AI泡沫比2008更嚴重，華爾街做空致企業AI投資虧損慘重

2008 年靠精準做空金融危機一戰封神的華爾街大佬邁克爾?伯里，這次選擇看跌期權押注AI泡沫。

他不僅做空英偉達、AMD、美光等芯片巨頭，還大手筆買入了數億美元的看跌期權，直言這是 AI 芯片熱潮終結的開始。

上一次邁克爾?伯里下重注時，華爾街普遍嘲笑他太激進，結果兩年后金融危機爆發，多數企業破產，只有他賺得盆滿缽滿。

這一次，他瞄準的不是單一公司，而是整個 AI 行業：這個靠萬億美元堆起來的賽道，裂縫比多數人預想的要深得多。

先來說說最核心的問題：AI 到底賺不賺錢？

AI 根本不是軟件生意，是每多一個用戶就多一份成本的餐廳模式。軟件行業的盈利邏輯是開發一次后，每多賣一份幾乎不增加成本，微軟的 Excel 賣千萬份，服務器成本幾乎不變。

但 AI 不一樣，每調用一次 ChatGPT，服務器就要消耗電力、磨損芯片，每多一個用戶就多一份支出。

OpenAI2025 年營收 130 億美元，看似漲了兩倍，可總成本高達 340 億美元，經營虧損 209 億。更嚇人的是營收和虧損同步翻倍，比例根本沒變。

很多人拿亞馬遜舉例說先虧后賺，但亞馬遜當年每賣一單的成本一直在下降，規模越大越省錢。可 AI 恰恰相反，每一代新模型的運行成本都比上一代更高，燒錢速度反而越來越快。

再說說市場需求的真實性，真實需求有多少？英偉達自掏腰包幫客戶買芯片。近期多名企業高管曝光，公司花大價錢部署 AI，但不管回答靠不靠譜，都要按調用次數付錢。

Anthropic 和設計軟件巨頭 Figma 的沖突就是典型案例：Anthropic 拿了 Figma 的商業機密，三個月后推出競品，直接讓 Figma 股價跌了 7%。

更諷刺的是，幫客戶解決數據隱私問題的方案，背后又藏著新的生意。Palantir 高管庫珀吐槽完 AI 商業模式，轉頭就宣布和英偉達合作私有化 AI 系統，本質是自己賣解決方案。

還有更離譜的需求注水：今年一月英偉達給云計算公司 Coweave 追加 20 億美元投資，后者拿這筆錢全買英偉達芯片，英偉達還為其債務兜底。

英偉達還對另一家公司投入 20 億，計劃到2030年建超5GW的AI工廠。

高盛預測，2027 年美國云大廠的 AI 資本支出將突破萬億美元，但沒人敢單獨披露 AI 收入，有好消息恨不得吹上天，要是真賺錢為什么藏著掖著？

如果這些都還不夠，那中國 AI 的競爭優勢，更是戳破了美國 AI 神話的最后一層紙。

美國今年全球 AI 支出占比超過 80%，中國不到 700 億，還不到美國的十分之一。但前端 AI 模型美國 60 分，中國開源模型 51 分，只差 9 分，可成本差了幾十倍。

用 “蒸餾” 技術，花幾十億訓練的前沿模型，別人用你的輸出訓練小模型，相當于學霸的筆記開源，半天就能抄會九成效果。

OpenAI 曾提交備忘錄指控這種行為搭便車，但企業買單只看價格和效果，萬億美元的研發投入，根本擋不住低成本的替代品。

美國商務部長隨后禁止出口最先進 AI 模型，但已經開源的程序，根本沒法阻止全球下載。

現在我們該關注什么？五個信號正在預警 AI 泡沫拐點：

第一，AI 投資和實際銷售缺口達 46%，比 2001 年互聯網泡沫時的 32% 還高。當年光纖基建砸錢到 2001 年才停，但市場兩年前就見頂。

第二，首個削減 AI 支出的大廠股價會暴漲，一旦有人帶頭，其他企業會紛紛跟進。

第三，谷歌今年一次性募資 847 億美元股權融資，還用上千億美元現金發新股，說明管理層預判燒錢速度超過債務承受能力。

第四，當前企業借錢成本接近 2007 年次貸危機前的水平，市場看似平靜，實則暗藏危機。

第五，AI 服務定價指數今年 5 月以來下跌近 20%，Token 價格從 2023 年到現在跌了 90%。

邁克爾?伯里總結了三個關鍵事實：芯片股估值達 15 年來最高，英偉達漲了 200% 但買芯片的云廠商股價沒漲，AI 服務價格在下跌。

當然也要客觀看待：不是所有 AI 公司都虧錢，比如代碼托管平臺 GitHub 預計今年二季度營收破百億，有望首次單季盈利。

AI 在編程、客服領域確實在用處，但三個核心假設已經開始松動：企業付費意愿下降、盈利方向不明、全球替代選項出現。

普通人現在可以做三件事：看看自己的投資賬戶，科技股占比是否超過 30%，心里有數就行；每月花十分鐘跟蹤 AI 服務價格指數和大廠季報里的 AI 收入措辭，這是領先指標；調整投資組合，不要把雞蛋都放在 AI 一個籃子里。

泡沫不會突然破裂，2000 年互聯網泡沫是慢慢冷卻的，直到裸泳的人浮出水面。我們不知道 AI 泡沫什么時候破，但假設條件開始動搖時，不做準備才是最大的風險。