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「你觉得 AI 有泡沫吗？」——有｜42章经
2025-12-10 11:03:58 策划营销 3人已围观
简介来源：42章经这是莫傑麟第六次做客我们的播客。我们几乎每隔几个月，就会一起复盘一次 AI 市场的*新动向。这一次，我们聊的是近期热度*高的话题之一：AI 泡沫。泡沫只是情绪化的表象，更值得探讨的，是泡沫之下结构性的变化。本期播客原文约 17000 字，本文经过删减整理后约 6600 字。曲凯：我问个*直接的问题，你觉得现...
来源：42章经
这是莫傑麟第六次做客我们的播客。我们几乎每隔几个月，就会一起复盘一次 AI 市场的*新动向。这一次，我们聊的是近期热度*高的话题之一：AI 泡沫。泡沫只是情绪化的表象，更值得探讨的，是泡沫之下结构性的变化。
本期播客原文约 17000 字，本文经过删减整理后约 6600 字。
曲凯：我问个*直接的问题，你觉得现在的 AI 有泡沫吗？
莫傑麟：有。
曲凯：这么直接？你不分类讨论一下吗（笑）？
莫傑麟：哈哈哈如果把泡沫理解成「预期高于现实」，那肯定是有的。
但有泡沫不一定是坏事，反而能推动行业发展。泡沫也不一定随时会破。
曲凯：但我觉得需要拆开看，把价值和价格分开来说。
从价值来看，我不觉得现在的 AI 有问题。
*近关于泡沫的讨论，大多发生在小红书和 Twitter，但我们身边真正做 AI 的人，几乎没人谈这事。我还特意问了几个人，结果大家都非常鄙视我，说：「AI 哪有什么泡沫？发展得挺好，我们都很兴奋。现在的智能水平也已经够高了。」
所以从价值层面看，没什么泡沫。
但从价格层面看，就得进一步细分，拆成中国、美国、一级、二级来看。
价格体现在一级市场是估值，二级市场是市值。
今年国内一级市场整体还算健康。虽然估值比去年高了好几倍，但对比美国，同样的头部项目，在国内的估值至少会比美国低十倍。
反观美国一级市场，泡沫就比较明显了。那边不少公司的估值明显虚高，比如 Cursor，一直在赔钱做，却仍能拿到接近 100 亿美金的估值。
而二级市场就更明显在高位。二级你更熟，你怎么看？
莫傑麟：这几年已经不是**次出现泡沫讨论了。但去年*大的争议点是：AI 的市盈率并不算高，可能就 30 倍左右，因为 EPS 一直在涨。
曲凯：对。这波很多人说没有泡沫的核心理由，也是因为这些公司真有收入，从市盈率看还能撑住。
莫傑麟：但不能只看收入，还要考虑两个关键问题。
**，大家对 AI 的预期差异太大，而预期并不完全体现在价格上。
我们上期节目说过，这一轮大家对 AI 有两个核心预期，一个是 AGI，另一个是降本增效。
那降本增效到底能快到什么程度？这些模型公司建的 data centers，ROI 能做到多少？AGI 又到了什么阶段？
每个人对这些问题的预期水位完全不同，所以价格判断自然不同。
第二，AI 的发展本身是高度结构化的。
一开始行业就被分成了中国 vs 美国、硬件 vs 软件等不同方向。不同板块、不同公司的泡沫程度必然不同。
所以当下一个很重要的问题，是分析 AI 的结构性变化。
我们上一期花了很大篇幅聊这一点。AGI 阶段和降本增效阶段，本质上是两套完全不同的结构。
曲凯：对。我们上一期是从 AGI 和英伟达的角度出发，聊了 AI 叙事的结构变化。
**阶段的重点是 Pre-Training 的 Scaling Law，所以英伟达一直涨。
去年 o1 出来后，叙事转向 Post-Training 和 RL。到今年 DeepSeek 出来，这个叙事达到顶峰，所以当时英伟达出现了一波大幅下跌。
但现在的问题是，RL 的叙事似乎有些后继乏力，我们没看到特别明显的 RL 的 Scaling Law，DeepSeek 也没有再出特别惊艳的新版本。
你觉得这是打破市场预期、导致泡沫讨论升温的主要原因吗？
莫傑麟：我整理过这波泡沫的论据，发现非常分散。
年初 DeepSeek 在美股砸下深坑的时候，大家集中火力在讲同一个点，就是 DeepSeek 让大家看到了「花小钱办大事」的可能性。
但这一次完全不一样。这次有人讲你刚说的这个点，有人讲模型绝对能力，有人讲应用落地、商业模式、成本，还有人讲中国模型开源……维度非常多。
但我总结下来，所有论据*后都指向同一个问题：
模型公司的 ROI 有问题。
投入太大，而从所有维度看，产出都不够。
曲凯：但这不是新问题。包括你说的这些论据，过去一年一直有人在讲。
我们*近的 Newsletter 总结了 Coatue 的一篇文章，其中的核心观点是：跟 .com 泡沫比，现在这波根本不算什么。我看完那篇文章后去搜了一圈，发现认为有泡沫的那一方，似乎并没有特别新的论据，也没有一个扛大旗、认为一定有泡沫的角色。包括大空头做空英伟达之类的动作，也不是*近才开始。
所以这波讨论还挺奇怪的。
莫傑麟：它其实是有叙事链条的。
这波讨论*早的引发点是 Meta 挖人，后来接连有各种资本动作，比如 OpenAI 和 xAI 加码 data centers，英伟达投资模型公司等等。
这些动作的共同点，就是都在推高 Investment。Investment 越来越大，而 Return 却有收平的趋势，于是市场对 ROI 的焦虑就被不断放大。再叠加过去半年的宏观波动，各种事实因素一起作用，就催生了现在这波泡沫讨论。
曲凯：对。现在还有一个事实，就是美股和英伟达都在跌。
我也想梳理清楚一点：美股*近到底为什么跌？更多是因为地缘政治、美联储降息的风声，还是 AI 本身？
莫傑麟：很难排个准确顺序。但美股现在绝不仅仅是因为 AI 在跌。
今年 DeepSeek 出来的时候，英伟达一度跌到过九十多美元，而这次远没跌到那个程度。
换句话说，如果市场真的确信泡沫要破了，跌幅应该更大。
我能确认的是，现在市场的风险偏好比几个月前明显更低了。
但我同意你说的，这种变化还没有大规模影响到从业者，也没完全反映在市场里。否则我们身边不会有这么多人还在买 Google。
所以当前的风险偏好，只是结构性的、小范围的下降。
曲凯：现在*大的问题似乎是市场情绪太脆弱了。你会隐隐感觉到，市场好像在「合力寻找泡沫」。
有篇文章说得特别好：不管你是看多还是看空 AI，其实都希望它跌。看多的人希望跌完抄底，看空的人是觉得它本来就应该跌。
但现在看来，跌幅还算可控？
莫傑麟：可能只是把之前过度乐观的部分回撤了一点哈哈。
曲凯：是。我觉得现在大家看 AI 的心态也有些变化。你会明显感觉到，好像越来越少人真正期待 AGI 了？
莫傑麟：你说的其实就是一个结构性的变化。
我们上次聊过，现在已经很难用一个统一的 Benchmark 去判断模型好坏了。发展到今天，你会发现我们身边很多 founders 都觉得模型的能力已经够用了。
但这里有个问题，就是那些大的 AI 公司里的人，是不是也这么想？
因为真正推动 AI 往前走的，不是大众，而是全球那十来个关键决策者。只要他们还在坚定投入，市场有没有泡沫，其实都没那么重要。
所以相比讨论泡沫，当下更值得我们思考的是：我们是不是进入了一个新周期？要怎么判断？
也就是说，预训练的大周期是不是已经告一段落？行业的重心是不是要从「继续提升智能」转向「在现有模型上找新场景、新产品路径，做降本增效」？
曲凯：我们上期聊过，现在肉眼可见的是，模型公司在卷应用、卷收入。去年的时候，谁都想不到会有这种变化。
也许站在 Sam Altman 这些关键决策者的视角，他们捕捉到了什么信号，才会选择加码应用和工程。而我们拿不到那个维度的信息，只能从他们的行动反推。
而倒推下来，或许就能回答你前面提到的周期变化那个问题？
莫傑麟：你说的其实恰恰说明了判断周期的难度。如果真想判断周期，我甚至觉得要假设自己什么都不懂。
首先，就像我前面说的，AI 的方向是由极少数人决定的，而这些人的判断本身就很主观。有没有可能 Sam Altman 或 Meta 的团队也知道现在有泡沫，但他们仍然觉得值得下注？
再加上 AI 太烧钱，以致于它的发展速度和路径也很受宏观环境的影响。
而且周期判断没有绝对对错，它受太多变量影响。
比如前几年我们都觉得「不搞 AI 的公司不太行」；但*近大家却开始觉得苹果这种「没有过度投入」的公司反而挺好。
为什么会出现这种反转？
可能就是因为过去的叙事重点是 AGI，所以投入越多越好。但现在大家开始算 ROI，会精算每一块 Investment 和 Return。同时，这个季度 Meta、xAI、OpenAI 的投入都高得夸张，也让市场非常直观地意识到了 ROI 之低。
所以这轮*重要的一个结构性变化，是过去大家不看 ROI，现在所有人都开始看 ROI 了。
这也耦合了我们上期聊的：为什么 OpenAI 从 GPT-5 开始做整合？因为他们可能比所有人都更早意识到 ROI 这件事的重要性。
你怎么看待大家从「期待 AGI」，到开始「算 ROI」的这种变化？
曲凯：大家愿意接受大规模投入的前提，是 Scaling Law 依然有效。
如果 10 倍的投入真能换来 AGI，那还说得过去。但现在*大的问题是，Scaling Law 似乎失效了，后续 RL 也没有补出一个明确的 Scaling 曲线。
在这种情况下，模型公司还要投几万亿，市场当然会开始质疑它的价值和意义。就像你给瑞幸投一大笔钱，希望它一年开两万家店，结果瑞幸说要「从水泥造起」，那市场肯定不会买账。
莫傑麟：但这就是我不同意的地方。
我们调研下来，Scaling Law 不是失效了，而是没法被评估了。
而且把行业重心从提升智能挪开，本身也合理。现在大家普遍觉得模型智能已经够用，更当下的问题是成本、Infra、Agentic Layer、Context。这些地方才是接下来更需要投入的点。从行业角度看，这未必是坏事。
曲凯：对，所以从业者一直不觉得这有什么问题。还是得回到开头那个问题，就是讨论泡沫，得分开看中国、美国、一级、二级市场。
莫傑麟：是。如果模型训练进入平稳期，那美国一定有一些公司存在泡沫。
但我这次*费解的一点，是英伟达本体没怎么跌。跌得*多的，反而是 data centers 相关的标的，比如甲骨文。
这意味着市场的理解是，只要还在建 data centers，就必须继续买卡，所以英伟达依然是确定性*高的受益方。
这个逻辑挺有意思。大家一直期待 AI 从硬件切到软件，也在努力这么做。但从价格表现看，市场显然还没切过去。大家还是默认硬件是*大受益方，因为从算账角度，它确实不像有泡沫。
曲凯：关键还是结果。事实证明，过去几年*赚钱的还是英伟达，而软件就是还没有出现一个跑得特别成功、特别挣钱的案例。
莫傑麟：对。所以泡沫是个特别难讲的议题。
就像我们前面说的，价格不能完全反映预期。你可能心里预期「从硬件切到软件」，但也不会轻易去做空英伟达，因为历史告诉你，这么做大概率是错的。而且 AI 的结构变化太复杂，大多数人离产业较远，宏观本身又波动大，所以很难做出准确判断。
所以泡沫本质上是一种情绪。
它能反映市场对周期的「体感」，就是大家觉得周期可能在切换，价格需要调整。
但历史证明，十次泡沫里，九次都不是真的泡沫。
那这次讨论，到底是不是真能反映周期变化？这是我*近一直在想的问题。
曲凯：我记得 a16z 有个合伙人在播客里说过，现在虽然很多人在聊泡沫，但大家对泡沫的感知其实并不清晰。
他经历过 2000 年 .com 的那波泡沫。他说那时候根本没人讨论泡沫，大家只觉得兴奋。随便什么公司都能上市，甚至不需要收入，上市就涨。出租车司机也都在聊股市。
去年国庆 A 股也出现过类似的情况。我印象特别深，那几天真的是下楼随便碰到个保安都在聊股票，大家都在开户。结果节后马上开始跌。
但现在显然不是那种状态。
我也在想，历史上有没有哪个泡沫，是当时大家都意识到了它是泡沫？如果大家都明白了，那泡沫应该已经反映在价格里了，也就不会真的形成泡沫。
另外你说的周期的问题，我觉得这两年很难判断，还有一个原因是 AI 的变化太快了。AI 不只有日常波动，还有一系列小周期。
我们讲过很多次，AI 是脉冲式发展的。每一波热潮，都是因为模型能力出现了突破。而模型的突破本身就是一波一波来的。
*近*大的问题是，我们确实没有看到新的智能突破，甚至大家已经不再期待这一点。更多人相信，模型能力已经够用，接下来要拼整合、拼 Infra、拼降成本，让模型更可用、更落地。
从从业者角度，这当然是好事，因为这意味着会有更多应用能真正跑起来。
但从行业外部看，没有新的智能突破，就意味着没有「信仰充值」。
除非哪一天再来一个 DeepSeek 时刻，或者出现一个能接班 RL 的新概念，那 AI 才有可能再起一波。
你怎么看待未来的发展？
莫傑麟：我觉得未来会出现严重的分化。
这可能来自肌肉记忆，因为我对互联网中后期*深的感受是：Winner Pattern 特别明显。互联网后期跑出来的 Winners，后来基本都成长成了巨头。
我相信 AI 这波也会出现各个方向的 Winners。这些 Winners 是没有上限的，会持续成长。
那么判断 Winners 就变得非常关键。有可能 Winner 已经出现了，只是我们还没识别出来。
曲凯：对。所以我也想感叹一句，就是无论你怎么复盘、怎么经历周期，当你身处周期内部时，要做出准确判断真的很难。
现在回头看，23 年就是*好的时间点。那时候估值真的便宜，随便投都能赚。
莫傑麟：确实很难判断。
比如 23 年，大家都在谈「卡脖子」，觉得国内模型很难赶上美国。但现在，中国的开源模型已经很有竞争力了。我们跟国内的 founders 吃饭，大家都觉得模型端还有很多可以做的空间。
再比如，你记不记得在 24 年 10 月的时候，有多少人都在怀疑寒武纪？其中不乏行业里*顶尖的专家。但一年过去，情绪完全不同了。
所以我才说，泡沫是情绪词。情绪之下，真正重要的两个问题是：
1）周期。到底是不是哪个周期开始了、哪个周期结束了？
2）Winners。在不同的周期里，真正的赢家是谁？
回头看，很多 Winners 都是超出所有人预期的。23 年被低估的是中国模型，24 年是寒武纪。
而今年被质疑*多的公司是谁？是 OpenAI。一聊到泡沫，大家**反应都是举 OpenAI 的例子。
曲凯：毕竟 Sam Altman 搞了不少骚操作（笑）。OpenAI 也确实享受了这波泡沫的红利，所以当大家说有泡沫时，他们肯定首当其冲。
莫傑麟：但真正享受*多红利的不是 OpenAI，而是英伟达哈哈。
曲凯：这倒挺典型的。过去这么多年，每一波大的热潮，*后赚钱*多的都是渠道。
比如游戏、教育、新消费这几波浪潮，*后赚钱的都是字节；教育和新消费那波，分众也赚得很舒服；线下连锁那波，赚钱的是商场，因为大家都要花钱抢位置。
而不管是字节、分众还是商场，本质上赚的都是投资人的钱，再往后就是 LP 的钱。
莫傑麟：是。但我想说的是，有没有可能我们对 OpenAI 的判断错了？有没有可能 OpenAI *终走向的是一个和 Illya 在的时候完全不同的形态，但依然是一个极强的商业公司？
我没有结论。但我认为：
情绪往往和短期结论一致，但和中长期结论相反。
所以比起情绪，更重要的是周期和结构。因为不变的是，在每一个商业周期里，*终都会诞生真正的 Winners。
曲凯：对。所以我现在甚至觉得，一个公司在发展过程中被骂，反而是好事。
比如很多人骂 Manus，我反而替 Manus 开心（笑）。因为如果一个公司数据增长很好，但外界一直说它不行，那可能说明它在一个特别好的位置。
莫傑麟：Kimi 也是典型哈哈。
你说的也让我想到一个点：现在大家的 input 质量真的参差不齐。
比如*近我把所有讨论泡沫的文章都看了一遍，其中有一篇得出了一个非常煽动性的结论——OpenAI 的现金流要断裂。但它引用的数据完全是错的。
曲凯：这也是为什么我想找你聊，因为你跟华尔街的专业投资人接触得更多。
莫傑麟：但现在炒股，其实也不太看专业投资人的观点了。
现在二级市场越来越散户化。散户化之后，二级市场已经从「价值投资」迁移到了「Financial Engineering」的范式。
在这个迁移过程中，大家的关注点，从「绝对 insights + 长期趋势」，变成了「*近情绪是什么、叙事怎么走、哪里能挖 Alpha」。
结果就是，专业投资人也不愿意构建长期、绝对化的观点，因为他们的判断，很可能会和未来两三个月的市场风向完全相反。
相比之下，从业者的信息密度和参考价值反而更高。因为他们不靠二级市场赚钱，他们盯的是行业本身，更愿意从底层去总结真实的 insights 和趋势。
曲凯：确实。我前一阵和一个专业做二级的人聊，我说*近身边很多从业者都在买 Google，但 Ta 听完完全没反应，甚至不太理解为什么要买 Google。
莫傑麟：是。大家现在看到的世界真的非常不一样。我周围那些做二级的朋友，对预期和情绪特别敏感，但对绝对 insights 和相对趋势反而没那么敏感。而我们认识的很多 founders 恰恰相反。
关注预期和情绪本身当然也很重要。比如从这次泡沫来看，可以推导出目前的情绪和风险偏好非常低落，但预期又不低。那结果就是，很可能该跌的还没跌完，也可能因为短期情绪过于悲观，反而会出现强反弹。
但我觉得大家在 insights 和趋势上投入的时间还是不够。
比如我认为 25 年 Q3 真正值得研究的，是巨头的资本动作。
英伟达宣布投 1000 亿美金给 OpenAI，同一周，OpenAI 和 AMD 签了采购条款，没过两天，又和 Broadcom 签了新协议。这三件事连着发生，非常值得研究。
同时，Google 在 TPU 上的投入，也非常关键。
无论是 OpenAI 还是 Google，它们的动作其实都指向了同一个板块：半导体。这几件事加在一起，也标志着一个非常明确的结构性转向，就是上游算力格局正在重新洗牌。
再比如，我这次看了很多硅谷的文章，发现大家提到中国模型时，几乎没人提到字节。但字节明明是一个不可忽视的玩家，因为我们盘点过人才结构，发现字节的人才储备非常强。
所以预期和情绪固然重要，但还是得和 insights、趋势结合起来。
目前我自己的判断是：模型已经从「预训练周期」进入到「落地周期」了，而在这个周期里，会诞生新的 Winners 和 Loser。
曲凯：是。我们现在可能正站在两个周期、两个标准之间的交界处。
应用落地是趋势，所有做 AI 的人都坚信它一定会发生、未来会越来越好，但现在确实还没有特别明确的结果。同时，市场的重心正在从「AGI 的市梦率」切换到「落地结果的市盈率」，而这种切换本身就需要时间。
这也是为什么会出现一些泡沫。
但 AI 这几年一定是有泡沫的。一个高速发展的行业，本来就不可能没有泡沫，因为泡沫会带来更多钱，推动行业往前走。
只是不可避免的是，泡沫破的时候，总有人会成为养料。
但你会发现，每次泡沫破灭之后，都能跑出伟大的公司。
比如 PayPal 就是典型的从泡沫中成长起来的公司。回头复盘，他们*核心做对的一件事，就是始终让自己能造血、有足够好的现金流。
所以如果你是从业者，与其担心泡沫什么时候破，不如想清楚怎么让自己有健康的现金流。
42章经
思考事物本质
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