近期，泡沫全球AI板塊的泡沫市場情緒出現了微妙轉折。

不久前，機構我要配资“大空頭”原型人物、詳解著名投資人邁克爾·伯里（Michael Burry）在社交平臺發帖，產業指控美國主要科技公司通過會計操作“虛增AI繁榮期利潤”，空間并披露自己已針對部分AI熱門股布局空頭頭寸。泡沫橋水基金大幅減持英偉達等AI產業股票也讓市場加劇了擔憂，泡沫市場關于“AI泡沫”的機構討論也隨之甚囂塵上。在整個11月，詳解英偉達市值跌去了6000億美元。產業

一面是空間科技巨頭們規劃中高達萬億美元的資本“軍備競賽”，另一面卻是泡沫多數企業難以憑借AI實現立竿見影的利潤增長。這種巨大落差，泡沫讓投資者不得不追問：這場技術革命的機構商業回報究竟何時才能兌現？

券商中國記者采訪了多位券商首席分析師。券商普遍認為，當前AI產業遠未達到全面泡沫的階段，巨頭的投資大多源于自身強勁的造血能力，大模型的商業化進程正以前所未有的速度推進，真實矛盾仍是算力短缺而非過剩。

對于投資者而言，上游硬件的我要配资稀缺、中游模型的生態化與差異化、下游應用的商業閉環，都在不斷強化整個 AI 經濟的可持續性。對于投資者而言，保持樂觀預期并在細分賽道中進行結構化配置，將有機會在這一技術紅利周期中獲取顯著的長期回報。

AI產業泛起“泡沫論”

“9月份以來出現的Agent 2025發展不及預期的論調，以及市場對部分企業激進的資本支出表述持謹慎態度。10—11月期間，邁克爾·伯里等有影響力的看空觀點進一步加劇了市場擔憂。一些機構投資者選擇獲利了結，如橋水基金大幅減持英偉達等AI概念股，彼得·蒂爾旗下基金清倉英偉達，軟銀集團也出售了所持英偉達股票。這些動向表明部分投資者認為當前AI估值已充分反映未來增長預期。”談及近期市場傳播甚廣的“AI泡沫論”，?申萬宏源證券研究總經理助理、TMT行業首席分析師劉洋對券商中國記者表示。

興業證券在接受券商中國記者采訪時也表達了類似的看法。興業證券認為，近期AI產業泡沫化討論的升溫，核心可歸納為幾個維度：首先是擔憂資本市場表現與價值脫節。全球科技巨頭掀起的AI“軍備競賽”已顯現白熱化特征，2025—2027年頭部企業AI基建資本開支將達1.4萬億美元，2025年全球相關支出就超4000億美元，但近 80% 部署AI的企業暫時還未能實現凈利潤提升，引發市場對投資回報率的質疑。其次是擔憂市場結構失衡的脆弱性。當前AI行情高度依賴少數龍頭，美股形成“七姐妹”支配格局，這讓市場擔心，一旦龍頭企業盈利不及預期，整個板塊將面臨估值回調壓力。最后是擔憂宏觀環境與政策波動的不確定性。當前市場密切關注美聯儲政策動向，擔憂高利率環境加劇企業融資壓力。

“我們認為核心擔憂是AI產業是否能形成上下游產業鏈完整閉環，即應用端落地變現是否能跑通商業模式，實現規模化持續性收入和現金流，從而反哺上游海量AI資本開支。如果暫時不能，那巨頭AI CAPEX/EBITDA比值、負債率提升能維系多久，債務是否有違約風險。”國金證券計算機首席分析師孟燦對券商中國記者表示。

產業遠未達到全面泡沫

雖然投資者的擔憂很多，但是接受券商中國記者采訪的券商分析師人士普遍認為，當前AI產業暫未出現明顯泡沫化。

孟燦表示，從投資資金來源看，北美四大CSP（谷歌、meta、微軟、亞馬遜） CAPEX主要來自自身盈利，且收入受益AI增速重啟加速，盈利能力也未見明顯承壓，CAPEX/EBITDA比例較歷史極值仍有差距，現金流、負債率等指標均未見明顯惡化。“對于Oracle、Coreweave等企業，我們認為需要密切關注模型廠的收入變化，以及美國融資環境的變化。”

孟燦認為，目前AI to B商業模式逐漸形成閉環，云廠商云業務受益AI增速加速，工業類部分龍頭企業如臺積電、UPS、沃爾瑪等已經開始使用AI提升生產效率，有望帶動更多企業采用AI。模型廠收入增長迅速，OpenAI今年有望達到130億美元。未來消費電子端側創新有望帶動更多to C AI應用。另外美國對AI企業融資具有高度熱情，Anthropic在 2025年2月融資時估值已經提升至615億美元，2025年9月已經提升至1830億美元。股價層面，相較于互聯網泡沫時期，當前主要AI企業的股價增長主要來自EPS驅動，目前美股一線及主要二線AI標的動態 PE也低于2024年時高點。

興業證券也認為，當前AI產業暫未出現明顯泡沫化，且重點領域均有較強基本面支撐。今年以來，光模塊及配套產業鏈標的股價翻倍增長并創歷史新高，部分AI概念股累積數倍漲幅，但光模塊行業龍頭公司的估值基本處于15—20倍合理偏保守的區間內波動。

從包括盈利質量在內的幾個關鍵變量來看，整個AI板塊也暫未出現明顯的“系統性泡沫”。大模型仍在持續進步，敘事空間廣闊。AI目前已在ToB與ToC兩端實現了快速商業化，不再依賴純融資驅動。到2025年10月，ChatGPT付費用戶達3500萬，OpenAI年化收入約130億美元。

同時，目前AI行業并不存在類似能使算力需求在短期內大幅下降的底層技術，算力短缺而非過剩是行業真實矛盾，并未觸發類似光纖時代的“需求消失型”技術沖擊。

此外，貨幣寬松有望持續，AI融資結構遠較互聯網時代穩健。當前美國就業放緩、財政擴張、政策偏向寬松，使科技周期短期內暫未明顯看到宏觀流動性“強硬中斷”。

“從全球視角來看，各國AI產業發展基礎與環境差異顯著，泡沫化風險不可一概而論。但適度的高估值與激進的市場需求，客觀上有利于形成研發投入循環，加速技術創新突破，同時也為中國AI企業出海創造了更廣闊的市場空間，反而在一定程度上降低了全球AI產業全面泡沫化的概率。”劉洋對券商中國記者表示。

下游產業空間更大

隨著AI產業發展不斷深入，不同產業鏈的估值和空間都在發生巨大的變化，下游有可能成為性價比最高的部分。

“下游應用是目前被市場低估、但未來潛在回報最高的環節。”興業證券對券商中國記者表示，“過去一年，應用端更多停留在文本問答和基礎辦公助手的階段，但2025年以后，隨著成本下降與性能提升，AI將在B端垂直場景、企業流程自動化以及面向消費者的實時交互中展現巨大的商業潛力。尤其在金融、制造、醫療等領域，AI解決方案可以直接對運營效率、風險管理乃至收入結構產生可量化的改善。此外，具備原創數據資源和行業知識庫的應用公司可以在模型切換和技術迭代中保持穩定護城河，未來值得長期配置。”

孟燦也表示，業績兌現度、景氣度等維度看，當下投資集中在上游環節有合理性，從長遠角度看，AI產業鏈閉環需要下游應用落地變現，因此如果看好AI閉環，下游應用環節未來預計會出現最多的投資機會，可類比當年互聯網、移動互聯網時代的歷史。

劉洋也表示，隨著上游硬件產能逐步釋放與技術成本下降，下游應用的投資性價比持續提升。AI在各行業的滲透融合正創造全新需求場景，從消費端的智能服務到工業端的生產優化，應用層企業直接承接市場需求，其商業模式更易實現盈利閉環，具備長期成長潛力。

劉洋認為，如果Transformer架構、CUDA生態出現顛覆性創新，或者醫療、制造、能源等大行業加速AI滲透，相關技術創新型企業與行業解決方案提供商將迎來爆發式增長。此外，算力硬件領域的潛在風險，反而會倒逼算網普及、端側AI增長、無人載具推廣、先進制程升級等新賽道拓展，這些順應技術發展趨勢的領域將有效對沖泡沫化風險，成為新的投資亮點。

“整體來看，雖然部分細分方向已提前反映了未來幾年增長的預期，但在全球AI投資的上升周期內，這種前置溢價并不必然轉化為泡沫崩塌風險。產業鏈的每個環節都有其長期邏輯支撐，上游硬件的稀缺、中游模型的生態化與差異化、下游應用的商業閉環，都在不斷強化整個AI經濟的可持續性。對于投資者而言，保持樂觀預期并在細分賽道中進行結構化配置，將有機會在這一技術紅利周期中獲取顯著的長期回報。”興業證券表示。