文章核心观点 - 文章通过作者个人在互联网泡沫时期的投资经历 对比当前人工智能股票的投资热潮 核心论点是即使一个技术具有变革性和持久性 投资于该技术领域的领先公司也可能长期表现不佳 而投资于像卫生纸这样的普通消费品公司却可能带来更稳健的长期回报 [3][12][13] - 文章引用摩根·豪塞尔的心理学观点 指出个人过往的投资经历会极大影响未来的投资决策 这解释了为何经历过电信设备行业崩溃的投资者可能倾向于规避高科技投资 而选择更稳定的资产 [2][15] - 尽管承认人工智能技术将持久存在并改善生活 但文章对当前人工智能股票的估值水平表示担忧 认为市场可能出现大幅回调 但这将是估值重置而非行业终结 对长期投资者影响有限 [19] 互联网泡沫时期投资案例 - 作者于1996年底开始投资 正值互联网泡沫初期 当时纳斯达克指数自1995年初以来上涨了70% 标普500指数上涨了60% [4] - 作者基于在电信/互联网设备行业的工作经验 全仓买入了几家高科技公司 这些公司股价先是飙升 随后在泡沫破裂时惨烈崩溃 [5] - 以阿尔卡特、朗讯和诺基亚为例 这三家公司在互联网泡沫时期的合并峰值估值为5500亿美元 经通胀调整后相当于今天的超过1万亿美元 而它们在2025年合并后的实体诺基亚 市值仅为320亿美元 [10] - 如果在2000年诺基亚股价峰值时投资 截至2025年 投资者将承受77%的总亏损 即使从1996年较早时期开始投资诺基亚 截至2025年10月 30年间的总资本收益也仅为20% [10][11] - 作为对比 消费品公司金佰利克拉克 其股价从1996年7月的34.54美元上涨至2025年10月的123.83美元 在1996年至2025年间实现了363%的总回报 年化回报率为8.0% 显著高于诺基亚等电信设备巨头2.1%的年化回报率 [13] 人工智能投资现状与对比 - 当前人工智能投资热潮引发市场疑问 即当前是否仍是买入良机 还是为时已晚 市场将其与90年代末的科技泡沫进行比较 [3] - 尽管作者未持有任何人工智能股票 但另一位评论者卡尔认为人工智能与互联网泡沫不同 人工智能技术已经深度融入日常生活 例如自动驾驶汽车已能在无人工干预下运行 [18][19] - 评论者卡尔承认人工智能估值存在泡沫 可能很快出现大幅回调 但这将是估值重置 而非大多数公司的终结 对长期投资者而言影响不大 [19] - 诺基亚近期因涉足人工智能领域而受到关注 英伟达收购了诺基亚部分业务 在此后的两个月内 诺基亚股价又上涨了45% [11] 投资行为心理学 - 个人与金钱相关的经历仅占世界已发生事件的极小部分 却可能构成个人对世界如何运作认知的80% 过去的投资成功或失败经历会主导未来的投资决策 [2] - 基于此理论 经历过电信设备行业彻底崩溃的投资者“维德”会选择投资卫生纸公司 而拥有成功科技投资经验的“卡尔”则会选择人工智能公司 [15] - 投资者很难摆脱其成功的投资风格 同样也难以摆脱失败经历的影响 能够随着时间学习和适应的人值得称赞 [16]

AI投资泡沫特征 - AI相关股票出现典型投资泡沫迹象，估值极高且存在狂热投机现象，例如风险投资机构向AI初创公司投入数十亿美元资金而无需了解其具体计划[3] - 标普500指数估值水平已达到互联网泡沫时期峰值，在某些指标上甚至更为昂贵，例如经周期调整的市盈率仅比2000年峰值低约10%[3][22] - 量子计算类股票价格在过去一年内上涨超过1200%，估值水平使Palantir相比之下都显得像价值股，Rigetti Computing和D-Wave Quantum的市销率分别达到1007倍和318倍[3][44] 历史泡沫比较分析 - 当前AI泡沫与2000年互联网泡沫最为相似，风险/回报回归线斜率为+0.4，美国大盘股是最被高估的资产类别，但等权重风险资产组合预期回报远高于MSCI世界指数[4][25] - 2007-2008年"万物泡沫"期间风险/回报回归线斜率为负的-0.5，投资者为承担风险需支付代价，所有风险资产预期回报均低于低风险资产[14] - 2021年"期限泡沫"特点是几乎所有资产实际预期回报均为负值，政府债券与股票同样被高估，分散投资或降低风险均难以解决问题[20] 投资组合构建策略 - 在AI泡沫环境下，投资者可构建多元化风险资产组合，包括非美国股票、深度价值股和流动性替代资产，这些资产无论是否存在泡沫都能提供合理或更好的回报[2][26] - 深度价值股在美国和EAFE市场以创纪录的折价交易，日本非美国小盘价值股因日元严重低估和公司控制权市场开放而具吸引力[26] - 流动性替代策略（如股票多空、并购套利和全球宏观）在期限泡沫中表现突出，GMO基准自由配置策略60%配置于这类策略，在2022年市场下跌期间损失减半[21] 实际投资表现 - GMO全球资产配置策略在2000-2003年互联网泡沫期间每年跑赢65%全球股票/35%美国综合债券基准超过10%，实际收益而基准下跌超过27%[10] - 在2007-2008年泡沫期间，GMO基准自由配置策略将股票敞口降至25%并全部投资于高质量公司策略，将实际跌幅控制在20%而60/40组合下跌37%[16] - 当前GMO基准自由配置策略约50%配置股票、28%流动性替代资产和20%国债，预期实际回报6.5%而60/40组合仅0.2%，2025年迄今回报达17.9%跑赢标普500[40][41]

行业现状与市场情绪 - OpenAI首席执行官Sam Altman认为人工智能行业存在泡沫 投资者整体对AI过度兴奋 [1][2][3] - 当前AI初创公司估值虚高 仅凭模糊创意和三人团队即可获得数十亿美元投资 市场呈现非理性状态 [6] - 行业状况与1990年代末互联网泡沫相似 由过度乐观情绪驱动 企业估值膨胀但缺乏可持续商业模式 [3][4] 企业应用与实施挑战 - 企业级AI应用面临显著障碍 MIT研究显示仅5%的AI试点项目能快速提升收入 95%的企业AI实施未取得显著成果 [7] - 企业流程存在刚性约束 受制于官僚体系 合规要求和审批流程 组织结构难以适应AI技术变革 [7] - AI实际回报集中在后台自动化领域 而非销售 营销和客户体验等热门应用场景 [8] 技术价值与市场前景 - AI技术已成为日常生活的重要组成部分 ChatGPT等工具改变了工作学习和思维方式 [7] - AI目前仅能作为人类辅助工具（副驾驶） 无法替代人类关键判断 直觉和批判性思维 [8] - 人工智能是结构性变革而非短暂趋势 已越过不可逆转的临界点 泡沫破灭后将淘汰虚幻概念但保留真正价值应用 [9][10] 历史对比与市场演变 - 互联网泡沫于2000年3月达到顶峰 次年崩溃导致大量企业破产 NASDAQ指数急剧下跌 [4][5] - 与互联网发展轨迹类似 AI泡沫将净化市场 夸大想法会消失但具有可衡量影响的实际应用将生存繁荣 [10] - 核心问题不在于是否存在泡沫 而在于泡沫破裂后哪些参与者能够存活 [11]

行业泡沫状态 - OpenAI首席执行官认为人工智能行业正处于投资者过度兴奋的泡沫阶段 [1][2] - 部分初创公司仅凭三人团队和概念即获得高估值融资 被评价为非理性行为 [2] - 过去一年内多家人工智能初创公司筹集资金达数十亿美元规模 [2] 历史对比分析 - 当前市场反应与90年代互联网泡沫具有相似性 [2] - 历史科技泡沫均基于真实技术但伴随过度兴奋现象 [2] - 泡沫破裂将导致部分投资者承担代价 [2]

全球上市公司比特币投资热潮 - 一股前所未有的比特币购买潮正席卷全球上市公司，各行各业的企业都在效仿MicroStrategy的成功模式，通过买入比特币吸引投资者注意力 [1] - 截至8月5日的一年内，已有154家上市公司筹集或承诺筹集总计984亿美元用于购买加密货币，而此前仅有10家公司筹集336亿美元 [1] - 许多新进入者模仿MicroStrategy，将网站改为比特币橙色色调，并提供持有代币数量和价值的数据仪表板 [6] MicroStrategy的示范效应 - MicroStrategy自2020年以来几乎每周都在购买比特币，并鼓励其他企业效仿 [3] - MicroStrategy目前市值约1150亿美元，是其持有比特币价值的两倍，股价五年内飙升超过3000% [3] - 仅上周，MicroStrategy就购买了价值25亿美元的比特币，是其有史以来第三大单笔购买 [6] 困境企业的比特币策略 - 对于陷入困境的公司，购买加密代币成为吸引投资者注意力和提振股价的有效手段 [7] - 法国半导体公司Sequans Communications筹集3.84亿美元购买比特币，股价一度飙升160% [7] - 许多公司数字资产持有量的价值远超实际盈利，例如美国KULR Technology市值2.11亿美元，持有1.18亿美元比特币，但运营亏损940万美元 [9] 市场风险与系统性担忧 - 投资者对拥有加密货币的公司愿意支付溢价，"每股比特币"成为衡量成功的指标 [10] - 当前情况被比作"1998年的互联网泡沫"，市场可能过度饱和 [10] - 有警告称，一旦比特币价格暴跌，高杠杆企业可能无法偿还债权人，对比特币生态系统造成系统性冲击 [10]