AI技术本身的有效性已无需论证，真正值得警惕的是资本投入与产业回报之间的落差。近两年“AI泡沫”已成产业与金融论坛的高频议题——这个泡沫，会在2027年破裂吗？

图1：网景与ChatGPT发布以后，纳斯达克综合指数的变化对比；来源：Bespoke Investment Group

图1来自Bespoke Investment，蓝线代表了曾经互联网时代具备划时代意义的网景（Netscape）浏览器发布以后，纳斯达克综合指数的走势变化；红线则表示ChatGPT发布以后，纳斯达克综合指数的变化。这张图的红线截止到ChatGPT发布之后的第929个交易日，纳斯达克综合指数上涨了约144%；而当年网景发布同期，纳指上涨幅度是146.6%，两者走势情况何其相似。

实际在944个交易日，这两个数字已经变为+141.1%和+128.5%，表明AI相关的资本浪头已经暂时高过当年的互联网。不过可能更多人关注的是在到达尖峰状态、泡沫破裂之后的市场下挫行情。这篇文章就尝试从更常规的角度来谈谈AI泡沫与互联网泡沫的异同——即便站在当下的我们，完全没有能力断言AI市场的未来走向。

互联网时代有自己的NVIDIA

在《国际电子商情》最关注的AI基础设施领域内，当前最火的企业无疑是NVIDIA。这家在AI时代“卖铲子”的公司，截至发稿前（2026年10月8日）依然是全球市值最高（>5.6万亿美元）的企业。2027财年第二季度（截至2026年7月26日），NVIDIA单季营收962亿美元（+106%），数据中心业务890亿美元（+117%），均为历史新高。NVIDIA预测Q3营收会达到1,080亿美元，而且是在不考虑中国市场可能产生任何营收的情况下。

恰好互联网技术发展初期，也能找到一家类似的“卖铲子”的企业：思科。1990年2月16日，思科在纳斯达克上市，发行价18美元，市值2.24亿美元。这家公司卖的路由器和交换机承载了当时互联网骨干网上的大部分流量——单从“卖铲子”这个角色看，思科与今天的NVIDIA位置完全相同。思科1998年末市值跃升至1,460亿美元，全年涨幅160%；1999年末再翻一倍多，达到3,551亿美元，全年涨幅143%。

真正的顶点出现在2000年3月27日。当天思科收于80.06美元，市值5,554.7亿美元，超过微软，成为全球市值最高的公司（图2）。从1990年上市到2000年3月的顶点，思科市值涨了约2,480倍。思科的营收从1990财年的约7,000万美元增长到2000财年的189.3亿美元（同比增长55.5%），约270倍——这本身已是商业史上罕见的增长。但市值与营收涨幅的9倍差额，全部来自估值扩张。到峰值时，思科的市销率约29倍，市盈率约200倍。

凑巧的是，互联网泡沫被刺穿（通常被认为是当年微软IE浏览器反垄断官司宣判结果出炉前后）、纳斯达克综合指数于2000年3月10日见顶，与思科股票的历史高点几乎同期。顶点之后的故事众所周知，由于互联网泡沫的破灭，曾经疯狂热销的网络交换机和路由器在许多破产企业中积灰；而思科股价在此后两年跌去约89%，市值至今未能回到2000年3月的水平。

图2：思科1996年-2003年的股价与营收变化情况，其中点1是在此期间思科的股价顶点（市值3,551亿美元），点2为市值顶点（5,555亿美元），点3是股价谷底——较点1峰值时跌去了84%

比思科更值得玩味的，是同样“卖铲子”的高通。1999年高通手上主要就剩专利授权（QTL）和手机芯片（QCT）业务。这家公司与互联网泡沫的连接在于，由于当年WAP“手机上网”概念兴起，运营商愿意为一个尚未建成的网络掏出巨额资金，在当时的市场看来就是“数据流量即将指数级爆发”最硬的证明——而3G标准中的WCDMA本就是CDMA系技术，依现有授权协议，被授权方为3G系统支付的费率与2G相同——这意味着几乎所有3G手机制造商都需要获得高通相关专利授权，并向高通支付专利许可费。这套叙事正是互联网泡沫的内核。

高通当年的股价因此涨得比思科更猛，也崩得更早。1999年高通股价上涨约2,619%，是那一年纳斯达克100指数中表现最好的股票——作为对照，思科那一年“只”涨了143%。按市值计，它从1998年末的37亿美元涨到1999年末的1,247亿美元，一年约33倍。顶点出现在2000年1月3日的179.31美元。2002年末，高通市值跌至287亿美元，较1999年末缩水约77%。直到2020年，其股价才首次越过2000年的历史高点。

本文不是在暗示NVIDIA也将迎来相似的命运，而是如果按照现行主流叙事AI泡沫相似于当年的互联网泡沫，则思科和高通是两个很值得拿来做参考和类比的例子。当然个体差异依旧不少，比如高通实则在互联网泡沫积累阶段有自身的问题及业务的大幅调整。所以这两个例子仅在宏观尺度上有部分参考价值。

AI与互联网泡沫的相似性

网景上市当天市值就被推到了约23亿美元，常被人说“拉开了20世纪90年代互联网泡沫的序幕”——一家仍在亏钱且暂时不清楚怎么赚钱的企业，市值翻了这么多倍，怎么看都与现在AI公司——无论是AI模型，还是AI芯片、AI技术应用企业——尚在亏钱，但估值高涨的剧本十分相似。

2000年3月20日，即纳斯达克见顶后第10天，《巴伦周刊》刊出封面文章《Burning Up》。文章给出的背景是：当时全美371家上市互联网公司合计市值已达1.3万亿美元；而据研究机构Pegasus Research International对其中可测算的207家的逐家调查，74%经营现金流为负，51家——约占这207家的四分之一——将在12个月内耗尽现金（该数字后续在扩大样本后已经被修正，但大方向一致）。

换句话说，当年美国的不少互联网公司都靠投资活着。有个相当鲜活的例子：1998年11月TheGlobe.com上市，发行价定在了9美元，首日收盘于63.50美元，创下当时的IPO首日涨幅世界纪录（+606%），市值直接冲上了6.3亿美元。但实际上这家公司当年前9个月的营收不过270万美元，净亏损1,150万美元。同时，1999年12月上市的VA Linux很快打破最大首日涨幅神话，令这个数字飙升至698%。互联网泡沫破裂之后（2001年），TheGlobe.com市值缩水超过95%，且公司从未盈利过一天。

当然，这是个比较极端的例子，但它能够代表当年互联网泡沫持续膨胀的资本市场之疯狂。更有参照价值、目前依旧活跃的亚马逊1999年营收16.4亿美元，当年底的峰值市值360亿美元，全年亏损7亿多美元。这在现如今的AI时代看来，实在不算什么。要拿今天处在相似位置的企业做参照，那么Anthropic可以算是个典型。

Anthropic作为一家AI模型公司，估值在2025年9月还是1,830亿美元，2026年2月升至3,800亿美元，5月已达9,650亿美元——八个月内增长了约5.3倍。当前其市销率也在20倍上下——和彼时的亚马逊相似。这家公司2025年经营亏损约80亿美元，净亏损420亿美元（其中约340亿美元是会计计提，数据来自路透社2026年9月报道中的IPO招股书草案）。只不过Anthropic实际上更像是AI时代的正面典型——毕竟Anthropic的收入正在持续大幅度增长，后文会做进一步的解释。而这种“相似性”，是任谁都会联想的。

如此看来，泡沫酝酿期间，资本的持续疯狂、相关企业的股价暴涨、前期疯狂烧钱找不到盈利途径，就是互联网与AI泡沫的共性（图3）。但还不止于此：泡沫积累的各种方式也有着不小的相似之处。

图3：泡沫的本质是市场为“真实但尚未到来的未来”支付了当下的价格 图片来源：Illumi Huang

比如说，现如今行业热议的“循环融资”问题。现在被反复讨论的“循环融资”，指的是芯片、云和模型公司之间形成了资金闭环。最具标志性的三笔发生在2025年下半年：NVIDIA于2025年9月22日宣布，拟向OpenAI投入至多1,000亿美元，按每部署1GW算力分期到账、采用非投票股形式，交易以租赁安排而非一次性采购落地；AMD则向OpenAI授予至多1.6亿股认股权证（约占其股份的10%），行权价每股0.01美元，归属条件挂钩部署进度与股价里程碑——当时AMD股价约214美元，权证完全归属的触发价据称高达600美元，等于用供应商自己飙升的股权替买方支付采购款；

尔后，OpenAI又向Oracle签下五年逾3,000亿美元的云协议，对应每年约4.5GW算力；Oracle则转身采购NVIDIA芯片，其合同储备已升至约5,230亿美元。云厂一侧同样如此：亚马逊40亿美元、谷歌20亿美元投向Anthropic。而新一代“neocloud”把这个结构推得更远——NVIDIA持有CoreWeave约30亿美元股份，CoreWeave花75亿美元买NVIDIA的GPU，同时背着约104.5亿美元、以GPU本身作为抵押品的债务。三笔交易连起来是同一个圈：NVIDIA的钱流向OpenAI，OpenAI的钱流向Oracle，Oracle的钱再流回NVIDIA。

这套玩法在1999年的电信设备业有个几乎同构的先例，叫供应商融资。当时设备商为了把货卖出去，直接借钱给客户买自己的产品：《华尔街日报》2001年6月的统计，到2000年底，九家全球电信巨头账上至少有256亿美元的此类贷款；朗讯承诺81亿、北电（Nortel）承诺31亿（已放款14亿）、思科24亿——2001年还为坏账计提约9亿美元。

结局是整个链条一起断：如Winstar在朗讯停止供资后于2001年4月破产，并反诉朗讯索赔100亿美元；2000至2003年间47家CLEC（竞争性本地交换运营商）破产，设备商的贷款组合有33%到80%无法收回。

当年是“卖设备、再借钱给客户买设备”，今天是“卖芯片、再入股客户买芯片”——链条两端的终点是同一件事：供应商的营收里，有一部分是自己掏的钱。用金融分析师常说的一个词就是“左脚踩右脚”，直到“上天”。

2027年，AI泡沫破裂在即？

除了上述两个共性，这两朵泡沫还有不少共同点。比如说BTIG前不久提到，纳斯达克100指数中，表现最好的10只股票过去一年的平均涨幅为784%，而互联网泡沫破裂前一年里（截至2000年3月），该指数中表现最好的10只股票的平均涨幅为622%（1999年为559%）——有个细节值得注意：当年这10只股票涨幅的中位数是455%，而如今只有354%。

也就是说，领涨者涨得更凶，支撑面反而更窄。这种“更窄”同样体现在市场结构上：标普500前十大成分股的权重在2000年约为23%（年内峰值约27%），到2025年已升至约41%，而同期这10家公司只贡献约32%的盈利；2023至2025年，市值加权指数跑赢等权重指数的幅度约32%，也已超过互联网泡沫前夜约31%的水平。

据圣路易斯联储测算，2025年前三季度AI相关投资对全美GDP增长的贡献约39%（剔除数据中心为36%），而2000年的对应比例为28%（注意这一测算分歧较大）。整体估值上，全美股票总市值与GDP之比（即“巴菲特指标”）在2000年泡沫顶峰约为140%，当前约236%（巴菲特曾说，当该指标接近200%时，投资人就是在玩火）；席勒市盈率（CAPE）则在1999年12月创下44.2的历史峰值，当前约41——接近，但尚未超越。

而在与本文最相关的AI基建维度上，这一轮的体量甚至更大：广播与电信资本开支在2000年的峰值约占美国GDP的1.2%；而大型科技公司的资本开支2025年已达GDP的约1.4%，预计2027年将超过3%。

有这么多与互联网泡沫的相似性，外加部分指标数字参考，金融领域的不少分析师都认为虽然当前AI市场的投机行情可能尚未结束，但拐点正在临近。而这个拐点，不同分析师或行业专家的预测时间皆有差异。

全球知名信用评级机构穆迪公司此前的说法是，若2026年某季度AI收入增速不及预期，恐慌抛售或致股市下跌25%、蒸发约20万亿美元——至少今年前三个季度都还没有发生过此事；高志凯（全球化智库（CCG）副主任、中欧联合投资有限公司副董事长）则认为泡沫破裂的时间点当在2026年底到2027年上半年，且在AI泡沫破裂以后，全球金融与经济危机将随之而来，“烈度超2008年、是互联网泡沫10倍”；

达利欧（桥水基金创始人）给出的窗口是“美国中期选举之后、新一届总统宣誓就职之前”，即2026年11月至2029年1月。他的核心逻辑是：泡沫破裂的触发点是需要现金——当加息与债务压力迫使投资者把账面财富变现时，抛售便会自我强化，而针对富豪税或未实现资本利得税的立法推进，会是加速这一过程的催化剂。

当然，大部分金融视角的分析，与产业逻辑视角似乎是一定程度相悖的——也就是《国际电子商情》更关注的视角。我们曾预测：内存与存储涨价潮或在2027年下半年、2028年上半年结束——这至少表明，AI基础设施建设热度不会在此之前消退。

但依旧需要明确，金融与经济风暴的来临会促成产业逻辑的暂时崩塌。我们的出发点始终是，AI是个有着相当价值、具备革新人类社会的技术，所以AI基础设施建设是需求旺盛且必要的。而当资本集中离场之时，市场的恐慌与扭曲会在短时间内对行业造成毁灭性打击，是真实需求不足以填补的——此时产业逻辑就会暂时失效。

但和互联网泡沫又不一样

在确认资本市场存在泡沫的前提下，谁也无法准确预测泡沫的破裂将会是何时。就连当年网景与微软的那场官司，也只能视作与互联网泡沫被刺破有时间上的先后关系，或者顶多算是个导火索。资本市场的突变及其后的连锁反应可能是复合因素促成的，宏观经济环境、货币政策、财政政策、市场的其他变量都可能是重要因素。

在不同的时代与市场背景，以及存在海量变量的情况下，以互联网泡沫去推测AI泡沫，显然并不怎么可信。更何况这两者，即便就泡沫制造的上行期视角，还存在着诸多不同之处（图4）。

首先是核心企业的盈利能力。当年的互联网企业，大部分是真的不知道怎么赚钱的。互联网泡沫期间（1995–1999）标普500科技板块的总回报为488%，其中估值扩张贡献约314%，盈利增长贡献171%；而本轮（2021年末至2025年末）同口径的总回报为92%，估值扩张仅贡献约9%，盈利增长贡献78%。当年是估值推着股价走，这一轮是盈利在推。

今天科技公司中不盈利的比例约为20%，而互联网时代这一比例是36%。同时，2000年时，科技板块的相对远期市盈率是更广泛市场指数的两倍以上；当前约为1.34倍（Bernstein via Janus Henderson数据，截至2025年9月）。可见AI技术的实际造血能力，相较上世纪末同期的互联网企业是明显更强的。

前述Anthropic同样作为AI行业内的新兴力量，虽然的确存在着客户与渠道集中、是“循环融资”的一环，并且现金流转正目标推迟到了2028年等问题；但Anthropic连续3年的年收入每年增长10倍以上；年支出超10万美元的客户一年增长7倍；年支出超100万美元的客户从两年前的一打增至500家以上；财富10强中有8家是其客户（数据来源：Anthropic 2026年2月Series G公告）。

其次，这一轮烧的钱究竟吃不吃力，可以从资产负债表和利润率两个维度看。摩根士丹利在2026年2月的《Mapping AI's Rate of Change》中给出了三条与互联网泡沫的直接对照：

• （1）标普500成分股中位数自由现金流收益率已从2000年的1.2%升至3.5%，接近当年泡沫顶峰时的三倍；

• （2）将标普500远期市盈率按利润率归一化后，当前估值较科技泡沫高点折价约40%；

• （3）标普500权重最大的10家公司市盈率中位数目前约27倍，处于1997至1998年之间的水平，较1999年峰值（44倍）低17个点位——而这些公司的营业利润率中位数已从1999年的29%升至51%。

换言之，AI当下正在烧的钱，对这批科技巨头而言不仅仍在可承受范围内，其背后的盈利质量与当年也不在同一量级。

再次，收入来源存在明显差异。互联网泡沫被吹大的相当一部分因素，来自其收入由“彼此”提供。互联网公司互相交换广告位，并按公允价值把换来的版面确认为收入，这成了当年“高增长”叙事的组成部分；与之并行的，是相当普遍的账目造假问题。而AI的目标应用还是相对脚踏实地的，企业采购、API调用、订阅费，付款方都是有真实业务的客户。

另外，有一些不同时代的客观因素也值得留意。例如1999年的千年虫（Y2K）问题给IT基础设施设定了必须替换或修补的时限，也就创造了一轮被提前透支的IT开支。此后这部分需求消失，自然也就对供需关系造成了影响。而AI技术的发展显然不存在这样的时间线。

还有个关键不同之处：投机载体从公开市场搬到了私募市场。1999年前后大量互联网企业上市，而当年承担风险的主力是公开市场的散户。这波AI行情中，体量最大的那批AI企业，不少都还没有上市——风险由风投、主权基金和私募信贷承担。但这意味着风险更加集中、更不透明，也更难被观察和做空。同为泡沫，前期主场搬到私募市场也不会让泡沫消失或变小。

图4：同样是泡沫，这是两个有着诸多相似性，但又不一样的泡沫 图片来源：Illumi Huang

AI基础设施还应该建吗？

有个相关AI泡沫在持续做大的新佐证是尤为值得一提的，此前不少金融分析师都说，AI相关企业的自有现金流完全能够扛住AI基础设施的CapEx投入。这在当下已经成为了伪命题。摩根士丹利的数据是，2025-2028年，全球数据中心融资结构中，hyperscaler自有现金流1.4万亿美元，仅承担一半的数据中心支出。这表明AI基础设施的融资模式已经被明确描述为“从自筹扩张转向持续依赖资本市场”。

还有一些数据足以证实这一点：FactSet今年7月的数据，五大hyperscaler的增量债务占CapEx比例已经从FY24的9%升至2026年中的32%，总债务约7,000亿美元。FY26（2026财年）截至年中，除了Alphabet和微软之外，其余三家的自由现金流预计接近零或转负。但很快，Alphabet在今年Q2的自由现金流就转负了，是2004年上市以来的首次。

在如火如荼的AI基础设施建设过程、内存与存储市场三位数四位数增长的当下，这大概算不上什么好消息。但回到产业逻辑视角，如果说任何对社会具备高价值、受到资本追捧的技术革命都不可避免地伴随泡沫，那么仅在半导体及电子产业内观察市场发展的《国际电子商情》自然支持AI基础设施建设——即便供需关系也可能在未来失衡，毕竟半导体作为强周期产业的基本逻辑就是在供需变化中摆荡。

互联网泡沫的破灭，最终并没有阻碍互联网的发展——这可能是整段历史中最反直觉的事实。2000年3月见顶之后，纳斯达克在两年半内跌去约78%，美国有近5,000家互联网公司就此消失。但互联网的用户数、流量与渗透率在此后十年从未停止增长：搜索、电商、社交、移动互联网依次登场，2007年iPhone发布，3G到5G相继铺开，人们的生活方式被彻底改写。当年纳斯达克清算的是资本，不是技术。

电信泡沫提供了另一个更直白的注脚——泡沫破裂后的2001年，绝大部分光纤在建成后数年内处于闲置状态，其余全是“暗纤”，当年被普遍视为过度建设的典型；而二十年后的云计算、流媒体与跨境数据流量，恰恰跑在这批“过剩”产能之上。思科本身也构成了同一种对照：它的营收从2000财年的189亿美元增长到2026财年的630亿美元，而股价直到2025年12月才首次收复2000年的高点、市值至今未回到当年峰值——按产业逻辑它是赢家，按金融逻辑它是输家。

从金融视角来看，泡沫会让投资者亏钱；但从产业逻辑来看，真正的技术革新让社会有机会获得巨大的收益。回到AI：全球基础设施投资正逼近每年1万亿美元量级，这些钱换来的是实打实的芯片产能、电力、网络与数据中心。无论最终哪家模型公司胜出、哪批股票被清算，这些资产都留在原地，并且可以被下一轮应用继续使用。

当然，以上只是产业逻辑的推演。本文也有意过滤掉了一批变量，而其中任何一个都足以改写结论。宏观经济环境——利率路径、通胀、就业，以及美国政治周期带来的财政与税制变数——会直接决定资本的边际成本；历史上泡沫的破裂，多半不是被估值本身刺穿的，而是被融资条件的变化刺穿的。

技术与应用的演进节奏同样关键：互联网泡沫之后出现的不是一次反弹，而是门户、搜索、电商、社交、移动互联网的多轮浪潮，AI也不会仅有“生成式AI”这一波——如果智能体AI或物理AI（具身智能）在未来数年出现关键突破，真实需求将不再是需要辩护的假设，而是账面上的收入。对应的如果算力效率继续以DeepSeek式的幅度跃升，今天堆砌的算力也可能比预期更快贬值；另外可能还要考虑AI技术的发展速度，及基础设施折旧年限等多重变量…

一项技术的价值，与市场为它付出的价格，从来不是同一个问题。