AI 热潮是否已演变为泡沫？这一问题正牵动全球投资者的神经，也影响全球主要股市尤其是科技股的表现。

近日，全球知名投资人、《超智能与未来》作者拉斯・特维德 ( Lars Tvede，下称拉斯 ) 接受中新经纬专访时指出，AI 行业正处在长周期的早期阶段，泡沫终将到来，但绝不是现在。

拉斯是一位横跨金融、科技与未来研究领域的丹麦学者、连续创业者。2016 年，他与人共同创立了风险投资基金 " 北欧之眼 " ( NordicEye ) ，该基金成为北欧有史以来最赚钱的风险基金之一。

在他看来，判断 AI 是否存在泡沫，需要跳出短期估值波动，从宏观投入规模、技术发展阶段和市场供需关系综合考量。

会变成 " 互联网泡沫 2.0" 吗？

拉斯认为，对比美国历史上几次重大投资热潮来看，目前美国 AI 产业相关支出占 GDP 比例仍处于历史合理区间。

高盛在今年 10 月发布的报告中估算称，美国目前 AI 相关投资仍不到 GDP 的 1%，而在过去的技术浪潮中（包括铁路扩张、20 世纪 20 年代的电气化浪潮以及 90 年代末的互联网时代），投资占 GDP 的比例通常为 2% 至 5%。

在拉斯看来，更关键的是，AI 与传统基础设施建设存在本质差异。铁路和公路建成后性能基本固定，而 AI 工厂在初始投入后，会因软件持续优化实现自我迭代升级。

" 这就像建造铁路后，它能自行延长寿命、提升效率，还能自主搭建配套设施。" 拉斯说，AI 这种自我改进能力从 2018 — 2020 年开始显现，目前正加速发展，未来 AI 甚至能自主编写、优化自身代码，其效率将远超人类。

有不少投资人担心，眼下的 AI 热潮将演变成 " 互联网泡沫 2.0"。

拉斯指出，从市场供需关系来看，与互联网泡沫时期光纤过度建设导致大量闲置不同，当前 AI 核心资源呈现供不应求的态势。

" 英伟达根本无法满足市场对 AI 芯片的需求，AMD 的产能也跟不上，现有数据中心都在满负荷运转。" 拉斯还提到他的亲身经历：他在欧洲使用 GPT 时，清晨 5 点左右性能最佳，而美国市场开盘后，因服务器负载过高，模型响应质量明显下降，这从侧面反映出 AI 服务的刚性需求。

此外，用户渗透率的爆发式增长也凸显了 AI 的市场活力。拉斯说，GPT-3.5 在短短几个月内吸引 1 亿用户，这一增速远超互联网、智能手机等以往任何技术。"AI 的使用门槛极低，即使不懂编程的人也能下载模型制作视频、规划行程，这种易获得性推动需求持续爆发。" 拉斯指出，AI 已成为人类历史上增长最快的市场，且增长势头仍在加速。

对于当前大模型公司普遍面临的盈利模式和 " 护城河 " 难题，即用户在不同模型间切换成本极低，缺乏忠诚度，拉斯认为这是早期市场的典型特征。

他认为，后期这些企业有很多方法可以建立护城河。他列举了几种可能路径：打造垂直行业 AI 操作系统、建立拥有数据围墙花园的私有云、开发符合特定行业法规的模型版本等。

拉斯强调，AI 的技术演进速度远超市场预期，其核心突破体现在计算能力、自主运行能力和应用场景拓展三个维度，这也是其区别于过往技术革命的关键。

在自主运行能力方面，拉斯提到，自主运行能力的提升则让 AI 从工具向 " 协作者 " 转变。早期大型语言模型存在幻觉问题，且持续工作时间极短，而当前的 " 推理型模型 " 已能像学术研究般逐步迭代，调用计算器等工具解决复杂问题。

他预计，到 2028 年左右，AI 将实现完全自主运行，行业内称之为 " 创新者（innovator）" ——只需告知目标，就能自行规划并持续推进，甚至工作数年。届时，数字化、自动化组织将成为可能，彻底改变商业运作模式。

" 循环融资 " 是否会带来系统性风险？

公开报道显示，截至目前，OpenAI 已与英伟达、AMD、甲骨文、软银等巨头达成了超过 1 万亿美元的基础设施和芯片协议。

有报道称，批评者将这种模式称为 " 循环融资（circularfinancing）"：供应商向客户投资，客户再用这笔钱购买供应商的产品。账面上看，双方的业绩和估值都在上升，但这实际上是一个封闭的资金循环。

在拉斯看来，当前 AI 领域的融资行为本质健康，不存在引发系统性风险的基础。

" 全球经济本质上就是一个循环融资系统——我们互相购买商品和服务，这本身没有问题。在 AI 这种新兴技术领域，芯片供应商、软件提供商和数据中心运营商之间的资金流动，很多时候属于风险融资（venturefinancing）。这种模式本质上是资金拥有者与资金短缺者共担风险。" 他举例说，微软、谷歌等巨头向初创企业提供资金或换取股份，使其能低价获得 AI 技术，这种模式加速了技术普及，对行业发展至关重要。而这些巨头的 AI 支出通常相当于其年度现金流，且现金储备充足，完全有能力承担潜在风险。

此外，AI 巨头近期争相发债投入 AI 也进一步加剧了投资者的担忧。拉斯说，除甲骨文外，多数企业借钱并非因为资金短缺，而是出于财务优化考虑。" 这些公司本身拥有充足现金和现金流，在借款投资 AI 的同时，使用自有资金回购股票，可提升每股收益增长率，对投资者更具吸引力。这并非盲目加杠杆，而是理性的财务决策。"

对比互联网泡沫时期，拉斯指出，当前市场环境存在本质差异。"2000 年互联网泡沫破裂前，企业利润连续两年下降，利率上升，而现在企业盈利增长、利率下降、通胀温和，这是完全不同的宏观背景。" 他以英伟达为例，其股价上涨的同时，盈利同步增长，按标准指标衡量估值并未虚高。更重要的是，互联网泡沫时期大量公司缺乏实际业务，仅靠故事支撑估值，而当前 AI 企业普遍有真实需求支撑，不存在 " 无业务高估值 " 的泡沫特征。

中国发展 AI 有独特优势

谈及中国 AI 产业，拉斯认为其发展模式具有独特优势。" 中国的‘ AI+ ’模式深入行业场景，通过技术赋能提升效率，无需像美国那样进行巨额基础设施投资，更适合大规模推广。"

拉斯表示，中国注重开源模型发展，降低了企业使用 AI 的门槛，有利于全社会技术普及。同时，中国在 AI 与制造业、医疗等领域的结合方面进展迅速，这种 " 接地气 " 的应用落地，能更快实现商业价值。

近期，高盛首席中国股票策略师刘劲津日前接受媒体采访时表示，AI 引领的中国股票上涨远非泡沫，因为中国科技公司仍有空间通过专注于 AI 应用来提升估值和盈利。对这一观点，拉斯表示完全认同：" 中国 AI 股的估值合理，增长前景良好，存在估值重估的空间。"

在基础设施支撑方面，拉斯特别提到中国的电力优势：" 充足的电力资源是 AI 发展的重要保障，而美国正面临电力供应不足的挑战，未来五年需要新增多个核电站的电力才能支撑 AI 扩张。这一优势将为中国 AI 产业的快速发展提供坚实基础。"

展望 2026 年全球市场，拉斯认为两大核心主题将主导趋势：一是全球利率普遍下行，二是 AI 技术落地进入加速期，自动驾驶和机器人技术都将对全球经济产生实质性影响。

" 我预计全球利率将持续下降，温和的利率环境将为 AI 产业发展提供更有利的资金条件，推动更多企业加大技术投入。" 拉斯表示，同时，随着 AI 在发达国家的广泛应用，经济结构性增长率将提升，形成 " 增长上升、通胀下降 " 的格局。

他指出，目前全球金融市场正处于 " 金发姑娘（Goldilocks）" 状态：通胀整体呈下降趋势（虽非大幅下降），而 AI 等技术推动经济增长率上升。增长上行、通胀下行的环境对市场非常有利，也容易催生泡沫。" 所以我的判断是，泡沫终将到来，但不是现在。"

对于重仓 AI 的投资者，拉斯的建议是 " 保持冷静，耐心持有 "。他强调，投资者应该始终保持警惕，随时思考可能出现的风险。但更重要的是，要认清我们正经历的是一场发展速度极快、规模极为庞大、能为社会创造巨大价值的技术革命。