为什么 AI 市场崩盘可能比互联网泡沫时期更为剧烈
人工智能热潮引发了前所未有的市场热情，但著名金融专家 Aswath Damodaran 警告称，系统性风险正在逼近。与以往的技术周期不同，当前的 AI 浪潮建立在庞大的物理基础设施和沉重债务的基础之上，这为一场可能比 2000 年互联网泡沫崩盘更为惨烈的市场回调埋下了伏笔。
基础设施陷阱：债务与折旧
纽约大学教授 Aswath Damodaran 指出了科技巨头运营模式的一个根本性转变。在互联网泡沫时代，公司大多属于轻资产模式，能够以极低的物理开销实现软件规模化。而如今，AI 竞赛需要在数据中心和专用硬件方面投入巨额资本支出 (CapEx)。
Damodaran 指出了“美股七巨头” (Magnificent Seven) 面临的一个关键风险：它们正在从轻资产软件模式向重资产基础设施模式转型。这些公司正投入数十亿美元购买资产，这些资产的折旧期为十年，但在瞬息万变的 AI 领域，这些硬件可能在短短五年内就会过时。由于这种扩张很大程度上是通过债务融资的，因此市场回调不仅会损害股东利益，还可能引发更广泛的经济连锁反应。
为什么 AI 未能通过传统的软件规模化测试
科技行业的一个普遍误区是认为 AI 遵循经典的软件“边际成本为零”规则。Damodaran 认为这是一个谬论。与 Netflix 通过扩大订阅用户群来分摊固定内容成本不同，AI 模型在每一次交互中都会产生显著的成本。
他将 AI 商业模式比作 Spotify 而非 Netflix。在 Spotify 的模式中，每一次新的流媒体播放都会产生成本，从而导致利润率较低。同样，每一次额外的 AI 查询都会消耗昂贵的算力。这种传统规模经济的缺失，加上来自 DeepSeek 等低成本竞争对手可能带来的价格侵蚀，表明快速增长实际上可能是在毁灭价值，而非创造价值。
“AI 狂热梦”与社会动荡
Damodaran 还谈到了 AI 的“牛市情景” (bull case)，但这本身也带有其生存风险。如果 AI 实现了其终极承诺——不仅是作为一种生产力工具，而是完全取代人类劳动力——那么其带来的社会后果将是前所未有的。
他将这种情景描述为一场“AI 狂热梦境”，在这种情景下，这项技术本身的成功可能会导致多达一半的白领工人失业。虽然经济回报在资产负债表上可能看起来非常可观，但大规模失业所带来的“对社会的疯狂成本”代表了一种当前市场估值未能考虑到的风险。
战略克制 vs. 激进支出
在这种狂热之中，Damodaran 对 Apple 在 AI 竞赛中表现出的迟疑给出了令人惊讶的辩护。尽管批评者认为 Apple 正在落后，但 Damodaran 指出，“低估克制的力量”是一个常见的错误。通过观察同行面临的大规模资本支出（CapEx）错误和硬件过时风险，Apple 可能正在为以更高的效率和更少的资本浪费进入市场做准备。
核心要点
- 结构性风险： 与互联网泡沫时代不同，AI 热潮是由沉重的债务和庞大的物理基础设施驱动的，这使得市场崩盘在系统性上更具危险性。
- 利润率压缩： AI 缺乏传统软件的零边际成本优势，其运作方式更像是一种高成本服务（类似于 Spotify），而非可扩展的平台（如 Netflix）。
- 社会影响： 最成功的 AI 商业模式——即那些完全取代人类劳动的模式——可能会引发深刻的社会动荡和经济破坏。