文章核心观点 - 当前人工智能热潮与历史上的投机泡沫具有相似特征，包括估值飙升、资本集中、投资者情绪狂热以及媒体叙事强化增长预期 [1][2] - 市场泡沫由真实技术前景、充裕流动性和人类心理共同驱动，导致对完美执行、高速增长和即时普及的不可持续假设 [3][4] - 当预期与现实差距扩大时，会引发财务损失和不当行为，历史案例显示极端乐观时期为创造性会计和欺诈提供了温床 [5] - 投资者需采用严谨的历史框架参与创新，包括挑战估值假设、审视盈利预测、监控杠杆和流动性条件 [8][9] 市场泡沫的驱动条件 - 估值是投机时代最直接的信号，席勒CAPE比率在1929年达32，2000年达44，当前再次升至30多的高位 [16][17] - 信贷可获得性是第二引擎，保证金债务在2000年3月达2780亿美元，2007年7月达3810亿美元，2021年10月达9350亿美元，当前周期已突破1万亿美元 [20] - 叙事是第三要素，从19世纪铁路到20世纪初电气化，再到90年代互联网和当前人工智能，市场始终以不切实际的速度和规模定价创新 [22][24] 实时可见的预警信号 - 零售投资者激增是常见标志，2020年代零佣金应用推动模因股狂热，数百万人涌入GameStop和AMC等投机交易 [25] - 发行量是另一信号，1999年近500宗IPO涌入市场，2021年超过1000宗上市，主要由SPAC主导 [26] - 价格模式提供确认，抛物线走势如1998-2000年纳斯达克、2017和2021年比特币及2023-2025年部分AI股均显示此行为 [27] - 流动性措施增加证据，2020年美国M2货币供应同比扩张近25%，为二战以来最快增速，2022年M2收缩时风险资产大幅下跌 [28] 事后清晰的扭曲现象 - 廉价资本导致错误投资，如90年代末互联网公司烧钱营销，2020-2021年SPAC初创公司在资金枯竭后崩溃 [30] - 隐藏杠杆是另一发现，2008年抵押贷款支持证券和CDO隐藏系统性风险，2022年加密贷款机构因类似原因失败 [30] - 叙事发生戏剧性转变，繁荣期关注无限增长，崩溃后转向治理、单位经济和可持续性 [31] - 会计误报是常见线索，安然案例显示供应商融资和提前收入确认等手法延长幻觉，直至不可避免的崩溃 [32] 行为动力学 - 从众心理迫使投资者跟随人群，强化动量交易 [35] - 过度自信使交易者认为能在下跌前退出，尽管风险暴露不断增加 [35] - 叙事偏见赋予转型故事优先于冷静分析的地位 [35] - 风险感知减弱，一度被视为鲁莽的做法被正常化 [35] 历史泡沫案例研究 - 郁金香狂热（1637年）显示当声望与投机结合时，市场可脱离现实，单颗球茎交易价格超过熟练工人年收入十倍 [40][41] - 南海泡沫（1720年）强调国家认可、金融和公众信任间的危险互动，催生大量模仿项目 [44][45] - 1929年崩溃体现技术创新、文化繁荣和金融杠杆的狂热混合，保证金催缴引发恐慌性抛售 [46][48] - 互联网泡沫（1999-2000年）显示投机加速预期远超现实交付能力，纳斯达克两年内损失近80%价值 [50][52] - 全球金融危机（2008年）将狂热延伸至信贷市场，房价下跌引发系统性崩溃 [54][56] - SPAC和模因股繁荣（2020-2021年）显示流动性、心理和文化可产生一夜之间消失的永久性幻觉，2021年超600家SPAC融资 [60][61]