AI 泡沫何时破裂？关键看回报能否覆盖成本

全球人工智能投资热潮正在加速推进，但关于“泡沫是否即将破裂”的争议也随之升温。

针对市场对科技巨头资本支出激增的忧虑，香港研究机构 Gavekal Research 发布的最新报告认为：仅从企业融资与投资回报的关联来看，本轮 AI 资本支出周期尚未触及转折点。

Gavekal Research 首席美国经济学家 Will Denyer 在报告中强调，判断 AI 资本支出能否延续的关键指标——“维克塞尔利差”（Wicksellian Spread），目前仍处于显著的安全区间。该指标用于衡量企业投资资本回报率（ROIC）与加权平均资本成本（WACC）之间的差额，本质上反映了企业继续扩张投资的意愿强弱。

Denyer 指出，只要 ROIC 持续高于 WACC，企业就有动力增加资本投入。当前这一利差不仅保持正值，且比过去二十年的中位数高出至少 70 个基点，表明尽管融资环境较此前趋紧，但尚未对 AI 投资构成实质性阻碍。

在他看来，决定这轮 AI 热潮能否持续的关键，并非资本支出规模本身，而是其背后的盈利兑现能力。一旦企业 AI 投入无法持续转化为收入增长与利润提升，导致投资资本回报率（ROIC）明显下滑，同时融资成本在高利率环境下维持高位，使得维克塞尔利差持续收窄甚至转负，市场对“AI 高投入、高估值”的信心便可能动摇。

换句话说，真正可能刺破 AI 泡沫的，从来不是投资规模过大，而是资本回报开始无法覆盖资本成本。

AI 资本支出已逼近互联网泡沫时期高点，但估值尚未失控

美国企业在计算机及外围设备上的资本支出——尤其是数据中心、GPU 服务器及相关基础设施——已升至 1998 年至 2000 年互联网泡沫时期以来的最高水平。

不过，将当前 AI 周期简单类比为 2000 年科技泡沫并不准确。

他指出，尽管资本支出增速惊人，但当前科技板块整体估值“虽不便宜，却远未达到 2000 年初那种极端拉伸状态”。换言之，市场确实已对 AI 前景进行了较高定价，但尚未形成全面脱离基本面的资产狂热。

相较于互联网时代“先讲故事、后找盈利”的模式，本轮 AI 投资背后存在更清晰的商业逻辑：云计算巨头正围绕算力、模型训练与企业级 AI 应用展开实质性竞争，相关资本投入能够直接转化为未来的市场份额与平台壁垒。

AI 红利正向亚洲制造链扩散，美国 GDP 受益未必如预期强劲

本轮 AI 投资潮的一个显著特征在于，其硬件供应链高度全球化。

无论是 GPU、HBM 高带宽存储芯片，还是服务器电源、先进封装与数据中心组件，美国大量依赖进口。这意味着，虽然美国科技巨头是 AI 资本支出的主要推动者，但资本支出的直接经济红利，实际上正在向亚洲制造体系外溢。

这也是为何韩国存储芯片企业以及日本相关科技公司在本轮行情中表现强劲的重要原因。包括三星电子和 SK 海力士等亚洲科技龙头，均成为全球 AI 基础设施扩张的核心受益者。

与此同时，这种结构也意味着，美国 AI 投资对 GDP 的直接拉动效应，可能低于市场此前预期。因为大量设备采购对应的是进口，而非本土制造增加值。

但 Denyer 强调，间接影响依然不可低估。美股上涨带来的财富效应、AI 提升企业效率后的生产率改善，以及围绕数据中心建设扩张的电力与能源投资，仍将对美国经济形成持续支撑。

两大风险开始浮现：通胀冲击与电力瓶颈 尽管整体趋势仍偏乐观，Gavekal 也提示了 AI 资本支出周期面临的两项潜在风险。

首先是通胀与利率风险。

如果中东局势持续推升油价，尤其是霍尔木兹海峡运输风险导致能源价格再度上行，美国通胀可能重新承压。在这种情况下，美联储维持高利率的时间可能进一步延长，企业融资成本上升将压缩维克塞尔利差，从而削弱继续扩大 AI 投资的动力。

其次则是愈发突出的电力供应问题。

AI 数据中心对电力的需求正呈指数级增长，而美国电网扩容速度明显滞后。根据美国能源信息署（EIA）的预测，未来几年美国电力供给增速可能持续低于需求增长。

这意味着 AI 热潮的外溢受益方向，未来不仅局限于半导体与云计算企业，还可能进一步扩散至美国电网基础设施、天然气发电以及新能源领域。围绕输电网络升级、天然气供应和可再生能源建设的投资机会，正在成为 AI 周期的“第二层交易逻辑”。

市场担忧资金见顶，但潜在“弹药”仍然充裕 针对市场对 AI 资本支出“烧钱不可持续”的担忧，Gavekal 研究员 Tan Kai Xian 在另一份报告中进行了反驳。

他指出，目前市场实际上仍存在大量尚未被激活的潜在资金