原文標題：《生成式 AI，沒有第四次泡沫？》
原文作者：曉靜，騰訊科技

生成式 AI 爆發三年半後，市場進入新的分歧點：樂觀仍在加速，懷疑也在累積。判斷「泡沫」是否到來，並不足以解釋當下的複雜性。「AI 信仰與泡沫」系列將從市場、技術、產業和公司的不同視角，尋找關鍵變數。本文為此系列第一篇。

6 月 9 日，韓國 KOSPI 指數大幅反彈，盤中漲幅一度接近 5%；KOSPI 200 期貨漲幅觸及 5%，觸發買入 sidecar，程式交易暫停 5 分鐘。前一交易日（6 月 8 日），KOSPI 曾一度跌超 8%，跌破 8000 點。

過去兩年，韓國幾乎是全球 AI 交易最敏感的放大器：英偉達漲，HBM 漲；AI 伺服器擴產，SK 海力士漲；存儲漲價，三星和美光的估值邏輯被重新書寫。它既承接了全球 AI 基礎設施擴張的想像，也承接了市場對這場擴張是否過熱的懷疑。

所以，韓國股市在上漲和下跌之間反覆觸發交易冷卻機制，反映的是全球資本市場對 AI 的分歧也在加大。

圖：韓國股市的融資餘額已經升至歷史高位

一方面，AI 仍然是最確定的投資主線。从芯片、存储、云计算到大模型公司，幾乎所有核心資產都被重新納入「AI 基礎設施」的估值框架。

只要算力需求繼續增長，今天的資本支出、供應鏈漲價和高估值，都可以被解釋成未來增長的前置投入。

另一邊，懷疑也在累積。

AI 正在變得越來越昂貴。巨頭的資本支出繼續上修，大模型公司的估值繼續抬高，AI 新貴排隊走向 IPO。

生成式 AI 爆發三年半，關於泡沫的嚴肅討論已經進行了三輪。每一輪都有明確的觸發事件、清晰的邏輯鏈條和看似致命的質疑，每一次市場又都從裂縫中找到了新的希望，繼續加注。

這一次，從市場的反應來看，我們已經站在第四輪分歧的中心。

多位投資人表示，「現在還遠遠未到談論泡沫之時，雖然已經開始吃掉巨頭的現金流，但是巨頭投入還是很堅決，在加速，什麼時候你看到巨頭投入放緩的時候，才應該提高警惕。」

海通國際執行委員會委員、研究部主管及首席經濟學家張憶東表示：「這一次 AI 的浪潮比 1993 年-2000 年那一輪互聯網的浪潮，有過之而無不及。在 AI 的時代洪流下，沒有高低切，只有擴散。」

這就是當下 AI 市場最核心的矛盾：所有人都知道價格越來越貴，所有人都相信增長速度會抹平估值的泡沫，沒有人敢先下車。

01 兩年半，三次「泡沫論」與一個危險的共識

AI 泡沫論持續了兩年，每一次「泡沫論」都對應著 AI 產業的一次範式躍遷，以及圍繞這次躍遷的資本狂歡與信仰動搖。

第一次是 2024 年 6 月。紅杉資本（Sequoia Capital）發表了著名的《AI's $600B Question》，第一次對巨額資本支出提出了質疑。紅杉提出的問題是：按當時英偉達數據中心收入和 GPU 總擁有成本推算，AI 產業需要約 6000 億美元年收入，才能支撐這輪基礎設施投入。

彼時的 AI 範式是預訓練 Scaling Law：模型越大越好，數據越多越好，GPU 越多越好。

從 2024 年初到紅杉發出質疑，這一輪狂歡中 Super Micro 漲幅為 217%，英偉達漲了 150%。整個市場的信仰錨點是一個簡單的等式：AI = 算力 = 英偉達。

紅杉的質疑聲，生命周期持續了僅僅不到三個月。

2024 年 9 月，OpenAI 發布 o1，推理時計算範式初現，不靠更大的模型，靠更長的思考，用後訓練 + RL 掀開模型能力的天花板。一個新的 AI 能力增長曲線打開了，市場看到了算力需求的第二增長極。

但新範式自身很快生長出新的裂縫——DeepSeek R1 發布，把推理時計算這條路的效率走到極致：用不到 600 萬美元訓練成本，實現了接近前沿模型的推理能力。

2025 年 1 月 27 日，英偉達單日蒸發 5930 億美元市值。第二次泡沫論開始浮現。

市場質疑的核心是：實現同等 AI 能力，是否真的需要這麼多算力？這輪恐慌來得猛烈，但化解得更快。一個月後英偉達發布財報，Blackwell 單季收入 110 億美元大超預期，市場用業績證明新的推理範式會創造更多的推理需求，總算力需求不降反升。

推動推理範式的 OpenAI 成了這波行情的絕對中心，誰跟它簽約誰就暴漲。CoreWeave 靠一紙 119 億美元五年合同完成 IPO，甲骨文靠「星門計劃」3000 億美元協議創下新高，博通拿到百億美元定制芯片大單。

這次市場的信心動搖得最短，OpenAI 批量製造了「概念股」，信仰錨點從「訓練軍備競賽」切換到「推理大規模部署」。

第三次是 2025 年 10 月到 11 月。

高盛發布報告列出 AI 的五項泡沫徵兆：CapEx 觸頂、企業利潤增長放緩、科技企業債務攀升、美聯儲降息周期啟動、信用利差擴大，並明確類比 1997 年互聯網泡沫前夜。美銀基金經理調查中 20 年來首次出現「過度投資」的判斷。《連線》和《大西洋月刊》在同一周發表深度調查，指向同一個發現：95% 的企業 AI 投資沒有產生實際回報。

巨額的 AI 投資在 AI 產業鏈內內循環的敘事被推到了高潮，英偉達的收入來自雲廠商，雲廠商的 AI 收入增長來自模型公司擴容，模型公司的估值來自資本方，資本方的回報來自對模型公司的紙面重估。

但是上游誰在為 AI 付費？

美股巨頭們在 2025 年 Q3 財報電話會議上幾乎用同一句話回應分析師的追問，同時也反擊了高盛關於 CapEx 觸頂的判斷：「我們寧可投多了，也不能失去未來。」高盛在報告中也留了一個小尾巴，當下更像 1997 而非 1999，言下之意是：泡沫跡象已現，但離破裂還有距離。

2025 年 11 月美聯儲再次降息 25 個基點，流動性繼續為估值托底。納指在質疑聲中屢創新高。市場的共識變成了：我知道可能有泡沫，但現在下車比留在車上更危險。

但真正化解這輪質疑的，是一個新範式的降臨。

2025 年下半年，Agentic AI 集中爆發，AI 從對話變成了能自主規劃、執行、迭代的數字員工。AI 直接取代工作流，收入天花板從「搜索替代」躍升到「勞動力替代」。更重要的是，Agent 天然消耗幾十倍於對話的 token 量，算力需求不但沒有衰減，反而打開了數量級增長的空間。

回看前三波「泡沫論」，始終貫穿著三條線索。

算力需求會持續多久；誰來承擔巨額的 AI 支出以及它們的投入產出比；大模型是否迎來新的範式突破。

三波下來，市場形成了一個危險的共識：「質疑總會被很快證伪。」

行為金融學的經驗顯示，經歷恐慌後重新入場的投資者風險偏好往往比之前更高，因為他們已經「驗證」了恐慌是錯的。

02 AI 的第四次泡沫和三道裂縫

過去的幾個交易日，市場猛烈震盪。

裂縫第一次出現在科技巨頭的「利潤」和「現金流」之間。

2026 年 Q1 財報季，巨頭們的利潤在創新高，現金流在歸零。亞馬遜自由現金流同比暴跌 95%，四大科技巨頭每天合計燒掉 20 億美元。部分巨頭的「淨利潤增長」被解讀為對 AI 公司投資的紙面重估，用投 AI 的收益來證明投 AI 是對的，循環論證。

高盛在 4 月給出了數字：2026 年標普 500 預期盈利增長中，約 40% 來自 AI 相關資本投入的產業鏈傳導效應。多家投行和媒體測算顯示，2026 年幾大超大規模雲廠商 AI 相關資本支出已經進入 6000 億—7000 多億美元量級。

有媒體評論說：「硅谷科技巨頭窮得只剩利潤。」這也意味著美國上市公司的整體增長預期建立在同一塊積木上，AI CapEx 只能增加不能減少，牽一髮而動全身。

Morgan Stanley 指出：2026 年超大規模企業的 CapEx 與營收之比將達到 34%，2028 年將達 37%，正式超過 2000 年互聯網泡沫時期 32% 的歷史峰值。2026 到 2028 年三年間，僅五大巨頭的 AI 基礎設施總支出就將達到 2 萬億美元。

更隱蔽的是，五家公司還有近 1 萬億美元的表外租賃承諾，即為尚未建成的數據中心簽下的長約，它沒有出現在任何一份資產負債表上。

全球 AI 調用量在暴漲，很多公司喊出了「tokenmaxing」。Fomo 的情緒在蔓延，CEO們怕被 AI 甩下車，爭相為員工刷卡「蹬 token」。

只是，「tokenmaxing」運動中，大量的消耗來自 Agent 架構內部的系統性冗餘，過度設計的 Harness，造成了大模型 token 調用量的巨大泡沫。還沒有任何機構拆分過「有效計算」和「架構空轉」的比例。

據外媒報導，Uber 在 2026 年前 4 個月就燒完了全年 AI coding 預算。

工程師們在 tokenmaxing 的倡導下，開始把 Claude Code 等工具作為並行勞動力使用：多個任務同時跑、多個 worktree 同時開、Agent 長時間自行搜索、生成、報錯和修復。AI 使用量看起來上去了，但財務部門很難立刻判斷，這些 token 最後到底換來了多少可量化產出。

調用量是模型公司估值的核心指標，但如果這個指標本身是虛胖的，那建在它之上的萬億估值又有多可靠？

Agentic 範式對於企業生產力提升的敘事是否真正有效，是市場的第二道裂縫。

資本市場的狂歡也在繼續，Anthropic 據報估值已接近 9650 億美元，並已秘密提交 IPO 申請；OpenAI 也已秘密提交 IPO，最新融資後估值為 8520 億美元。

很明顯，市場正在為一個尚未兌現的未來支付全價。這不一定意味著崩盤，但它可能意味著容錯空間極窄。

「所有偉大的技術變革都會產生泡沫。沒有人能夠完全準確判斷。你要么投入大量資金來搶占市場份額，不去擔心花得是否太多；要么投入不足，然後失去市場份額。」6 月 3 日，橋水基金創始人瑞·達利歐（Ray Dalio）在接受採訪時說。

達利歐認為，泡沫破裂發生在投資者試圖將帳面財富轉化為現金的過程中，而當前 AI 驅動的市場「正沿著這種路徑前進」，儘管 AI 本身「是一項了不起的技術」。

這種視角下，技術的長期價值與短期估值泡沫可以並存，正如互聯網泡沫破裂後互聯網本身依然深刻重塑了全球經濟。

從宏觀去討論生成式 AI 的泡沫是媒體喜歡的話題，但它並不是投資人眼中的「有效議題」。

彼得·蒂爾認為，「AI 技術是真實的，但市場已經透支了未來 15-20 年的定價」。他在 2025 年 Q3 清倉了全部英偉達持倉，1 億美元、占基金四成倉位，同時砍掉 76% 的特斯拉，將總持倉縮減 65%。他曾經在 1999 年精準預判互聯網泡沫，這次的預測，是否不一樣？目前沒有答案。

但可以肯定的是，彼得·蒂爾踏空了 2025 年底開始的 Agent 新範式狂歡。

不只是蒂爾。伯克希爾·哈撒韋 2026 年一季報顯示，巴菲特的現金持倉已膨脹至 3974 億美元——歷史新高，占總資產的 59%。

科技演進的長期趨勢向好，並不等於投資人短期不會做出止盈或減倉的動作。長期趨勢和短期投資策略的矛盾，是市場的第三道裂縫。

三道裂縫之上，市場的神經已經開始變得敏感。當美國利率預期抬升、市場開始質疑 AI 資本支出是否過熱時，韓國作為這波 AI 浪潮中「最純血」的市場之一，波動開始變得巨大。它的上漲來自 AI 信仰，暴跌同樣來自 AI 信仰的鬆動。

投資交易也因此進入一個難度極高的區間。

不少有經驗的投資人仍然堅信，「AI 的泡沫還沒來」。但判斷 AI 到底是泡沫還是被低估，和能否建立一套有效的投資體系，是兩件完全不同的事。前者是方向判斷，後者是節奏、倉位、估值、現金流和退出窗口的綜合考驗。

在一個信仰仍在、波動加劇的市場裡，看對長期趨勢，並不意味著大多數人都能扛過短期回撤。

第四次生成式 AI 泡沫也許還沒來，但需要提高警惕的時刻已經來了。經驗豐富、應變能力強的船長能夠穿越驚濤駭浪尋找到寶藏，但普通水手可能會葬身於風浪。

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