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人工智能引发股市地震:为什么短短一周内蒸发了 8000 亿美元,却几乎无人察觉?

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发布日期:2025年11月10日 / 更新日期:2025年11月10日 – 作者:Konrad Wolfenstein

人工智能引发股市地震:为什么短短一周内蒸发了 8000 亿美元,却几乎无人察觉?

人工智能引发股市地震:为何短短一周内蒸发了8000亿美元,却几乎无人察觉?——图片来源:Xpert.Digital

无限盈利的幻象:人工智能行业如何在自身预期下崩溃

股市地震:人工智能板块11月崩盘

人工智能系统已经崩溃,似乎无人察觉——或者更确切地说,许多人已经察觉,现在正忙着清点投资损失。2025年11月的第一周,科技板块经历了一场剧烈的崩盘,这不仅粉碎了此前几个月的狂热,也引发了人们对整个人工智能基础设施热潮经济可行性的根本性质疑。损失的数字如​​此巨大,几乎令人难以置信:八家市值最高的专注于人工智能的公司在一周内市值蒸发了近8000亿美元。纳斯达克综合指数在五个交易日内下跌了3%,这是自2025年春季关税动荡以来最疲软的表现。这并非市场超买后的回调,而是投资者意识到一个令人不安的现实的时刻:支撑整个估值体系的假设可能并不成立。

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信任的系统性丧失

全球市值最高的公司英伟达的市值在短短五个交易日内蒸发了约3500亿美元。今年股价飙升374%的Palantir Technologies在发布季度业绩后,尽管业绩超出预期,市值仍下跌超过10%。甲骨文、Meta和AMD——所有这些人工智能生态系统中的主要参与者——都经历了类似的下跌。这并非个别估值过高的公司的选择性下跌,而是整个人工智能基础设施理论系统性信心的丧失。

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不可能的计算:没有商业模式的万亿美元投资

与历史上的投机泡沫的相似之处令人震惊,不容忽视。在互联网泡沫时期,各大公司斥资数千亿美元在海底建设光纤网络,寄希望于未来会出现各种应用。然而,他们对必要基础设施的假设从根本上就是错误的。如今,类似的情况正在发生,而且规模更大。仅在第三季度,科技巨头Alphabet、亚马逊、Meta和微软在人工智能领域的投资总额就高达1120亿美元。Meta首席执行官马克·扎克伯格预计,到2028年,这一数字将达到约6000亿美元。OpenAI和甲骨文公司宣布计划投资5000亿美元用于所谓的“星门”(Stargate)数据中心项目。亚马逊也宣布,将在未来两个季度分别投资超过300亿美元。如此庞大的支出——贝恩公司估计,到2030年,年度资本支出将达到约5000亿美元——引发了一个核心问题:究竟需要创造多少收入才能证明这些支出的合理性?

追求利润:为什么人工智能革命至今仍未盈利

贝恩资本在其分析中给出的答案既令人警醒又发人深省。仅为了证明2023年和2024年数据中心投资的合理性,到2030年,该行业就需要约2万亿美元的年收入。这远远超过现实预测值。它超过了苹果、亚马逊、Alphabet、微软、Meta和英伟达去年收入的总和。它是全球软件市场总收入的五倍多。

盈利能力如同海市蜃楼

这些巨额资本投资的盈利能力仍然完全是投机取巧。贝恩公司的一项分析显示,95%的早期企业人工智能项目尚未产生利润。作为生成式人工智能领域的领军企业,OpenAI今年的收入约为130亿美元,但每年却要向Oracle支付平均600亿美元的数据中心费用。这意味着,OpenAI的收入必须增长六倍才能满足与Oracle的合同要求,盈利问题才有可能发生。这并非一种商业模式,而是一种依赖于持续不断的新投资流入的系统性计算。

循环金融:这个行业是如何自我膨胀的

循环融资机制加剧了结构性问题。英伟达承诺向OpenAI投资1000亿美元,期望OpenAI用这笔资金购买英伟达的GPU用于数据中心。这是一种典型的庞氏骗局,通过同一参与者之间的互惠投资人为地抬高了价值。Meta公司从Pimco和Blue Owl Capital等投资者那里获得了290亿美元的融资,但并非来自运营利润,而是来自对未来成功的承诺。甲骨文公司不得不发行180亿美元的债券来为其数据中心扩张计划融资。数据中心公司CoreWeave于今年3月上市,自去年以来已通过公开债券和股票市场筹集了250亿美元,用于自身扩张。追踪这条融资链揭示的并非稳定的商业模式,而是一个脆弱的结构,它依赖于市场持续接受债务和以创纪录的估值购买股票的意愿。

数学上的荒谬:Palantir、Nvidia 和评分狂潮

目前的估值状况并不健康。Palantir 的市盈率高达 313 倍,这意味着投资者需要花费 313 年才能收回投资,才能获得其市值。英伟达即便与其他人工智能公司相比盈利能力强劲,其估值水平也难以令人信服,即便在最乐观的假设下也难以支撑。该公司在 10 月份宣布暂时没有在中国销售其新款 Blackwell 芯片的计划,并且没有与中国方面进行“积极磋商”,结果其股价在一天之内市值蒸发了 2290 亿美元。这凸显了市场对特定地缘政治和战略叙事的过度依赖,而非对基本面业务指标的关注。

熊出笼:迈克尔·伯里斥资十亿美元反向押注炒作

著名金融投资者迈克尔·伯里(Michael Burry)曾成功预测2008年房地产市场崩盘,但他却通过其投资公司Scion Asset Management大量做空英伟达(Nvidia)和Palantir。2025年9月,伯里购买了价值9.12亿美元的约500万股Palantir股票的看跌期权,以及价值1.87亿美元的100万股英伟达股票的看跌期权。值得注意的是,这些仓位披露(作为13-F监管文件的一部分)后,市场立即出现了剧烈波动。像伯里这样一位能够准确识别泡沫并提前发现的投资者,不会随意将资金押注于当年最热门的成长股。市场此前未能察觉这些信号,反映了投机者的心理状态:他们根本不想看到这些信号。

脆弱的基础:科技行业面临宏观经济逆风

在估值暴跌的同时,一系列宏观经济冲击接踵而至,加剧了市场的不确定性。密歇根大学消费者信心指数显示,美国消费者信心跌至三年来的最低点,10月至11月间下降约6%,至50.3点。这一结果远逊于此前的预测,此前的预测仅为小幅下降至53.2点。消费者对其当前个人财务状况的评估下降了17%,而对来年商业环境的预期也下降了11%。这种恶化并非局限于某个特定人群,而是“遍及所有人群,无论年龄、收入或政治倾向如何”。唯一的例外是持有大量股票的消费者,他们的信心上升了11%——这清晰地表明了财富不平等以及消费者信心对股价的依赖性。

停摆效应:当国家自身瘫痪时

造成这种恶化的原因与结构性故障密切相关:美国政府停摆。这场停摆于2025年11月进入第38天,成为美国历史上持续时间最长的政府停摆。特朗普与民主党之间围绕联邦预算的权力斗争导致美国政府大部分部门瘫痪。据估计,约有67万政府雇员被迫休假,另有73万人无薪工作。政府停摆造成了直接的经济后果:据估计,持续4至8周的政府停摆将给美国经济造成70亿至140亿美元的永久性损失——这不仅包括危机期间的经济活动损失,还包括永远无法弥补的永久性经济缺口。

盲目决策:经济数据的瘫痪

此次停摆也意味着负责发布劳动力市场和消费者价格统计数据的劳工统计局被认定为“非必要”机构并停止运作。这意味着关键的经济数据——美联储据以制定利率决策的数据——无法及时发布。这极大地加剧了市场的不确定性。消费者不仅担忧当前的经济状况,也担忧通货膨胀的后果:对未来12个月通胀率的预期升至4.7%,高于上月的4.6%。

 

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大规模资本损毁?专家警告人工智能投资周期可能崩溃。

理性之声:对“资本巨大毁灭”的警告

但2025年11月的股市动荡并非完全由这些宏观经济因素造成,也是对人工智能基础设施热潮风险进行根本性重新评估的直接后果。索罗斯基金管理公司负责人、英国对冲基金经理大卫·艾因霍恩一针见血地指出:目前流传的数据“极端到几乎难以理解”。他警告说,“本轮投资周期中出现大规模资本损失”的可能性不容忽视。

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中国颠覆:人工智能突然变得廉价

另一项进展进一步强化了这一警告,动摇了人们对这些大规模基础设施投资必要性的信心。中国公司DeepSeek凭借其R1和V3模型证明,只需极低的成本即可实现令人瞩目的AI性能——而且不是小幅降低,而是数量级的降低。DeepSeek R1的成本约为OpenAI O1模型的2%。DeepSeek的输入成本为每百万代币0.55美元,而OpenAI则为15美元。DeepSeek的输出成本为每百万代币2.19美元,而OpenAI则为60美元。更令人瞩目的是,DeepSeek仅用200名员工和1000万美元的开发成本就实现了如此卓越的性能,而OpenAI拥有4500名员工,迄今为止已筹集了60亿美元的资金。

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效率冲击:中国对西方人工智能模式的冲击

这并非关于技术效率的无关紧要的小事,而是对人工智能基础设施热潮整个论证体系的生存威胁。如果人工智能模型的开发只需投入少一个数量级的投资,那么5000亿美元到7万亿美元的投资计划就不是着眼未来,而是浪费。此前支撑英伟达和其他芯片制造商高估值的“人为稀缺性”(即只有少数拥有足够资本的公司才能开发出强大的人工智能)似乎正在消散。

真实价值,不切实际的假设:数据中心的能源问题

然而,宏观经济层面的复杂性远不止于此。一些专家认为,人工智能热潮与互联网泡沫有着本质区别。互联网泡沫时期的投资主要集中在“空中楼阁”——那些行不通的商业模式和无法产生实际收益的公司——而人工智能基础设施投资则转化为实实在在的资产:数据中心、电力供应和硬件设备。该领域的崩盘无疑会造成巨大的冲击——股市和商业地产将遭受重创,大型数据中心项目将被低价抛售,数百家初创企业和服务提供商将倒闭。但至少就目前而言,其宏观经济影响有限,因为基础设施本身仍具有一定的残值。

人工智能的阿喀琉斯之踵:对电力的永无止境的渴望

然而,能源挑战削弱了这一论点。贝恩公司预测,到2030年,全球对计算能力的额外需求可能攀升至200吉瓦,其中一半来自美国。人工智能数据中心的电力消耗将从2023年的约500亿千瓦时增至2030年的约5500亿千瓦时,增幅高达11倍。这意味着基础设施的盈利能力不仅取决于人工智能服务的商业化能力,还取决于能否以经济的价格获得充足的能源。如果电力成本上升或供应成为瓶颈——而这两种情况都极有可能发生——整个等式将不复存在。

市场的结构性脆弱性

美国政府停摆也暴露了另一个结构性脆弱性:市场对可靠经济数据的依赖。当劳动力市场统计数据无法发布时,不确定性呈指数级增长。这在现代经济学中是一个令人不安的局面。美联储的货币政策决策依赖于及时的失业率和通胀数据。当这些数据无法获取时,货币政策就变成了投机行为。而投机性的货币政策在已经紧张的市场环境下会导致巨大的市场扭曲。此次政府停摆持续了38天,表明美国存在着根深蒂固的制度性瘫痪,而这远非党派政治所能解释。

一扇门关闭了:人工智能扩张的地缘政治死胡同

与此同时,地缘政治格局也发生了变化,从根本上挑战了人工智能战略。在韩国举行的特朗普与习近平会晤中,双方就新的贸易协议进行了谈判。美国宣布将对中国商品加征的额外关税从平均57%降至47%,并将这一减税措施维持到2026年11月10日。中国承诺增加从美国购买大豆的量,并暂停对部分稀土元素的出口管制一年。尽管这标志着贸易紧张局势有所缓和,但也表明双方都意识到贸易冲突正在对彼此造成损害。

中国因素:一个被取消的市场及其后果

讽刺的是,尽管特朗普政府与中国达成了延长关税的协议,英伟达却明确表示,目前“没有计划”在中国销售其新款Blackwell芯片,并且“没有积极与中国进行磋商”,因为“何时恢复购买我们的产品取决于中国自身意愿”。首席执行官黄仁勋的这番表态比任何贸易协议都更具意义。这意味着,即使地缘政治紧张局势有所缓和,美国科技公司也不愿放松出口限制。这排除了人工智能基础设施建设领域一个巨大的潜在需求来源。拥有14亿人口且对技术充满渴望的中国市场,仍然对西方人工智能基础设施建设热潮保持封闭。

对非理性假设的理性回应

因此,考虑到美国对人工智能基础设施数千亿美元的投资都基于一个隐含的假设,即这些基础设施将成为全球人工智能数据中心,股市的反应完全合乎理性。如果这个市场无法进入——而种种迹象表明并非如此——那么来自中国的所有潜在利润都将化为乌有。这并非利润率的小幅下滑,而是潜在市场四分之一甚至更多的损失。

故事的结尾:当良好的增长不再足够时

此外,人工智能领域的估值问题也日益凸显。开发基于数据分析和机器学习的分析工具的软件公司Palantir Technologies第三季度营收同比增长63%,调整后营业利润更是增长了两倍。然而,即便业绩超出预期,该公司股价在财报发布后仍下跌超过5%。分析师指出,其估值过高。Palantir的市盈率高达313倍,这意味着该公司需要连续313年才能维持目前的盈利水平,才能支撑其如此高的市值。这不仅“雄心勃勃”,而且在数学上也完全不合理。市场开始意识到,即使是快速增长也无法支撑如此高的估值。

纳斯达克的残酷觉醒

纳斯达克指数自2020年以来上涨了99.45%,这表明其抛物线式上涨的势头终有结束之时。标普500指数自2020年以来上涨了近95%,随后也跟随纳斯达克指数下跌。科技板块七个月来首次遭遇单周最大跌幅。这并非少数估值过高的股票的失误,而是整个市场叙事体系的崩溃。

风险的不对称性:最终谁来承担损失?

由此产生的核心问题既简单又令人担忧:如果人工智能基础设施投资最终无法盈利——而所有现有证据都表明它们不会盈利,至少无法达到预期规模——那么谁将承担数千亿美元的资本支出损失?答案很复杂,因为这些投资分散在各个环节。英伟达凭借其芯片定价策略,将自身置于现金流的底端,无论数据中心最终盈利多少,它都能从中获利。拥有数万亿美元现金储备的Meta和微软,理论上可以从运营利润中吸收损失。尚未盈利的OpenAI,要么获得融资,要么走向失败。正是这种不对称性使得整个系统脆弱不堪。利润集中在硬件供应商手中,而损失则分散在基础设施投资者之间。

欧洲视角:忧心忡忡地眺望大西洋彼岸

德国经济历来以机械工程和精密工业见长,正密切关注着这些动态。对美国人工智能基础设施技术生态系统的依赖是一个结构性问题,无法迅速解决。欧洲企业要么被迫投资美国的人工智能基础设施,要么在技术能力上落后。但美国市场的动荡表明,这些投资决策是在不确定的环境下做出的。

盲目乐观的时代结束了吗?

总体而言,2025年11月的市场反应表明,这并非简单的回调,而是市场开始意识到人工智能基础设施热潮的结构性缺陷的时刻。估值不够稳健,盈利预期不够保守,地缘政治风险也未被充分定价。当这些因素汇聚在一起时,整个叙事便崩塌了。这场崩盘的深度和持续时间还有待观察,但有一点是绝对肯定的:对人工智能基础设施投资盲目狂热的时代已经结束。

 

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