狮山巡礼
投资杂谈
在此需说明，分析师并非认为人工智能本身缺乏发展持续性，相反，分析师预计它将继续保持高速增长。
真正面临风险的，是那些投入到数据中心、图形处理器、冷却系统、供电及布线等领域高达数千亿美元的人工智能资本开支 未来的人工智能技术，根本无需如此庞大的硬件投入规模。
在数据中心支出缩减的潜在风险面前，没有哪家企业比英伟达受到的冲击会更大。
如今，该公司的绝大部分营收和利润都来源于为数据中心提供相关产品。
在数据中心支出缩减的潜在风险面前，没有哪家企业比英伟达受到的冲击会更大。
如今，该公司的绝大部分营收和利润都来源于为数据中心提供相关产品。
人工智能资本开支
增长难以为继的原因
以下 13 点，正是分析师认为当前人工智能资本开支增长无法持续的核心依据：
1.未来人工智能的能耗将显著降低。deepseek公司以及即将落地的脉冲神经网络就是有力例证，这类神经网络在闲置时可自动停机以实现节能。深度求索公司，即便未采用英伟达的图形处理器，也研发出了具备竞争力的大型语言模型。
2.电力供应受限。美国电网的供电能力，难以支撑所有规划中新数据中心的运行需求。而新建发电厂投入运营往往需要数年时间，部分项目甚至要超过十年。
3.能效持续提升。在人工智能技术自身等因素的推动下，各类设备和系统的能效将不断提高，这会减少对基础设施的投资需求。
4.投资回报率不足。人工智能虽已改变诸多领域，但真正由此实现盈利增长的案例却屈指可数。
目前，大规模人工智能投资能获得市场平均回报率的案例寥寥无几，仅有微软和帕兰提尔科技等少数企业或许取得了可观回报，其他多数企业的投资回报情况均不尽如人意。
5.投资者与首席财务官的耐心有限。对于这种回报难以量化的大规模投资，财务部门、公司董事及投资者还能容忍多久？
6.抵制情绪。社会各界对新建数据中心的反对声浪日益高涨，其供电审批也困难重重。
数据中心运行时噪音较大，不仅会推高周边家庭的电费开支，而且几乎无法创造长期稳定的就业岗位。
此外，数据中心还常常抢占居民和其他企业的电力资源，最终导致电费普遍上涨。
7.新技术落地周期远超预期。自动驾驶领域的案例表明，这类技术要熟练应对复杂任务，所需时间往往比预想中更长。
关键在于技术要能真正成熟可用。马斯克等人十年前就承诺推出自动驾驶汽车，而谷歌旗下的自动驾驶公司Waymo出行，直至如今才总算接近实现这一目标。
8.诸多挑战悬而未决。要实现符合市场水平的人工智能投资回报率，还面临诸多核心难题，例如数据质量欠佳、专业人才短缺、商业应用场景模糊以及人工智能技术与传统系统融合困难等。
这也是分析师建议投资埃森哲公司的原因。人工智能投资的下一阶段，核心是将数据中心的原始算力转化为切实可用的生产力，这涉及到大量适配工作，而此类工作离不开专业技术人才的支撑。
9.人工智能相关股票估值过高。以当前的增长速度来看，英伟达等数据中心设备供应商的市盈率似乎不算高，但倘若未来行业增长放缓，这样的估值水平就显得极其离谱了。目前市场仍在盲目乐观地假定行业会持续保持爆发式增长。
10.就业冲击引发抵制。若大量人因人工智能技术而失业，一旦出现这种情况，其必将面临干预措施的压力。反之，若人工智能不会造成大规模失业，那就意味着其投资回报率未达到预期水平。
11.收益逐步递减。可供人工智能消化分析的数据总量存在上限。未来，生成式人工智能（如大型语言模型）的性能提升空间将越来越小，但所需的算力和图形处理器数量却会不断增加。
届时，人工智能技术将逐渐走向商品化。而大宗商品通常难以带来高额利润率，目前也仅有少数用户愿意为这类人工智能服务付费。
12.资本开支逼近现金流上限。当前，所有超大规模云服务厂商的大部分现金流都投入到了数据中心的资本开支中。要知道，该行业过去向来能创造巨额现金流。
其中，规划最为激进的当属开放人工智能公司，这家公司在扣除资本开支前甚至没有任何现金流，其所有支出完全依赖投资者注资。而且目前该公司的大型语言模型，已显现出落后于谷歌同类产品的迹象。
13.新技术带来冲击。量子计算技术最终很可能会与数据中心形成竞争格局，进而拉低行业整体成本。
云服务厂商
超大规模云服务厂商既是全球最大的数据中心建设方，也是英伟达图形处理器的核心采购群体。
持续将近乎全年的现金流投入到人工智能资本开支等领域，显然不符合这些企业的核心利益。
未来，它们必然会探寻更高效的方式来拓展自身的人工智能业务。以下是各大厂商近期的相关表态：
1.谷歌母公司：11 月 18 日，谷歌母公司首席执行官孙达尔.皮查伊在接受英国广播公司采访时表示，当前人工智能行业估值飙升且投资规模巨大，泡沫化担忧不断加剧。
一旦人工智能热潮退去，没有任何企业能独善其身。他还指出，当前这一轮人工智能投资热潮堪称 非凡时刻，但同时也承认市场中存在 非理性因素。
2.Open AI：今年 8 月，该公司首席执行官山姆.奥特曼在采访中称：互联网曾掀起巨大热潮，当时人们陷入了过度狂热。
如今，投资者对人工智能整体是否也处于过度乐观的状态？在分析师看来，答案是肯定的。
3.Meta公司：该公司在人工智能领域的投入向来十分激进。
9 月，其首席执行官马克.扎克伯格在《访谈实录》播客节目中提到：参考以往大规模基础设施建设引发泡沫的历史经验，从实际案例来看，人工智能领域也完全有可能出现类似的泡沫危机。
2025 年 10 月 21 日，Meta公司宣布裁减 600 个与人工智能相关的岗位，并表示大部分受影响员工将内部转岗。此次裁员或许与该公司 4 月推出的 4 号大羊驼大型语言模型有关，该模型至今未能取得预期成效。
人工智能岗位的调整，意味着投资回报率开始成为公司决策的重要考量因素。而此前整个行业的投资，几乎都未将投资回报率纳入考量范围。一旦这一衡量标准常态化，只有在回报明确可见的情况下，企业才会继续加大投入。
更值得关注的是，Meta公司在前一日还宣布，正新建一座大型数据中心，而蓝猫头鹰资本将持有该数据中心 80% 的股份。
以往，像Meta公司这样的超大规模云服务厂商，数据中心建设资金大多依靠内部融资。此次合作意味着该公司正剥离资产负债表中的部分风险，这无疑是一种规避风险的举动。
4.微软：微软与帕兰提尔科技堪称目前人工智能投资回报率最高的两家企业，其云业务近期的加速增长就是有力证明。
11 月，微软首席执行官萨提亚.纳德拉在《政企对话》播客节目中从另一角度指出：我们当前面临的核心问题并非计算资源过剩，而是电力供应。关键在于能否在电力设施周边快速推进相关建设。若此事受阻，大量库存芯片或将陷入无法启用的窘境。
5.亚马逊：2025 年 4 月，亚马逊首席执行官安迪.贾西在消费者新闻与商业频道的采访中提到：人工智能推理成本虽已多次下降，但目前仍远超合理水平，且这种偏高的状况还将持续一段时间。
人工智能成本越低，用户的使用意愿才会越高。 对于亚马逊而言，建设数据中心属于成本支出项，该公司正试图压缩这部分开支，而图形处理器正是其中最大的一笔开销。
6.国际商业机器公司：2025 年 12 月 2 日，该公司首席执行官阿文德.克里希纳明确表示，按照当前的基础设施成本，投入数万亿美元建设人工智能数据中心，绝对无法实现盈利。
7.帕兰提尔科技：尽管并非超大规模云服务厂商，但帕兰提尔科技是借助人工智能提升营收和利润的成功典范。
11 月 15 日，其首席执行官亚历克斯.卡普发出警告，称在人工智能市场的诸多领域，相关技术的研发成本可能已远超其实际价值。
他具体表示：任何了解行业的人都能看出，人工智能市场规模固然庞大，但所创造的价值或许并不足以覆盖大型语言模型的研发及应用成本。
具体情况分析
下面我们来重点分析英伟达，先谈谈它的优势，再剖析其存在的问题。
优势
1.竞争优势显著：英伟达的图形处理器是全球销量仅次于苹果手机的产品，目前在市场上尚无真正能与之匹敌的竞品。AMD和英特尔虽也推出了同类产品，但性能与英伟达相比仍存在较大差距。
2.软件生态构筑竞争壁垒：英伟达打造的软件生态体系，远超行业内其他竞争对手，这也为其构建起了强大的竞争护城河。
3.财务状况稳健：截至 2025 年 9 月 30 日，英伟达拥有 610 亿美元的现金及投资资产，而带息债务仅为 80 亿美元，财务状况堪称稳固。
劣势
1.利润率难以维持：上一季度，英伟达的净利润率高达 56%，创下了大型企业利润率的最高纪录。纵观行业历史，无论是硬件产品，还是绝大多数软件产品，如此高的利润率都难以长久维持。随着未来竞争加剧或市场需求下滑，其利润率必然会受到挤压。
2.依赖循环融资模式：为维持高速增长态势，英伟达今年采用了循环融资模式。具体而言，就是通过贷款或投资等方式向客户提供资金，再由客户用这笔资金采购该公司的产品。科威尔、应用数字公司、恩斯凯尔以及内比厄斯等数据中心运营商，均是这种模式的受益方。
3.竞争格局生变：除了AMD、英特尔等传统竞争对手，英伟达还面临着新的竞争威胁，而更棘手的是，这些新威胁竟来自其核心客户。
多数超大规模云服务厂商都在着手自研芯片，例如谷歌研发的张量处理器就性能出众，且能效比高于英伟达的图形处理器。
更值得警惕的是，被不少人认为性能领先于其他大型语言模型的双子座模型，主要依托谷歌的张量处理器运行，而非英伟达的图形处理器。
一旦其他企业开始采用这类张量处理器，英伟达必将流失大量业务（目前该处理器仅限谷歌内部使用）。
甲骨文公司的执行董事长拉里.埃里森近期也表示，公司奉行 芯片中立 原则，既采购英伟达的芯片，若客户有需求，也会采用其他品牌的芯片。
4.估值严重虚高：如今英伟达的市值已超过全球多数国家的国内生产总值。若其增长态势能够持续，这样的市值或许尚有合理性，但前文提到的 13 个因素均表明，该公司的高增长难以延续。
从历史泡沫看
人工智能资本开支现状
资深投资者对科技行业 暴涨 暴跌 的循环并不陌生。
仅本世纪就已出现过三次这样的情况：2000 年的互联网泡沫破裂、2008 年的次贷与商业地产危机，以及 2020 年的页岩油行业泡沫破裂。
这几次危机均遵循同一规律：先是行业迎来爆发式增长，随后泡沫破裂引发行业洗牌，最后才进入平稳发展阶段。
目前，人工智能行业仍处于爆发式增长阶段。回溯历史，20 世纪 20 年代的无线电行业、19 世纪的铁路行业，都曾经历过类似的发展历程。
如今，人工智能行业的泡沫裂痕已开始显现。
超大规模云服务厂商一旦宣布增加资本开支计划，其股价便会应声下跌。12 月 11 日，甲骨文宣布追加 150 亿美元的人工智能资本开支，当日其股价就暴跌 11%。
无独有偶，Meta公司在 2025 年 10 月 30 日宣布类似计划后，股价同样下跌了 11%。这一现象表明，投资者对这种缺乏充足回报支撑的加码投资，正变得愈发担忧。
企业高管们往往会重视大型投资者的态度，由此来看，行业投资规模或许明年就会开始缩减，2027 年缩减几乎已成定局。
美国银行在 11 月 7 日 - 13 日开展的一项调查也印证了这一点。调查显示，有 20% 的机构投资者认为企业当前的资本开支过于激进（持该观点的投资者比例比持相反观点的高出 20%）。
美国银行指出，这一变化与人工智能领域资本开支热潮密切相关。
2025 年 12 月 12 日，费米公司的股价暴跌 34%。这家主营能源与数据中心基础设施业务的企业透露，其位于得克萨斯州的公牛计划园区内，最大的租户已取消了 1.5 亿美元的建设投资承诺。
尽管目前类似的订单取消案例尚不普遍，但股价的大幅波动足以反映出市场的担忧情绪。
估值
通常情况下，评估一家公司估值时，分析师会将其与同行业公司对比，并结合盈利能力、增长潜力和杠杆水平进行调整。
但目前英伟达在行业内处于独一档的地位，并无真正意义上的对标企业。
尽管分析师对英伟达持做空立场，但不可否认，它与苹果、谷歌母公司一样，都是极具创新能力的美国标杆企业。
在分析师看来，英伟达的营收大概率会在 2026 年保持强劲增长，而到 2027 年将陷入停滞。届时，随着市场需求增长滞后于产能扩张，再加上谷歌、AMD等竞争对手不断追赶，其利润率将开始下滑。
对于AMD而言，无需研发出性能与英伟达相当的图形处理器。鉴于英伟达目前的高利润率，只要AMD的产品性能达到其一半水平，对超大规模云服务厂商来说就具备极高的成本效益 毕竟这些厂商都希望有更多的供应商可选。
分析师认为，到 2027 年底，随着数据中心建设放缓、竞争加剧以及利润率大幅下降，市场对该公司未来每股收益的预期必将下调。
总结
分析师列举了诸多英伟达或将在 2027 年陷入发展瓶颈的原因，其中以下三点尤为关键：
其一，未来人工智能技术不再需要英伟达图形处理器提供的海量算力。目前谷歌的张量处理器、中国的深度求索等已在低算力高效能领域取得突破。
人类大脑的运算能力极强，尽管与人工智能的运算模式无法相提并论，但人工智能要在逻辑推理能力上赶上人类大脑，或许还需要数十年时间。
而人类大脑的能耗之低，更是当下人工智能硬件难以企及的。
其二，在资本主义社会中，投资者投入资金必然期望获得与风险相匹配的回报。他们或许愿意短期等待，但绝不会无限期容忍低回报。
Meta公司和甲骨文因追加资本开支导致股价暴跌的案例，就说明投资者的耐心已濒临极限。若超大规模云服务厂商察觉到这一信号，必然会减少图形处理器的采购量。
其三，前文提到的第8点原因（诸多挑战悬而未决），其影响远超想象。这也是多数用户的人工智能投资未能获得充足回报的核心症结。
要知道，互联网领域的高盈利应用场景，是在互联网泡沫破裂许久后才被发掘出来的；自动驾驶领域的人工智能技术，历经十余年才逐步走向实用化。人工智能的其他众多应用领域，大概率也会经历类似的漫长探索过程。
