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AI泡沫破裂？中国例外
作者：姜昧军大江洪流资产董事长
2025年末的全球资本市场，一场围绕AI板块的剧烈震荡打破了此前的狂热。华尔街大空头Michael Burry 加码做空美股AI概念股，引发纳斯达克指数单日暴跌超2%，英伟达大跌，明星AI股Palantir盘中大跌10%，收盘仍跌近8%，恐慌情绪迅速传导至亚太市场，韩国股市和日本股市开盘大跌。这场震荡的背后，并非AI技术迭代遇阻，而是市场终于看清了美国AI产业繁荣表象下的致命短板——电力，这一看似基础的资源，正成为中美AI竞争的真正胜负手。
美国AI产业的市值泡沫早已显现。微软、谷歌、Meta等七家核心科技巨头凭借AI概念支撑起近几万亿美元市值，但大量的相互交易呈现出增长的幻想，也使这些企业的业绩增长呈现明显的“左右互搏”特征。更值得警惕的是，这十几万亿市值的根基在很大程度上是依赖未上市公司OpenAI区区130多亿美元的年度收入支撑。这种“左脚踩右脚”，缺乏实际应用场景、商业生态和商业模式的高估值本就脆弱，而电力短缺的爆发则直接造成了投资者的恐慌情绪蔓延。
我认为， AI估值高，投资先行、商业化滞后的现象并不非AI所谓泡沫的根本依据，这种现象与上一轮互联网革命初期的景象相似。但回溯历史可见，如果说20世纪90年代互联网泡沫的破裂属于投资者的认知误区，那么当前美国AI产业的困境则直指基础设施上的硬约束而不是空穴来风。我基本并不认同大空头Micheal Burry做空AI的原因，但是，现实是美国AI产业根基不稳，且在可见的未来，美国AI领域所谓的“领先的优势”正在被打破。美国股市的确存在巨大的泡沫破灭的风险，但中国例外，甚至反而可能在长跑中胜出。
微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉的坦言揭开了行业真相：“我们不缺AI芯片，但我们没有足够的电力”，公司库存中大量GPU因无法获得稳定电力供应而闲置。电力短缺已成为美国AI发展的阿喀琉斯之踵，这才是市场恐慌的核心逻辑。
AI对电力的消耗远超外界想象。根据斯坦福人工智能研究所发布的《2023年人工智能指数报告》，大语言模型GPT-3一次训练的耗电量为1287兆瓦时。而一辆特斯拉Model Y每跑100英里耗电28千瓦时。知名计算机专家吴军借此打了个形象的比方——ChatGPT训练一次要耗多少电？大概相当于3000辆特斯拉电动汽车共同开跑、每辆车跑20万英里。更严峻的是，数据中心40%的电力需用于设备冷却，这意味着模型在应用层面持续面临极大的能源压力。国际能源机构（IEA）在《2024电力》报告中预计，全球AI数据中心的耗电量将是2022年的十倍。美国能源部支持的劳伦斯?伯克利国家实验室撰写报告显示，到2028 年，数据中心的年用电量可能达到74 至132 吉瓦，占美国总电力消耗的6.7% 到12%，2024年AI数据中心耗电量已占全美总用电量的4%。但美国老化的电网多为上世纪建成，根本无法承载AI数据中心的瞬时高负荷，而新建发电设施面临重重阻碍——OpenAI呼吁每年新建100吉瓦发电设施，这相当于美国当前核电总装机容量的1.2倍，不仅建设成本高达数千亿美元，更受限于漫长的审批流程与环保阻力。
与美国的电力困境形成鲜明对比的是，中国在能源保障与AI发展协同上展现出显著优势。中国电力在2024年首次突破 10 万亿千瓦时，达到10.1 万亿千瓦时，同比增长 6.7%。美国总发电量为4.3万亿千瓦时，中国发电量是美国的约2.3倍，同时，中国在2024年的发电量超过了印度+美国+欧盟的总和。电力绝非中国AI发展的瓶颈，这一判断源于中国完善的能源基建与战略布局。在芯片领域，尽管仍面临挑战，但以华为昇腾为代表的国产AI芯片已逐步实?
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