2025年馬上進入最后一個月了，市場上仍在關心一個問題，“AI究竟是不是泡沫”。

尤其，當英偉達市值觸及5萬億美元的驚人高位（雖然之后有所回落）、OpenAI 拋出1.4萬億美元的基建計劃時，整個硅谷乃至全球科技圈產生了同一種焦慮：

每一筆投向GPU的巨款，到底是通往 AGI 的必經之路，還是2000年互聯(lián)網泡沫破裂前的最后狂歡？

這兩天，AI領域代表人物之一，吳恩達發(fā)出一封公開信，談了談他眼中的“泡沫”。

他說，試圖用一個“泡沫”標簽概括整個AI行業(yè)是懶惰的，這個問題應該被拆分成應用層、推理側基建、訓練側基建這三個截然不同的方面。

吳恩達認為，一些 VC 可能會因為“看不清贏家”而不敢投身應用層，轉而扎堆去卷確定性更強的基建。

但是，他覺得應用層不僅沒有泡沫，反而被嚴重低估了。同樣剛需的還有推理基建。

他還說，要警惕因為“訓練側”過熱崩盤可能帶來的連鎖反應。

如果有一天，某家頂級大模型公司因為無法收回巨大的訓練成本而倒閉或估值暴跌時，可能會引發(fā)行業(yè)整體的“恐慌傳染”。市場可能會因為情緒而短期波動，但終將會回歸價值本身。

以下是吳恩達發(fā)言全文。

AI行業(yè)存在泡沫嗎？

看著 OpenAI 拋出高達 1.4 萬億美元的宏大基建計劃，英偉達的市值也曾短暫觸及 5 萬億美元大關，巨額資金正瘋狂涌入 AI 基礎設施領域。這不禁讓許多人發(fā)問：投機和炒作，是否已經將 AI 的估值推高到了不可持續(xù)的地步？

然而，AI 并非鐵板一塊。在這個龐大的產業(yè)中，不同領域的“泡沫化”程度其實大相徑庭：

• AI 應用層：投資嚴重不足。其潛力和價值遠超大多數(shù)人的認知。

• AI 推理側基建：仍需大量投資。

• AI 訓練側基建：我對該板塊仍持審慎樂觀態(tài)度，但也確實存在出現(xiàn)泡沫的可能性。

(特別聲明，絕不是在提供投資建議！)

AI應用層

在未來十年里，我們將看到無數(shù)基于新一代 AI 技術構建的應用誕生。

幾乎從定義上講，建立在 AI 基礎設施或技術（如大模型 API）之上的應用，其價值必須高于基礎設施本身——否則，我們拿什么來支付給基建和技術提供商呢？

我在各行各業(yè)都看到了許多采用智能體（Agentic）工作流的“萌芽”，對此我信心滿滿。我也和許多風險投資人交流過，他們對于投資 AI 應用往往猶豫不決，理由是覺得自己不知道如何挑選“贏家”；相比之下，砸 10 億美元去搞 AI 基建的配方和邏輯，他們反而覺得更好理解。

還有一部分人信了那種炒作，認為只要前沿大模型公司升級一下基礎模型，所有的 AI 應用都會被瞬間“抹平”。

總的來說，我認為 AI 應用層的投資嚴重不足。這也是我的風投工作室 AI Fund 當前關注的重中之重。

AI推理側基建

盡管 AI 目前的市場滲透率還很低，但基礎設施提供商已經開始難以滿足生成 Token 的算力需求了。

我的好幾個團隊都在擔心推理算力不夠用，無論是成本還是推理吞吐量，都限制了我們放手去干。

企業(yè)面臨“供給受限”而不是“需求受限”，這其實是個“幸福的煩惱”，畢竟后者更常見。但即便如此，供給不足依然是個問題，所以我很高興看到行業(yè)正在大力投資，擴大推理產能。

舉個具體的例子，對 Token 生成的高需求，正體現(xiàn)在高水平 Agent 程序員的飛速進步上。我一直是 Claude Code 的粉絲；隨著 GPT-5 的發(fā)布，OpenAI Codex 也經歷了巨大的提升；Gemini 3 則讓 Google CLI（命令行工具）變得極具競爭力。

隨著這些工具的持續(xù)進化，采用率勢必提高。目前市場的總體滲透率還很低，許多開發(fā)者仍在使用老一代的 Coding 工具（甚至有些人還沒用上任何 Agent 類編程工具）。

這些工具如此好用，我確信它們的滲透率還會提升，所以大家對 Token 生成的總需求將持續(xù)增長。

去年年初我就預測過，我們需要更多的推理能力，部分原因正是 Agent 工作流的興起。從那時起，這種需求變得愈發(fā)迫切。作為社會整體，我們需要更多的 AI 推理算力。

話雖如此，我并不是說在這個領域投資就穩(wěn)賺不賠。如果我們最終建設過剩（我現(xiàn)在也不確定會不會），供應商可能不得不虧本甩賣算力，或者面對低回報。我希望這個領域的投資者能獲得好的財務回報。但好消息是，即便建設過剩，這些算力最終也會被用掉，這對應用開發(fā)者來說是好事。

AI訓練側基建

很高興看到資金涌入大模型訓練領域。但在三個投資籃子中，這個看起來風險最高。

如果開源/開放權重模型的市場份額繼續(xù)增長，那些砸了幾十億訓練模型的公司可能無法獲得誘人的財務回報。

此外，算法和硬件的進步讓訓練同等能力模型的成本逐年下降，這意味著前沿模型訓練的“技術護城河”其實很弱。（不過，ChatGPT 已經成為了一個強大的消費品牌，擁有品牌護城河。而 Gemini 借助 Google 巨大的分發(fā)優(yōu)勢，表現(xiàn)也相當強勁。）

總結

總體上，我仍看好 AI 投資。但下行劇本是什么？泡沫會破嗎？

讓我擔心的一個劇本是：如果 AI 技術棧的某一部分（也許是訓練側基建）因為過度投資而崩盤，可能會導致市場對整個 AI 行業(yè)的情緒轉向，引發(fā)非理性的資金外流——盡管這個領域的基本面其實很強。

我不認為這一定會發(fā)生，但如果發(fā)生了，那就太不幸了，因為 AI 領域還有很多值得大力投資的工作要做。

巴菲特讓本杰明·格雷厄姆的那句名言廣為人知：“在短期內，市場是投票機；但在長期內，它是稱重機。”

他的意思是，短期股價受投資者情緒和投機左右，但長期來看，它們是由基本面和內在價值驅動的。我很難預測情緒和投機，但我對 AI 長期基本面的健康狀況充滿信心。

所以，我的計劃是：埋頭建設，繼續(xù)搞！