AI投资泡沫？
近年来，关于人工智能（AI）的讨论持续占据各大媒体的头条。无论是在技术突破、伦理争议，还是在产业应用层面，AI都成为全球关注的焦点。以美国为代表，各大科技公司也纷纷加大投入，积极布局AI相关领域。科技巨头（Meta, Alphabet，微软，亚马逊和甲骨文）在2025年的相关投资（如购买芯片，建造数据中心和相应的供电设施）预计高达3900亿美元，较去年增长74%。这一增长也继续维持了近些年来的增长趋势。据哈佛大学的经济学家估计， 2025年上半年，美国GDP增长中有高达92%将来自AI投资带动。
市场对AI的热情持续高涨，推动美国股市屡创新高。AI概念相关企业市值飙升，科技股成为带动市场上涨的主要力量。然而，在这股投资热潮的另一面，也不断有谨慎的声音传出。不少分析师提醒投资者，应当警惕潜在的“AI泡沫”。他们指出，这种情形在历史上并不罕见——从19世纪的美国铁路建设泡沫，到2000年的互联网泡沫，市场曾多次因对新技术的过度乐观预期而陷入非理性繁荣。确实，虽然大量资本正涌入AI领域，但其中相当一部分投资尚未带来实质性或可见的商业回报。例如，Meta发布财报披露其投入巨资布局AI运算能力、数据中心和人才招募后股价应声下跌，部分反映了投资者对于大量AI投资的疑虑。
那么，当下的AI投资是否已经显得过于狂热? 还是如许多支持者所言，“这一次是真的”（This time is real）?
“这一次是否是真的”，最终仍取决于AI能否带来持续的生产率提升与经济价值创造。时间终将给出最终的判词。然而，在此之前，我们仍可以回到技术本身的特征出发，去审视当前这波AI投资浪潮，并理解为何“过度投资”在某种意义上恰恰是企业理性选择下的均衡结果。
低效率的投资，亦即偏离最优水平的投资，有两种表现形式：投资不足或过度投资。二者虽方向相反，却同样导致价值损失——前者意味着本可创造价值的投资机会被错过，后者则是有限资本被过度投入、无法产生匹配回报。
人工智能技术的特性，使得这种投资博弈尤为激烈。AI领域存在显著的“赢者通吃”效应：一旦某个企业率先训练出性能最优的基础大语言模型（LLM），便能迅速吸引最广泛的用户群体，并成为其他应用的核心依托平台，制定技术标准。在强烈的网络效应驱动下，这种领先优势会像滚雪球一样不断扩大——领先者凭借更充裕的数据、更强的算力与更丰富的应用生态，进一步投入，从而巩固甚至垄断其市场地位。
在这样的背景下，各大科技巨头宁愿冒着投资过度的风险，也不敢选择保守投资。对于它们而言，错失时机不仅意味着暂时落后，更可能是永远失去进入牌局的机会——正如当年的诺基亚因技术路线选择保守而失去了智能手机时代的主导地位。
进一步来看，即便某些AI相关投资在短期内似乎难以被完全消化——例如快速扩张的算力投入、更高效的算法研发，或大规模的数据中心建设——这些投入在长期维度上依然蕴含着重要的实践选项价值（real options）。它们为企业未来在技术创新、产品迭代和产业布局上提供了灵活性和先发优势。
毕竟，人工智能已经充分展现出超越想象的潜能，其应用边界仍在不断拓展。从这个意义上讲，至少在AI基础设施层面，谈论“过度投资”可能并不完全合适。真正的区别，或许只在于我们考核投资回报的时间尺度——从短期看似冗余的投入，在长期往往是企业持续创新与竞争突破的基石。
此外，这场AI竞赛不仅是企业之间的技术较量，更是国家层面的战略博弈。人工智能正成为影响全球经济与地缘政治格局的新变量。根据牛津大学研究团队今年发布的报告，AI的发展正在将世界分化为有能力构建尖端AI系统的国家与连参与资格都不具备的国家。全球范围内，用于训练大型模型的计算资源与AI数据中心正高度集中在少数经济体，如美国、中国及少数欧洲国家。
这种国家层面的不平衡，使AI不仅是技术或商业议题，更成为战略资源的竞争焦点。各国政府纷纷将AI上升至国家战略高度，投入巨额资金建设算力基础设施、推动芯片自主化、强化数据安全治理。国家之间的技术竞赛与企业间的市场竞争相互叠加，共同推动了全球范围内的AI投资浪潮。
熊琰教授
港大经管学院金融学副教授
（本文同时于二零二五年十二月二十五日载于《FT中文网》明德商论专栏）
