3000億涌向AI，但高盛重磅報告：還沒過熱！那真正泡沫是啥？

抓住風口

本期要點：AI泡沫何時出現？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

最近，有關AI是否有泡沫、是否會重演2000年互聯網股災的討論不絕于耳。

前段時間，高盛發布了一份重磅報告，給出了明確的答案：對比過去100年的鐵路、電力和信息革命，AI當下的投資熱潮仍未過熱。

高盛報告的核心證據在于，2025年美國AI相關投資年化規模約為3000億美元，占美國GDP比重仍不到1%。

對比之下，20 世紀 90 年代末互聯網熱潮期間，IT 投資占美國 GDP 的比重曾高達 2%；更早的鐵路和電氣化浪潮中，這一比例甚至達到了 5%。

此外，高盛報告還指出，資本更多地是被投向基礎設施，而不是用于概念炒作。3000億美元中，1120億投向了半導體芯片，880億用于新建或擴容數據中心，650億投入電力供應和能源改造，350億流向了模型訓練和相關AI應用的開發。

當然，這份報告的數據非常扎實，也似乎給投資者們吃了定心丸。

但今天我不只想和大家聊這份報告，還想再深入一步，探討該如何判斷真正的泡沫，以及泡沫將如何被消化。

泡沫

首先，我想提醒的是，當人人都在談論AI泡沫時，恰恰說明沒有泡沫，但當人們都在證明AI不是泡沫時，就表明泡沫出現了。

高盛的報告將AI相關資產的估值溢價和2000年互聯網泡沫時期以及疫情后的科技股的估值溢價進行了量化分析，發現兩者之間還有較大差距。

此外，報告還指出，每一次重大技術革命初期，資本和市場都會優先聚集于少數掌握核心稀缺資源的頭部公司。例如鐵路時代的鐵路大亨，電力時代的通用電氣，互聯網時代的微軟、思科，這表明投資者更重視具壟斷性的環節。

這次的AI浪潮中，英偉達和臺積電已經上漲了很多，因為它們控制了90%以上的高端AI芯片產能。微軟和亞馬遜等云服務商也很受資本青睞，因為它們通過動輒千億級的投入建立了規模和先發優勢，使得新玩家難以進入。

資金流向這些具有壟斷地位的頭部公司是合理的。

相反，像OpenAI等相對偏“軟”的企業具有較大風險。大部分的大企業都采用多模型策略，并不會因為OpenAI率先推出了GPT模型而保持忠誠。也正是這個原因，OpenAI才要往上游擴張。

而AI應用的公司更是多如牛毛，競爭極度激烈，用戶們不會輕易被某個應用鎖定，導致應用公司的收入往往并不穩定。而且，在應用層，哪怕先發也并沒優勢，甚至會給巨頭指明方向，為他人做嫁衣。這些公司也就沒有得到市場的認可。

因此，我們想指出的是，這段時間，人們覺得各大科技公司的股價似乎太貴了，風險大了，有泡沫。這其實源于大部分人看不懂大趨勢，出于直覺認為有泡沫。但這恰恰表明，目前AI領域沒有泡沫，或者更準確地說，這些頭部公司沒有泡沫。

然而，未來的幾年，隨著AI的價值逐步展現，人們會慢慢接受高估值，泡沫就有可能出現，并在狂熱期瘋狂生長直至破滅。

因為我們常說，科技革命從導入期到展開期、并滲透到各行各業，還需要一個漫長的過程。

可是一旦人們普遍認為AI就是未來，就會認為AI紅利明天就會到來，會對風險選擇性失明，比如很多沒有收入利潤的AI公司放幾張PPT就能被炒到了天價，各種有關AI的故事四處亂飛，那么最危險的時候就會到來。

這也就是我們反復講的，今天不是1929（美國大蕭條），但2029年很有可能是。

AI浪潮

關鍵的是，泡沫是否必然出現呢？事實上，很多所謂浪潮并沒演變成泡沫，甚至還變成了推動社會發展的重要趨勢。

我們認為，核心在于判斷企業的高估值是否能被消化。

這就涉及了對科技公司估值本質的理解。

現在最常用的判斷估值的指標是市盈率（PE比），即股價除以每股盈利。一般認為高PE就意味著風險大。這次，高盛的報告也是用這個指標證明AI暫時還沒泡沫。

可是，多高的PE比才合理？35？50？

很明顯，不能刻舟求劍地看問題，而要看公司是否有增長前景。

假設無風險利率是5%。一家公司雖然沒有增長，但非常穩健，每年固定賺5塊錢，那么這家公司一股應該值100元，PE比是20。當價格高于100就有風險。

假如這個公司有可能會倒閉，那100元的報價就偏高了，而是要把風險計入，它的股價應當只值80元甚至50元，哪怕PE比低于20也有風險。

但如果這個公司今年賺5塊錢，明年可能賺10塊錢，后年賺20塊錢，市場不太可能給它的股票定價100元了。因為大家會為未來的增長支付溢價，股價也就會漲到200元、300元。此時，雖然PE比高達40~60，可是，也不能簡單認為這個公司有泡沫，因為隨著公司利潤增長，PE會很快下降。

所以，為什么市場愿意給一些AI公司超高估值？比如OpenAI仍有巨額虧損，卻能估值5000億美元；英偉達已經是全球最大的公司了，卻還能進一步暴漲到5萬億美元的市值。原因就在于市場預期這些公司未來會有極高的增長。

高盛也指出，AI會產生足夠的收入利潤，源于能給社會帶來生產力紅利。比如通過AI提升客服人員效率、降低出錯率。他們估計，AI有可能會產生高達8萬億的經濟增量。

只不過，還是要強調一下，這些都是預期，最終能否實現，還需要長期觀察。相關的具體分析，歡迎加入科技特訓營，我們會為你持續提供深度解讀和行業追蹤。

最后，我還是想指出，當前所有的AI投資，都需要高盛報告不太看重的應用層來給社會創造實在的價值，否則這些投資都是空中樓閣。

社會的繁榮不能只靠修鐵路、建發電站或鋪光纖，而是因為鐵路讓商品能賣到更遠的地方，電力驅動了無數家電，光纖支撐了電商和在線服務的發展。是這些看似不具有壟斷性的產業才讓經濟變得真正活躍。

同樣的，單純投資AI數據中心并不能帶來經濟的繁榮，關鍵在于能否有AI原生的應用，來提供復雜服務，滿足人們的新需求。

那么，究竟什么樣的業務能有這樣的潛力呢？有關這方面，我將在11月15日的前哨大會為你深入解析。此次大會將在深圳舉行，主題是《刻意進化——AI時代的成功指南》，快快購票參加吧！

以上就是今天的內容，王煜全要聞評論，我們明天見。

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