2025 年，全球资本市场迎来了前所未有的 AI 热潮。英伟达市值突破 4.4 万亿美元，成为全球市值之冠；Figma 上市首日暴涨 250%，资本市场的热情已超越 1999 年互联网泡沫的顶峰。当技术革命陷入垄断困局、商业化进展迟缓时，这场资本盛宴距离泡沫破灭究竟还有多远，成为市场关注的焦点。
双重矛盾的市场图景
当前 AI 市场呈现出强烈的分化景象。一方面，英伟达凭借对 AI 芯片的爆发性需求，实现 2022 至 2025 年收入增长五倍、利润增长十倍，创造了真实的商业奇迹。另一方面，Palantir 的市盈率被推高至 600 倍，Figma 首日上市股价暴涨 250%，资本热情呈现脱离基本面的狂欢。这种极端估值已经超越 1999 年互联网泡沫顶峰的水平，警示投资者注意历史经验。
三个月前，高盛曾尝试为市场降温。分析师指出，1995-2000 年间纳斯达克指数上涨五倍，市盈率突破 150 倍；而 2020-2025 年纳指仅翻倍，估值相对理性。这在一定程度上归功于“七巨头”的稳健盈利基础，以英伟达为例，其业绩增长源于真实芯片需求。然而，当政策红利（如关税豁免、美联储降息预期）与生成式 AI 技术热潮叠加，市场情绪在短短五个月内从理性迅速转向亢奋。
融资市场的火爆景象
融资市场反映出资本过剩和技术信仰的集中表现。Tracxn 数据显示，美国约 7000 家 AI 企业形成庞大生态，其中超过 1000 家完成 A 轮融资。OpenAI、Anthropic 等估值超百亿美元的独角兽正排队等待 IPO。过剩的流动性、政策宽松、技术信仰与投行推动四大因素叠加，使 AI 市场呈现与互联网泡沫高度相似的生成机制。
垄断资本重塑创新规则
与互联网泡沫初期草根创业盛况不同，AI 竞赛从一开始就被科技巨头垄断。训练千亿参数大模型需要数千万美元投入，持续优化成本高昂，构筑了深厚的资本护城河。微软-OpenAI、谷歌-DeepMind 等深度绑定形成从算力底层到模型应用的垂直控制体系。
更严峻的是，反垄断政策推进面临系统性阻力，监管缺位可能导致 AI 经济走向“数字封建制”：初创企业沦为巨头附庸，创新收益高度集中于少数巨头。资本市场的反应也验证了这种格局：Figma 上市财富效应中，持股 15% 的 Adobe 成为最大受益者；微软因投资 OpenAI 获得的市值增益远超多数独立 AI 公司 IPO 规模。这种“核心资产虹吸效应”可能催生新型泡沫：巨头估值在流动性推动下持续膨胀，而缺乏生态庇护的初创企业融资困难，风险集中。
产业结构与商业化滞后风险
更深层次的风险潜伏在产业结构断层中。当超过 80% 资本涌向芯片、云计算等基础设施层时，应用层的商业化却明显滞后：医疗 AI 面临审批迷局，工业质检模型落地困难，麦肯锡调研显示仅 34% 企业通过 AI 获得显著投资回报。这种资金错配孕育双重危机：一方面，英伟达 GPU 短缺推动单季营收突破 300 亿美元，但全球数千亿美元算力投入正面临边际收益衰减；另一方面，半导体行业周期规律如幽灵徘徊——每个超级周期的狂欢终将以产能过剩告终。
历史经验在此刻显得格外警示。1999 年思科被视为“互联网基石”，享有 200 倍市盈率。然而，当应用层未能及时填补基础设施投入的空洞，思科股价在 2000 年 4 月单月暴跌 40%，一年内市值蒸发 80%。类似风险在当下 AI 市场依然存在：英伟达被比作“新思科”，股价逆势上涨 150%，显示短期市场高度情绪化，而长期价值仍需盈利验证。
核心泡沫与边缘消亡的结构性风险
当前 AI 热潮本质上是技术乐观主义与流动性过剩在监管真空中的共振。与互联网泡沫的全面崩溃不同，本轮调整可能呈现“核心塌缩”与“边缘消亡”并存的结构性变化：巨头估值可能回调但仍具根基，而缺乏造血能力的初创企业将面临大规模消亡。
真正的转折点可能出现在三个因素交汇之时：全球数据中心完成 GPU 部署导致算力过剩、企业客户要求 AI 投入兑现财务收益、政策制定者重建监管框架以应对社会压力。
短期繁荣的持续时间仍然难以预测。当英伟达需要持续数百亿美元利润来支撑估值，当技术革命的生产率红利需十年周期验证时，泡沫终结的预测变成高风险游戏。市场终将从投票机回归称重机，技术信仰透支的期待必须以实际利润偿还，而这场全球算力军备竞赛的最终结果，仍笼罩在时间迷雾中。