AI浪潮,会重现26年前的互联网“泡沫时刻”吗

2000年的互联网泡沫，本质上是一场由过度投机和虚幻预期编织的资本狂欢。当时的美国市场上弥漫着“新经济”的神话。当时，任何公司只要在名字后加个“.com”就能获得追捧，而底层的盈利模式却无人问津。比如当时的PETS在1999年上市，市值一度接近3亿美元，但是在2000年就迅速破产，诠释了泡沫被刺破后的阵痛。

从盈利路径上看，2000年的互联网泡沫，不仅对各个.COM互联网企业产生影响，对产业链上游各大通讯设备商也产生了较大影响。在泡沫形成时期，由于市场的乐观预期，以及对互联网企业资本开支（CAPEX)的持续上升，多家上游通讯商涌入市场希望获得一杯羹，而到2002年，有三分之二的企业已经申请破产或被迫退出市场。行业累计亏损超500亿美元。

而在26年后的当下，根据英伟达CEO黄仁勋的预期，到2030年，AI的上游，AI基础设施的全球支出将达到3万亿至4万亿美元。然而，平心而论，当下AI领域的下游应用端，无论是消费级应用还是工业级应用，均未出现类似移动互联网时代的"苹果手机"式的爆款产品。由于资本开支的不断投入，上游AI基建先行启动，但是整个行业未来利润的落脚点，必定是现象级的AI爆款应用。如果下游需求不明确，那么当下环境，很有可能重蹈2000年的覆辙。

一、宏观环境

历史：1995-2000年，美国国内流动性环境长期保持宽松，信息技术产业开始崛起，内外资增量资金不断涌入，尤其是第二轮降息周期开启后美联储还加大了货币供应量，使科技股泡沫不断膨胀。宏观与微观全方位共振驱动互联网行业的估值持续非理性扩张，泡沫由此而起。微观层面看，风险偏好的不断上升、内外资增量资金的加速入市、90年代末的散户化均造成了科技股估值的疯狂扩张。

当下：2020年，OpenAI发布GPT-3，掀起本轮AI浪潮。美联储在2020年至2025年经历了一次完整且剧烈的“降息-加息-降息”政策摇摆。主要分为三个阶段:2020-2022年,为缓解新冠疫情对经济的冲击，美联储选择降息手段应对；在2022年至2023年，为应对疫情后的通胀，美联储在1年半时间内完成11次加息；总计525个基点，将利率推至5.25%-5.50%的二十余年高点。此后的约14个月（2023年7月至2024年9月），利率一直维持在这一高位。2024年9月起，为应对经济疲软与就业问题，美联储进入降息周期。所以自降息周期后的AI大发展，仍需值得当下的我们留心，在降息周期后，AI会不会像互联网时代一样，迅速成为热钱的偏好领域。

二、监管政策

历史：1996年，美国电信法案出台，希望打破贝尔公司在本地电话服务的垄断，形成一个任何参与者都可以进入的自由市场。整体来看，当时监管政策的目的是，打破垄断、引入竞争。美国涌现出超过300家运营商，竞相在本地电话市场分一杯羹。但是，市场容量小于新增供给：美国本地电话服务是一个年收入约1000亿美元的成熟市场，在相对稳定成熟的市场中，却涌入了数百个供应商。于是，形成了互联网上游通讯领域的泡沫，市场不断开始出清，运营商举债数十亿美元用于光缆光纤铺设，最终在2000-2002年的电信大崩盘中几乎全军覆没。

当下：与互联网泡沫时代不同的是，美国的AI监管没有像互联网时代一样走向放松，反而走向了更严的管制。主要工具是出口管制，核心机构是美国商务部工业与安全局（BIS）。拜登政府在任期尾声推出了"AI扩散规则"，将全球国家分为三个层级，对AI芯片出口设置严格门槛，英伟达公开反对，称其"毫无作用，只会损害美国竞争力"。特朗普第二任期上台后废除了这一规则，但并没有真正放松管制——2026年1月发布的替代性新规，将出口中国的政策从"推定拒绝"调整为"逐案审查"，但条件极为严苛。更值得关注的是，2026年3月众议院通过的《芯片安全法案》（CHIPS Security Act），要求所有受出口管制的高性能AI芯片必须在出口前搭载位置验证、防篡改、远程锁死、使用追踪等安全机制。这意味着美国正在从"产品管制"向"技术监控"升级。

在监管政策端，与互联网泡沫时期不同的是，电信法案是以打破垄断、鼓励竞争为出发点的，但过度自由一定程度上造成了后续市场的混乱；而当下基于地缘政治、大国博弈，监管政策更倾向于在外贸端发力。

三、产业层面

历史:70年代以来，计算机的核心设备不断革新进步，大规模集成电路计算机时代来临，计算机性能遵循摩尔定律飞速提升，为互联网应用奠定硬件基础。1986年NSFNET网络的建立标志着互联网民用化的开始，同年思科推出多协议路由器，互联网开始走进居民日常生活。1990年微软推出的Windows 3.0使人机交互成为现实，此后推出的Windows 95、98帮助微软垄断操作系统市场。1995年微软正式推出互联网浏览器1.0，用户可以自由地对网上信息进行检索和浏览，人类开始进入信息时代。1990-2000年，美国互联网用户数激增，10年间美国互联网用户数占总人口的比重从0发展到接近50%，：到2000年，全球互联网用户数量激增，光纤骨干网大规模铺设。

当下：在CHAT GPT事件引起全球关注后，资本开支引发的上游基建先行，以英伟达 GPU为核心的AI算力集群成为核心基础设施，其更是号称要打破摩尔定律。科技巨头（微软、Google、Meta等）投入数千亿美元建设AI数据中心。与此同时，云服务（AWS、Azure）成为AI模型训练和部署的主要平台，而专用AI芯片（如TPU、昇腾）也在快速发展。

通过对比，二者的爆发均首先引发上游的直接获益，无论互联网企业针对光纤、还是AI企业针对算力与芯片开展的军备竞赛，均需要资本开支做支撑，对上游采购需求的确定将导致上游如互联网的通讯、光纤,AI的云计算、显卡等直接获益。但是，快速上涨的资本开支与上游扩张，最终需要下游应用端的支撑，否则，时间久了必定是空中楼阁。

四、财务维度

历史：1995-2000年，美国电信公司通过华尔街募集了超过1.6万亿美元。1996-2000年间，企业在技术上的总投资高达1.7万亿美元。在此期间，全美共铺设了8020万英里的光纤电缆，占当时总量的76%，投资主要用于光纤骨干网、交换与路由设备等网络基础设施建设。当时市场上的主要设备商有：思科（Cisco）、朗讯（Lucent）、北电网络（Nortel）。2000年，思科的市值一度突破5000亿美元。90年代后期，“互联网用量90天翻倍”的叙事使投资者们相信，光纤领域不存在“过度投资”。结果是，CLECs过度建设了600亿美元的光纤产能，而泡沫破灭时已安装光纤利用率不足5%。

除此之外，电信运营商高度依赖供应链融资。在1999 年，电信运营商的资本支出高达151 亿美元，而同期营收仅为 63 亿美元。这意味着它们每赚1美元，就要花 2美元搞建设，超过 60% 的建设资金必须通过外部融资或债务来解决。当时，电信运营商主要靠下游销售的同时，配比供应链融资的方式实现，直观的讲，就是在销售商品的同时，也提供贷款服务，当然，贷款是专项用于采购本公司货物的。

当下：黄仁勋在英伟达2025年Q2财报电话会议中的预期是"在接下来的五年中，我们计划通过Blackwell、Rubin和后续发展，有效地扩展到一个3至4万亿美元的AI基础设施机会。四巨头（亚马逊、微软、谷歌、Meta）的资本开支（CapEx）从2024年的约2560亿美元，飙升至2025年的约4270亿美元，增幅高达67%。2026年的支出预计还将更高。AI时代，资本开支的投向领域主要有AI数据中心、GPU等AI芯片、服务器与网络设备等。

而当下的融资手段，主要有现金流充沛的头部玩家股权注资。英伟达作为AI领域目前现金流最充沛的玩家，采取的是直接向客户进行股权投资的策略，以确保硬件订单的优先权并向客户提供部分所需资金。但是，随着营收与资本开支剪刀差的扩大，后续重资产领域如算力中心建设，对贷款等间接融资的需求会逐步提升。

四、危与机

危：当下的AI浪潮，从大的降息环境、产业沿革与资本开支方面，与互联网泡沫时代有一定的相似性。本质上，我们需要防范的是：脱离事物客观发展规律的过度乐观；脱离了确定的下游需求层面，而对上游产业持续扩张的信心；脱离了营收、业绩而对相关产业的无脑投资。

机：可以发现，每一次技术革命，在下游需求不确定的情况下，首先引发的是上游卖铲子的公司估值提升，参考历史上的思科与当下英伟达，看懂这点，或许为普通人提供了千载难逢的投资机遇；在间接融资方面，伴随着国内AI算力领域的有序增长，或许为各大金融提供潜在的主体或上下游供应链融资的业务机会；在美国的监管政策方面，当下美国出于大国博弈、制造业回流的诉求，更偏向于侧重出台偏管控的监管策略，这或许会延缓泡沫到来的时间。

毕竟，人性不变，周期存在，当下的某个瞬间，或许就是历史的镜像。