宏观深度研究：宏观视角下的AI前景之辩

正文目录一、 AI投资加速引发对AI泡沫的担忧 4二、 参考历史经验，如何看待关于AI泡沫的争论？ 三、 宏观以及市场启示 19风险提示 21四、附录 22图表目录图表1：2025年以来，企业使用AI比例快速上升 4图表2：2025年9月OpenAI的月度访问量接近60亿次 4图表3：2025上半年，AI投资累计同比增速达到14.6%，远高于非AI投资的2.8% 4图表4：2023年以来，美国数据中心建筑增加值大幅走高 4图表5：2025年以来AIbubble的搜索热度急剧飙升 5图表6：2025年10月全球基金经理认为AI股票处于泡沫中的占比上升到54% 5图表7：2023年以来彭博AI精选前二十市值快速上涨 7图表8：10家AI创业公司的估值在过去一年增加1万亿美元 7图表9：采购领域人工智能与自动化技术的成熟度演进 7图表10：2025年上半年AI投资占GDP之比达到1%左右 8图表英国铁路泡沫时期，资本支出规模一度达到GDP的6-7% 8图表12：超大规模云服务提供商的资本支出销售显著低于互联网泡沫破灭时期 8图表13：风险投资今年在AI领域投入远超互联网泡沫时期 8图表14：贝恩咨询预测到2030年需2万亿美元收入才能支撑算力需求，存在8000亿美元缺口 9图表15：AI产业链企业之间形成循环投资 10图表16：AI可能是一种通用技术 图表17：电力和信息技术这两种显著提振美国劳动生产率增速 图表18：电力和信息技术对劳动生产率的提振经历了播种期和收获期 12图表19：新技术的扩散速度在加快，而AI技术的普及曲线最为陡峭 12图表20：美国历史上重大技术创新时期往往伴随着投机泡沫 13图表21：1921-1929年美国实际GDP增速平均达到4.1% 13图表22：道琼斯指数在1924-1929年一度大涨288%，此后大幅下跌 13图表23：互联网泡沫时期的纳指走势与关键事件复盘互联网泡沫时期的纳指走势与关键事件复盘 14图表24：1999年开始联储连续加息触发了互联网泡沫破灭 15图表25：历史经验显示，多种因素可能触发泡沫破灭 15图表26：微观证据显示，AI能够显著提供企业生产效率 16图表27：一些研究显示，AI对中低技能生产效率提升更明显 16图表28：头部AI企业从成立到实现1亿美元营收所需的时间显著短于SaaS公司 17图表29：当前科技股估值仍显著低于互联网泡沫时 17图表30：英伟达估值也低于互联网泡沫时的思科估值 17图表31：投资者当前的乐观情绪仅位于历史中位数水平附近 17图表32：当前科技AI巨头的资本支出占GDP之比超过互联网泡沫时期的电信服务公司 17图表33：资本支出更高的企业跑输资本支出更低的企业，与此前泡沫时期不同 17图表34：我们预计联储未来仍有望降息2-3次 18图表35：2026-2027年美国科技巨头资本开支有望达到4700亿和5100亿美元 20图表36：美股财富效应对居民消费有所支撑 20图表37：AI敞口较高的行业新增非农就业趋势甚至好于其他行业 20图表38：被AI替代的行业偏向白领、中等收入群体 20图表39：2026年美国通胀预计仍高于联储2%的目标 21图表40：历史规律显示，股票高估值将降低中长期股市回报 21表41：过 21图表42：超大规模运营商总支出中资本开支上升影响企业回购和分红 21图表43：1825-2000年间的51项重大创新中73%在商业化后引发股市泡沫 22图表44：新技术带来的泡沫对比 23一、 AI投资加速引发对AI泡沫的担忧2025年以来，AI在美国渗透加速，企业加码AI相关投资，对美国经济增长产生重要支撑。2025年以来，AI在美国渗透加速：美国企业使用AI的比率快速上升至10%附近，而RampAIindex所指示的企业AI付费的比率也在2025年快速回升（图表1），特别是信息技术、金融等行业；而根据2025年4月MenloVentures与MorningConsult的调查1，61%的美国成年人在过去六个月中使用过人工智能，近五分之一的人每天都使用;OpenAI的月度访问量持续增长，9月接近60亿次（图表2）。此外，互联网巨头资本开支大幅上升。脸书、微软、谷歌、亚马逊等美国超大规模运营商（Hyperscaler）2025年资本开支进一步上升，指引显示年度总规模超过3000亿美元。AI相关投资对2025年上半年美国经济增长的贡献达到1个百分点左右，缓冲了关税、驱逐移民等冲击的影响（参见《美国的双速经济格局及其资产价格含义》，2025/10/22）。2025年上半年美国AI相关投资季比折年增速连续两个季度达到30%以上，而其他投资则因为不确定性等因素而整体偏弱（图表3）。企业AI相关资本开支还拉动数据中心以及电力投资的大幅增长（图表4）。图表1：2025年以来，企业使用比例速上升 图表2：2025年9月OpenAI的月度访问量接近60亿次50（%） BTOS估计 Ramp估计504540353025201510502023年1月 2023年8月 2024年3月 2024年10月 2025年5月

(亿次7058605850403020102024/012024/042024/012024/042024/072024/082024/092024/102024/112024/122025/012025/022025/032025/042025/052025/062025/072025/09

每月ChatGPT网站访问量Haver，Ramp Similarweb图表3：2025上半年，AI投资累计同比增速达到14.6%，远高于非AI投资的2.8% 图表4：2023年以来，美国数据中心建增加值大幅走高（十亿美元）40%35%30%25%20%40%35%30%25%20%15%10%5%0%-5%内需exAI/互联网投资 AI/互联网投资相关增速14.6%2.8%403530252015100201420152016201720182019202020212022202320242025Haver Haver1/perspective/2025-the-state-of-consumer-ai/伴随着AI相关企业市值的大幅增长以及AI企业之间的循环投资，对AI存在泡沫的担忧明显上升。从google搜索指数来看，6月以来AI泡沫（AIbubble）的搜索量创历史记录（图表5）；10月的全球基金经理调查显示，认为AI股票处于泡沫中的占比上升到54%（图表6）。即使是处于人工智能热潮核心的人也发出警示：亚马逊执行董事长贝索斯认为2，目前的AI投资潮可被视为一种工业泡沫，区别于2008年银行信贷失控引发的金融泡沫；泡沫破灭后，虽然有很多公司会失败、资本会损耗，但基础设施、技术积累和赢家将为社会带来巨大利益。OpenAI首席执行官奥特曼（Altman）表示3，AI整体来看对于经济是巨大的利好，但是投资者目前对于AI可能过度兴奋（over-excitedaboutAI）；一些初创公司被给予巨额估值；一些企业会有巨大盈利，但一些企业会有巨额亏损。但是，也有较多投资者认为当前与互联网泡沫时期不同，企业资产负债表更健康，企业盈利也更好。例如，联储主席鲍威尔在10月FOMC上也表示，与互联网泡沫时期不同，如今的AI巨头拥有截然不同的收入、商业模式和利润；摩根大通首席执行官Dimon表示4，虽然部分项目可能泡沫化，但整体AI领域并不是一个泡沫5。具体来看，对AI是否存在泡沫主要存在以下争议：图表52025bubble的搜索热度急剧飙升

图表6：2025年10月全球基金经理认为AI股票处于泡沫中的占比上升到54%%）%） AIbubble:(美国)1009080706050403020100201720182019202020212022202320242025

54%41%42%37%2025年7月 2025年8月 2025年9月 2025年54%41%42%37%Googletrend 美林基金经理调查的技术价值是否被高估？202510月314.9121（图表-图表IOAI当前的年化收入仅为（5000亿美元AIAI的潜力以及未来的AI技术价值上存在分歧。2/2025/10/04/amazons-jeff-bezos-at-italian-tech-week-ai-is-a-kind-of-industrial-bubble3/2025/08/18/business/openai-ceo-sam-altman-warns-of-ai-bubble-says-investors-are-overexcited-report4https:///jamie-dimon-ai-not-bubble-some-projects-not-work-out-2025-105https:///jamie-dimon-ai-not-bubble-some-projects-not-work-out-2025-10提升AIAI看，AI正在成为核心生产工具和竞争力的放大器，麦肯锡报告6指出，AI20%-40%0.2%-3.3%2.6万4.4万亿美元的新增价值。悲观派认为，AI技术尚未成熟，商业化前景仍存重大不确定性。据Gartner公司称7，用于采购的生成式人工智能(GenAI)已进入幻灭低谷。从技术层面看，当前的大规模语言模型（LLM）虽在文本生成、代码辅助、语义理解等方面取得突破，但仍面临幻觉（hallucination）问题—即输出虚假或错误信息；缩放定律（ScalingLaw）8虽然尚未达到缩放定律的硬性极限，但正面临着日益严峻的瓶颈和挑战9；AI在PlanBench等需要多步推理和复杂规划时依然表现不佳，在精度至关重要的领域里，人工智能的有效性依然存在局限10；通用人工智能（AGI）仍停留在理论和实验阶段，至少在可预见的数年内难以落地。从应用角度看，麦肯锡指出，八成的企业认为AI应用没有带来显著的影响11；麻省理工学院（MITSloan）的研究显示，95%使用AI的企业表示，尚未观察到可量化的生产率提升；来自苹果公司的ParshinShojaee等发布的研究指出，当前的大语言模型在处理复杂、多步骤推理任务时会出现系统性崩溃，说明仅靠扩大规模已无法提升AI的真实推理能力12。从商业前景看，AI能否带来足够收入存在较大不确定性。虽然AI带来的收入增长迅速，但当前的收入规模远低于数千亿美元的相关资本支出。以OpenAI为例，OpenAI当前活跃用户达到8亿，但是订阅用户仅占5%，用户使用量和用户数量之间存在较大差距13。6https:///capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier7https:///en/newsroom/press-releases/2025-07-30-gartner-says-generative-ai-for-procurement-has-entered-the-trough-of-disillusionment缩放定律的核心思想是：随着模型参数量、训练数据量和计算量的增加，模型的性能会以可预测的方式持续提升。9https:///story/openai-ceo-sam-altman-the-age-of-giant-ai-models-is-already-over/10ArtificialIntelligenceIndexReport202511/capabilities/quantumblack/our-insights/seizing-the-agentic-ai-advantage/12/papers/the-illusion-of-thinking.pdf13/perspective/2025-the-state-of-consumer-ai/图表7：2023年以来彭博精选前二十值快速上涨 图表8：10家创业公司的估值在过去年增加1万亿美元（万亿美元） AI精选前20市值2025年2025年10月：23.2万亿美元上升16.1万亿美元年11月chatgpt7.1万亿美元252015105

OpenAIxAIAnthropicDatabricksFigureSSI27Scale16Perplexity18

420420571过去一年合计新增571万亿2024年10月规模 美TML132022/012022/072023/012023/072024/012024/072025/012025/0702022/012022/072023/012023/072024/012024/072025/012025/07Cursor

2025年10月相较2024年10月增量 元（十亿美元0 200 400 Bloomberg FinancialTimes图表9：采购领域人工智能与自动化技术的成熟度演进Gartner争议二：AI投资规模是否过大。2025AI领域，2025AI2024OpenAI近期与一系列机构达成的交易，1万亿美元14AI投资规模是否过大存在明显分歧。乐观派认为，当前投资规模合理，基本面有稳固支撑。根据我们的计算15，2025年上半年I投资占美国GP的%（图表时期的投资狂热。例如，19GDP的比重曾达到6-（图表0世纪0（t-cmeGDP2%AIMeta（图表14https:///content/4e39d081-ab26-4bc2-9c4c-256d766f28e2AI2022AI从绝对值来看AIPitchBookAI领域的2000（图表。往前看，I收入与投资之间的缺口仍将持续，且可能会加大。科技巨头每年数千亿美元的数据中心投资，其产生的收入可能无法覆盖折旧和资本成本，被批评更像CBInsights的分析年AI（（annualrevenuerunrate）600AI202550002025-2030AI5.2万亿美元17AI相关投资，2030AI2万亿0（图表I18%的年复合增长率（CAGR）飙升，而全（尤其是在发达国家7%英格兰银行图表10：2025年上半年投资占GDP之比达到左右 图表11：英国铁路泡沫时期，资本支出规一度达到GDP的6-7%英格兰银行1.4%1.2%1.2%1.0% 0.9%0.8%0.6%0.4%0.2%0.0%

0.1% 0.1%0.0%

0.6%0.6%-0.2%-0.1%2022/032022/092023/032023/092024/032024/092025/03HaverHaver图表12：超大规模云服务提供商的资本支出/销售显著低于互联网泡沫破灭时期 图表13：风险投资今年在领域投入远互联网泡沫时期（%）互联网泡沫：电信企业互联网泡沫：电信企业AI热潮：4035302520151051Q973Q971Q973Q971Q983Q981Q993Q991Q003Q00

资本支出/销售

（十亿美元）交易金额-以2025年为不变价调整后160.8122.9160.8122.9111.775.867.654.312.619.81.863.82.81200FinancialTimesPitchBook1Q223Q221Q233Q231Q243Q241Q25199819992000200120022003202020212022202320242025FinancialTimesPitchBook1Q223Q221Q233Q231Q243Q241Q2516https:///research/report/ai-trends-q2-2025/17https:///industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-cost-of-compute-a-7-trillion-dollar-race-to-scale-data-centers图表14：贝恩咨询预测到2030年需2万亿美元收入才能支撑算力需求，存在8000亿美元缺口（十亿美元）距离2距离2万亿美元的总目标，建立新数据中心仍存在缺口（2030）2万亿美元缺口：约8000亿美元2700亿美元5100亿美元建设新数据中心所需的年资本支出为5000亿美元（2030）4300亿美元200150100500将所有本地IT迁移到云端 应用AI将销售、营销和客支持成本降低20

应用AI节省20的研发支出建立新数据中心的资金缺口贝恩咨询争议三：如何看待AI企业之间的循环投资？2025年AI产业链上游（芯片）、中游（模型研发）与下游（算力基础设施）之间出现了愈发紧密的资金与需求双重循环，典型案例包括英伟达（NVIDIA）、OpenAI以及甲骨文（Oracle）之间的交叉投资与订单绑定模式18（图表15）。这种现象让人联想到北电（Nortel）、朗讯（Lucent）和思科（Cisco）在互联网泡沫时期与初创互联网公司之间的循环投资模式19。这种资金流与业务流的闭环在短期内推动了AI基础设施的快速扩张，但也引发了对循环投资可能形成金融泡沫的争议。乐观派认为，上述循环投资是产业协同下的健康繁荣，而非泡沫化循环。与互联网泡沫的hope-and-hype（空想与炒作）不同，当下AI头部企业资金与业务的交叉绑定代表了AI产业链的战略性互补与协同升级：生成式AI模型的训练与部署对算力需求大幅超出全球高性能GPU的供给；芯片企业、模型公司与云厂商的绑定能够优化资源配置，形成模型研发、硬件供给与算力管理的一体化体系，提高整体创新效率。悲观派认为，这是典型的金融自吞尾蛇，潜藏系统性风险。悲观派指出，上述循环投资中，资金在AI体系内部循环流动，投资换订单制造增长假象，掩盖真实需求的放缓，在财务上构成循环融资（circularfinancing）。上述循环融资导致需求被夸大、估值虚高、且容易形成系统性风险传染。因此，悲观派将其比喻为金融自吞尾蛇：资本自我循环、反复放大，若AI商业变现未能在短期内兑现，整个产业链可能出现多米诺式调整。例如，OpenAI当前收入仅为130亿美元/年，但其长期支出承诺已达数千亿美。OpenAIOpenAIGPUAI训练数据中心；同OpenAIGPU集群。电信设备制造商通过投资初创互联网公司推动后者采购自己的设备，从而在账面上实现需求与利润的同步增长。图表15：AI产业链企业之间形成循环投资FinancialTime二、参考历史经验，如何看待关于AI泡沫的争论？I可能是一种通用技术（GT，虽然有潜力显著提振劳动生产率，但可能仍需要较长时间。根据我们此前的研究（参见《美国产业革命如何影响长期增长效率和中性利率》，4/63I可能是一种通用技术（GlPsecgsGs（图表-图表术从诞生到明显提振劳动生产率存在较长时滞。新技术需要时间才能够在社会中广泛扩1890年代21，301920年代（David,1990）22。类似的，计算机最早于1943年问世1980动生产率的明显影响。著名经济学家索罗在1987年提出生产率悖论：我们到处都看得见计算机，除了生产率统计中24。直到1995年，美国劳动生产率数据25才开始出现明显上行。参考此前的经验，HelpmanandTrajtenberg（1994）提出通用技术对经济增长的影响可以分为播种和收获两个阶段，两者可能间隔数十年，而电力革命和信息技术革命均符合这一特征（图表18）。AI在社会中渗透的速度要超过其他技术，但我们预计显著提振劳动生产率仍需要较长时间才能显现。过去一百多年的历史显示，不同技术从发明到在社会中逐渐普及的速度在加快（图表19），例如汽车（1880年代发明）普及率达到50%花费了40年左右的时间，而互联网（1990年代发明）则只用了20年左右，而ChatGPT等AI应用对居民硬件和固定投入的要求更低；ChatGPT诞生3年已经被六成的民众使用，10%的企业使用。但是其对劳动生产率的显著影响仍可能需要较长时间才能显现。AI虽然经常被视为超智能／爆发式变革，但应当被理解为常规技术，与以往科技（如电力、互联网、印刷术）一样，决定其影响力的不仅仅是技术能力的提升，更重要的是部署（将技术放入产品或服务中）、扩散（广泛被组织、社会接受并日常化使用）、社会制度适应（法律与制度常态化治理）（Narayanan和Kapoor，2025）。施密特26也提到，相信通用人工智能（AGI）或超级智能的引爆点，与技术发展史背道而驰，因为技术进步和普及都是循序渐进的;技术往往需要数十年才能广泛应用。华泰研究图表16：可能是一种通用技术 图表17：电力和信息技术这两种GPTs显著提振美国劳动生产率增速华泰研究ECB20在普适性和创新互补性上，AI重构了人类知识检索、创造、运用的基本方式，降低了知识传播的成本、提高了知识共享水平、推动了人力资本水平的提高，同时，AI能够与各行各业广泛结合，提升生产的自动化水平、优化生产的工艺流程；在动态发展性上，AI目前仍然在快速进步，成本也在逐步下降，有望带动生产率水平大幅提升。211879年爱迪生发明白炽灯；1882年美国纽约建立世界上第一个发电厂，同年，特斯拉发明了交流电系统，奠定了现代电力传输和配电的基础；1895年美国加州加成了世界上第一个大型水电站。22PaulA.David(1990),TheDynamoandtheComputer:AnHistoricalPerspectiveontheModernProductivityParadox,AmericanEconomicReview,vol.80(May),pp.355–61.231971年美国研制出世界上第一台微型计算机，个人计算机时代被开启；1980年代个人计算机大规模进入学校和家庭；1990年互联网兴起。24Weseetransformativenewtechnologieseverywherebutintheproductivitystatistics.25劳动生产率数据波动较大，直到1995年劳动生产率增速才开始明显回升，如果从平滑后的劳动生产率增速来看，1980年代开始劳动生产率增速有所回升。26https://www.ny/2025/08/19/opinion/artificial-general-intelligence-superintelligence.html图表18：电力和信息技术对劳动生产率的振经历了播种期和收获期 图表19：新技术的扩散速度在加快，而技术的普及曲线最为陡峭ECBECB110100

发明普及率作图（发明普及速度呈现加速趋势）蓝色系线条为1960-1990年发明红色为1990后发明蓝色系线条为1960-1990年发明红色为1990后发明AI智能手机手机绿色为1900至1930年发明互联网微电脑电能无线电电脑社交媒体家用冰箱彩色电视汽车有线电视微波炉

灰色为1900年前发明9080706001电子阅读11 21平板电脑

31 41 51 61 71 81发明后年份Ourworldindata、NicholasFelton（NYT，2008）等历史上，影响广泛全社会生产力革命、重大技术创新都伴随着投机性繁荣（例如咆哮的二十年代以及互联网泡沫），甚至出现趋于泡沫化的阶段。奈恩27分析了19世纪铁路革命到20世纪末互联网泡沫，发现技术创新和金融市场存在相似的循环模式：技术突破→吸引资本进入→投资过热与泡沫化→泡沫破裂→市场整合与真正的结构性变革。每次技术浪潮出现后，投资者往往相信世界进入新时代，传统估值规则失效，这种新时代叙事会放大市场繁荣，也掩盖真实风险。从事后看，技术确实能在长期提升生产率和社会财富，但短期内，市场常被非理性情绪主导。席勒在《非理性繁荣》指出，投资者对技术创新反应过度，导致股价大幅上涨。Sorescuetal（2018）的研究也证实，1825-2000年间的51项重大创新，73%的创新在商业化后引发股市泡沫28，股价相对基本面的偏离幅度平均为86%（详见附录图1），且泡沫更可能出现在革命性程度高、具有潜在网络外部性且公众可见度高的创新中（Sorescuetal.,2018）。而旧金山联邦储备银行（2008）发现，由于投资者对劳动生产率的真正提升反应过度，美国历史上重大技术创新时期往往伴随着投机泡沫（图表。例如0年代美股泡沫以及0世纪末的互联网泡沫。咆哮的二十年代（RoaringTwenties）与美股泡沫复盘。1920年代美国正处于第一次世界大战后的经济繁荣期，汽车流水线、商业广播、制造业电气化等新技术不断涌现，带来城市化加速，中产阶级兴起。1921-1929年美国实际GDP增速平均达到4.1%（图表21）。无线电、汽车（福特ModelT）、电力等驱动了相关企业盈利以及股价暴涨。联储在这一时期维持偏低利率（2-5%），投资者可以通过保证金交易（margintrading）借钱炒股，媒体炒作永不下跌的神话，进一步推高股市，股市成为普通人致富的神话场所。股市从1924年开始加速膨胀，1929年下半年见顶，道琼斯指数相对1923年底最大上涨288%，年化达到26%（图表22）。1929年10月泡沫破灭，股市出现大崩盘，背后有多重因素：1929年3月联储警告股市杠杆风险，并短暂提高利率；公用事业股丑闻曝光；英国利率上调导致美国资金外流。1929年股市泡沫破灭，叠加联储应对失误，导致美国经济陷入大萧条，失业率最高上升至25%。罗斯福新政、美国退出金本位等最终帮助美国走出大萧条。尽管大萧条期间，新技术的投资锐减，技术扩散放缓，但是上述技术创新在二战后提升了生产力，推动了战后的经济繁荣。例如，汽车业在战后成为支柱产业，并促进美国城市的扩张；商业广播等无线电通信技术奠定了现代媒体和电子产业基础，还推动了半导体和计算机的早期发展；制造业广泛的电气化提高了劳动生产率，并重塑了产业结构，还刺激了家电的需求。27EnginesThatDriveMarkets:TechnologyInvestingfromtheRailwayAgetotheInternetAge作者根据West（1987）利用统计方法检测股价是否显著偏离内生价值，如果显著偏离则定义为泡沫。90年代互联网泡沫与去伪存真。1970-80年代计算机在美国普及，1995年开始，互联网通讯产业的迅速扩张，相关行业投资增速明显超过其他内需部门。彼时美国劳动生产率也明显回升，加之同期通胀也较温和，美国经济进入高增长与低通胀的新经济时代。股市估值脱离现金流约束，在新经济的叙事下，风险偏好抬升，市场对公司的定价逐步从可验证的盈利与现金流转向单纯的叙事逻辑。宽松的货币政策以及联储对市场的呵护形成Greenspanput，加大了市场的投机，市场参与者预期即使股市下跌或公司出现流动性困境，联储也会快速降息、提供流动性支持，故面对估值泡沫也敢于继续参与。市场在2000年3月达到高点，此后事件逆风与盈利兑现不足引发泡沫破裂。自2000下半年开始，美国企业订单转弱，计算机、软件投资速度也明显回落，叠加9·11事件与安然事件对市场信心造成冲击：纳指自2000年3月高点的5132跌至2002年10月1114的低点，最大回撤78%（图表23）。不过，股市回落并未淹没真正具有核心价值的公司，互联网泡沫的破裂实质是一个去伪存真的过程。截至2004年，1996年以来成立的互联网公司中约有52%不再存在29，但具有核心竞争力的幸存者，如亚马逊凭借其存货管理与现金流优势，在经历95%的回撤后仍在未来十多年形成规模经济并积累了巨额市值，且泡沫时期建设的大量高速通讯网络、数据库与服务器架构在此之后支持着美国经济与社会的发展。图表20：美国历史上重大技术创新时期往往伴随着投机泡沫

标普500实际价格指数（对数化）50

2090年代后期：互联网的广泛普及、计基于网络的商业模式的出现

20世纪初：高速铁路旅行、跨大西洋无=理念（途电气化输电

1920年代：汽车大规模生产、公路和道路旅行、商业广播、制造业广泛电气化

年代：电视的广泛普及、郊区生活方式的出现、太空旅行5.55.04.54.0RobertShiller1871187918871896190419121921192919371946195419621971197919871996200420122021RobertShiller1929年9月： 道指于1929年下半年见顶，364 较1923年底上涨288年底：94图表21：1921-1929年美国实际GDP增速平均达到4.1% 图表22：1929年9月： 道指于1929年下半年见顶，364 较1923年底上涨288年底：94短期证券利率 实际GDP同比，右6%5%4%3%2%1%1921192219231924192519261927192819291930193119320%192119221923192419251926192719281929193019311932

25%20%15%10%5%0%-5%-10%-15%

3503002001501000

道琼斯工业指数（月均值）Haver192101192205192309192501Haver19210119220519230919250119260519270919290119300519310919330119340519350919370119380519390919410119420519430919450119460519470919490129https:///2008/11/23/business/23proto.html图表23：互联网泡沫时期的纳指走势与关键事件复盘互联网泡沫时期的纳指走势与关键事件复盘纳斯达克综合指数2000-01-10：2000-01-10：AOL同意以1560亿美元的股票收购时代华纳（TimeWarner），为史1997-05-15：亚马逊（A）18美元股上市（按拆股折算相当于1.50美元），当日上涨上第二大并购。2000-03-10：纳斯达克综合指数创历史收盘新高5048.62点。1998-11-13：31%。1996-04-12：雅虎上市首日股价翻倍以上飙升606%。被摘牌。1999-12-09：VALinuxSystems上市首日上涨…2004-09-08FrankQuattroneIPO判18个月监禁。2004-08-19：谷歌1998-12-16：分析师HenryBlodget表示 （Google）上市，当日收涨1996-12-05：美联储主席格林亚马逊股价（当时低于250美元）一年内 18%。斯潘警告“非理性繁荣”。 将破400美元；该价格数周后即达到。2002-10-09：纳指在熊市中见低1114点。5,0004,0003,0002,0001,00001995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005Haver当泡沫破灭后，大多数投资者可能遭遇重大损失，对宏观经济的影响程度取决于杠杆结构和水平。1840年代铁路、1890年代电力、1990年代互联网泡沫破灭后，早期占据主导地20003月见顶，此后持续下跌，20021078%；而雅虎、亚马逊等明星公司从高点一度下跌90%以上。但某种意义上，市场的繁荣与泡沫是技术扩散过程中不可避免的代价，资本市场为科技的扩散提供了必要的融资与激励，最终通过大规模投资促进技术进步以及普及。90%，但亚马逊最终成为互联网时代的赢家，在多个领域改变了美国经济，即使对在互联网泡沫顶峰购买亚马逊股票并持有至5015%泡沫破灭对宏观经济的影响程度跟杠杆QuinnJohnD300年的金融泡沫的比较历史分析，泡沫的触发因素包括政治火花（如政策、金融开放）或技术火花（如重大创新（如互联网泡沫但历史上看，泡沫何时破灭存在不确定性，利率上升、盈利预期落空、监管变化，甚至金融欺诈都可能是触发泡沫破灭的原因。尽管泡沫的形成表现出一些可识别的模式，但其破灭的时点却存在较大不确定性，市场价格能够在明显脱离基本面的情况下持续上涨很长时间。此外，由于不同类型泡沫最后的宏观影响存在较大差异，如果过早通过货币政策、监管政策刺破泡沫，也可能是遏制了新技术的创新，对政策制定者来说面临着权衡。这也是格林斯潘等政策制定者一度不愿意主动刺破互联网泡沫的原因。但当宏观金融条件或叙事变化时，泡沫可能突然破裂。从历史经验来看，利率上升会提高融资成本，削弱高杠杆投1847年英国铁路泡沫与1929年美国股灾即在货币紧缩中爆发(Qnnd,0)，互联网泡沫破灭也部分跟联储加息有关（图表；盈利预期落空也可能使得投资者修正对新技术的过度乐观预期，如2000年互联网泡沫中大量未盈利企业估值快速坍塌；监管或政策变化（例如补贴退坡、行政约束或财政收紧）也可能刺破泡沫；而财务造假也可能迅速引发信任危机，如0年南海公司（图表30BoomandBust:AGlobalHistoryofFinancialBubbles图表24：1999年开始联储连续加息触发互联网泡沫破灭 图表25：历史经验显示，多种因素可能触泡沫破灭6,0005,0004,0003,0002,0001,000

纳斯达克指数 联邦基金有效利率，右98765432

信贷收缩盈利预期落空铁路与通信基础设施投资过度铁路与通信基础设施投资过度空间被提前透支。需求饱和与产能过剩

触发因素 说明 案例金融机构收紧贷款或加息，杠杆投资者被迫平仓。触发因素 说明 案例技术真正商业化速度低于预期，现金流无法支撑高估值。政府取消特权、削减补贴或引入监管。

铁路泡沫（1847）、1929华尔街、2000互联网股票南海公司、互联网泡沫密西西比泡沫、清洁能源板块波动1 金融欺诈 破坏信，引系统售。

1720南海公司假账、2001Enron通信欺诈案0 0 199519961997199819992000200120022003Haver Quinn与JohnD.Turner（2020）参考历史经验，考虑到AI相关投资的高增长趋势目前看还在持续，目前讨论是否证伪可能言之过早。当前AI领域投资增长快、相关公司估值较高，但从发展阶段看，判断是否泡沫仍言之过早。如果相关趋势持续，假以时日，这一新技术领域可能吸收更多的金融资源，估值泡沫化。另一方面，考虑到目前盈利持续兑现、流动性相对宽裕、供需格局紧张的背景，目前也不具备传统意义上触发金融市场预期剧烈调整的宏观条件——即使短期市场对相关领域已经计入较为乐观的预期，但讨论预期证伪也仍言之过早。具体来看，第一，AI的技术价值是否被高估的争议，仍然有待时间去验证，相关公司的高估值存在合理性，且并没有观察到乐观情绪扩散到其他领域。AI可能是一种通用技术，如果能够在经济中普遍应用，有提高劳动生产率的潜力。AGI可能存在较大不确定AGI，AI已有进展如果能够跟生产结合已经能够明显提振劳动生产率。例如，大量微观层面的研究显示，AI被使用后能够不同程度提高工作效率，且对低技能工（图表6图表IAI1亿美元营收所需的时间显著短于（软件即服务（图表I产业商业化进程较为迅速。从科技板块整体估值来看，当前估值水平虽然偏高，但远低于互联网泡（图表（图表ritl.（通过对美国前十名科技公司应用三阶段定价模型发现，当前市场定价美国科技巨头未来几年较高的增速，但并不是历史罕见，估值是合理的。AIAI投资热潮刺激经济中其他部门风险偏好明显抬升，可能像历史上其他泡沫一样，导致出现大范围资产价格上2025AI企业投资增速明显偏弱，而对美国个人投资者的调查也显示，投资者当前的乐观情绪仅位于历史中位数水平附近（图表31/voxeu/columns/unpacking-us-tech-valuations-agnostic-assessment第二，AI投资规模是否过大不能简单与历史进行类比，目前科技巨头大多是因为需求上升而加码投资，而金融市场对企业扩大开支也仍然有约束。AIGDP（图表CEO2025财年AI服务的兴趣远超预期，计划在未来两年内将其数据中心规模扩大一倍322025年三季度财报中也强调，AWS的企业客AIGPUAIAI集群。此外，金融市场对于企业增加资本开支也仍然有约束。虽然20252026年自由3350（NiftyFifty）资本开支更高的企业表现更好，但当前资本支出更高的企业股价甚至跑输资本支出更低的企业（图表。周期后AIAI企业越来越多依赖于债务融资以及循环融资，这可能加大体系的脆弱性，误导投资者和监管机构，是一个潜在的风险因素。短期内，AI企业之间的循环投资有助于实现技术协同和供应链优势。但客观上来说，循环投资可能导致信息不透明、且可能夸大真实需求，在周期反转时形成踩踏，造成系统性风险。但目前来看，AI产业链仍然在高速增长，资本开支计划仍然较为AI商业化进展以及相关需求的变化。第四，从传统上泡沫破灭的触发因素进行类比，目前也不具备传统意义上触发金融市场预期剧烈调整的宏观条件。从利率来看，虽然美国整体利率水平较高，但是联储仍然处于降6年前联储将再降息-3（图表4性环境，与历史上泡沫破裂前夕的货币政策快速收紧形成鲜明对比。从政策来看，特朗普AIAI监管。从需求角度看，市场需求旺盛，AI算力至今仍是稀缺资源，尚未观察到明显的产能过剩迹象。综合来看，是否会出现标志性金融欺诈事件无法判断，但在盈利持续兑现、流动性相对宽裕、供需格局紧张的背景下，即使短期市场对相关领域已经计入较为乐观的预期，预计金融市场预期不会出现剧烈调整。图表26：微观证据显示，AI能够显著提供业生产效率 图表27：一些研究显示，AI对中低技能生效率提升更明显40%

AI带来的效率提升44.1%39.4%17.2%新材料研发 专利申请 产品开发44.1%39.4%17.2%斯坦福大学年度AI报告（2025） 斯坦福大学年度AI报告（2025）32https:///tech/ai/big-tech-is-spending-more-than-ever-on-ai-and-its-still-not-enough-f2398cfe?mod=hp_lead_pos233https:///content/c0eb23d8-ef45-4688-945c-8aa238237529图表28：头部AI企业从成立到实现1亿美元营收所需的时间显著短于SaaS公司 图表29：当前科技股估值仍显著低于互联泡沫时ForwardPE标普500标普500信息技术行业指数标普500605040302010贝恩咨询

01990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025Haver图表30：英伟达估值也低于互联网泡沫时思科估值 图表31：投资者当前的乐观情绪仅位于历中位数水平附近

市盈率PE（TTM）M1M2M4M5M7M8M10M11M12M13M14M15M16M17M18

（%）40 投资者对美国股市的乐观情绪思科（1998思科（1998年10月-2004年4月） 英伟达（2025年1月-至今）20100(10)(20)(30)(40)(50)20142015201620172018201920202021202220232024彭博 Haver图表32期的电信服务公司

图表33：资本支出更高的企业跑输资本支出更低的企业，与此前泡沫时期不同电信服务公司大型科技电信服务公司大型科技AI企业1.6%1.4%1.2%1.0%0.8%0.6%0.4%0.2%19911992199119921993199419951996199719981999200020012002

资本开支占GDP比例202020212022202320242025E2026E202020212022202320242025E2026E2027E图表34：我们预计联储未来仍有望降息2-3次预测4.253.75预测4.253.753.503.253.753.256543211Q20222Q20223Q20224Q20221Q20232Q20233Q20234Q20231Q20242Q20243Q20244Q20241Q20252Q20253Q20254Q2025E1Q2026E2Q20263Q2026E4Q2026E01Q20222Q20223Q20224Q20221Q20232Q20233Q20234Q20231Q20242Q20243Q20244Q20241Q20252Q20253Q20254Q2025E1Q2026E2Q20263Q2026E4Q2026EHaver 预测三、宏观以及市场启示1-2投资预计维持高强度2026-2027年仍在继续加码资本开（Meta）的三季度指引，2026财年合计资本开支470028%202563%的增速有所放缓，但绝对值仍处历史高位；20275100亿美元；且从过去两年的经验看，资本支出也存在继续加码的可能。此外，AI应用渗透率仍有空间AI的采10%AI6个月计划AI软硬件及服务的需求将进一步扩大。全球数据中心建设或呈多元化202546%，而欧洲和15%8%。在地缘政治与数据主权的驱动下，欧洲、中国及中东等地区有望加速数据中心本土化建设。未来1-2年，科技巨头仍在资本开支阶段，AI渗透AI投资回报的证实以及证伪都还需要时间。2026AI相关投资维持偏高增速，2026年经济增长产生支撑。2026GDP的1.5%2026年总需求仍将有明显提振。另一方面，AI投资热潮持续也有助于股市继续维持上涨，通过财富效应渠道提振美国消费20122.7美分/（/9/4%5量相当于GP的%（图表（I2AI的渗透对部分行业/商务支持等行业以及刚毕业的大学生群体，但目前还不是就业放缓的最重要原因。AI敞口较高的行业新增非农就业趋势甚（AIAIAI（受影响就业岗位收入水平和性均将下降；且如果没有对冲措施，AI工具的快速渗透可能加大美国日益恶化的收入和财富分配失衡的问题。由于高收入群体的边际消费倾向较低，假以时日，不排除这些变化会制约美国的总体消费增长。AI更多的关于财政可持续性和社会稳定的忧虑（参见《海外财政可持续性前景堪忧，2025/11/4AI投资短期或加大通胀压力，但中长期看可能有助于压低通胀。一方面，AI投资提振总需求，短期或加大美国经济的通胀压力。2025年美国经济遭遇关税、驱逐移民以及DOGE等多重冲击，经济动能整体放缓，但AI投资提供了明显缓冲（参见《美国的双速经济格局及其资产价格含义》2025/10/22）。2026年随着关税等冲击的消退，财政政策和货币政策偏向支持性，预计美国经济动能将有所修复，AI投资将进一步提振总需求，短期或加大通胀压力。另一方面，中长期看，AI或有助于压低通胀。AI有提高美国劳动生产率的潜力，有助于增加供给能力，从而压低通胀。此外，AI可能对就业市场带来结构性压力，降低劳动者议价能力，从而压低工资和通胀。考虑到AI对劳动生产率以及对企业市场的影响仍需要时间才会显现的更加明显，我们预计AI投资在2026年更多体现为加大美国通胀的压力，我们预计2026年美国通胀虽然相对2025年下半年有所降温，但是仍然高于联储2%的目标（图表40）。整体上，AI相关板块的乐观情绪有一定的基本面支撑，但如果估值进一步上升，则相关资产的波动性以及对利率变化的敏感度也可能上升。2026年美国经济修复、AI叙事可能继续高歌猛进，叠加财政和货币政策均将保持宽松，相关行业的市值可能进一步上升（参见《不均衡的经济再加速—2026年美国宏观展望》，2025/11/2）。但是不容否认的是美股，特别是AI相关企业估值水平较高，集中度达到历史极值水平，市场脆弱性和波动性上升，持续的表现需要建立在AI投资周期维持强劲增长的基础上。当前AI领域估值已显现泡沫特征，部分初创企业市销率（PSR）超过100倍。标普500当前的估值水平仍低于互联网泡沫破灭时期，但按照历史规律，高估值将降低中长期回报（图表41）。此外，标普500指数中科技板块权重高达35%，集中度创历史新高，甚至超过互联网泡沫破灭时期。假以时日，随着AI投资占用的金融资源比例日渐增高，也需警惕联储意外紧缩（如在通胀上升的倒逼下）、或AI商业化前景不及预期以及其他外生冲击均可能导致市场出现调整。例如，科技巨头持续高额的资本开支挤压了自由现金流，可能影响企业分红与回购（图表42），届时投资者将更严苛地审视AI投资带来的实际回报，若商业前景不及预期，市场波动可能加剧。图表35：2026-2027年美国科技巨头资本开支有望达到4700亿和5100亿美元 图表36：美股财富效应对居民消费有所支撑美元）AmazonMicrosoft美元）AmazonMicrosoft合计MetaGoogle6,0005,0004,0003,0002,000

居民消费 标普500指数，领先两个季度，右

60%50%40%30%20%10%1,000201602016

0%2027E-2%2027E-4%

95

05

15

0%-10%-20%25201720182019202020212022202320242025E2026E彭博 Haver201720182019202020212022202320242025E2026E图表37：敞口较高的行业新增非农就业势甚至好于其他行业 图表38：被替代的行业偏向白领、中收入群体（0

2021 2022 2023 2024

人千人）新增非农就业千人）新增非农就业exAI高敞口 AI高敞口新增非农就业，右轴（千ChatGPT发布

法律服务证券投资保险代理经纪保险及雇员福利基金非存款类信贷中介法律服务证券投资保险代理经纪保险及雇员福利基金非存款类信贷中介公关代理保险公司活动投资商务支持服务软件出版无形资产出租商业与计算机培训信贷中介及相关活动慈善基金会与捐赠服务旅行安排与预订服务计算机系统设计服务管理与技术咨询服务网络搜索门户服务Haver 注：冷色表示新增就业人数下降，暖色表示上升Haver图表39：2026年美国通胀预计仍高于联储的目标 图表40：历史规律显示，股票高估值将降中长期股市回报）CPI核心CPI（）CPI核心CPI3.63.2

30%25%20%5年年化收益率5年年化收益率

2025年10月水平10%2.85%2.4 0%1Q20242.01Q2024

10 15 20 25 标普500PE2Q20243Q20244Q20241Q20252Q20253Q20254Q2025E1Q2026E2Q20263Q2026E4Q2026EHaver 预测 彭博2Q20243Q20244Q20241Q20252Q20253Q20254Q2025E1Q2026E2Q20263Q2026E4Q2026E表过 图表42：超大规模运营商总支出中资本开上升影响企业回购和分红（%） 资本开支与研发回购和分红0

超大规模云服务商总支出占比（四个季度累计）2016201720182019202020212022202320242025IMF，2025年10月《全球金融稳定报告》 彭博风险提示AIAIAIAI们估计，从而带来劳动力市场超预期走弱。荧光灯泡1938Yes11/19475/194826.43/1949点阵打印机1970Yes3/197911/1981171.21/19