会计造假、举债扩张：我们正目睹一场人工智能泡沫吗？
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以预言2008年次贷危机闻名的投资者迈克尔·伯里，如今将目光投向市场最热衷的主题之一：人工智能。他重仓押注市场繁荣终将破灭，也就是说，他认为人工智能已经形成了泡沫。
2025年10月31日，他在X上写道：“有时候，我们能看见泡沫。有时候，我们能对此采取行动。而有时候，唯一能赢的做法，就是不参与。”伯里拥有160万粉丝。
迈克尔·伯里关于“泡沫”的判断
在过去一个半月里，他重新回到社交媒体，讲述了一段关于超大规模数据中心和 人工智能股票的极度看空故事；看起来先是赌输了英伟达，但随后又赢了回来。然而，他并没有像传统投资者那样进行“胜利巡游”，反而注销了自己的对冲基金、任命了继任者，并创办名字惊悚的专栏：《解放了的卡珊德拉》（Cassandra Unchained）。注：卡珊德拉，希腊神话先知人物，拥有预言能力但被诅咒无人相信
该新闻通讯的首篇文章《泡沫的主要迹象：供给侧的暴食》，发表于11月24日，援引1990年代末互联网狂热与当下人工智能热潮的相似性，指出政策制定者在忽视泡沫。
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黄仁勋向马斯克、纳德拉等硅谷巨头卖铲子，图片由AI生成
01 关键质疑：隐藏费用、会计造假
伯里和沃伦·巴菲特或许是当代最知名的两位投资家。虽然都积累了巨大的财富，但他们在投资策略上几乎毫无共同之处。巴菲特斥资逾40亿美元大举买入谷歌母公司Alphabet，而伯里却通过看跌期权，做空两只人工智能热门股票Palantir和英伟达，总金额超过10亿美元。
对于 Palantir 来说，伯里的担忧很可能源于其过高的估值。但英伟达的情况比较复杂。
过去几年里，各超大规模云服务商（指运营庞大数据中心、提供海量按需计算、存储及网络服务的企业）投入了数千亿美元，尽可能多地采购英伟达的GPU。
OpenAI星门项目一期位于美国阿比林市的数据中心 来源：OpenAI
然而存在一个问题：这些硬件在财务报表上究竟是如何被计量和处理的。
假设一家公司预计所购买的GPU的使用寿命为五年。如果它在某一年花费10亿美元采购这些芯片，那么通常会按照这一预期寿命进行平均折旧——也就是在未来五年中每年计提2亿美元的折旧费用。
然而，现实却完全不同。
早在人工智能革命真正开始之前，英伟达就已经以大约每两年更新一次芯片架构的速度在迭代；而到了2024年，这一节奏进一步加速，变成了每年一次。在这样的背景下，GPU的真实产品生命周期可能只有两到三年。
就目前而言，由于企业将这些支出摊销在更长的周期上——在某些情况下是五到六年——它们每年需要确认的费用相对被拉低了，与实际折旧相比显得更少，从而让利润看上去更高。
在这里，伯里本质上是在指控英伟达及其客户，通过虚高的利润率来支撑一种会计上的“造假”行为。
显然，这让单季度营收570亿美元的英伟达感到紧张。
首席财务官科莱特·克雷斯在财报说明会上反驳了伯里关于英伟达芯片使用寿命的说法，称公司硬件因其CUDA软件系统而具有长期耐用性和高效性。首席执行官黄仁勋则盛赞人工智能为各类企业——从初创公司到Meta Platforms等大型企业——带来的益处。
就在今年的10月29日，英伟达市值突破5万亿美元，成为首家市值破5万亿的上市公司，在过去四个月内，它的市值增加了1万亿美元。根据世界银行数据，如此市值已经超过了除美国和中国之外的所有国家的国内生产总值。
黄仁勋认为自己是革新者，驳斥市场泡沫的担忧：“我们在过去六七十年里首次重新发明了计算。全世界已部署的所有计算机都在向加速计算、视频GPU以及人工智能方向逐步升级。因此，这一建设周期将在未来多年持续。”
事实上，若剔除中国市场，英伟达本季度全球其他地区营收实现了翻倍增长——考虑到该公司过去两年业务已呈爆炸式扩张，这堪称非凡成就。
所有迹象都表明英伟达的增长势头将继续下去。
包括Meta、微软、谷歌和亚马逊在内的多家科技巨头均表示，将继续增加人工智能相关资本支出，其中大部分资金将流向英伟达芯片。克雷斯甚至透露说，公司2026年12月结束的两年期销售额可能超过此前预估的5000亿美元。该数字远高于其截至2025年1月的财年营收1300亿美元。
黄仁勋和克雷斯对增长前景的乐观态度无可厚非，但诸多疑问依然存在。
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谷歌CEO皮查伊向扎克伯格卖铲子，图片由AI生成
众多竞争对手正试图蚕食英伟达的市场份额，其中最显著的是谷歌——其TPU人工智能芯片正赢得客户青睐。谷歌近日正式推出的大模型Gemini 3就是用自研的TPU进行训练的，虽功能相对专一，灵活性不及英伟达芯片，但研发成本更低、满负荷运行时功耗也更小。
谷歌的TPU芯片传言将被Meta等大客户采用，受此提振，谷歌母公司Alphabet股价一路高歌猛进。当地时间11月25日，谷歌股价创下历史新高，市值逼近4万亿美元大关。
黄仁勋竭力平息外界对英伟达竞争力的质疑，屡次以毫不掩饰的自夸口吻强调其技术优势和广泛客户群。
02 循环融资，同吹一个大气球
另一个疑问是：为何英伟达持续达成看似循环往复的交易——投资那些承诺采购其芯片的企业？
围绕英伟达的科技公司开始相互交织，形成循环融资的格局。例如，英伟达在2025年9月承诺向OpenAI投资至多1000亿美元，11月又宣布将向Anthropic投资至多100亿美元（微软同时投资至多50亿美元）。
连续的投资实际上形成了一个庞大的人工智能公司集团，它们彼此间反复输送着数以十亿计的资金。
黄仁勋直言不讳地告诉分析师，英伟达正“用现金资助自身增长”。
除了英伟达，另一大引擎当然是OpenAI。尽管它尚未上市，但已成为整个股市的风向标。其收入相比庞大的承诺规模仍然微不足道，预计2025年收入为130亿美元，但它已签署累计超过1.4万亿美元算力合同。
许多科技巨头高度依赖于与OpenAI的合同，甲骨文的情况尤为明显。
为了满足OpenAI不断增长的基础设施需求，甲骨文正在投入数百亿美元购买英伟达芯片，但庞大债务的问题也随之浮现：在发行180亿美元债券及获得380亿美元贷款后，甲骨文债务总额逼近960亿美元，其利息支出可能吞噬季度净利润30亿美元中的更大份额。
如果OpenAI突然不再需要甲骨文的全部云计算容量，或者无法为其庞大的承诺融资，那么甲骨文又该如何支付英伟达？更关键的问题是，这些巨额投资将如何运作？
当前的人工智能投资网络仿佛2008年前的抵押贷款市场，多个参与者相互依赖，形成一个紧密耦合的系统。在这种系统中，局部的失败会迅速传播。
如果 OpenAI 的收入增长未达预期，它对甲骨文的支付能力就会受质疑；如果甲骨文无法交付承诺的计算能力，其股价就会下跌；如果股价下跌，拉里·埃里森的财富和甲骨文的筹资能力就会受损。这个链条可以继续延伸到整个金融系统。
这种背景下，人工智能模型开发商、超大规模数据中心运营商以及芯片公司之间的大型合作公告不断增加。
另一种解读认为，这些合作传递出一种紧迫感——各方都在争相满足激增的计算需求。人工智能领域的领导者正在整个价值链上进行协调，以确保供应能够跟上创新的速度。这样的观点有其合理性，但不可否认的是，帮助买家融资购买产品，并非拓展市场的最可持续方式。
03 举债扩张的两面：加速创新、放大风险
有关泡沫的第三个疑问是钱从哪里来。其实循环融资已经揭示了一些走向，但更大的问题是债务融资。
阿尔特曼与黄仁勋掀起了整个科技界的大规模投资热潮。这些投资并非可以点击取消的软件收购或金融投资，而是实实在在的重资产资本支出（CAPEX）。
科技巨头们曾经主要依靠云服务和广告等核心业务产生的强劲现金流来推动人工智能的扩张。然而，数据中心建设的规模如今需要比内部资源所能提供的更多资本，巨头们不再满足于依赖自由现金流。
Meta联手私募巨头Blue Owl通过发行债券筹资270亿美元建设Hyperion数据中心，创下私募债发行纪录。微软牵头成立300亿人工智能投资基金，最终计划通过债务融资等方式筹集高达1000亿美元资金。OpenAI与AMD达成的战略合作，以“股权换订单”。
在连续两年增长超过60%之后，超大规模云服务商的资本支出预计将在2026年再增长30%，总额将超过5000亿美元，远高于2025年初预估的10%增幅。
资本支出扩张与举债融资齐头并进，引发市场对这种激进的人工智能投入愈发紧张，更令人担忧的是臭名昭著的表外债务使用。
Meta与埃隆·马斯克旗下的xAI公司均通过特殊目的载体（Special Purpose Vehicle，SPV）进行表外融资，以满足其人工智能数据中心和芯片基础设施所需的巨额资本支出。此举使它们能够借入数十亿美元资金，同时避免全部债务负担出现在主资产负债表上，从而保持高信用评级和低杠杆率。
安然的警示于此再次出现。对于还记得其史诗般倒闭的人来说，表外债务的上升可能就是煤矿里的金丝雀。
所有这一切源于企业资本支出已逼近现金流承载极限。
更进一步的预测显示，到2028年全球数据中心支出可能达到3万亿美元，其中很大一部分将通过外部融资实现。尽管该行业的现金流依然强劲，每年总额达数千亿美元，但投资速度正在超过现金流增长速度。
这种转变可能支持人工智能的持续创新，但也引入了在早期阶段并不突出的杠杆效应。
当大型科技公司使用的融资手段包括企业债、证券化市场、私人融资以及表外工具，不免让人联想到2008年金融危机时期的操作。
04 “从来不会只有一只蟑螂”
市场专家还担心系统性风险，因为这些投资如今占美国GDP增长的比例已超过 40%。到现在为止，2025年美国股市涨幅的80%来自人工智能企业。人工智能驱动的股市吸引着全球资金涌入，为美国经济增长提供资金并推动其发展。
《金融时报》撰稿人鲁奇尔·夏尔马总结道：“美国已变成一场押注人工智能的豪赌。”
一个不可否认的事实是，自2022年11月ChatGPT推出以来，人工智能板块一直是美股增长的核心动力。标普500成分股中人工智能相关公司在过去近3年时间的回报率高达165%，不仅大幅领先指数整体68%的回报，更是非人工智能企业24%回报率的近7倍。
美国股市，尤其是标普500，长期以来都存在异常集中的现象，尤其是自疫情以来情形更甚。但过去这种集中是广泛分布于科技股之中，最近则明显缩窄至单一板块：人工智能。
主要科技公司对应标普500市值占比，数据截止到10月17日，来源:CNBC
五家公司——英伟达、谷歌、微软、苹果和亚马逊——就相当于标普500总市值的30%。换句话说，投资标普500——一个包含近500家公司、被视为最具代表性的美国经济指标的指数——已经不再提供被动投资者所期望的分散化优势。
夏尔马指出，若剔除这些巨额人工智能投资的回报，“即便是欧洲股市，本十年也已跑赢美国，而这一差距现在开始扩大。截至2025年，从公用事业、工业到医疗保健及银行业，全球其他地区所有主要行业表现均优于美国。”
甚至连正统经济学家、前奥巴马政府高级经济学家杰森·弗曼也表示，如果没有大型科技公司对人工智能的投资，美国GDP的年化增长率将仅为0.1%。这一几乎停滞的增长凸显了高科技基础设施在塑造宏观经济方面日益关键的作用。
但衡量一个国家经济健康的指标之一是多样性。古老的格言“不把所有鸡蛋放在一个篮子里”说明了为什么不应过度依赖单一出口或产品作为繁荣的来源。
目前，这些人工智能的投资，以及由此带动的最富有10%人口的大规模消费，似乎在支撑着美国经济。与此同时，美国底层90%的劳动者则在勉力应对物价上涨和劳动力市场趋平的困境。
由于最富有的10%人口持有85%的美国股票，当股价上涨时他们享受着最大的财富效应。难怪最新数据显示，收入最高的前10%人群贡献了半数消费支出，创下有记录以来的最高份额。换句话说，那些大量持有股票、深度押注股市的最富有的美国人，正在为经济贡献远超以往的消费占比，使整个经济结构更加脆弱。
一旦股市出现25%甚至更大的调整，消费者支出必然受到冲击——遑论如果跌幅达到50%，后果将更加严重。
美国政府将人工智能视为国家战略竞争的核心，这意味着它要在这个领域大举加码，同时也更放松监管。白宫刚刚宣布启动的“创世纪计划” 就是显例。
特朗普推行的宽松的人工智能监管，无疑会进一步放大杠杆化和估值过热的问题。但造成更深远影响的问题还有更多：人工智能接管经济对就业的打击、能源价格高企与碳排放加剧、儿童安全与成年人精神健康、个人隐私与社会公平保障等等。
可以相当肯定地说，如果大型科技公司所宣称的人工智能潜力未能兑现，整个美国经济将面临严峻挑战，波及全社会。若听信阿尔特曼或黄仁勋的说法，人工智能的益处远大于风险。但或许，那些对推动人工智能发展不存在既得利益的人，才应该主导其监管方式。
05 泡沫，没有泡沫？全看基本面
把上面这些问题放在一起看，人工智能既是突破，也存在泡沫的可能。
一方面人工智能已成为美国经济的驱动力，点燃了华尔街投资者的想象力，但另一方面英伟达和OpenAI惊人的增长（它现在是历史上唯一一家估值达到5000亿美元的私营公司）也给投资者敲响了警钟：股市和经济越来越依赖于一群科技公司，这些公司正在源源不断地创造数十亿美元的利润，并斥巨资开发未经证实的技术，而这些技术需要带来巨大的回报。
尽管人工智能革命确实存在，其影响几乎波及每一个行业，但围绕它的“纸牌屋”特质难以忽视。
实际上，推动华尔街上涨的同一批机构投资者，也在为风险投资和私募股权基金输血。向人工智能倾斜的趋势非常明显且单向：在过去两年里，风险投资行业每投资的两美元中就有一美元流向人工智能初创企业，领头的自然是OpenAI和Anthropic，这些公司在近期融资轮中已筹集数百亿美元。
这也解释了为什么今天说一家公司“做人工智能”，几乎和说“开发软件”一样宽泛。人工智能的领域非常广泛，已不再有必要把人工智能投资视为独立类别；可以说，人工智能正在悄悄地“吞噬世界”。
金矿热潮往往会吸引淘金者误把“愚人金”当真货。
许多公司给相对普通的服务贴上“AI”标签，必然会出现一波低质量的“AI垃圾”——制造噪音、混淆视听、抬高预期。这种“AI洗地”的现象，让人想起上世纪90年代末的互联网泡沫时代：只要在初创公司的名字里加上“.com”，估值就会被迅速推高——但最终证明大多只是虚幻的繁荣。
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硅谷巨头组团吹泡泡，图片由AI生成
我们可以从三个关键方面看到今天与互联网泡沫年代的区别。
首先是稳健的资产负债表。虽然出现了循环融资与外部融资的情形，如今的投资浪潮背后是有自由现金流和稳健利润率支撑的。
领先的人工智能企业盈利能力强、现金流充足，其多元化的收入来源也提供了一定缓冲，例如，微软的企业业务和亚马逊的电商基础能够产生稳定现金流，有助于缓解风险。考虑到过去的许多泡沫都是在信贷收紧时破裂的，这一轮建设对类似压力显得更具韧性。
许多人也将今天的情况与90年代供应商循环融资进行了比较，当时电信基础设施公司互相融资以夸大增长。然而，如今的交易有所不同。资本可以说是在追逐人工智能，而不是相反，且支出主要用于实际基础设施，如芯片、电气设备和数据中心。
其次，人工智能公司具备收入动能。早期互联网公司通常是先建后赚，而人工智能公司则是在建设过程中就开始变现。
超大规模数据中心运营商已经通过云服务需求增加以及在编程、广告和企业工具中的生产力提升获得回报。模型开发商的商业模式仍在初期，但以OpenAI和Anthropic为代表的美国企业在个人用户和企业用户两端均已实现可观收入。
阿尔特曼发推表示，预计2025年底OpenAI的年化收入将超过200亿美元，比之前预测的130亿美元大幅增长，相比2024年的40亿美元更是增长5倍，并计划到2030年增长至数千亿美元。
同时，市场已准备好快速采用能够产生收入的工具和高效模型，企业的采用率在提升。毕马威最新人工智能调查显示，企业平均人工智能投资额较第一季度增长14%，达到1.3亿美元，这得益于人工智能应用案例带来的可见生产力与盈利能力提升。
人工智能技术被广泛采纳并在创造实际价值，麦肯锡的调查显示，大多数企业已经在至少一个业务职能中常规使用人工智能，且商业付费和合同规模在快速增长，说明不是纯实验性炒作。
再次，计算需求远超供应。任何大规模资本投资浪潮都存在过度建设的风险。在互联网泡沫高峰期，光纤网络的利用率仅约7%，留下了大量过剩产能，消化这些产能花费了多年时间。而在今天，数据中心空置率创历史低点，利用率约为80%。过去三年产生的数据量超过历史总和，人工智能工作负载正在以巨大的规模增长。
鉴于此，阿尔特曼才认为，根据当前观察到的人工智能使用趋势及用户需求规模，OpenAI所面临的算力不足的风险，远比算力过剩更为严峻，且更可能发生。
除了生成式聊天机器人，机器人技术和物理人工智能将成为下一次跃迁，为经济和市场带来可见的、实际的转型。这是支持技术在实体经济中长期存在的理由。最终，人们寄望于人工智能发展中最强的参与者创造持久价值，务实而不是投机将占据上风。
毕竟，人工智能属于通用目的技术，极有可能从根本上改变大量经济活动的运作方式，从而提升生产力与经济增长。其变革潜力可与电力相媲美，通过持久改进我们的工作方式和生活方式，不仅令现有的许多活动被做得更好、更高效，还可能开启全新的发现领域，尤其在健康与教育领域具有重大潜力。
以上还仅仅是基于当下人工智能能力的乐观估计。
而对通用人工智能的追求意味着，这一技术前沿不会停滞不前；它将持续跃进，带来一些我们目前难以完全理解的发展。这些发展将包括人工智能与机器人技术、生命科学甚至最终与量子计算的融合。
历史表明，过去的革命性技术趋势总是伴随波动，人工智能也不例外。就像互联网时代一样，虽然互联网的愿景最终成真，但过度投资的泡沫必须破裂，估值过高的市场必须崩塌，整个市场才能真正起飞。
