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風(fēng)險提示：本文所提到的觀點(diǎn)僅代表個人的意見，所涉及標(biāo)的不作推薦，據(jù)此買賣，風(fēng)險自負(fù)。

作者：田瑀研究筆記

來源：雪球

近期市場的波動顯著加劇，與AI相關(guān)的科技領(lǐng)域回調(diào)成為其中的重要導(dǎo)火索。OpenAI宣布萬億級資本開支計劃，英偉達(dá)GPU供不應(yīng)求，全球科技巨頭紛紛加碼AI基礎(chǔ)設(shè)施投資，一時間，關(guān)于“AI是否正在形成泡沫”的討論甚囂塵上。

要準(zhǔn)確判斷是否為“泡沫”，首先要明確其定義，避免因概念模糊而產(chǎn)生誤判。在此，我們從最貼近現(xiàn)實(shí)擔(dān)憂的維度出發(fā)：個人認(rèn)為，如果當(dāng)前AI的巨額投入在未來長期視角下無法帶來相應(yīng)回報，即長期的投入產(chǎn)出比嚴(yán)重失衡，那就是泡沫；反之，若當(dāng)前的高投入能被未來持續(xù)增長的需求提升所消化，則屬于供需錯配下的正常周期現(xiàn)象。

從這一標(biāo)準(zhǔn)看，我傾向于認(rèn)為AI不是泡沫，AI帶來的變革才剛剛開始，但也不意味著發(fā)展過程中沒有周期。當(dāng)下資本開支強(qiáng)度可能處于階段性超前投資的水平。

未來的AI應(yīng)用場景，或遠(yuǎn)超當(dāng)下認(rèn)知邊界

根據(jù)我們自下而上的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，各大科技公司采購AI服務(wù)器的動力，已從早期“不能錯過”的防御性動機(jī)，轉(zhuǎn)向“必須擁有”的發(fā)展性動機(jī)。他們正基于明確的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行投資——無論是大模型訓(xùn)練、智能推薦系統(tǒng)升級，還是AI客服部署、自動駕駛研發(fā)。同時我們也看到，絕大多數(shù)AI服務(wù)器的使用率在高位，很多客戶的需求還沒被滿足，這說明資源并未閑置。

此外，AI基礎(chǔ)設(shè)施的資本開支需要打提前量。算力中心的建設(shè)、芯片的交付都需要時間。因此資本開支往往領(lǐng)先于實(shí)際應(yīng)用落地，這里面就涉及到對于需求的預(yù)計。這種“超前”是否會導(dǎo)致過度投資？答案當(dāng)然是肯定的，然而當(dāng)下的關(guān)鍵在于：需求的增長速度能否匹配甚至超越供給的擴(kuò)張節(jié)奏。如果超過就還是會景氣，如果不如，就會出現(xiàn)階段性的過剩。

但即便出現(xiàn)階段性的供大于求，行業(yè)整體基于具體業(yè)務(wù)預(yù)計需求帶來的大規(guī)模投入、繼而導(dǎo)致長期過剩的可能性極低。這是行業(yè)周期負(fù)反饋機(jī)制導(dǎo)致的必然結(jié)果，階段性的過剩就會導(dǎo)致資本開支的階段性下降，持續(xù)增長的需求又會重新填滿供給，然后供需逆轉(zhuǎn)，周期往復(fù)。其中重要的判斷是需求會長期向上。

更進(jìn)一步看，相對于訓(xùn)練，AI在“端側(cè)應(yīng)用”和“推理場景”的落地才剛剛展開，而這一部分的潛在需求總量將遠(yuǎn)超訓(xùn)練環(huán)節(jié)。正如電力網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)早于電器普及，AI的“電網(wǎng)”正在搭建，而“家電”時代才剛拉開序幕。

在具體落地的場景中我們也可以看到眾多行業(yè)中AI的滲透：智能助手或者智能搜索正深度重構(gòu)信息獲取與工作流程；AI編程工具顯著提升了開發(fā)者效率，降低開發(fā)成本；AI視頻生成顯著降低了內(nèi)容創(chuàng)作門檻，讓更多的創(chuàng)意得以實(shí)現(xiàn)，大幅降低了生產(chǎn)成本。此外，在醫(yī)學(xué)影像診斷中，AI輔助系統(tǒng)大幅提升了醫(yī)生閱片準(zhǔn)確率與效率；在智能輔助駕駛領(lǐng)域，自動泊車、L2+輔助駕駛已成主流車型標(biāo)配，正在逐步的改變我們的用車習(xí)慣；在電商推薦、搜索引擎等場景，AI早已成為底層基礎(chǔ)設(shè)施……

盡管應(yīng)用場景已“全面開花”，但我們所見仍只是冰山一角。正如農(nóng)業(yè)社會難以想象工業(yè)社會的圖景，我們今天的想象力依然嚴(yán)重受限于當(dāng)前的技術(shù)范式。未來將涌現(xiàn)的AI應(yīng)用場景，很可能遠(yuǎn)超我們今天的認(rèn)知邊界。

當(dāng)前AI投資周期處“早期建設(shè)階段”，但周期波動不可避免

盡管AI不是泡沫，但其發(fā)展過程中的周期性波動卻不可避免。這種波動，既源于技術(shù)演進(jìn)的客觀規(guī)律，也受資本市場非理性情緒的放大。

我們可以從歷史中找到很多相似軌跡。2010年至2015年的美國頁巖油革命，就是一個有相似之處的例子。在這個例子中，我們不難發(fā)現(xiàn)這些特點(diǎn)：

- 高投入、高回報可能；

- 技術(shù)突破引發(fā)資本涌入；

- 短期內(nèi)產(chǎn)能迅速擴(kuò)張；

- 因行業(yè)周期導(dǎo)致融資收緊，大量企業(yè)倒閉，行業(yè)經(jīng)歷洗牌；

- 活下來的企業(yè)通過技術(shù)迭代與成本優(yōu)化，將盈虧平衡點(diǎn)大幅降低，實(shí)現(xiàn)了可持續(xù)發(fā)展。短期的供給超前建設(shè)總會被需求的增長消化

當(dāng)前的AI投資周期，正處在“早期建設(shè)階段”。微軟、谷歌、Meta等科技巨頭以前所未有的規(guī)模增加AI資本開支（Capex），構(gòu)建AI數(shù)據(jù)中心，形成新的“軍備競賽”?？焖俦l(fā)的資本開支計劃會拉高市場對于具體公司的預(yù)期，這里面本身就會隱含一些風(fēng)險。這里我們只討論本文定義的AI產(chǎn)業(yè)泡沫的問題，對于股票是否泡沫就還有另外的考量，需要一事一議了。

供不應(yīng)求還是供過于求？核心關(guān)切在這幾方面

如果關(guān)注這個問題，我覺得未來一段時間內(nèi)，AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的態(tài)勢是供不應(yīng)求還是供過于求，核心關(guān)切在于這幾個方面：

-由于電力、材料、制造等環(huán)節(jié)帶來的AI約束有多大，會不會帶來26-27年的實(shí)際資本開支顯著低于各家科技企業(yè)的計劃，從而導(dǎo)致整個產(chǎn)業(yè)鏈的供需調(diào)整；

-商業(yè)化的速度是否停滯，各家科技企業(yè)的邊際ROI是否快速下降，云廠商的堆積訂單是否快速消化，從而導(dǎo)致供需逆轉(zhuǎn)；

-個別公司的激進(jìn)策略是否會產(chǎn)生負(fù)面連鎖效應(yīng)。比如OpenAI 數(shù)萬億美金的資本開支在還沒有相當(dāng)量級的收入前提下就是激進(jìn)的策略，如果融資受阻導(dǎo)致企業(yè)無法持續(xù)經(jīng)營，會使得整個產(chǎn)業(yè)鏈以及投資人的行為變化，從而影響行業(yè)需求。

任何技術(shù)在發(fā)展的初期，階段性“過度”式的投資幾乎不可避免，但對技術(shù)的長期發(fā)展是有益的，無論是初期的資本和人才的積累還是產(chǎn)業(yè)低谷倒逼企業(yè)提升效率加快應(yīng)用落地，都是產(chǎn)業(yè)成熟的催化劑。

回顧互聯(lián)網(wǎng)周期的時候，我們看到過大量公司的倒閉，卻也催生了亞馬遜、谷歌、阿里巴巴等真正具備價值創(chuàng)造能力的企業(yè)。

同樣，AI的發(fā)展也不會是一條直線，而是一條螺旋上升的曲線。它有高光時刻，也會有低谷調(diào)整；有資本狂熱時，也有理性回歸時。作為投資者，我們即使長期看好，認(rèn)為AI浪潮中提供了淘金機(jī)會，也要警惕過于樂觀的估值水平，這樣才在這輪技術(shù)革命過程中分享到收益。以上內(nèi)容不作為投資建議，請大家不要沖動。

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