作者：
彭新
2026 财年第一财季 （截至 2025 年 8 月 31 日），甲骨文营收增长 12% 至 149 亿美元，其中云计算收入增长 28% 至 72 亿美元，云应用 （SaaS） 收入 38 亿美元、增长 11%，但软件收入下降 1% 至 57 亿美元，整体表现喜忧参半。
但是，在全面参与 AI 竞赛的前提下，甲骨文高达数千亿美元的已签约项目令市场为之疯狂。甲骨文高管称，在第一财季与三家客户签署了四份价值数十亿美元的合同；在接下来的几个月里，甲骨文预计还会签下几笔数十亿美元的合同，RPO（剩余履约义务） 可能会超过 5000 亿美元。
市场对甲骨文财报的反馈堪称疯狂。财报公布后，股价盘中一度暴涨 41%，收盘涨近 36%，创有史以来最大单日涨幅，公司市值因此增加 2440 亿美元至 9220 亿美元。
市场正押注加大 AI 投资、重金建设数据中心的企业。除甲骨文外，英伟达与 OpenAI 走在最前：前者市值约 4.4 万亿美元，后者估值提升至超过 8000 亿美元。英伟达凭借较低的融资成本，一边向英特尔投入约 50 亿美元，一边还计划在 OpenAI 的合作项目追加约 1000 亿美元资金。随着收入预期抬升，OpenAI 估值同步上行。近三个月，二级市场 AI 半导体与基础设施整体走强。
资本狂欢之下，不安情绪正在投资人、创业者和一线从业者间悄然蔓延。人工智能热潮会不会泡沫化？越来越多人担心，一场迫在眉睫的 AI 泡沫，可能成为下一个全球经济风险的引爆点。
虚火还是刚需？
10 月 6 日，在旧金山举办的 OpenAI 年度开发者大会 （DevDay） 上，OpenAI 首席执行官奥特曼 （Sam Altman） 就 AI 泡沫化给出了不同寻常的回应。
「我知道写泡沫化的故事很诱人，」 奥特曼表示，「事实上，我认为 AI 的许多领域现在确实有点泡沫化。」
此番言论在当今美国科技领袖中颇为罕见，他们通常对此类问题讳莫如深。奥特曼进一步称，他预期投资人会做出一些错误的判断，而一些 「愚蠢」 的新创公司也可能轻易获得大笔资金。
不过，奥特曼话锋一转，明确将 OpenAI 与行业内的泡沫现象区分开来。他强调，对 OpenAI 而言，「这里确实正在发生一些真实的事情」，意指其技术进步和业务发展具有实质性。对 OpenAI 本身，奥特曼给出的判断更为笃定：模型能力、产品矩阵和商业化 「出现了可验证的进展」。
尽管奥特曼试图将公司与市场的非理性繁荣剥离开来，但并非所有人都被说服。
OpenAI 正身处风暴中心。
近一个月，随着 OpenAI 与英伟达、AMD、博通乃至甲骨文的合作计划持续推进，美国科技巨头之间交织出错综复杂的算力与资本合作关系。总的来看，OpenAI 采购部署 AMD 芯片的同时，还能获得以特定价格入股 AMD 的权利；英伟达向 OpenAI 投资了高达 1000 亿美元，双方共建大规模数据中心，后者再以投资款采购英伟达芯片。
微软既是 OpenAI 的主要股东，同时还是人工智能云计算公司 CoreWeave 的主要客户，而 CoreWeave 又是英伟达持股较多的公司；据估计，截至英伟达 2025 财年第四季度，微软贡献了英伟达近 20% 的年化收入。
这些股权与采购的 「纠缠」 让产业链更像一张彼此勾连的网。互为客户的关系在短期内推高了多家公司的预期新增收入，有些增量甚至达到公司现有收入的数倍。
随着 AI 领域日益复杂的融资安排愈发普遍，其对行业真实需求的潜在扭曲引发硅谷专家警觉。质疑者认为，AI 科技公司市值的快速飙升，部分源于 「财务工程」 而非内在价值。他们把这类交易称为 「循环融资」（round-tripping） 甚至 「供应商融资」（vendor financing）——通过投资或借贷给客户，促使其持续购买自身产品，从而人为制造需求并推高营收与估值。
面对质疑，奥特曼回应称：「没错，这些投资和贷款前所未见。」 但他补充，市场的另一面是，「企业营收的增长速度也前所未有。」 不过，尽管 OpenAI 的营收增长迅速，该公司迄今仍未实现盈利。
被视作 AI 算力需求晴雨表的台积电，10 月 16 日交出超预期业绩，并把 2025 年全年营收增速指引再次上调至近 35%。这已是台积电年内第二次上调全年展望，市场普遍将其解读为给 「AI 需求疑虑」 服下一剂 「定心丸」。
业务上，台积电既是英伟达、AMD 等高端 AI 芯片的独家代工方，也承接多家互联网公司的 ASIC 及其他芯片订单；同时，台积电的先进封装能力对 AI 芯片量产与性能释放至关重要。
对于外界关切的 AI 需求判断，台积电董事长兼总裁魏哲家在业绩电话会上称，当前 AI 客户拉货 「全面强劲」，甚至比三个月前更强，相关长期复合增速略高于此前预期。「我们直接从客户那里收到强烈信号，要求我们具备支持其业务的能力，因此我们对 AI 大趋势的信心正在增强。」 他提到，大型语言模型的令牌 （token） 处理量呈爆发式上升，反映 AI 的高频采用，带动算力需求抬升，从而验证了对先进制程与高端封装的持续需求。
在产能扩充上，魏哲家强调将维持谨慎节奏：除逐条核对客户订单规划外，还会亲自查访 「客户的客户」，并通过内部评估机制把关，力求更精准地推进产能布局与建设。
互联网泡沫镜鉴
在科技产业的历史里，「泡沫」 并非新课题。上世纪 90 年代末的互联网狂飙，在 2000—2002 年引发全球科技股大幅回撤与大量初创公司倒闭，也拖累电信行业爆出债务危机。
在 10 月 14 日发布的 《世界经济展望》 中，IMF 首席经济学家皮埃尔-奥利维耶·古兰沙称，如今人工智能投资激增，与 90 年代末互联网泡沫相呼应，但更可能不是系统性风险。
互联网早期，大量资本涌入电信基础设施，押注需求将呈指数级增长，乐观情绪刺激科技投资，抬高股票估值。然而，当需求放缓时，破产潮随之而来。问题并不在于互联网缺乏潜力，而在于资本大规模投入的时点快于普及速度。AI 投资亦然。麻省理工学院今年 8 月的一项研究显示，实施 AI 试点项目的公司中，高达 95% 并未取得任何投资回报。
不过，互联网泡沫留下的光纤骨干网和数据中心，为随后移动互联网与云计算繁荣奠定了基础。类比之下，即便当下 AI 出现估值回调，电力与算力基础设施、模型与数据资产的沉淀，同样可能为下一阶段的繁盛奠定基础。
尚不能断言人工智能浪潮究竟是机遇还是危机，但军备竞赛中的 AI 公司已然处于两难：扩产还是观望？自建数据中心还是外包云算力？这考验管理层和投资者的判断。
对追逐 AI 红利的公司而言，继续加码意味着巨额资本支出与盈利压力；一旦需求兑现放缓、推理成本曲线降不下来，资产减值与期限错配将迅速放大。若踩刹车，不仅可能错过 AI 需求与生态窗口，还可能被市场解读为增长见顶、战略摇摆，引发估值下调与合作伙伴观望，进一步放大竞争压力。
需要注意的是，当前推高 AI 增长的主要是盈利与现金流相对稳健的科技巨头，即便热潮退去，它们大概率仍能维持增长。但也有人提醒，最严重的人工智能泡沫风险可能出现在能源领域，市场正涌现一批尚无营收、寄望未来科技公司为其尚未建成的电力项目买单的开发商，一旦 AI 需求不及预期，这些没有收入的能源公司将跌得最惨，而且几乎没有缓冲。
（21 世纪经济报道）
文章转载自东方财富
