AI泡沫至多破灭一半
源自：格隆/作者：万连山
近几日，全球市场、特别是韩国股市持续走低，情绪非常低迷。
大众对于AI泡沫破灭的担忧也愈发强烈。
然而需要厘清的是，此轮崩裂的到底是AI泡沫本身，还是“炒作AI的人”？
5月底，韩国监管机构一次性放行了十余只与三星及SK海力士挂钩的两倍单股杠杆ETF。
行情上行时，ETF被动加杠杆维持，散户蜂拥而入；行情下行时，超120万杠杆散户账户被迫追加保证金，20至30岁年轻群体的爆仓占比高达62%。
随后引发了恶性暴力事件：
7月13日，一名20多岁的韩国青年持刀刺伤了一位40多岁的网红股票博主。
警方通报显示，嫌疑人听信该博主建议，倾尽所有积蓄并加杠杆重仓SK海力士，随后爆仓并背负巨额债务。
他摸清博主线下办公地点后，连刺数刀。
更为讽刺的是利好兑现后变成了屠宰场。
近期美光和三星相继发布财报，业绩暴涨十几倍，股价却均冲高回落。
这无疑放大了恐慌情绪：业绩如此亮眼仍下跌，后续行情会如何？
而这种现象的本质，是大量杠杆资金在极度拥挤的仓位中相互踩踏，是散户和投机机构在芯片产能周期性波动下的自我恐慌。
与AI产业的实际应用价值，究竟有多大关联？
01
核心需求改变了吗？
判断AI泡沫是否破裂，最核心的要素是两类需求：AI企业的算力需求，以及应用端的市场需求。
当前，由于月初Meta宣布对外出租闲置算力，市场担忧算力是否已出现过剩，进而引发AI巨头未来资本开支大幅收缩的预期。
但Meta为何要出租算力？我们此前的文章已有所分析。
由于下一代大模型的训练，前沿巨头们竞相追逐的是Blackwell、Rubin等新一代集群算力。
上一代芯片若仅用于推理和日常业务则过于浪费，不如打包成云服务对外出租以赚取现金流。
事实是，Meta 2026年全年的AI资本开支非但未减，反而上调至1250至1450亿美元，且刚刚与AMD签署了5年600亿美元的合作协议，同时对外采购近500亿美元的算力资源。
仅亚马逊、微软、谷歌、Meta四家，今年的资本开支总额预计将达7250亿美元，较去年增长77%。
当然，具体数据还需等待月底陆续披露，目前尚无法下结论。
不过高盛做出了相当大胆的预测：
“若AI基础设施的建设轨迹遵循人类历史上铁路和汽车黄金时代的规律——即增量投资达到GDP的2%-3%，那么到2027年，全球超大规模云厂商的资本开支将轻松突破1.1万亿美元；在极端乐观情境下，甚至可能达到1.4万亿美元！”
这意味着，AI企业在算力层面的需求，大概率仍将持续增长。
但如此庞大的开支，是否有足够的市场需求来支撑？
AI的真实需求已如水电网络般，悄无声息地渗透到全球B端SaaS和C端智能硬件的各个角落。
并且，特定服务的特定用户，正在以真金白银为之付费。
先看最受关注的两家企业。
5月28日，Anthropic完成650亿美元的H轮融资，估值被推至9650亿美元。
支撑这一估值的，是令人惊叹的收入增速。
财富100强企业中有70%为其客户，年付费超100万美元的客户超过1000家，推理基础设施毛利率飙升至70%以上。
其中，面向程序员和企业的开发工具Claude Code，上线仅6个月便创造了10亿美元的年化收入，至今年2月更突破25亿美元。
用户规模最大的OpenAI，虽在B端市场难以分得一杯羹，但当前年化收入也已站稳400亿美元。
再看其他企业。
B端领域，最赚钱的是Microsoft 365 Copilot。
截至2026年4月，其付费企业席位突破2000万个，单季度净增500万个席位，且仍以每季度30%以上的增速蚕食传统办公软件市场。
目前，财富500强中超过60%的企业拥有至少1万个Copilot席位。购买5万个席位以上的大客户数量较2025年同期增长了三倍。
例如全球最大咨询巨头埃森哲，为全球120个国家的74.3万名员工全员部署了Copilot。
该产品定价不菲，每个席位每月30美元。
埃森哲为何愿意支付这笔巨额费用？因为在前期20万人的灰度测试中，97%的员工反馈AI让日常任务完成速度提升了最高15倍。
其次是客户关系管理巨头Salesforce，最新财报创下415亿美元营收纪录。
其旗下智能体平台在整个生命周期内已为全球企业客户交付了24亿个“智能体工作量单位”，累计处理19万亿个Tokens。
“过去我们销售软件许可证，客户需雇佣人员操作软件。如今我们销售的是‘AI员工’。不再按席位收费，而是按AI完成的工作量（每工作量单位）收费。这一模式彻底引爆了那些希望削减人工客服、人工销售支持成本的企业需求。”
C端领域，首先看苹果。
截至今年5月，其全球活跃设备安装量达25亿台，其中支持Apple Intelligence的设备突破5.6亿台。
此外，由于全球超过8亿台老旧iPhone无法兼容端侧AI，一场由AI驱动的、价值数千亿美元的“iPhone换机超级周期”也已在2026年拉开序幕。
这种需求，是实实在在的。
其次，AI搜索引擎Perplexity AI。
随着新产品线和企业级Pro版的推出，年经常性收入在一个月内暴涨50%，月活用户突破3000万。
从办公软件、企业服务到开发者工具，再到大众搜索，整个AI应用行业的金字塔已基本成型。
用户也以实际付费证明：只要AI真正能够解决问题，绝对有人愿意为之买单。
这是席卷各行各业的“生产力价值重塑”，绝非泡沫。
AI应用公司正大举吞噬传统软件的市场份额。
基于这一明确趋势，我们甚至可以进行一些极端推演。
02
即便算力出现过剩
很多人实际上忽视了一个事实：
AI根本无需变得更加智能。
这不是技术能否实现的问题，而是绝大多数企业、绝大多数人并不需要。
物流分拣员、快递员、外卖员、送餐收盘子的服务员、流水线零件安装工、建筑工地放线员、吊车驾驶员、叉车驾驶员、人力搬运工、文案、美工、错字校对、地铁安检员……
这些岗位，真的需要更高的智能水平吗？
做一个最极端的假设：
即便算力确实过剩，规模法则明天彻底失效，LLM的逻辑、推理、语言能力永远停留在2026年夏天的水平……
凭借现有的AI智能水平，只要为其配备“身体”，依然足以引发人类历史上前所未有的生产力大解放。
这轮泡沫，依然不会彻底破灭。
根据麦肯锡关于工作自动化的长期跟踪研究：
在全球经济中，约60%至70%的工时可通过现有技术实现自动化。而在制造业、物流业、零售和餐饮等物理操作高频行业，这一比例超过90%。
市场乃至全社会对这一部分的需求，正在加速兑现。
仓储物流方面。
截至2026年6月，亚马逊在全球部署的机器人车队已突破100万台。
它们协助处理了全球75%的亚马逊包裹递送。其最新的“Sequoia”仓储系统，利用具身AI识别和存储货物的速度较此前提升了75%。
无人配送方面。
由Starship Technologies运营的自动配送机器人车队，今年已完成超过800万次真实商业配送。
2000多台小车每日穿越超过12.5万条街道，将食物送达用户手中。
以及关注度最高的工业制造方面。
以中国为例，当前制造业劳动力缺口将近3000万人，具身智能行业的数据缺口高达95%。
麦肯锡的预测相当大胆：到2030年，全球最多将有8亿个工作岗位被机器人和自动化取代。
而目前，这一领域连十分之一的潜力都尚未释放。
全球劳动力缺口
因此，即便算力真的严重过剩，后果如何？
Token价格将出现断崖式暴跌。
对于销售芯片的英伟达，或每日计算折旧费的微软、谷歌而言，这确实是噩耗。
但应用和需求端不会受到太大影响，对具身智能行业乃至整个社会而言，更是重大利好。
财富将迅速从虚拟的“云端算力霸权”，转移至物理世界的“硬件控制节点”。
谁能打造最稳定、最耐用、最廉价的机器人，谁能将AI大脑与挖掘机、扫地机、流水线更完美结合，谁就能攫取物理世界中90%劳动力的超额利润。
这才是真正的市场需求所在。
也能在一定程度上解释，为何韩国那些纯粹依靠杠杆ETF推高的个股遭遇连环踩踏。
你不值这个价。
资金并非抛弃了AI，而是在AI产业链内部进行高低切换。
从前期涨幅过大、故事透支的中游制造环节，流向更具壁垒的先进封装、高端算力租赁以及已跑通商业模式的软件大厂。
这至多只能算是挤掉了杠杆炒作催生的泡沫。
03
尾声
很早之前就指出，将当下情况类比2000年的互联网泡沫，是极不恰当的。
彼时，绝大多数互联网公司甚至不知如何变现，全凭PPT骗取投资。
而如今的AI技术，需求是明确的，企业拥有真金白银、且仍在高速增长的收入。
宏观层面，科技巨头的资本开支仍在扩张；
中观层面，主流大模型订阅服务和API调用量仍以月度翻倍的速度渗透至各行各业；
微观层面，各类不同功能的机器人，也正准备接管这颗星球上最繁重庞杂的劳作。
只要这三者不被证伪，很难想象AI泡沫如何彻底破裂。
此时此刻，大概只是马拉松长跑中的一次中途补给。
作者：万连山/