随着人工智能（AI）技术成为全球科技竞争的核心赛道之一，美国资本市场对AI的投资热情也达到空前高度。前不久英伟达CEO黄仁勋、三星电子集团会长李在镕等企业家只是一起吃了一顿炸鸡，竟然也能带动韩美股市禽类加工、炸鸡机器人等领域企业股价的飙升。这种无视规律、“沾边就涨”的混乱现象，反映出市场投资中越来越强的情绪化倾向。

与狂热情绪同时存在的，是草木皆兵的紧张感，二者形成了鲜明对比。日前OpenAI被爆已致信白宫，请求美政府为其巨额基础设施项目提供贷款担保。虽然其CEO奥尔特曼紧急澄清，但依然加剧了外界对AI行业融资能力和泡沫的担忧，引发美股科技股一轮显著下跌，纳斯达克100指数一度下跌1.9%。

由技术叙事驱动的市场过热，美国历史上也不是第一次了。19世纪美国的铁路铺设热潮中，不少毫无经济价值的“鬼镇”拔地而起。1873年主导北太平洋铁路融资的杰伊·库克银行破产，引爆了美国的全面金融危机。互联网泡沫时期，资本基于“网络流量每100天翻一番”的夸张预测铺设了海量光纤。结果到2005年，全美约85%的光纤容量处于闲置，电信公司纷纷破产。但要说这些泡沫全无价值也有所偏颇：前者为美国西部开发奠定了基础，后者催生了谷歌、亚马逊等网络科技巨头。这也在美国投资人中留下了一种刻板印象：“泡沫”不可怕，即便破裂了，留下的基础设施也能“化作春泥更护花”。

然而，当前的AI泡沫可能承担不起“化作春泥”的代价。一方面，资本规模空前庞大，投入与回报比严重失衡。数据显示，2025年上半年美国AI相关支出对GDP增长的贡献占比高达92%，占据了绝对主导地位，但这种“GDP奇迹”并没有转化为企业层面的盈利能力。OpenAI在2025年上半年收入43亿美元的同时，净亏损高达135亿美元，第三季度单季亏损更是超过115亿美元。麦肯锡调研显示，近80%部署AI的企业未能实现净利润提升，95%的生成式AI试点项目没有带来直接财务回报。同时，全球科技垃圾债发行量正逼近2020年历史高点，企业与机构整体债务规模恐在今年底突破6万亿美元。

更令人担忧的，是隐性杠杆的不断积累。OpenAI等美股科技“七巨头”通过交叉持股、大额互签订单等方式深度绑定，甚至将数据中心长期租约证券化、打包出售。这种“花花轿子人抬人”的循环融资模式，创造了一个看似完美、但缺乏真实经营性现金流支撑的资本闭环，长此以往恐将积聚成不容忽视的系统性风险。

中国在AI领域的差异化竞争策略与不断产出的成果，也加剧了美国市场的焦虑与自我怀疑。与美国企业押注通用人工智能、追求技术极致不同，中国选择了产业应用驱动的务实路线。截至2025年7月，中国已发布1509个公开大模型，占全球总量近四成，不少模型已跻身全球第一梯队。这种高质量替代品的涌现，对依赖高昂API调用费和模型许可费的商业模式构成根本性冲击。

当技术竞赛从单纯的资本比拼转向应用落地能力的较量时，过度依赖财务杠杆而非真实价值创造的模式，显然难以支撑长期竞争。

与美国历史上的泡沫相比，当前AI泡沫的特殊风险，在于其过度的资本集中与系统性关联。“七巨头”预计今年将在AI基础设施上投入近4000亿美元，这一数字约占2025年上半年美国GDP增长的一半。这些AI概念股已深度嵌入标普500指数，其权重高度集中于少数巨头，一旦市场情绪逆转，将带来巨大的回调压力。届时不仅会冲击资本市场，还可能通过信贷收缩、投资放缓传导至实体经济，形成“去杠杆—就业下滑—消费疲软”的恶性循环。

当然，我们也不能简单将AI投资热潮等同于泡沫。AI作为颠覆性技术，其商业价值的释放需要漫长的培育周期。尽管做空的声音不少，但市场对AI的长期价值依然有坚实共识。互联网泡沫破裂后谷歌、亚马逊的崛起，已证明了前沿技术投资往往伴随着阶段性的估值波动。问题在于，如果企业将精力过多用于资本炒作而非技术迭代与应用落地，再有潜力的技术也可能被泡沫吞噬。

美股AI过热也给我们留下了启示：对企业而言，应摒弃“为AI而AI”的跟风思维，聚焦真实业务痛点，让技术回归降本增效的本质。对投资者来说，应警惕估值与基本面脱节的风险，避免被市场裹挟而盲目跟风。对政府而言，与其为企业激进投资“兜底”，不如构建更完善的技术监管框架和劳动力转型支持体系，引导资本流向真正具有创新价值的领域。

对非理性扩张的纠偏，也是行业走向成熟的必经之路。真正的技术革命不是短跑赛，而是一场马拉松。在这场长跑中，只擅长讲资本故事无法摘得最终的桂冠，胜利终将属于那些能够将技术转化为真实生产力、创造可持续价值的企业和国家。（作者是财经评论员）