电影原型声称AI是泡沫：AI究竟是泡沫还是未来？

抖音热门 2025年11月06日 13:07 3 admin

【本文仅在今日头条发布，谢绝转载】

本文作者——蔡文机｜资深媒体人

市场上关于“AI是否成泡沫”的争论又被点燃。

因《大空头》成名的（Michael Burry）公开做空英伟达与Palantir，日韩与中概科技股顺势剧震，美元转强又放大了风险偏好的收缩。

质疑者据此断言——“AI像极了次贷前夜”。

但如果将相机对准真实世界的生产线，你会看到另一幅图景：锐意文具（Sharpie，母公司Newell Brands）用“AI+机械臂+自动化质检”重写工厂节拍，把产线从墨西哥和中国迁回美国本土，在更高工资下依旧降本提效。

这一正反两面的同时存在，恰恰说明：AI一定有泡沫，但它更是可度量的生产力革命，远非次贷危机可比。

泡沫总在情绪的“第四维”

资本市场从不缺泡沫。

互联网、光纤、移动互联网、新能源……每一代人都有自己的“估值叙事”。

泡沫何时破裂？

没人知道——因为价格不仅由现金流与贴现率决定，更由“情绪的第四维”驱动。

过去数月，圈内出现一种“梯云纵”式的资本游戏：巨头彼此投资、相互下单、再共同讲述一套更宏大的故事，估值彼此抬升。

这种“左脚踩右脚”的结构在大宗商品里并不陌生——同一批货在贸易商之间周转多次，账面规模远超实物流通。

AI主题中的部分公司，确实存在这种金融加杠杆、叙事叠加的空转。

市场层面，估值与宏观共振放大波动：

AI权重股在美股回调后带动日韩相关板块集体下挫，权重越大、被动资金越多，指数就越像“单因子押注”。

美联储对降息时间点的口径微调，美元走强、国债收益率下滑与避险升温交织，使高波动赛道先承压。

个别标的即使业绩超预期，也可能因前期估值过高而“利好出尽是利空”。

结论之一：短期看，AI的交易维度，确有泡沫特征与脆弱定价；中期看，决定泡沫能否“软着陆”的，不是情绪本身，而是生产函数是否向上平移。

布瑞的“做空时刻”与其局限

迈克·布瑞将投资组合的大头押在做空英伟达、Palantir上，复刻他在次贷危机前“对赌主流叙事”的姿态。

质疑者的逻辑并非全无道理：AI资本开支可能阶段性过度，部分公司远期回报率仍待验证，历史上的光纤周期正是先“堆管道、后盈利用”。

但与次贷不同的是：

底层资产性质不同。次贷以信用扩张撬动低质量抵押物；AI以算力、算法与数据驱动可复用产能。前者是资产负债表的错配，后者是生产要素的重组。

现金流生成路径不同。次贷产品的现金流依赖房价与再融资；AI投资的现金流回收来自更高的单位效率、更多的产品功能与更广的应用外溢。

外部性与折旧逻辑不同。机器、软件与模型能力可在规模化中摊薄成本，形成“学习曲线”；而低质量贷款只会在时间里“坏账显性化”。

因此，布瑞的“顶点判断”即便正确，结论也更像节奏问题而非方向错误：价格可能修正，但方向仍指向技术扩散与生产率抬升。

把镜头对准车间：锐意文具的“AI回迁”

讨论泡沫最容易忽视的，是生产一线。锐意文具给出了可度量的答案：

产线重构与回迁。其马克笔核心产能由墨西哥与中国迁回美国田纳西，采用自研机器人、AI视觉与自动化质检重写工序。

节拍与良率双点突破。年产量超5亿支，线速提升3—4倍；整支笔只剩一个零部件需要进口。

成本与价格。在本土工资更高的前提下，综合成本仍低于海外，同时无需提价；节拍稳定降低在制品与在途库存，运输与关税不确定性大幅下降。

就业结构升级。员工规模仍约550人，过去五年薪资提升约50%，岗位从体力密集转向设备维护、过程工程与数据岗位。

这不是“爱国制造”的感性冲动，而是一次围绕节拍（throughput）与良率（yield的企业级重算：

本地化+自动化把交付从“远洋随机变量”改写为“近场确定性红利”；

AI视觉与过程控制把“质量”从依赖熟练工变为依赖算法模型，可复制性与波动率同步改善；

单位经济学的关键不再是“更便宜的工人”，而是“更确定、更可复制的节拍”。

当AI从“PPT里的故事”落到“OEE、UPH、良率曲线与库存周转”的硬指标上，泡沫的水分就被榨干了一大半。

为何这与次贷危机不可比？

若将“次贷危机模板”强行套用到AI，很容易得出错误结论。

更严谨的比较是：

风险传导链条。次贷以杠杆链条把微小违约率放大成系统性风险；AI的主要风险在于投资回报期错配与单点龙头拥挤，更多是估值与周期性回撤，而非金融体系失稳。

资本开支的存量价值。次贷“退潮”后留下一地坏账；AI周期过度建设也许会让部分GPU闲置，但其软硬件栈可二次分配——给制造、医疗、能源、物流等行业“降本增效”，资产残值并非归零。

全要素生产率（TFP）弹性。次贷不提升TFP，AI在制造、客服、研发、设计等环节持续释放“单位时间的有效产出”。当TFP显著改善，估值体系可“以时间换空间”。

因此更贴切的历史类比不是“次贷崩塌”，而是“互联网2001年后重生”：经历估值洗牌，真正沉淀为电商、云与移动互联网的基础设施。AI大概率也将经历从叙事到基建的迁移。

投资者的操作性视角：从“讲故事”到“看节拍”

判断AI资产的可持续性，可以从三个“非叙事指标”入手：

是否改变单位经济学：如锐意文具用AI把UPH、良率与在制降低的幅度是否足以覆盖更高的人力与折旧？若“单位节拍×良率×周转”>“工资+折旧+能耗”，则是真提升。

是否缩短现金回收期：订单交期与库存波动是否显著下降？“产能—订单”匹配从“预测驱动”变为“数据驱动”，现金流曲线应更平滑。

是否具备可复制性：靠明星团队或补贴“堆”出来的效率不可持续；靠算法、标准化夹具与工艺库复制的效率才会扩散。

主题配置上，较为稳健的思路是沿“算力—算法—应用—能源—设备”五条线寻找“被验证的单位经济学”：

能源与散热：电价、供电与热管理正成为AI基建新的“卡脖子”。能够把PUE、WUE与边际电价打下来的标的，具备更强穿越周期能力。

工业软件与机器视觉：把AI嵌入MES、APS、PLM/CAE，直接作用在节拍与良率上，是从“PPT价值”到“利润表价值”的关键跳板。

专业化设备与机器人：面向细分工艺的末端执行器与柔性夹具，更能形成“工艺数据—模型—硬件”的复利壁垒。

应用层里的“非娱乐刚需”：医疗影像、质检、安规、风控等高ROI场景，回款可衡量、复购强。

算力龙头：权重与估值决定了更高波动，但只要产业链扩散未被证伪，调整更可能是“节奏变量”。

泡沫不可免，生产力不容忽视

布瑞的做空提醒我们警惕“金融空转”的自我实现；而锐意文具的回迁则证明“AI已深入产线”，把抽象的叙事变成了可计量的效率。

两者并不矛盾：AI的交易层面会反复、会出清，但技术扩散与生产力提升却是确定的慢变量。

如果把AI比作一条长河，股价是河面上的涟漪，产线节拍与良率是河床的地貌。

涟漪会起落，河床却决定了流向。

AI当然有泡沫，但它绝不是次贷危机那样的结构性金融炸弹；相反，它更像2001年之后的互联网——从喧嚣归于基建，最终成为所有行业的“水电煤”。

因此，AI不只是一个主题，更是未来本身。

注：本文为市场评论，不构成任何投资建议。

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