市场对AI基础设施支出的担忧 - 摩根斯坦利财富管理首席投资官Lisa Shalett认为当前牛市过度依赖生成式AI的资本支出，其可持续性因经济和竞争风险上升而存疑 [3] - 科技公司今年仅在数据中心基础设施上的支出就达到约4000亿美元，相当于每10个月就进行一次阿波罗登月计划规模的投入（阿波罗计划按今日美元计算约为3000亿美元） [1] - 市场回报高度集中，" magnificent seven"及约34家AI数据中心生态系统公司贡献了标普500指数约75%的回报、80%的盈利增长和90%的资本支出增长，而指数中其余493家公司仅上涨25% [10] AI热潮与历史泡沫的比较 - Shalett担忧出现类似2000年互联网泡沫破裂时的"Cisco时刻"，当时思科股价暴跌80% [1] - 她认为此类时刻可能在未来24个月内发生，并将当前阶段比作棒球比赛的"第七局"而非初期 [1] - 思科前CEO John Chambers指出AI领域存在与互联网时代相似的"非理性繁荣"，认为对于无法将技术转化为可持续竞争优势的公司将会出现"列车事故" [21] 英伟达的角色与"循环融资"风险 - 英伟达作为全球市值最高公司（超过4.5万亿美元），处于众多交易的中心，例如9月向OpenAI投资1000亿美元，并向英特尔承诺50亿美元 [5] - Shalett指出"循环融资"是主要担忧，即英伟达的现金在AI行业内循环，英伟达向其客户/投资者提供融资 [6] - 交易关系错综复杂，OpenAI部分由微软拥有，英伟达也投资了OpenAI，而OpenAI又与甲骨文和AMD有采购协议，并可能收购AMD最多10%的股份，导致英伟达可能间接"拥有"其最大竞争对手的一部分 [6] 数据中心支出对经济的影响与潜在脆弱性 - 所谓的"超大规模"公司每年在支持AI基础设施的资本支出上接近4000亿美元 [11] - AI资本支出对经济影响巨大，估计为第二季度GDP增长贡献了100个基点（整整一个百分点），其增长速度是基础消费者支出增长率的十倍 [11] - 该周期被描述为脆弱，因为经济可能过度依赖数据中心建设，一旦建设暂停，可能引发从1991-92年式的温和衰退到更严重的经济下滑 [15] 现金流压力与估值风险 - 超大规模公司的自由现金流增长已转为负值，投资可能已超过基础技术回报 [14] - 研究公司Strategas估计，超大规模公司的自由现金流在未来12个月内将收缩超过16%，这将对高估值构成压力 [14] - 摩根斯坦利对标普500指数到2026年中的看涨目标价为7200点，但即使最乐观的展望也承认风险溢价、信用利差和市场波动性似乎未完全反映AI推动的上涨中潜伏的脆弱性 [13] 行业参与者的不同观点 - 美国银行分析师Vivek Arya认为，英伟达对OpenAI的1000亿美元承诺是基于性能和竞争需求的结构化交易，而非纯粹投机，并指出英伟达过去12个月在整个AI生态系统的投资实际低于80亿美元左右 [18] - Arya预计未来12个月情况良好，并对未来5年持乐观态度，但承认中间可能会有"消化期"，数据中心建设是基于对未来12到18个月需求的预期，不会始终100%利用率 [19] - 高盛CEO David Solomon和亚马逊创始人Jeff Bezos都观察到类似泡沫的模式，Solomon认为将有许多资本无法产生回报，Bezos则将其描述为一种"工业泡沫"，认为基础设施将在未来多年产生回报 [20] - OpenAI CEO Sam Altman承认将会有繁荣和萧条，人们会过度投资而亏损，也会投资不足而损失大量收入 [21]