文章核心观点 - 年末市场对“AI泡沫”的争论再起，美股AI板块剧烈波动，明星个股较历史高点仍有较大回撤 [1] - 市场对科技巨头在AI项目上的大规模资本支出感到焦虑，担忧需求放缓将带来行业冲击，后续走势可能分化 [1] - 市场对人工智能的投资可能进入一个更加成熟的阶段 [1][12] 市场对AI泡沫的担忧与争论 - 投资界担忧AI领域可能出现类似20世纪90年代末的互联网泡沫 [4] - 自ChatGPT发布以来，AI相关股票市值增加超过19万亿美元，远超8万亿美元的人工智能资本收入基准折现价值预期 [4] - 谷歌上关于“市场泡沫”的搜索量近期大幅走高，接近互联网泡沫和新冠疫情时期的高点 [5] - 知名投资人迈克尔·伯利警告当前AI狂热与90年代末科技泡沫如出一辙，并指出云与AI提供商通过高估芯片寿命低估折旧，可能将2026至2028年的资产折旧低估约1760亿美元，导致甲骨文和“元”平台公司2028年盈利被高估约27%和21% [5] - 瑞·达利欧认为市场处于泡沫之中，但尚未被戳破，身处泡沫时投资回报率会很低 [6] - 市场主要担忧在于巨大资本支出的货币化、估值、现金流与杠杆、电力需求及资金循环流动等问题 [6] 行业潜在风险累积 - AI企业斥巨资扩建数据中心等基础设施，提出数万亿美元投资展望，上下游企业间资金双向流动，正在累积潜在风险 [7] - 科技公司融资形势出现分化，未来几年融资规模预计大幅增加，以资产抵押融资可能隐藏债务，一旦需求减缓，财务杠杆会大幅放大风险 [7] - AI生态系统内资金循环推高系统性风险，例如英伟达既生产芯片又投融资于客户以帮助其购买芯片，与OpenAI、甲骨文等公司形成多角关系 [7] - 美国AI领域由少数大型科技企业主导，关联交易和资金循环流动引发担忧，例如三家企业投资150亿美元在得克萨斯州建设1.2吉瓦数据中心，甲骨文作为主要客户签订15年租约，而甲骨文主要客户是OpenAI，英伟达则承诺对OpenAI进行1000亿美元投资，若合作成效不佳，项目100亿美元贷款在5年后再融资将面临困难 [8] - 风险投资机构Accel报告预计，到2030年AI数据中心能力将新增117吉瓦，未来5年需进行高达约4万亿美元的资本支出，但补偿这些支出需要约3.1万亿美元营业收入，目前AI企业收入与支出间存在巨大缺口 [8] - OpenAI承诺未来十年投入超过1万亿美元用于基础设施建设，并与供应商锁定了超过26吉瓦的计算能力采购协议，其成本远超当前营收水平 [8] - 字母表、亚马逊、“元”平台、微软和甲骨文5家科技公司今年以来累计发行超过1000亿美元债券，而此前两年每年发行量约为其五分之一 [9] 市场波动与投资者行为 - 近期美股AI板块在市场质疑声中剧烈波动，美光科技强劲财报短暂提振投资者乐观情绪，但板块短暂止跌回升后，明星个股较其高点仍有较大回撤 [1][10] - 近半年来，美国科技权重股带动股市持续走高后市场存在回调压力，多个知名投资人抛售或做空AI相关科技股，带动相关股票自10月底以来明显回调 [10] - Scion资产管理公司投入上千万美元做空Palantir和英伟达股票 [10] - 彼得·蒂尔旗下对冲基金在三季度抛售了全部53.7万股英伟达股票 [11] - 日本软银集团已清空所持全部英伟达股票，并把收益投资于OpenAI [11] - 甲骨文2026财年第二季度营业收入低于预期，该季度自由现金流为负100亿美元，显著高于市场预期的负52亿美元，其五年期信用违约掉期（CDS）已攀升至2009年以来最高水平 [11] - 甲骨文、Palantir、超威半导体（AMD）、亚马逊、微软和英伟达等AI题材科技股近期均从历史高点显著回落 [11] 市场未来展望与分化可能 - 摩根大通副董事长丹尼尔·平托分析，AI行业估值需要重新评估，AI股票回调可能带动整个行业和标普500指数回调，当前市场定价反映的生产力水平可能不会那么快实现 [6] - 后市风险较大的AI概念股可能带动板块出现分化走势，风险显著的股票可能遭投资者抛弃，而行业整体有望继续得到投资者追捧 [10] - 美国前500家上市公司总市值从2022年12月底的32.1万亿美元增加到2023年9月底的57万亿美元，同期美国7大权重科技股市值从6.9万亿美元增加到20.7万亿美元，占标普500指数权重高达36.3%，在推动股指上涨后显现疲态 [10] - 美国投行DA戴维森技术研究负责人吉尔·卢里亚认为，对AI泡沫的担忧主要针对企业大举借债建设数据中心，随着产能释放和行业景气周期回落，数据中心建设投资中的投机可能在两三年后面临重新审视 [12] - 伊曼纽尔·库认为，尽管无人质疑当前资本支出热潮将持续，但更多人忧虑未来可能无法获得相应回报，市场对AI的投资可能会进入一个更加成熟的阶段，投资者会更加审慎 [12] - “反泡沫论”者对技术突破与应用拓展抱有坚定信心，认为AI应用场景从消费者向产业端延伸，GPU“跑满”凸显需求强劲，多数AI头部企业前期投入大但造血能力支撑发展，未来盈利向好，投资产出评估需放宽时间维度 [12]