AI泡沫破裂前夜？奥尔特曼亲证板块过热，A股算力概念高危承压

科技专家埃里克·戈登警告，AI繁荣可能引发比互联网泡沫时期更严重的金融危机。OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼罕见承认行业存在投机泡沫，并表示“有人将会损失巨额资金”。

“AI泡沫破裂前夜？”这个问题开始在全球资本市场盘旋。2025年8月以来，从美国到中国，从初创企业到科技巨头，AI领域都显现出过热迹象。

CoreWeave的股价在两天内暴跌33%，市值蒸发约240亿美元，这个数额几乎是当年互联网泡沫代表Pets.com峰值估值的60倍。

与此同时，A股市场的算力概念板块却异常火热，中际旭创等企业的股价连续创下历史新高。这种冰火两重天的市场表现，折射出AI产业正处于一个关键转折点。

一、全球AI预警：奥尔特曼与专家们的泡沫警告

山姆·奥尔特曼公开承认AI行业存在投机泡沫，并将当前时期与1990年代的互联网泡沫相比较。作为OpenAI的CEO，他的这一表态具有深远意义，某种程度上证实了众多分析师的担忧。

科技专家埃里克·戈登进一步强化了这一观点，他指出AI繁荣可能引发比 dot-com 崩溃更严重的金融危机。戈登是密歇根大学教授，专门研究金融市场和技术，他将当前AI热潮描述为“数量级过高的估值泡沫”。

二、泡沫指标：从CoreWeave暴跌看市场风险

CoreWeave的经历提供了AI泡沫的典型案例。这家AI基础设施初创公司的股价在短短两天内暴跌33%，市值蒸发约240亿美元。

尽管如此惊人的损失，CoreWeave的股价仍保持在每股100美元左右——是其初始上市价格40美元的两倍多。这种估值反弹表明市场对AI概念股仍然保持高度乐观，但也反映出价格与内在价值可能已经严重脱节。

戈登教授对此直言不讳：“需要一个炒作驱动的科技股来瞬间摧毁200亿美元的财富”。这一事件预示着如果AI泡沫破裂，投资者可能面临比互联网泡沫时期更严重的损失。

三、A股算力概念的狂热表现

与全球预警形成对比的是，A股市场的算力概念却异常火热。2025年8月19日，AI算力板块延续涨势，新易盛上涨超过6%，中际旭创盘中涨幅超4%，总市值首次突破3000亿元。

中际旭创在8月19日大涨9.22%，股价创下历史新高，市值达到2889亿元。从4月9日触及阶段低点以来，该股累计涨幅高达262.22%。另一只光模块龙头股新易盛也创下历史新高。

创业板人工智能ETF南方(159382)在8月18日大涨4.49%，位居同类产品首位。近5个交易日内，该ETF有3天迎来资金净流入，显示资金追捧热度不减。

四、万亿投资愿景：奥尔特曼的野心与市场影响

推动这轮热潮的重要催化剂是OpenCEO奥尔特曼的表态。他表示，为支撑持续增长的算力需求，未来公司将投入数万亿美元用于AI基础设施建设。

这一宏伟愿景被认为将推动行业在数据中心建设、资金运作及政策配套等方面迎来新一轮变革。中信建投证券分析认为，当前AI大模型的用户渗透率仍较低，大模型发展仍处于中初级阶段，产业化应用周期才刚刚开始。

奥尔特曼的言论虽然警示了泡沫风险，但他同时也为AI基础设施描绘了一个极其庞大的市场前景，这种双重信号让市场陷入既兴奋又警惕的矛盾心态。

五、算力租赁行业的激进扩张

在算力热潮下，众多企业纷纷加大投入力度。协创数据（300857.SZ）计划向多家供应商采购总金额不超过12亿元的服务器，用于算力租赁服务。这已是该公司2025年以来第三次大额押注算力服务器，半年内累计投入达82亿元。

对于一家2024年算力租赁业务尚处边缘、2025年一季度末账上资金仅24.66亿元的公司而言，这种扩张力度令人咋舌。82亿元占公司总资产比重超过80%，远超出其财务承受能力。

协创数据并非个例。中贝通信（603220.SH）在2025年3月公告拟通过定增募集19.22亿元，其中11.02亿元专项用于智算中心建设。新三板挂牌公司蓝耘科技也公告签订37亿元算力服务合同，金额相当于其总资产的3倍。

六、产能过剩：算力租赁行业的隐忧

行业数据显示，2024年中国市场先进AI芯片理论供应量超100万卡，但实际有效利用率不足15%。据浪潮人工智能研究院测算，我国智算中心平均算力使用率仅为30%，部分中小型租赁商的机柜上架率不足20%。

中西部地区超50%的算力中心更是陷入“白天晒太阳、晚上数星星”的窘境。这种明显的产能过剩现象，与企业的疯狂投入形成鲜明对比，预示着行业可能面临严峻的调整期。

更直接的冲击来自价格战。曾被炒到1万元/月的A800算力卡，如今月租已跌至四五千元。一位行业分析师指出：“一方面是大量A800涌入市场，另一方面大模型开源让企业微调需求增加，对高端算力要求降低”。

七、技术迭代风险：设备淘汰的阴影

算力设备技术迭代迅速，如同摩尔定律的影响，过两三年可能就面临被淘汰的风险，折损率不容忽视。对于仅充当“二房东”模式的公司，其进入算力租赁赛道的门槛并不高。

若缺乏核心竞争力，相关技术能力可能难以形成有效壁垒。这就像十几年前的网吧电脑，设备淘汰速度极快。以协创数据为例，由于大笔购置算力服务器等固定资产，公司总资产从2024年底的73.05亿元，倍增至2025年6月底的150.44亿元，增幅超100%。

数年之后，是否会出现固定资产折旧吞噬公司净利润的现象，值得持续关注。这种风险在行业高速发展期往往被忽视，但一旦增长放缓，就会凸显出来。

八、国产算力的战略崛起

在地缘政治和安全背景下，中国将算力自主可控上升到前所未有的高度。关键核心芯片和算力基础设施去“卡脖子”化成为战略目标。基于国家《算力基础设施高质量发展行动计划》，先进地区设立明确的国产化指标。

例如目标是到2027年，智算规模中超过70% 由国产算力提供。这一政策导向为国内算力产业链企业提供了发展机遇，但也可能导致重复建设和资源浪费。

本土厂商推出高性能AI芯片，性能逐步逼近国际领先水平。华为昇腾系列芯片已在鹏城云脑等超算中规模部署，寒武纪推出思元系列AI芯片。

壁仞科技的BR100通用GPU部分实现对A100级别芯片的国产替代。以九章智算云为代表的新一代云智算平台已经实现了对国产化主流GPU/NPU芯片的充分适配。

九、AI的技术瓶颈与商业验证困境

AI的技术局限性正变得越来越明显。大型语言模型（LLM）依赖扩展——更多数据、更多计算，但边际效益递减正在出现。一项2024年的MIT研究发现，尽管GPT-4的训练数据是GPT-3的10倍，但其性能仍然停滞不前。

在复杂任务（如医疗诊断）中，错误率保持在15-20%。2025年《自然》杂志的一项分析报告称，62%的AI医疗建议存在不准确之处，15%可能致命。

现实世界的应用也在步履蹒跚。特斯拉CEO埃隆·马斯克承诺了十年的自动驾驶汽车，根据NHTSA 2025年的数据，事故率仍然是人类驾驶员的3倍。医疗保健领域的人工智能，如IBM Watson，已经失败——医院报告在肿瘤试验中有30%的误诊率。

十、投资视角：如何应对潜在的泡沫破裂

从投资角度看，科技巨头与初创企业呈现出截然不同的风险特征。微软、谷歌和亚马逊等公司正在重新定义游戏规则。2025年，这些公司集体分配了3640亿美元的资本支出（Capex），仅微软就将其资本支出预测提高到850亿美元。

亚马逊的AWS现在是企业AI工作负载的支柱，预计收入年增长率为19%。这些公司利用结构优势：现金储备、税收优惠和网络效应。

相比之下，投机性AI初创企业则面临高风险。2024-2025年，全球对AI的风险投资激增至1315亿美元。许多初创公司的估值达到年收入的200倍。

一些pre-seed轮融资前的估值达到1790万美元。投资者应采取均衡策略，将70%分配给有弹性的科技巨头（30倍P/E），30%分配给具有明确货币化战略的AI原生初创企业。

截至2024年，全国在用算力中心机架总规模达830万标准机架，算力总规模超过280EFLOPS，居全球第二位。智能算力规模达90EFLOPS，比2019年增长近13倍，年均增速约90%。

但在这场看似繁荣的盛宴背后，风险正在积聚。AI泡沫是否真的会破裂？何时破裂？这些问题可能没有简单答案。但可以肯定的是，只有当潮水退去，我们才能看到谁在裸泳。