1996 年 12 月，时任美联储主席艾伦·格林斯潘将科技、媒体和电信股票的繁荣定性为'非理性繁荣'，这一论断在近 30 年后的今天再次具有强烈的现实映射意义。当前人工智能领域的繁荣已超越单纯的技术讨论，演变为对金融回报的严峻拷问。午方 AI 梳理发现，到 2025 年，美国企业在 IT 设备和软件上的投资总额预计将接近 15 万亿美元，这一规模远超 2000 年 TMT 泡沫高峰期的 4660 亿美元（经通胀调整后为 8290 亿美元）。更令人警醒的是，过去四个季度中，美国 GDP 增长的 93% 均归因于科技投资，而当年 TMT 泡沫顶峰时这一比例仅为 60%，显示出当前经济对科技资本支出的极度依赖。

微软、Alphabet、亚马逊、Meta 和甲骨文等云服务巨头正计划在未来五年内投入数千亿美元建设数据中心，以支撑 OpenAI 和 Anthropic 等模型的开发与运行。

然而，基于分析师对 2025 年至 2030 年的预期数据，这些公司的资本支出预计将以每年 20% 的速度增长，收入增速则为 15%。午方 AI 注意到，即便在假设这些公司没有任何运营成本支出的极端乐观情境下，除亚马逊外，其余所有巨头的投资回报率均为负值。

这意味着，若维持当前轨迹，人工智能繁荣极可能演变为历史上最严重的股东价值破坏事件之一。

面对这一'不可能的数学逻辑'，行业仅有两种理论上的出路。第一种是人工智能带来远超预期的收入爆发，但这要求年总收入仅 1.5 万亿美元的巨头群每年额外创造 20 万亿至 50 万亿美元的收入以实现 10% 的回报率，这在数学上几乎不可行。第二种出路则是资本支出无法到位，即股市投资者转向谨慎或债务融资受阻。午方 AI 分析认为，一旦这些公司宣布削减投资，从 NVIDIA、台积电、ASML 到三星的整个供应链将面临需求崩塌，其股价建立在这些投资预期之上，任何调整都将引发连锁反应。

这种资本支出的轻微下调足以引发宏观经济衰退。历史数据显示，科技投资仅下降 4% 至 6% 就曾导致 20 世纪 60 年代科技繁荣后的调整及 2009 年的经济衰退。若当前科技支出出现类似幅度的下滑，不仅美国经济将迅速陷入衰退，美国、英国和欧洲的股市也可能被推入新的熊市。21 世纪初科技股在一年内暴跌 50% 甚至更多的惨剧，极有可能重演。

关于泡沫破裂的时间点，2026 年发生大规模投资削减的可能性较低，因为 OpenAI 和 Anthropic 等公司需在 IPO 完成前维持市场热度。

然而，营销热潮终将消退，现实将在 2027 年或 2028 年摆在这些巨头面前。正如格林斯潘在 1996 年提出警告后三年泡沫破裂一样，当前的 AI 公司 IPO 本质上可能是一场大规模的风险转移，将早期投资者和现有股东面临的不确定性转嫁给散户投资者、养老基金及其他相信故事的接盘者。当基础设施竞赛的账单最终到来时，谁来买单将成为悬在行业头顶的最大问号。