​​谁在为“AI循环”买单？​lg...

当投资人愿意为 $英伟达(NVDA)$ 和 $甲骨文(ORCL)$ 付出溢价，不是因为他们赚钱，而是因为他们在花钱。

这是典型的周期特征：当一个产业被认为具有战略不可替代性时，资本会先奖励投入者，而非产出者。AI投资循环之所以强韧，也正因为这种“花钱的合理性”暂时成立。

在过去一年里，AI资本流的路径发生了剧烈转向。

第一阶段是软件狂欢——大模型、Agent、Copilot层出不穷，资本的焦点在模型和应用。

第二阶段则是硬件和云——英伟达的H100卖到断供、 $美国超微公司(AMD)$ $英特尔(INTC)$ 赶上节奏、甲骨文借AI云复活。

如今进入第三阶段：资本的循环闭环——模型需求→算力投资→模型性能提升→需求进一步扩大。

这正是Altman口中“AI闭环经济”的雏形。不同的是，这次的循环更重、更贵，也更快。

先说说这个循环的核心逻辑。当前AI投资循环就像一个自增强的齿轮系统：起步于科技公司的巨额基建CapEx，买芯片、建数据中心、训模型；然后这些投入转化成产品和服务，刺激需求增长；需求反过来推高营收和利润，吸引更多资金涌入（一级市场&二级市场），形成正反馈。 $微软(MSFT)$ Q4 CapEx达190亿美元，谷歌母公司 $谷歌(GOOG)$ 同期150亿， $亚马逊(AMZN)$ AWS也跟上节奏。这些钱砸下去是建AI基础设施，目标是抢占大模型市场份额。

那它们都期待什么反馈？投资AI硬件后，模型性能提升，应用场景爆发——从聊天机器人到自动驾驶，再到企业级AI优化。用户买单，企业买单，营收便上台阶，股价水涨船高。投资者看到回报，蜂拥而入，推高估值倍数。动态PE比从传统的20倍拉到50倍以上，理由是“AI是未来”。“铁锁连环”本是“一环破，全盘皆输”，但目前看择则是“一环强，全链闪光”。国内科技公司亦然， $阿里巴巴(BABA)$ 云的3800亿CapEx计划（2024-2026年），直接刺激股价反弹40%，因为市场相信这会转化成AI云服务的竞争壁垒。

但循环有个悖论——它既推动创新，也累积风险。

因为AI的基础设施投入，正在接近半导体行业的资本密度。一个数据中心动辄百亿美元级，芯片、冷却、电力、土地，全都被拉进这个巨大的算力生态。

于是，原本属于科技创新的故事，正在被资本金和现金流约束。模型的每一次升级，背后都要回答一个问题：谁来买单？

第一个痛点是ROI效率。CapEx过猛，可能导致产能过剩，ROI降低，如果AI应用落地慢于预期，反馈效应就会降低，而一些硬件投资也会成为成仓库里的“铁疙瘩”。根据市场调查，截至2025年Q3，AI初创企业的融资额虽达500亿美元，但退出案例寥寥，ROI（投资回报率）平均仅1.5倍，远低于互联网泡沫时期的峰值。这提醒我们，循环依赖于需求端闭环——如果终端用户（如中小企业）觉得AI工具太贵或不实用，链条就卡壳。

第二个痛点是监管和地缘风险，美中贸易摩擦让芯片供应链不稳，2024年美国对华AI芯片禁令升级，影响了**和阿里等玩家的采购节奏。随着算力被视为战略资源，各国开始建立本地AI云设施，投资的地理结构将重新划分。这些新变量，会让AI投资循环更加复杂，也更加真实，它不再是单纯的科技叙事，而是工业资本与地缘政治的交叉叙事。

第三个痛点是集中度的提升。美股AI股的CapEx/GDP占比已从2020年的0.5%升到2025年的1.2%，历史罕见。英伟达的毛利率从65%飙到78%，但其他玩家如AMD和Intel跟不上，市场集中度高到危险地步——前三家占90%份额。这循环的乘数效应强，但也放大波动。假设经济下行，广告主缩减预算，AI广告业务就首当其冲遭殃。

AI投资循环确实带有泡沫特征——资本支出过热、估值超前、盈利滞后——但泡沫不是终点，而是基础设施周期的必经阶段。

虽然AI行业还存在不少风险，但它的商业潜力依然惊人。即使短期瓶颈，AI的渗透率从当前的5%到未来的50%，空间巨大。文章预测，到2030年，全球AI市场规模超2万亿美元，年复合增长率30%。最新报告显示，到2028年，人工智能相关产业预计将带来约1.1万亿美元的收入，利润率高达67%，几乎和现在的软件、互联网巨头持平。

不过，这个庞大的蛋糕可不是轻松就能吃到的。想要实现这一增长，需要巨额的前期投入。报告指出，到2028年，全球数据中心建设资金可能会缺口高达1.5万亿美元。

这笔钱从哪来？答案是——外部资本。无论是公共债务、私募信贷，还是股权融资，都可能成为“补血”的主要渠道。而这，也意味着信贷市场将迎来一次前所未有的新机遇。

AI投资的宿命，就是不断重复“建设—超配—出清—重建”的循环。

而且，不是所有公司都玩得转这个循环。一级玩家如英伟达，是硬件供应商，吃上游红利；二级如微软、谷歌，云平台中枢，CapEx转化效率高；三级是应用层，如OpenAI，依赖融资但回报不确定。腾讯和字节更偏应用驱动，CapEx相对保守，但循环中他们是“借力打力”型——用开源模型省钱，快速迭代产品。结果来看，这个循环青睐全栈玩家，小公司倾向于能切入细分，比如AI医疗或金融工具。

从宏观上看，这个循环不只科技圈的事，它拉动整个经济。AI投资每1美元CapEx，能撬动3-5美元下游产出，类似基建乘数。就业上，AI取代低端岗位，但创造高端需求——2025年全球AI岗位缺口超1000万。从产业链角度看，循环延伸到供应链：台积电的3nm工艺订单爆满，受益于AI芯片需求。负面呢？通胀压力，芯片价格上涨推高云服务费用，企业成本升10-15%。中性看，这是双面镜：刺激创新，但加剧不平等——发达国家AI渗透率30%，发展中国家仅5%。

这场循环的本质不是贪婪，而是信心：资本愿意提前为未来十年的AI能力预支现金流，只是它不知道，这份信心会持续多久。AI投资循环不是泡沫的终结，也不是估值的顶点，而是一场耐心与焦虑并存的基础设施长周期。