泡沫、辛勞與麻煩

我們正面臨一個經典現象：突然之間，每個人都認為宣稱我們正處於「AI 泡沫」中，對提升社會地位大有幫助。

這些人是在放空市場嗎？別傻了。現今對這個問題的傳統智慧回應是——正如 2007 年所說的——「如果音樂還在響，你就得繼續跳舞。」

因此，即便有許多人新近開始認為存在泡沫，市場除了因實際新聞（通常與新一輪潛在關稅有關，或是像 DeepSeek 時刻那樣的虛驚一場）而出現（輕微）波動外，並未向下移動。

那麼，支持「我們正處於泡沫」的理由是什麼？反對的理由又是什麼？

我的簡短回答

人們常對泡沫感到困惑，往往只要價格下跌就貼上這個標籤。所以你必須明確被問到的問題是什麼。

如果「那是個泡沫」僅僅意味著「數字下降了」，那麼說某事是泡沫就完全沒意思。

因此，如果我們將「泡沫」定義為：在某個時間點市場價值出現實質性回調（例如納斯達克指數下跌 20% 並持續 6 個月），那麼我會對此感到驚訝，但市場必須處於極度、瘋狂的低估狀態，這種情況才不具備發生的可能性。

如果泡沫是指類似 2000 年網路泡沫那樣，即估值對於未來現金流的淨現值而言並非合理的預期？答案是不。

[標準免責聲明：本部落格的任何內容均不構成投資建議。]

在深入細節之前，有一個具時效性的程序問題，如果你不考慮政治捐贈，可以跳過：

所以他們說有泡沫

Sagarika Jaisinghani (Bloomberg)：根據美國銀行（Bank of America Corp.）的一項調查，在今年經歷了一輪狂熱漲勢後，全球基金經理人中認為人工智慧股票處於泡沫的比例創下新高。

10 月份的民調顯示，約 54% 的參與者認為科技股看起來太貴了，這與上個月近半數人駁斥此類擔憂的情況截然相反。在最新的調查中，對全球股市估值過高的擔憂也達到了頂峰。

所以一個月前大多數人還覺得沒問題，現在就是泡沫了？

就這類事情而言，這是一個非常輕率的泡沫定義。

在那一個月裡，除了看漲的交易外，並沒有發生什麼重大的利空事件，所以這大概是一種「循環交易讓我們感到不安」的情緒轉變？或者這可能是一種級聯效應（cascade effect）。

AI 是阿特拉斯，人們擔心祂會聳聳肩

確實有理由感到擔憂。如果你拿掉「泡沫」標籤，單純說「AI」，那麼下面德意志銀行的引言是正確的，因為 AI 基本上支撐了所有的經濟增長。此外，你大可以把「美國」替換成「世界」。

Unusual Whales：據 TechSpot 報導，德意志銀行表示：「AI 泡沫是維持美國經濟運轉的唯一支柱。」

泡沫可以是「共同知識」嗎？

不完全是，在這種規模下，必然會涉及一些懷疑。但基本的答案是肯定的。

Roon：不相信存在大規模泡沫的一個理由是，當世界上最強大的金融機構都在公開稱之為泡沫時。

Jon Stokes：我不同意。網路泡沫時期我二十出頭，就在科技業工作，當時到處每個人都知道那是泡沫——從銀行、創投到舊金山的個別工程師。在最後一年左右，每個人都在公開談論它，但數字卻持續攀升。

我不認為這是「網路泡沫 2.0」，但我認為市場有可能跑得太快了。話雖如此，我也經歷過雲端「泡沫」，結果證明那根本不是泡沫——我甚至在 2012 年左右寫過關於「我們是否處於泡沫中？」的相關文章。任何真正基於「雲端建設是泡沫」這一想法進行交易的人都損失慘重。

每當有重大的新基礎設施建設時，就會有泡沫論。

我的觀點是，很有可能存在一個「到處每個人都知道是泡沫」的泡沫，但它卻持續膨脹，因為沒人想錯過行情，且每個人都認為自己能抓準退出時機。「享受派對，但在離出口近的地方跳舞」是當時的口號。

由於各種原因，無論是否真的是泡沫，確實有可能陷入「每個人都知道」的境地。例如，有比特幣，還有比特幣，還有比特幣，還有比特幣，但同時也有比特幣。

當每個人都說那是泡沫時，這究竟是泡沫存在的證據還是反證？

我的直覺答案是：這取決於「每個人」是誰。

如果「每個人」是指在該行業工作的每個人？那麼是的，這是泡沫的證據。

如果「每個人」是指主要經濟機構的每個人？那倒不一定。

所以我決定去查證一下。

結果顯示基本上沒有相關性，42.5% 的 AI 從業者和 41.7% 的其他人士認為存在泡沫，這是一個很高的比例，所以情況確實有些令人擔憂。某些類型的 AI 投資確實很可能「處於泡沫中」，意即投資這些類型的人會虧錢，這在任何類似效率市場的環境中都是可預見的。

壓路機、十字鎬與鏟子

特別是，目前的共識似乎是（我也同意，再次提醒：非投資建議），投資那些「產品定位容易被 OpenAI 和其他前沿實驗室碾壓的公司」，作為一個群體，其表現不會太好。如果你想稱之為「AI 泡沫」，你可以這麼做，但這似乎具有誤導性。我也不會想去放空那一籃子股票，因為只要其中一家成功了，你就會面臨風險。記住，如果你在網路泡沫頂峰買入科技股組合，你依然能得到亞馬遜。

而如果你持有的是「十字鎬與鏟子」（基礎設施）或前沿實驗室本身的投資組合，對我來說這似乎仍是一個不錯的投注點，儘管它已不再處於那種「不敢相信他們竟然讓我以這種價格買入，這簡直是送錢」的水平。你現在必須對未來有真正的信念和投資論點。

能漲上去的，有時必然會跌下來

Noah Smith 推測了 AI 泡沫的成因和類型。

Noah Smith：AI 崩盤並非必然，但我認為其可能性比人們想像的要高。

回顧鐵路、電力、網路公司和房地產的歷史案例，可以幫助我們理解 AI 崩盤會是什麼樣子。

現在很多人心中都有一個迫切的問題：為什麼美國經濟還能撐住？製造業正因川普的關稅而遭受重創，就業數據看起來很疲軟，消費者信心則處於大衰退時期的水平。

…… 另一種可能性是關稅雖然有害，但正被一股更強大的力量——AI 熱潮——所抵消。

你可能會有投機性泡沫、推理性泡沫，或者單純是對技術價值的重大誤判。他認為如果這是一個泡沫，那會是後者，並建議使用貝佐斯（Bezos）的術語「產業泡沫」。

Noah Smith：…… 當我們審視產業泡沫的歷史以及新技術的發展史時，情況變得很明朗：為了引發崩盤，AI 並不需要失敗。它只需要讓最熱切的樂觀主義者感到輕微失望。

我不認為這完全正確。市場反映了多種觀點，而它幾乎總是遠低於熱切樂觀主義者所設定的位置。熱切的樂觀主義者就像是一塊寫著「買進！」的石頭。

正確的說法是，如果 AI 在某段時間內的表現令預期失望，且足以使未來的預期從之前的水平下調，這將導致價格大幅下跌，進而打破動能並惡化各種倉位，引發更大的價格跌幅。

因此，我們可能會遇到這樣的情況：AI 最終產生了巨大的經濟影響並實現了全面轉型（也許殺死了所有人，也許變得無比美好），且過程中沒有出什麼大錯，但仍然發生了當時人們所說的「泡沫破裂」。

能漲很多的，跌起來可能更兇

事實上，如果市場是有效的，那麼 AI 的影響力遠超市場價格所暗示的「上行風險」很大，這意味著也必須有相應的下行風險。部分風險是地緣政治性的，反 AI 運動可能會興起，或者供應鏈可能因關稅戰或台灣戰爭而中斷。根據「泡沫」的傳統定義，這意味著一個潛在的泡沫。

Ethan Mollick：關於泡沫的討論我沒有太多補充，但「這次不一樣」的論點部分基於許多 AI 實驗室成員的真誠信念，即這是一場通往超級人工智慧（superintelligence）的競賽，而贏家將獲得……一切。

這是一個關鍵的動態，卻不常被討論。

你不必相信它（或認為這是個好主意），但許多 AI 圈內人確實相信。他們的公開聲明與私下言論並無二致。如果不考慮這種零和維度，這個領域發生的很多事情就難以理解。

即使只有很小的機會獲得巨大的上行空間，也應該意味著估值的大幅提升。事實上，這正是科技新創公司獲得資助以及風險投資公司存在的原因。如果你沒有達到那種完全轉型級別的影響，那麼在某個時點價值就會下跌。

考慮一下與比特幣的類比，以及認為它有很小機率成為「數位黃金」甚至新貨幣的想法。如果你覺得它在任何給定時間點都不可能大跌，或者你只是單純有信心它大概不會崩盤，那麼它將是一個極其誘人的買入信號。

第二步依然重要

AI 還必須維持供應商能夠獲利的預期。如果 AI 很有用，但預期無法提供足夠的利潤，這同樣會吹破泡沫。

Matthew Yglesias：@Noahpinion 在這裡提到了一個關鍵點——即使 AI 技術最終證明確實如牛市支持者所想的那樣充滿前景，目前還不完全清楚這是否意味著高利潤的業務。

一個稍微隨機的例子：噴射客機絕對是一項成功的技術，有無數人在使用，且它們是全球經濟不可或缺的一部分。但波音（Boeing）加空中巴士（Airbus）的總市值卻平平無奇。

噴射客機看起來比大型連鎖建材零售店的想法更重要、更令人印象深刻，但就市值而言，家得寶（Home Depot）> 波音 + 空中巴士。技術很難，但商業同樣很難。

Sam D’Amico：AI 將會震撼世界，但我們近期可能會面臨一個資本支出（capex）泡沫，就像網路熱潮期間的光纖建設一樣。

Matthew Yglesias 在這裡寫了更多想法，指出 AI 正在支撐整個經濟，並提供了有些人相信存在泡沫的理由，以及為什麼它可能不是泡沫的理由，特別是它並非像加密貨幣或豆豆娃（Beanie babies）那種純粹意義上的泡沫，它顯然是有實質內容的。

要自信地說 AI 沒有泡沫，就等於在聲稱（除其他事項外）市場是極度低效的，且 AI 資產現在及未來都將被嚴重低估，但隨著人們獲得情勢覺察（situational awareness）並被現實說服，其價值將可靠地增長。這包括要求目前交易的 AI 資產必須具備捕捉大量價值的能力。

糟糕，我們可能會重蹈覆轍

或者，有沒有可能在沒有任何理由的情況下發生崩盤？

Simeon：同意 Noah 的看法。人們低估了崩盤的機率，而像 OpenAI 與 AMD 的交易這類事情讓這種可能性更高。只需要有足夠多的人在同一時間感到恐懼。

還記得市場對 DeepSeek 的反應嗎？它可以是非理性的。

DeepSeek 時刻令人警醒，因為 AI 市場因本應已被消化的新聞而大幅下跌，甚至如果有的話，那些新聞本應讓價格上漲。有什麼能阻止類似的錯誤資訊級聯再次發生？除了潛在的「川普賣權（Trump put）」或聯準會賣權外，幾乎沒有。

Derek Thompson 拆解論點

Derek Thompson 提出了他最強的反駁，稱 AI 可能不是泡沫。他還在《Plain English》播客中與 Exponential View 的 Azeem Azhar 合作製作了一集節目，以平衡他之前在 9 月 23 日關於「AI 泡沫如何破裂」的節目。

Derek Thompson：然而，看看四周：真的有任何人表現得像是 AI 處於泡沫中嗎？

…… 每個人都聲稱自己知道音樂很快就要結束了，但每個人卻依然隨著音樂起舞。

好吧，是的，當泡沫存在時，每個人都會到處說「有泡沫」，但沒人會採取行動，直到他們真的做了，然後泡沫就消失了？

正如 Tyler Cowen 有時會問的：你放空市場了嗎？我也沒有。

Derek 拆解了支持泡沫論的主要論點：

• 那些沒有明確獲利路徑的公司擁有高昂的估值。
• 在未經證實的業務上投入了前所未有的支出。
• 資本支出與營收之間存在歷史性的鴻溝。
• 令人不安的財務不透明度。
• 錯綜複雜的企業利益糾葛。

這裡有很多重疊之處。我們看到大量資金投入並花費在 AI 上，卻沒有多少營收。這確實是真的。AI 公司之間互相投資、互相購買，其程度確實有些可疑。是的，這很公平。晶片僅以五年為期進行折舊，這似乎太長了？額，對我來說這似乎還好，只要需求超過供應，舊晶片依然有用。

那麼為什麼不是泡沫？那部分內容是付費的，但他的推文列出了核心回應。第一，現在的 AI 公司看起來一點也不像網路泡沫時期的那些笑話公司。

AI 營收可能會大幅增長

第二，AI 公司需要營收每年增長 100%-200%，這聽起來很多，但到目前為止，你看到的增長甚至超過了這個數字。

Epoch AI：泡沫破裂的一種方式是：技術產生價值的速度不如投資者押注的那麼快。有鑑於此，值得注意的是 OpenAI 預計將實現歷史上空前的營收增長——在未來三年內從 100 億美元增長到 1000 億美元。

OpenAI 的營收增長極其令人印象深刻：僅用三年時間就從不足 10 億美元增長到超過 100 億美元。儘管如此，仍有少數其他公司實現了類似的增長。

我們發現過去五十年中有四家美國公司做到了這一點。其中，只有 Google 隨後營收突破了 1000 億美元。

Peter Wildeford：OpenAI 聲稱他們將連續三年營收翻倍……這在歷史上是前所未有的，但可能是可行的（到目前為止他們是每年 3 倍，而 NVIDIA 最近是每年 2 倍）。

但 OpenAI 還預計 2028 年營收將達到 1000 億美元。我們發現有七家公司在不到十年的時間內實現了營收從 100 億到 1000 億美元的增長。

沒有一家是在六年內完成的，更不用說三年了。

正如 Matt Levine 所說，OpenAI 現在有了商業模式，因為當你需要債務投資者時，你就必須有商業計劃。這個計劃在「好到足以籌集資金」和「不至於好到沒人相信」之間取得了平衡。這使得它遠低於我預期他們的營收最終會落到的位置。

坦白說，OpenAI 正在淡化他們的預期，因為如果他們使用實際的預測，就沒人會相信他們，而且如果事情進展不順，他們可能會被起訴。基準情境是 OpenAI（和 Anthropic）的表現將遠超預測。

Martha Gimbel：好吧，這不是 [Thompson] 文章的重點，但我喜歡這句話：「整件事隱約帶有奧古斯丁式的色彩：主啊，請讓我賣掉 Nvidia 的部位並重新平衡到必需消費品，但請不要是現在。」

真正重要的成本是絕對值而非相對值

Timothy Lee 認為現在可能「還不是泡沫」，部分引用了 Thompson 的觀點，部分是因為我們正看到不同模型在執行任務上的差異化。他還連結到了一種擔憂，即可能不存在護城河，因為快速跟隨者會以更便宜的價格提供相同的服務並摧毀你的利潤，因為你的產品可能只比別人好一點點。

關於 AI 的一點是，它的總成本可能很高，但作為交換，你得到了巨大的回報。它不需要好上十倍才能讓差異變得重大。對於 AI 的大多數用例，為了好上 10% 的東西支付兩倍的價格是明智的，通常支付 10 倍或 100 倍也是明智的。永遠要考慮絕對成本，而不是相對成本。

我們花了很多錢，但其實也沒那麼多

Vinay Sridhar：最終引起我注意的是 Natasha Sarin 在《紐約時報》的一篇文章中的數據（經由 Marginal Revolution 轉載）：「為了提供一些規模感，這意味著今年美國在 AI 上的投資相當於每人約 1,800 美元」。這是一筆巨量的支出。

確實如此，但真的嗎？我花在其中一個 AI 訂閱上的錢就超過了這個數，並獲得了數倍於此的價值回報。單純從目前的具體效益來看，當我問「有多少種不同的 AI 用例為我提供了 1,800 美元的價值？」時，我絕對可以列入稅務與會計、產品評估與搜索、醫療協助、研究論文分析、程式編寫以及一般資訊與搜索。所以這至少有六種。

同樣地，考慮到這些公司的利潤率，這聽起來像是一個問題嗎？

Vinay Sridhar：超大規模業者（微軟、亞馬遜、Alphabet 和 Meta）歷史上的資本支出佔營收的 11-16%。今天他們達到了 22%，而營收同比增長在 15-25% 範圍內（不含 Nvidia）——資本支出的增長速度大幅超過了營收增長。四大超大規模業者在 2025 年合計投入約 3,200 億美元於 AI 基礎設施——且公開聲明顯示這在未來幾年可能會持續下去。

估值很高，但並非極高

同樣地，Vinay 指出估值僅僅是稍微偏高。

目前的估值雖然處於高位，但仍「遠低於」之前的科技泡沫。納斯達克目前的預估本益比（forward P/E）約為 28 倍。在 2000 年的頂峰時期，它超過了 70 倍。即便是在 2007 年金融危機之前，科技股相對於盈餘的估值也比現在高。

仔細觀察，佔據這些資本支出大部分的 MAG7（科技七巨頭），其綜合本益比約為 32 倍——正如 Coatue 的 Laffont 兄弟在六月份所說，這很貴，但相對於過去的科技泡沫來說並不極端。

那是本益比，而所有這些額外的資本支出如果有的話，反而會減少短期盈餘。在營收同比增長約 20% 的背景下，28 倍的預估本益比聽起來很嚇人嗎？對我來說並不。當然，存在下行風險，但如果沒有風險，那將是戲劇性的低效。

Vinay 還提供了其他幾點註解。

官方的 GPU 折舊表在我看來相當合理

我感到困惑的一點是所有關於「看看晶片貶值有多快」的論點。以下是 Vinay 極其自信的說法，作為這類觀點的另一個例子：

Vinay Sridhar：7. GPU 折舊表與現實不符

Nvidia 現在每年發布一款新的 AI 晶片，而不是每兩年。黃仁勳在三月份表示，「當 Blackwell 開始大量出貨時，Hopper 晶片送人都沒人要」。

與此同時，各公司不斷延長折舊年限。微軟：4 到 6 年（2022 年）。Alphabet：4 到 6 年（2023 年）。亞馬遜和甲骨文：5 到 6 年（2024 年）。Meta：5 到 5.5 年（2025 年 1 月）。亞馬遜在 2025 年 1 月部分反轉了這一做法，將某些資產調回 5 年，並指出這將使營業利潤減少 7 億美元。

《經濟學人》分析了其影響：如果伺服器按 3 年折舊而非目前的進度，AI 五巨頭的年度稅前利潤合計將下降 260 億美元（佔去年總額的 8%）。如果按 2 年折舊：市值將損失 1.6 兆美元。如果你照字面意思理解黃仁勳說的 1 年，這意味著 4 兆美元，相當於他們總價值的三分之一。巴克萊銀行估計，較高的折舊成本將使每股盈餘減少 5-10%。

Hedgie 採取了類似的角度，稱這種經濟模式不可持續，因為由於技術進步神速，數據中心組件的壽命僅為 3-10 年。

Hedgie：Kupperman 最初假設數據中心組件將按 10 年折舊，但從二十多位資深專業人士那裡了解到，由於技術進步神速，實際壽命僅為 3-10 年。他修正後的計算顯示，該行業僅為了在 2025 年的數據中心支出上達到損益平衡，就需要 3,200 億至 4,800 億美元的營等。目前的 AI 年營收約為 200 億美元。

最令我驚訝的是，與 Kupperman 交談過的資深數據中心專業人士中，沒有一個人理解這套財務數學是如何運作的。

我還沒看到有人說晶片能力的提升正在急劇加速。如果是那樣的話，我們需要更新我們的時間表。

當 Nvidia 每年發布一款新晶片時，這並不意味著他們在 2026 年做出了 2027 年的晶片，然後在 2027 年做出 2029 年的晶片。這意味著他們在 2027 年做出 2027 年的晶片，而在那之前做出 2026 年所能做出的最好的晶片，這也意味著 Nvidia 擅長行銷，且生活節奏正飛速向他們襲來。

黃仁勳關於 Hopper 送人都沒人要的說法顯然非常愚蠢，每個人都知道不要對 Nvidia 的這類聲明太認真或照字面理解。新晶片的出現並不會使舊晶片失效，除非供應超過需求的程度大到舊晶片的運行成本超過了它們帶來的價值。

這在三年內顯然不會發生，更不用說一兩年了。你可以根據現有的產能進行計算。

如果 2028 年 Hopper 的邊際成本接近於零，這意味著什麼？

預設情況下？別再考慮資本支出折舊了，開始思考這是否意味著我們在 2028 年迎來奇點，因為你現在只要有電力就可以擴展算力。另外，做多中國，因為他們擁有無限的發電能力。

如果這不是原因，那就意味著 AI 的用例被證明受到嚴重限制，世界擁有大量的算力盈餘卻無處可用。

這兩者必居其一。而兩者看起來都不太可能。

我不僅沒看到產能過剩的跡象，反而看到了產能不足的跡象，包括人們爭奪每一塊能拿到的晶片，以及算力在實踐中成為許多實驗室（包括 OpenAI 和 Anthropic）的限制因素。算力的價格最近一直在上漲而非下跌，包括租用舊晶片的價格。

Dave Friedman 研究了這裡的會計問題，最終認為這不是償債能力或流動性問題，但他認為可能存在會計觀感問題。

最近的趨勢是否會逆轉，以及比預期更快的折舊和對舊晶片收費的能力是否會給數據中心的會計帶來麻煩？我的意思是，當然，這顯然是可能的，如果我們真的生產了足夠多的更好晶片，或者需求嚴重滯後於預期，或者是兩者的某種結合。

對於那些投入數千億美元的人以及每個在市場交易的人來說，這整件事似乎是一個奇怪的、沒有被納入他們的計劃和預測中的因素？是的，OpenAI 目前的營收約為 200 億美元，但如果你將其推算到 3-10 年後，這個數字將會高得多，而且還有其他公司。

泡沫論點似乎很薄弱

我大體上同意 Charles 的觀點，即支持泡沫的論點顯得異常薄弱，考慮到我們看到的泡沫言論之多，當你結合這兩個事實時，它應該會讓你傾向於認為不存在泡沫。

與 Charles 不同，我不打算使用槓桿。我認為個人投資中的槓桿應保留給極端情況，而價格大幅下跌是非常可能的。但我完全理解他的想法。

Charles：最近關於我們處於 AI 泡沫中的糟糕論點太多了，而好的論點卻太少，這讓我確信適當的調整方向是「非泡沫」方向，並增加了我本已相當可觀的多頭部位。

順便一提，這看起來像是目前以 1.4 倍槓桿做多，組合中約 50% 是指數基金，50% 是特定押注（GOOG、TSMC、AMZN 是其中最大的）。

我認為，改變的大部分原因在於短時間內接連發生了一堆循環交易，當這些交易與對 AI 的指數級增長預期、人們對技術及其未來能力的缺乏理解，以及估值接近讓人質疑是否還有增長空間的時點相結合時，這合理地觸發了各種啟發式偏見並嚇壞了人們。

如果我們將泡沫狹義地定義為「納斯達克價格下跌 20% 並持續 6 個月」，我認為這在未來幾年內發生的機率約為 25%，包括作為市場整體價格下跌的一部分。這在 2022 年就曾發生在更廣泛的市場上，且在過去 50 年中大約發生過 5 次。

如果價格真的下跌意味著什麼

如果真的發生下跌，我預測我可能會利用那個機會買入更多。

這不一定是真的。也許屆時預期的未來能力發生了巨大轉變，或者競爭格局和捕捉利潤的能力發生了變化，或者整體經濟狀況惡化，那麼跌幅將是完全合理的，並反映了 AI 的放緩。

但大多數時候情況並非如此，跌幅最終不會產生太大影響，儘管它大概會略微減緩進度。

Connor Leahy：我想預先登記以下觀點：

我認為在明年，我們有可能（但絕非保證）看到一場影響 AI 的大規模金融危機或泡沫破裂。

我預計如果這發生了，主要是出於平庸的經濟原因（過度槓桿的市場、主要國家的金融政策、哪怕是微小的投注時機錯誤，以及老掉牙的詐欺），而不是因為技術沒有取得快速進展。

我預計這樣的危機對開發出具有生存威脅的 ASI（人工超級智慧）的時間表影響微乎其微，但會被派系人士用來試圖駁斥風險。

遺憾的是，一群人在市場上做出考慮不周的槓桿投注，並不能告訴你關於 AI 現在或即將變得多麼強大的底層客觀現實。

不要被敘事所蒙蔽。