资料来源：Keiwa人工智能
人工智能产业健康发展的路径是摒弃“泡沫焦虑”和“规模崇拜”，从长远角度发展核心技术，以求实态度推动商业化。
京和人工智能制作
作者 |影川
摄影构图|襄阳
当博通一日暴跌12%、甲骨文白送年度利润、英伟达被大基金集体抛售时，华尔街对AI泡沫的疑虑从是否存在转向了何时破灭。以ChatGPT为起点的科技嘉年华，经过三年的融资，迎来了全球市场的重新评估。美国对人工智能的投资是理性还是非理性？中国人工智能产业是否面临投资不足和局部泡沫的双重打击？对整个链条的分析，从软件、电子硬件到应用场景，可以揭示这一全球科技的真实面貌。竞赛。
01
结构气泡
美国人工智能泡沫争论的实质是高投资与低回报失衡的困境。这种不平衡表现在硬件、软件和应用三个方面。在硬件层面，“计算能力的军备竞赛”正在导致资本支出失控。作为算力核心的英伟达是这场竞争的最大受益者，并逐渐显现出泡沫压力的迹象。另一方面，NVIDIA凭借A100、H100等高端GPU构建了近乎垄断的技术壁垒。 2025年第三季度AI芯片业务营收较去年同期增长210%，毛利率维持在除权后78%的极高水平。全球超过90%的AI训练算力依赖于该公司的产品，订单计划到2027年，使其成为AI硬件领域无可争议的领导者。但另一方面，股价和估值的泡沫性质日益明显。 ——目前市盈率超过75倍，远超半导体行业30倍的平均估值。其市值一度超过3万亿美元，与全球前10大半导体公司的市值相当。昂贵评价背后的核心逻辑很大程度上是基于AI计算持续爆发的能源需求。一旦需求增长放缓，评级将面临巨大压力。
更令人震惊的事实是，英伟达和AI生态系统的“有限繁荣”隐藏着风险闭环。为了利用算力资源，微软、谷歌、OpenAI等大客户向NVIDIA支付巨额订单预付款，NVIDIA通过战略投资反哺OpenAI等公司，形成了“客户预付款”的循环链。ce支付→NVIDIA的营收增长→投资AI公司→客户购买芯片。”这种模式看似强化了生态壁垒，但也将Nvidia的业绩与资助AI行业的热情深深联系在一起。2025年，全球AI初创公司的融资额较上一年减少了32%。由于资金链紧张，部分中小客户取消或推迟了芯片订单，这直接导致NVIDIA第四季度AI的C率下降芯片出货量增速环比下降15%，成为股价波动的主要触发因素。
同时に、マイクロソfuto、マゾン、グーグルを含む大手テクノロジー企业5社の设备投资は2026年に4700亿米ドルを超え、2 024年から倍増すると予想されて.り、そのうち80％がデータセ设备使用率 60%的NVIDIAさらに増幅しています。下流のプリケーションの実装が期待を満たさないと、上流のコンピューティング最终的にはNVIDIAの业绩と评価に反映されることになります。
为了赢得 OpenAI 订单，甲骨文将 2026 财年资本支出同比增长 136% 至 500 亿美元，占其收入的 75%，并直接与其自由现金负100亿美元。 flow.ブロードコムはカスタマイズされた加速chippuでAIinfurasutorakuチャのダーとなり、その受注准备金730亿ドルは惊异的であるように那个表示，AI营收增长不及乐观预期，毛利率承压，股价仍遭受重创。这种“算力换算力”的投资模式，使得科技行业的有息债务总额达到1.35万亿美元，是十年前的四倍，金融风险不断堆积。
在软件层面，循环融资掩盖了商业化的短板，而英伟达的绿色优势进一步加剧了部分AI软件公司的利润依赖和估值虚高。尽管OpenAI计划未来几年投资1.4万亿美元，但预计2029年仍将亏损1150亿美元，并且要到2030年才能实现正现金流。该公司与甲骨文、英伟达的千亿合作被市场质疑“深度有限”英伟达向OpenAI注资数十亿美元，OpenAI用这笔钱购买英伟达芯片并实施计算服务。甲骨文的云平台形成了看似繁荣的资本和业务闭环，但没有算力巨头的支持，缺乏独立盈利能力。
更令人担忧的是，顶级人工智能公司的估值与其业绩严重不同步。 Palantir的市盈率超过180倍，而Snowflake的市盈率接近140倍。即使微软、谷歌等巨头的市盈率不到30倍，分拆后AI相关公司的估值也远高于其遗留业务，而这些估值很大程度上依赖于英伟达持续的算力供应和技术迭代。 ChatGPT5.2发布时，性能提升并不如市场预期，导致份额普遍回调米。本质上，“积累算力促进技术迭代”的逻辑遇到了瓶颈，市场开始重新思考AI软件公司的真正价值。
在应用层面，“通过但不成功”的营销瓶颈日益明显，支撑着AI硬件（尤其是英伟达）的盛誉。这背后的底层逻辑就更弱了。尽管生成式人工智能比以往任何时候都更受欢迎，但它能够实现真正大规模回报的场景却很少。科技巨头与人工智能相关的收入增长远远无法覆盖其巨额资本支出。在考虑行动主义者的回报后，Meta 和微软甚至预测 2026 年自由现金流为负。消费者不愿意付费、企业级应用部署缓慢、数据安全、伦理争议等问题，正在使得人工智能从“技术奇迹”到“商业效用”的转化效率低于预期，直接导致下游客户对算力的需求从“激进扩张”转向“按需调整”。 2025年第四季度，微软和亚马逊的AI服务器采购量环比分别下降8%和12%。虽然英伟达目前的盈利未受影响（由于订单进度延迟），但引发了市场对 2026 年算力需求放缓的担忧，这也是各大基金抛售英伟达股票的主要原因。华尔街担心，依赖下游领域积极采购的人工智能硬件热潮可能会因需求中断而面临估值重新洗牌，因为投资者不再愿意为“算力故事”买单。
02
真实价值
然而，简单地将美国人工智能投资定义为“全面泡沫”并不客观。 2000年互联网泡沫时期，纳斯达克市盈率为80倍，但目前纳斯达克市盈率为26倍，即还是比较谦虚的。
事实上，英伟达、谷歌等公司凭借技术壁垒和环境优势，在AI芯片、大模型等领域建立了不可动摇的领导地位。他们的投资具有一定的技术合理性。 NVIDIA在GPU+CUDA生态系统中构建了一条巨大的护城河，世界上没有其他公司可以做到。在高端AI芯片领域实现有效替代，拓展新的增长曲线。我们已经开始布局AI推理芯片和边缘计算芯片。谷歌的TPU芯片正在大规模应用于自家的AI训练中，形成“内部研发芯片+专有大规模模型”的闭环优势。
更重要的是，人工智能在科学研究和产业现代化方面的革命性潜力是真实存在的。特朗普政府发起的“创世纪计划”旨在整合超级计算机和数据资源，推进人工智能驱动的科学研究，并着眼于长期发展。这项技术的价值。
因此，美国的AI“泡沫”更多的是结构性泡沫，计算基础设施投资过热，英伟达等大公司估值虚高，还有一些依赖概念夸大的软件公司。但核心技术创新和长期产业价值仍然值得肯定。
03
理性与过热
另一方面，中国的人工智能投资呈现出与美国完全不同的特点，“理性高，热情低”。虽然整体泡沫风险较低，但部分领域仍需警惕。从投资规模来看，2025年中国互联网巨头的资本投资总额约为4000亿元人民币，仅为美国同行的十分之一，资本投资与销售和运营现金流的比例分别为10%和50%，远低于美国的27%和71%一家制造公司。这种谨慎是由于多种因素造成的。国内AI企业主要依靠公司内部现金流矩阵供血，循环融资很少。国家发改委将通过权力配置控制IDC建设节奏，有效防止过度投资，确保IDC主要市场上市率稳定。阿里巴巴CEO吴永明坦言，目前新旧GPU都在满负荷运转，未来三年AI资源短缺的情况仍将持续，证实了国内对AI的投资是现实的。
在硬件领域，中国企业正在避免对美国“算力”的路径依赖，稳步走向替代本土算力。虽然高端GPU仍然依赖NVIDIA进口，但国内芯片公司销售专用芯片，并在边缘计算芯片、推断超级节点比例等领域取得进展。培训工作量持续增加。在软件层面，以DeepSeek为代表的大规模本土模型速度快、迭代快，性能逐渐赶上美国同行，更加注重适应国内应用场景，商业化路径也日益清晰。在应用层面，人工智能在云服务、广告、智慧办公等领域加速引入，智能业务、多模态应用等新场景相继诞生，形成“技术重复+场景落地”的良性循环。
但中国对人工智能的投资并非没有隐忧。一些领域正在出现泡沫迹象。一些创业公司追逐热点，在没有核心技术的情况下盲目跟风，靠概念炒作筹集资金。一些地方政府主导的人工智能产业园，竞争同质化，有些项目重形式轻实效，造成资源浪费。另外值得注意的是，与美国相比，中国在基础研究、高端芯片、核心算法等领域的长期投入仍然不足，这可能会限制行业持续创新的能力。阿里巴巴原计划三年内投资3800亿元用于人工智能基础设施，但最终这个数字“可能太低”，国内企业仍面临投资能力跟不上人工智能爆发式增长的压力。
中国与国家在人工智能领域投资理念的差异，本质上是发展模式和战略选择的差异。美国采取了激进的“打高攻高”战略，依靠积累的资本和技术优势，通过大规模投资达到技术高度。但存在泡沫产生的危险如果过度追求速度则提示。另一方面，中国坚持“慢打、稳打”的原则，在控制风险的同时，强调商业化和本地替代，推动产业发展。但也面临着投入规模不足、基础研究薄弱等问题。两种模式没有绝对的优劣，但都需要在“创新速度”和“风险控制”之间取得平衡。
对于美国来说，解决人工智能泡沫风险的关键是回归商业本质。首先，限制资本支出的盲目扩张，将投资重点从算力积累转向创新和效率提升，避免过度依赖NVIDIA等硬件龙头的产能。二是加快落地商业化计划，探索更高价值的应用场景，匹配收入增长增长和估值水平，并减少对循环融资的依赖。三是理性考虑龙头企业估值，避免因短期业绩爆发而忽视长期需求波动风险。尤其要警惕英伟达估值与算力需求增速不匹配的风险。对于中国来说，要避免陷入“泡沫恐惧”而错失发展机遇，加大基础研究和核心技术领域的投入，缩小与英伟达等国际巨头在高端硬件领域的差距。还要警惕区域泡沫的扩大，建立更加合理的投资评价体系，引导资金流向真正有技术能力和营销潜力的企业。
从全球来看，人工智能作为一项颠覆性技术，其发展过程中不可避免地会出现泡沫和调整。正如 b互联网泡沫的破灭催生了真正的科技巨头，一旦人工智能领域的非理性热情消退，将会出现更多优质企业。无论是美国的“破泡沫”，还是中国的“理性纠错”，最终都会促使AI产业从“资本驱动”转向“资本驱动”、“技术驱动”、“价值驱动”。这场全球科技竞赛的结果，并不是最有能力花钱的企业，才是能够不断创新、实现可持续发展的真正赢家。
在人工智能技术重塑全球产业环境的关键时刻，中美两国的投资策略选择不仅将决定各自的产业竞争力，还将影响全球科技生态系统的未来走向。摒弃“泡沫焦虑”和“规模崇拜”，核心技术从长远出发从长远来看，以务实的态度推动商业化，才会带动人工智能产业的健康发展。这是一条路。毕竟，真正的技术革命从来不是资本狂欢的产物，而是创新价值观与商业逻辑的完美结合。
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