化和槓桿水平攀升,均導致經濟基本面與市場估值脫節。越來越多的投資者加入這一趨勢——直到基本面最終佔據上風,泡沫破裂。

當我們建立了評估非理性繁榮的模式,就可以用它來審視這場人工智能領域的投資熱潮。以下是我們對當前人工智能發展態勢在五大關鍵維度上的評估:

1. 範式轉變

泡沫往往源於一個信念:某項新技術、人口結構趨勢或政策變革將徹底改變世界。歷史上著名的例子包括1840年代的鐵路熱潮和1990年代末的互聯網熱潮。這些變革確實改變了世界,但時機很重要。1843年至1853年間,英國鐵路里程增長近四倍,但每英里鐵路收入卻呈現持平或下降趨勢。截至2001年中期,電訊公司已鋪設3,900萬英里光纖,但僅有10%的光纖投入使用,且每條啟用的光纖僅利用了其可用波長的10%。1

鐵路和互聯網熱潮都出現了巨大的產能過剩——這些產能並未得到同期消費者需求或單位經濟性的支持。當前的人工智能浪潮確實展現出範式轉變期特有的宏大論調與投資熱情。但我們尚未看到過剩產能的跡象。數據中心空置率處於1.6%的歷史低位,而且在建數據中心容量的四分之三已被預租。2 在計算、能源及數據中心的價值鏈上,關鍵組件均處於短缺狀態。同時,最新財報季進一步確認,人工智能的應用正在推動大型企業的收入增長。

儘管如此,我們認為未來形成泡沫的風險,大於當前我們已處於泡沫高點的風險。

2. 信貸的充足性和可用性

泡沫的膨脹是因為廉價、投機性資本不斷推高價格。17世紀,阿姆斯特丹發達的信貸市場助長了鬱金香狂熱,而1980年代的日本資產泡沫則依賴於人為推高的企業股權作為抵押的銀行貸款。全球金融危機前的房地產泡沫是由次級抵押貸款在相互關聯的「影子銀行」部門證券化所放大的。在2010年代,能源股泡沫源自於石油生產商利用零利率政策獲得廉價融資。

甲骨文近期發行的大型債券正表明,下一階段人工智能基礎設施週期將更多依靠信貸推動。此筆融資認購倍數達到5倍,我們認為公開市場願意為這些大型科技公司提供資金,而這些企業的債券利差均低於投資級債券指數整體平均水平。3 隨著聯儲局降息週期推進,信貸很可能為更多人工智能投資提供資金支持。此外,大盤科技公司的槓桿率仍處於低位,私募信貸市場中也有超過5,000億美元的資金,兩者都為人工智能融資擴張提供了空間。4

3. 槓桿增加,承銷標準弱化

泡沫通常在金融結構放大收益並掩蓋風險的過程中膨脹。南海泡沫5 的特徵為以債轉股;1929年大崩盤前的年份裡,保證金買入盛行。更近的是,特殊目的收購公司(SPAC)通過贖回期權與免費權證進行擴張。在人工智能領域,金融創新和結構設計正在加速。

近期的例子包括:Lambda和CoreWeave等公司以其高端GPU為抵押發行了債券,6 阿里巴巴最近宣布發行零息可轉換證券為數據中心投資融資。在金融工程方面,科技行業債務以及與數據中心相關的資產支持證券和商業抵押貸款支持證券的發行已回升至2020年和2021年的水平。7 但這些都只是資本市場相對簡單的特徵。如果超大規模科技企業決定將其資產負債表槓桿率提高到淨債務/息稅折舊及攤銷前利潤的2.8倍(投資級公司的中位數),則可能產生額外的1萬億美元的可用資本。

相較投資級指數,超大規模科技企業的財務槓桿更低、信貸利差更窄(甲骨文除外)

信用利差與淨槓桿率

資料來源:彭博財經、摩根大通,數據截至2025年12月1日。註:投資級債券指數指JULI指數。JULI指數淨槓桿不包括金融板塊,截至2025年第二季度。超大規模科技企業的信用利差特指2035年到期債券。

也有人可能認為,人工智能供應鏈的「循環」投資可能是金融工程的一個例子。這些交易(其中關鍵行業參與者使用股權和算力作為貨幣相互買賣)確實增加了風險。但它們也可能創造一個更具共生性的生態系統,在硬件和軟件方面引發更多競爭,從而可能導致更平衡的格局。

我們正在尋找承銷標準惡化的跡象,無論是在電力購買協議方面,還是在私募股權和風險投資方面。迄今為止,主要參與者的總經營現金流仍然超過資本支出和股息。隨著人工智能投資持續推進,槓桿大概率會上升,但目前的人工智能支出主要由企業自身現金流支撐。

4. 估值與現金流之間出現脫節

在任何泡沫中,估值的上漲都遠超基本面、現金流或實際應用場景本身所能支撐的水平。互聯網泡沫時期,不少公司在尚無收入的情況下完成上市。1995至2000年間,思科股價暴漲40倍,但其盈利增幅僅為8倍。當前私募市場已出現局部泡沫跡象:獨角獸企業(估值超10億美元的未上市企業)總市值已達納斯達克總市值的12%,接近2021年峰值水平。8 人工智能初創企業各輪次估值增速持續超越非人工智能企業。例如,B輪融資估值中位數增幅達2.1倍(非人工智能企業為1.4倍)。與非人工智能企業相比,人工智能企業C輪融資估值中位數高出56%,D輪及以上融資估值高出230%。9

人工智能回報受到企業盈利推動

CHAT生成式人工智能交易所交易基金的每股收益與市盈率變動

資料來源:Factset。數據截至2025年12月2日

但在公開市場中,人工智能企業的回報完全由盈利增長驅動,而非估值擴張。在過去三年中,上市人工智能股票的遠期市盈率有所下降,但每股收益預估卻增長逾一倍。在過去五年中,英偉達的股價上漲14倍,而盈利增長20倍。

5. 由投機與廣泛參與推動的反饋循環

每一輪資產泡沫都會吸引新參與者,他們深信上漲的價格是能夠自我實現的預言。荷蘭工匠曾以相當於多年年收入的價格購買鬱金香球莖,2005年的拉斯維加斯酒保也曾炒賣房產。近期IPO表現也顯示出更多過熱跡象。市場熱情正在積聚,但離我們需要更加謹慎的程度仍有一定距離。

綜合這些證據後,我們認為市場泡沫的「要素」已具備。儘管如此,我們認為未來形成泡沫的風險,大於當前我們已處於泡沫高點的風險。

撇開「人工智能泡沫」的爭論,投資者更應思考以下關鍵問題:誰將最終獲取這場技術變革的價值?遺憾的是,歷史並未給出哪些公司最終能捕獲技術變革價值的清晰範式。

在某些案例中,例如英國鐵路、光纖和電訊行業,先行者承受了嚴重的資本縮水,最終卻在資產價格崩盤後,看著新進入者獲取利益。然而,在信息技術轉型中,先行者(如IBM、微軟、思科和亞馬遜)卻能夠奪取並保持市場份額,同時其他進入者也能從發展的生態系統中獲益。美國電力公司雖然保持了市場份額,但監管政策最終限制了投資者的回報。

目前尚無法判斷誰將最終獲取人工智能革命所創造的價值。投資者需規避技術淘汰與圍繞人工智能產生的「非理性」狂熱風險。但對我們而言,最大的風險是未能對這項變革性的技術保持適度敞口。

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目前尚無法判斷誰將最終獲取人工智能革命所創造的價值。但少數頂尖企業很可能贏得顯著優勢。

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