在生成式人工智能浪潮爆发三年半后，市场正站在一个关键的转折点上：乐观情绪持续蔓延的同时，怀疑声浪也日益高涨。单纯以“泡沫是否形成”作为判断标准，已无法解释当前市场的复杂生态。6月9日，韩国KOSPI指数单日暴涨近5%，KOSPI 200期货同步上涨5%，引发程序化交易暂停5分钟的剧烈波动；而前一日该指数曾暴跌超8%并跌破8000点大关。韩国市场作为全球对人工智能最敏感的区域，其剧烈震荡折射出全球资本市场在人工智能基础设施发展预期与过热担忧之间的深刻分歧。

人工智能依然是最具投资前景的主题，从芯片、存储到云计算及大模型公司，核心资产均被纳入“人工智能基础设施”估值框架。

然而，随着发展成本攀升、科技巨头资本支出持续增加以及新兴企业排队上市，怀疑论者指出：若仅凭计算需求增长来解释高估值，可能掩盖了潜在的结构性风险。海通国际首席经济学家张亦东认为，本轮人工智能浪潮比1993年至2000年的互联网浪潮更为激烈，市场不存在高低优劣之分，只有不断扩散与融合。这种共识导致所有人明知价格上涨，却无人敢退出投资热潮。

午方 AI 梳理发现，过去两年间，“人工智能泡沫论”已出现三轮，每次均伴随产业范式飞跃与资本狂热。2024年6月，Sequoia Capital发布《人工智能需要6000亿美元吗？》，首次质疑巨额资本支出的合理性，当时市场信奉“预训练扩展定律”，即模型越大、数据越多、GPU越多越好。

然而，OpenAI于2024年9月推出的o1模型打破了这一逻辑，转而依赖更长推理时间与强化学习，推动计算需求进入第二波增长。随后DeepSeek R1模型以不足600万美元训练成本实现顶尖推理能力，引发市场对算力必要性的新一轮质疑。

2025年1月27日，NVIDIA市值单日蒸发5930亿美元，第二次泡沫论随之爆发。但一个月后，NVIDIA公布Blackwell业务季度营收达110亿美元，远超预期，证明新推理范式确实创造了更多计算需求。

与此同时，OpenAI成为行业中心，带动CoreWeave完成119亿美元IPO融资，Oracle签署3000亿美元“星门计划”，Broadcom获得10亿美元定制芯片订单。市场信心迅速修复，信念支柱从“训练竞赛”转向“大规模应用推理能力”。

第三次泡沫论出现在2025年10月至11月，高盛报告指出五大泡沫迹象：资本支出达峰、利润增速放缓、债务负担加重、美联储降息周期开启及信用利差扩大，并将其类比为1997年互联网泡沫前夕。《Wired》与《The Atlantic》调查更显示，95%企业在人工智能领域投资未获实质回报。尽管科技巨头在财报电话会上反驳“资本支出达峰”观点，称“宁愿过度投资也不愿错过未来”，但高盛仍认为当前更接近1997年而非1999年，意味着泡沫迹象已现，但破裂尚需时日。

午方 AI 注意到，2025年下半年“智能体人工智能”新范式崛起，使人工智能从对话系统进化为可自主规划、执行任务的数字员工，直接替代传统工作流程。这一转变将收入上限从“替代搜索”提升至“替代劳动力”，且智能体运行消耗的代币数量呈数量级增长，进一步推高算力需求。

然而，Uber在2026年前四个月即耗尽全年人工智能开发资金，暴露出“最大化利用代币价值”运动中存在的系统性冗余与过度设计问题，导致大量代币使用并未转化为可量化收益。

当前市场面临三大裂痕：一是科技巨头利润创新高但现金流趋零，亚马逊自由现金流同比下降95%，四大巨头日均消耗200亿美元；二是资本支出与营收比预计2026年达34%，2028年将升至37%，超越2000年互联网泡沫峰值；三是长期技术趋势与短期投资策略矛盾加剧，巴菲特现金储备创历史新高，Peter Thiel清仓NVIDIA并减持特斯拉。午方 AI 分析认为，第四次泡沫论虽未完全成型，但市场神经已极度敏感，投资者需在信心与风险之间寻找平衡，警惕短期回调带来的巨大挑战。