美國科技股全線大跌，中國AI有泡沫嗎？

賽格特約作者 熊志

全球AI發展，正在繁榮與泡沫的十字路口。

不久前，英偉達市值一度沖破5萬億美元大關。同時，英偉達、AMD、甲骨文與OpenAI等巨頭之間，形成了一種“你投我、我買你”的封閉資本循環，將估值層層推高，營造出一場看似永不停歇的AI盛宴。

這場AI狂歡，席卷了海量的資源，也引發了市場對泡沫風險的普遍擔憂。

因電影《大空頭》聞名于世的傳奇投資者Michael Burry，突然做空英偉達和Palantir

最近幾周，美國科技巨頭發行的債券組合，遭到投資者拋售，持續面臨承壓。軟銀集團清倉了“AI芯片霸主”英偉達的股票，進一步加深了外界的憂慮。

當太平洋對岸的泡沫被激進吹起時，一個關鍵問題浮出水面：中國AI是否也陷入了同樣的狂熱？

合縱連橫下的硅谷AI狂歡

當下，美國的AI市場，呈現出一場史無前例的資本狂歡，AI幾乎成了經濟增長與股市繁榮的核心引擎。

數據顯示，標普500指數前10大市值中，有8只是科技股，它們占據了整個美國所有上市公司市值的36%，貢獻了今年4月市場觸底以來指數漲幅的60%。

在這場狂歡背后，是科技巨頭們令人咋舌的資本開支。

據統計，亞馬遜、微軟、谷歌和Meta在2025年的合計投入或將超過3500億美元。到2026年這一數字將突破4000億美元。更激進的要屬OpenAI，2025年上半年的營收僅43億美元，但它卻已承諾未來三四年支出萬億美元左右。

如此激進的豪賭，不禁讓人聯想到當年的互聯網泡沫。在科技巨頭用金融杠桿撬動動輒萬億美元規模的資本投入時，是否會引發產能過剩，加劇能源緊張，并催生新一輪資產泡沫？

把目光轉向中國，從規模來看，中國AI企業的估值普遍不高，一個5萬億美元的英偉達，相當于7個騰訊，13個阿里，26個拼多多。在AI產業上的投入，二者更不可等量齊觀。

今年初，阿里巴巴、騰訊、字節先后宣布加碼資本開支，用于建設云和AI硬件基礎設施。綜合來看，中國AI巨頭加上三大運營商，一年的AI投入在650億美元，僅美國四大巨頭預算的五分之一左右。

這種差距固然折射出中美資本市場體量的不同，但也說明，中國科技企業對于AI投入，更加務實理性，既沒有“你投我，我買你”的合縱連橫式的資本游戲，也沒有激進的萬億豪賭。

電力、稀土與雄厚的基礎設施

中美AI投入的巨大差異，折射的是兩種不同的戰略邏輯。

美國是資本驅動型的豪賭，試圖憑借大量資本投入，快速催生行業繁榮，搶占AI技術的制高點，進而引領產業發展潮流。

外界對于美國AI泡沫的擔憂，不僅是因為資源日益集中到幾家巨頭，且看不到清晰的應用前景，更在于，它需要為AI產業搭建極其昂貴的基礎設施體系。

畢竟，AI不僅是算法之爭，更是數據、算力、能源乃至上游材料（如稀土）的重工業競賽。

以能源需求為例。AI行業對電力的需求非常大，俗話說，“AI的盡頭是電力”。美國當前的AI熱潮，產生了巨大的電力需求，不僅需要海量的GPU，還需要配套的電網、數據中心，甚至建設微型核電站。

數據顯示，美國目前已規劃的大型數據中心項目，總容量超過45GW，2030年將超過200GW，占美國總電力產量的40%。為破解“用電荒”，馬斯克甚至提出建設太空數據中心的設想。

在硅谷巨頭們看來，AI的巨大投入，是一次推動美國再工業化、引領工業革命的機遇。然而，一旦AI的實際需求不及預期，這些新建的基礎設施極可能長期閑置，成為沉重的資產負擔。

而在中國，情況有所不同。中國的AI發展，更多是需求牽引型的務實路徑。AI的資本投入，往往圍繞各行業的實際需求展開，更加穩健和審慎。并且，依托現有成熟的工業體系和基礎設施，中國在很大程度上已具備支撐AI發展所需的資源基礎。

圖由AI生成，提示詞：中國電力基礎設施冠絕全球

中國擁有全球規模最大、調度能力最強的電力系統，2024年，中國發電量超過10萬億千瓦時，占全球三分之一，年發電量約為美國的兩倍。

這意味著，AI產業的發展，有充足的電力保障，并不需要從零開始重建能源設施，而只需要激活現有電力資產就行。

此外，中國不僅稀土儲量豐富，更具備完整的開采、分離與加工產業鏈，能為AI硬件提供穩定可靠的上游支撐。

當美國還在為AI“修路架橋”時，中國早已路網成形。即便AI商業化進程慢于預期，這些基礎設施，也能被龐大的國內工業體系有效利用，有效降低了產能過剩和資源浪費的風險。

BC狂奔，AI進入中國千行百業

充沛的電力保障，為中國AI提供了強大的基礎設施支持，制造業的活力和平臺經濟的繁榮，則構成了中國AI發展的兩大核心動能——它們源源不斷地產生數據，并提供了最直接的變現場景。

要發展好AI，就必須有豐富的數據。

事實上，相較于美國AI更多聚焦于AGI（通用人工智能）的宏大敘事，中國AI一開始就更貼近產業的毛細血管，深度融入產業實踐中。

作為世界工廠，中國有完備的工業體系和制造業門類，規模連續多年位居世界第一，能為AI的發展提供豐富的垂直產業場景，以及數據養料。為此，AI正在加速進入千行百業，切實提升行業效率。

例如，新奧集團打造的“燃氣大腦”，利用AI實現了對城市燃氣管網的智能監測與調度，將故障識別與響應效率提升了70%以上。深圳工業富聯旗下的“燈塔工廠”，在AI大腦驅動下，基本實現了“無人、無誤”的全自動化生產，AI質檢準確率超過99%。

2025年5月，某月嫂集團在騰訊元寶支持下舉辦“AI賦能家政服務”培訓活動

甚至在家政月嫂、插花茶藝、餐飲烹飪、黃金珠寶等服務領域，AI也在加速滲透，為從業者創造價值。

與此同時，中國發達的平臺經濟，為AI提供了另一片沃土。

截至2025年，中國網民規模達10.8億，移動支付普及率超86%，電商、短視頻、本地生活等數字服務，深度滲透日常生活。這些平臺既是AI訓練的數據資源庫，也是其商業變現的試驗場。

這一點，在騰訊發布的2025年第三季度財報中，得到了印證。最新財報數據顯示，騰訊的營收同比增速超過15%，超過市場預期，而AI在廣告、游戲、社交等眾多場景中開始扮演越來越重要的角色。劉熾平總裁在投資者電話會上，更是描繪了一張藍圖，即微信最終會推出一個AI智能體，幫助用戶在微信內部利用AI完成很多任務。

在AI無縫嵌入制造、消費、社交、金融等多個領域后，目前中國AI產業已經形成“訓練—推理—變現—再訓練”的良性閉環。這種基于真實需求的商業化路徑，加速了技術與產業的深度融合，也降低了泡沫風險。

保持清醒，做好打逆風球的準備

回到最初的問題：中國AI，有沒有泡沫？

當然可能有。任何技術革命都伴隨著試錯，這是發展過程中難以避免的階段性現象。但至少目前來看，中國的AI產業發展，還沒有產生美國那種金融杠桿驅動的泡沫。

而可以確定的是，這一輪AI浪潮充滿了想象空間和歷史機遇，中國的優勢和劣勢都很鮮明。

為此，中國AI界要保持清醒的頭腦，避免盲目跟風和概念炒作，自始至終做好打逆風球的準備，通過加大頂尖人才引進，深化場景創新，才能持續提升核心競爭力。