Ruchir Sharma警示AI投资泡沫风险

Rockefeller International董事长Ruchir Sharma在文章中指出，尽管AI技术扩散速度极快，但当前市场存在过度估值、过度持有、过度投资及过度借贷四大风险，未来几年与基础设施相关的实际金融负担可能高达数万亿美元。

虽然人工智能（AI）技术正在改变世界这一点毋庸置疑，但投入该技术的资本流向可能指向完全不同的方向。有警告称，随着AI革命的升温，相关股价和投资热潮所形成的泡沫可能会进一步扩大。

在李贤勋教授的经济论坛发布的视频中，基于全球投资策略师Ruchir Sharma为美国外交专业杂志《Foreign Affairs》撰写的文章，分析了当前AI投资热潮的结构性风险。Ruchir Sharma曾在摩根士丹利工作25年，目前担任Rockefeller International董事长，他强调AI技术的成功并不一定会直接转化为投资者的收益。

技术快速扩散与“盈利能力”之间的鸿沟

Ruchir Sharma指出，AI与过去的科技创新不同之处在于其“扩散速度”。蒸汽机、电力或计算机在渗透到整个社会之前，需要相当长的时间来构建基础设施，但AI却依托于已经构建好的计算机、智能手机和高速互联网网络，迅速向全球扩散。事实上，在ChatGPT出现后还不到4年，约30%的美国人就已经在使用AI，其速度之快堪称罕见。

然而，这种强烈的预期拉大了技术实际价值与投资者计算的未来价值之间的差距。Ruchir Sharma指出，在过去的互联网泡沫时期，业绩良好的大型科技公司也曾处于市场中心，他解释说，不能仅凭当前的AI企业正在创造巨额利润这一事实，就证明股价上涨是合理的。因为科技企业利润的增长与股价的过度上涨可以同时发生。

特别是AI产业内部的资金循环结构也被视为风险因素。如果大型云服务企业向AI模型开发商投资，开发商可能会利用这笔资金再次购买云服务，从而产生一种循环性营收。Ruchir Sharma分析称，这可能会夸大表面上的增长势头，但对于最终客户是否真的具备支付能力和意愿，则需要另行验证。

制造泡沫的四种典型症状：四个“过度（Over）”

Ruchir Sharma将当前的AI热潮定义为市场泡沫的四种典型征兆，即四个“过度（Over）”。第一是价格过高的过度估值（Overvaluation）；第二是投资者的资产集中在特定股票上的过度持有（Overholding）；第三是竞争性的设施扩充，即过度投资（Overinvestment)；最后是债务扩大的过度借贷（Overborrowing)。这四者重叠程度越高，经济繁荣就越强劲，但市场也更容易受到微小变化的影响而产生动荡。

在美国家庭资产中，股票所占的比重已超过30%，这一水平已超过了互联网泡沫时期的最高纪录。随着指数追踪资金集中在大型科技股上，个人和机构都面临着相同的价格波动风险。此外，企业的设备投资速度比过去的科技革命时期要快得多。有分析认为，当前设备投资占GDP的比重甚至高于互联网泡沫时期。

最令人担忧的部分是过度借贷。虽然据了解，迄今为止的AI投资一直由现金充裕的大型科技公司主导，但Ruchir Sharma警告称，实际结构要复杂得多。企业正通过租赁数据中心或特殊项目融资（PF）结构承担长期支付义务。目前公布的净债务约为2500亿美元，但未来几年与基础设施投资相关的实际金融负担极有可能达到数万亿美元。

AI供应链的连接性与国家风险

AI产业正在形成一个连接半导体、内存、数据中心、电力和核心矿产的巨大网络。在此过程中，台湾的TSMC以及韩国的SK hynix和三星电子发挥着核心作用。由于这些企业在各自国家的股市中占比极高，一旦AI设备投资出现动摇，其影响将超越单一企业问题，冲击整个国家的金融市场。

资金会沿着AI供应链流向东南亚的数据中心或墨西哥的服务器生产基地，但并非所有地区都能从中受益。在资金集中于AI硬件的同时，欧洲的制造业或部分服务出口国可能会经历投资缺失，从而加剧经济失衡。即便技术为整个社会提供了便利，投入巨额资本的投资企业是否能完全回收利润，目前仍是一个未知数。

来源：原视频（YouTube）