上周高盛那份《AIina Bubble？》引发全球资本圈的关注。

研报刚发出来，我连夜翻完了143页的内容，越看越后背发凉。报告里没明说"崩盘"，但那些数据——公私市场估值差、企业债务规模、生态循环模式，和1997年亚洲金融风暴后紧接着的互联网泡沫初期，简直是一个模子刻出来的。

先给老粉说个真实故事，我刚入行时跟着的师父，1999年在纳斯达克买了家叫"Webvan"的公司股票。这家公司做线上生鲜，当时被吹成"改变人类购物习惯"，上市当天股价从15美元冲到34美元，估值一度飙到85亿美元。结果呢？2001年就破产了，烧光了8亿美元融资，连员工工资都发不出来。师父说，现在看那些AI初创公司的路演PPT，和当年Webvan的招股书味道一模一样——全是未来蓝图，没一个字提什么时候赚钱。

这不是我的主观感受，高盛的数据摆在那。研报里明确提到，现在私募市场的AI企业估值逻辑，和公募市场完全是两条线：私募看"收入增长"，哪怕你一分钱利润没有，只要收入增速快就能给高估值；但公募市场只认"自由现金流"，这就导致两者的估值差距越拉越大。这种分裂状态，像极了1997年东南亚金融危机前的汇率市场——官方汇率和黑市汇率背道而驰，最后必然以崩盘收场。

更危险的是债务问题。高盛分析师 KashRangan在研报里点了Oracle的名，说它为了搞AI业务，发了180亿美元的债券。现在整个AI行业的融资结构已经变了，以前是互联网巨头用自有现金流投，现在变成"80%债务+20%股权"的模式。这让我立刻想到1997年的韩国财阀，当时三星、现代为了扩张，也是疯狂举债，债务率超过300%，最后汇率一波动，整个资金链就断了。

可能有人会说，AI是真技术，和当年的互联网泡沫不一样。这话只对了一半。我查了Nvidia的数据，它预计到2030年，全球AI相关的累计资本支出会达到3-4万亿美元，但红杉资本的DavidCahn泼了冷水——这些投入要想回本，必须等到AGI（通用人工智能）实现才行。可NYU的GaryMarcus更直接，说现在的生成式AI本质上是"强化版自动补全"，连基本的自校验能力都没有，离AGI还差着十万八千里。

咱们拿互联网泡沫的历史对照一下就清楚了。1995年网景公司上市，标志着互联网浪潮开始，当时大家也说"这是改变世界的技术"，结果1997年就经历了第一次小崩盘，一大批没盈利的公司倒闭。但真正的大泡沫破裂是在2000年，为什么？因为技术预期和商业现实的差距实在太大了。现在的AI行业，正处在1997到2000年之间的关键节点——技术热度过高，商业落地跟不上。

高盛在研报里做了个很有意思的对比：当前美国AI投资占GDP的比例还不到1%，低于1920年代电气化（1.5%）和1990年代IT繁荣期（2%）的峰值，所以说现在不是全面泡沫。但这个数据恰恰说明问题——投资还没到顶，泡沫还在膨胀阶段。1997年东南亚金融危机时，泰国的外债占GDP比例也才15%，看起来不高，但加上隐性债务和短期资本流动，最后还是崩了。AI行业的"隐性风险"就是那些没被统计的私募股权和灰色债务。

再看具体的企业案例。OpenAI现在够火吧？ChatGPT月活用户早破亿了，但高盛的数据显示，它2024年的营收大概是12亿美元，亏损却超过50亿美元。这和1999年的亚马逊很像，当时亚马逊也是营收高速增长，但连年亏损，股价却一路上涨。不过大家别忘了，互联网泡沫破裂时，亚马逊的股价从107美元跌到6美元，差点就没挺过来。现在的AI初创公司，有几个能有亚马逊那样的现金流支撑？

还有一个更隐蔽的风险，高盛称之为"生态循环性"。简单说就是： Nvidia投资OpenAI，OpenAI向Oracle采购算力，Oracle再买Nvidia的芯片，形成一个闭环。这种模式看起来热闹，但掩盖了真实的市场需求。1990年代的电信行业就是这么玩的，运营商互相投资建基站，设备商给运营商放贷，最后发现根本没有那么多用户，整个链条瞬间断裂，AT&T这样的巨头都差点倒闭。

可能有朋友会问，那高盛为什么还说科技板块暂未处于泡沫？这里面有个细节，研报里说的是"美国科技板块"，核心是指微软、Nvidia这些有真实盈利的龙头公司。比如微软持有OpenAI的收入分成和股权，2025年的自由现金流预计超过1000亿美元；Nvidia今年的营收预计能到200亿美元以上，增速60%，估值只有26倍，确实没过度透支。但这和那些连商业模式都没跑通的AI初创公司，完全是两码事。

我给大家看一组对比数据，这是我根据高盛研报和纳斯达克历史数据整理的：

从这组数据能看出来，现在AI行业的泡沫特征，比1997年还要明显。尤其是私募市场的AI企业，市销率35倍意味着什么？就算这家公司每年收入增长100%，也要35年才能回本，这还是在不考虑成本的情况下。1999年Webvan的市销率是24倍，已经被骂作"疯狂"，现在的AI公司更是有过之而无不及。

有个做VC的朋友最近跟我吐苦水，说他们现在投AI项目，根本不敢看财务模型，全靠"赌赛道"。有一家做AI教育的初创公司，产品还在测试阶段，就因为蹭上了"AI+教育"的热点，估值半年涨了3倍。这让我想起2000年互联网泡沫最疯狂的时候，只要公司名字里带".com"，股价就能涨，根本没人关心它是做什么的。

高盛在研报里给出的投资建议很值得玩味："保持科技板块配置但需分散化，关注有现金流支撑的标的"。翻译过来就是：AI是大趋势没错，但别乱投，尤其是那些只讲故事的公司。红杉的DavidCahn更直接，说2030年之前，大部分AI应用企业都会破产，只有那些能真正解决企业痛点的公司才能活下来。

这里我要澄清一个误区，不是说AI技术不行，而是现在的投资热度已经严重脱离了技术发展的实际。高盛预测，生成式AI长期能产生20万亿美元的经济价值，美国劳动生产率能提升15%，这些都是真的。但就像1990年代的互联网，大家知道它能改变世界，但具体怎么赚钱、哪些公司能活下来，当时没人说得清。最后活下来的是亚马逊、谷歌，而不是Webvan、eToys。

对于普通投资者来说，最危险的就是"幸存者偏差"。我们只看到现在的AI龙头风光无限，却忘了互联网泡沫破裂时，纳斯达克指数跌了78%，80%的互联网公司都倒闭了。我师父常说，投资就像种地，春天播种但不能瞎施肥，长得太快的苗，根一定不深。现在的AI行业，就是一片被过度施肥的田地，看起来郁郁葱葱，其实很多根已经烂了。

再说说创业。最近有不少粉丝问我，要不要辞职去做AI创业。我的答案是：除非你有核心技术壁垒，或者能拿到巨头的战略投资，否则千万别碰。AI创业的烧钱速度远超互联网时代，训练一个大模型动辄几亿美元，维护算力的成本每月就要几百万。1997年的时候，开个网站就能融资，现在开个AI公司，没有技术专利根本没人理你。而且现在的AI赛道，微软、谷歌、Nvidia这些巨头已经形成了垄断，初创公司的生存空间比当年的互联网公司小多了。

高盛研报里有个数据很关键：AI应用层的企业，收入普遍低于1-2年前的预期。消费者应用比如 ChatGPT，用户多但赚钱难；企业应用虽然有付费意愿，但受预算和合规限制，推广速度很慢。这就形成了一个死循环：不烧钱就没用户，烧钱又赚不到钱。当年的互联网公司还能靠广告变现，现在的AI公司，连变现模式都还在探索。

可能有人会说，我可以投AI基金啊，这样就能分散风险。但大家看看2000年的互联网基金表现，平均跌幅超过80%，有的基金直接清盘了。现在的AI主题基金，持仓里有很多都是高估值的私募转公募的企业，这些企业一旦上市，估值必然会向公募市场的逻辑回归，也就是从"看收入"转向"看现金流"，到时候跌起来会非常惨烈。高盛建议的是跨区域、跨行业配置，而不是把所有钱都砸在AI上。

总结一下高盛研报的核心观点：AI不是骗局，但存在严重的局部泡沫；长期有巨大价值，但短期风险很高；龙头企业有投资价值，但大部分初创公司会破产。这和我对1997年经济形势的研究结论高度一致——每次技术革命都会伴随泡沫，但泡沫破裂后，只有那些有真实价值的公司才能活下来。

最后给大家三个建议，也是我从业二十年的经验总结：

第一，别碰没有现金流的AI公司。不管它的故事多好听，估值多高，只要没盈利、没现金流，就坚决不投。高盛推荐的微软、Nvidia这些公司，都是有稳定盈利的，这才是安全边际。

第二，别把超过10%的资金投入AI相关资产。鸡蛋不能放在一个篮子里，尤其是这个篮子还在风口上，随时可能被吹翻。可以配置一些受益于AI基建的能源、资本品行业，这些行业的风险比纯AI公司小得多。

第三，创业要谨慎。如果不是AI领域的顶尖人才，或者没有独特的资源，千万别轻易辞职创业。可以先在本职工作中接触AI，比如用AI提高工作效率，而不是盲目跟风去做AI项目。

1997年的崩盘给我们的教训是：市场永远会高估技术的短期影响，低估技术的长期价值。AI浪潮确实来了，就像1997年的互联网浪潮一样，它会改变世界，但不会让所有人都发财。对于我们普通人来说，与其在泡沫中冒险，不如做个冷静的观察者，等到潮水退去，再去捡那些被冲上岸的真金。

投资的本质是赚企业成长的钱，而不是赚泡沫的钱。泡沫越大，摔得越惨。

1997年的教训已经够深刻了，别让历史在AI时代重演。

对此，您怎么看？