从25年前的那场危机看当前AI领域泡沫风险

作者：GMF Research

【编者按」2000年前后，以朗讯、思科为代表的美国电信基础设施行业经历了从高增到崩盘的转变。在这篇报告中，我们深度回顾2000年电信行业特别是朗讯的崩盘，并与今天的AI生态进行风险维度的对比。

我们认为，当下AI生态与2000年相比存在三大共性，脆弱性已初步显现。但供应链金融是行业周期的放大器而非导火索，资本支出需求的下降才是致命一击。短期看，考虑到美联储的相对宽松立场和GPU供不应求的现状，预计市场热情还将持续一段时间。长期看，按当前最乐观的AI资本开支预期反推，意味着AI必须获得自工业革命以来人类最伟大的成功。

本文包括6个部分，第一部分回顾2000年电信泡沫的三个成因；第二部分简述泡沫破灭后的三个阶段以及市场指征；第三部分详细讨论朗讯的供应链金融崩盘案例；第四部分解构当前AI领域的循环融资生态，并分析它与2000年的三大相似点；第五部分讨论四点值得乐观的理由；第六部分总结。

一、2000年电信泡沫的成因

2000年3月10号，Nasdaq指数攀升至5048.6点，在短短一个季度内加速冲顶暴涨40%，彼时行业巨头思科（Cisco）市值一度超过5000亿美元，而朗讯（Lucent）市值也一度高达2400亿美元。但随后科技股价格触顶暴跌，至2001年3月，纳指在短短1年时间内跌去60%，至2002年最低点累计最大跌幅达78%，电信和互联网泡沫宣告破灭。个股更是惨不忍睹，Cisco从2000年高点80美元/股跌至2001年底的15美元左右，Lucent从1999年峰值65美元跌至2002年的不足1美元，损失超过98%。整个电信设备行业在2001-2003年累计裁员超过50万人。

事后回看，这场泡沫是监管变革、技术进步和货币政策宽松的共同结果。

图1：纳斯达克指数

数据来源：Haver，GMF Research

1）监管：《电信法案》引入过量竞争

1996年《电信法案》是泡沫形成最直接的政策催化剂。法案的核心目标是打破AT&T分拆后形成的区域贝尔公司(RBOCs)在本地电话服务的垄断，明确宣示"让任何企业都可进入任何通信业务，让任何通信业务都可在任何市场与任何竞争对手竞争"。为实现这一目标，法案要求在位运营商(ILECs)必须允许新进入者在"技术上任何可行的接入点"实现互联互通，以批发价格向竞争性本地交换运营商(CLECs)转售服务，并提供"非歧视性的网络元素解绑接入"。这些条款本意是降低市场进入门槛，但在实践中却将进入门槛降至几乎为零，任何拥有资本的企业都认为自己能够挑战传统运营商。

法案通过后的五年内，美国涌现出超过300家CLECs，竞相在本地电话市场分一杯羹。这些新进入者从资本市场筹集了数百亿美元，承诺通过新技术和更优服务击败传统运营商。然而问题在于市场容量小于新增供给：美国本地电话服务是一个年收入约1000亿美元的成熟市场，增长潜力有限，却涌入了试图瓜分这块蛋糕的数百个玩家。更严重的是，多数CLECs缺乏真正的技术优势或成本优势，它们的商业模式建立在监管套利而非价值创造之上——通过以低于零售价的批发价格租用在位运营商的网络，然后加价转售给终端客户。这种模式因竞争极其激烈因此难以盈利。到2002年，超过三分之二的CLECs已申请破产或被迫退出市场，行业累计亏损超过500亿美元。

2）投资：“铺设再多光纤也不为过”

“互联网流量每90天翻倍”成为当时电信行业的信条。从 1994 年到 1996 年，美国互联网流量从每月 16.3 太比特增长到 1500 太比特（Odlyzko，2002）。这使得市场对带宽和光纤需求的增速出现了前所未有的乐观预期，“互联网流量每90天翻倍”成为当时最热门的说法。它最早出现在1990年代中期的行业报告中，随后通过分析师报告和媒体报道病毒式传播。如果这一估算是真实的，那么需求每年增长16倍，任何当前的产能都将在几个月内耗尽，铺设再多光纤都不为过。WorldCom CEO Bernard Ebbers在投资者会议上宣称"我们正在建设的不是为今天而是为未来十年的需求"，Global Crossing的招股说明书承诺其光纤网络将在2005年前完全饱和使用。

但当时有不少研究均指出需求增长并没这么疯狂。贝尔实验室研究员Andrew Odlyzko通过分析实际流量数据发现，尽管1995-1996年的一段短期时间中确实发生过“90天翻倍”的爆炸式增长，但1996年之后美国主干网流量的真实增长速度仅为每年100%。他进一步指出，"90天翻倍"的说法源于对局部数据的误读和行业参与者的自利宣传。但其文章发表时泡沫已接近顶峰，害怕错过（FOMO）情绪浓厚，文章并未引起广泛讨论。

更致命的是，技术进步导致供给扩张远超需求。密集波分复用（DWDM）技术的成熟使得单根光纤可以同时传输数十个甚至数百个不同波长的信号。根据1995-2000年的技术演进，DWDM系统容量从最初的4-8个波长激增至128个波长，相当于将单根光纤的容量提升16-32倍（常规商业系统），先进系统甚至达到128-160倍。

结果是光纤铺设和浪费都来到了惊人规模。1996-2001年间，仅美国就铺设了超过8000万英里的光纤——足以绕地球3200圈或往返月球170次。然而到2002年，行业分析显示仅有5-10%的光纤被"点亮"投入使用，超过90%成为"暗光纤"(dark fiber)永久埋在地下或海底。《连线》杂志在2001年的一篇报道中尖锐指出：“硅谷经济遵循供给创造需求的规律。可惜这对光纤不适用。”(The silicon economy obeys the law that supply creates demand. Too bad it’s not true for fiber.)。

事后看，技术进步确实发生，但市场对进度和商业化时间的误判使得革命转化为金融灾难。互联网用户从1995年的1600万增至2000年的3.6亿，年均增长70%。但用户增长不等于带宽需求同步增长：早期应用以文本和图片为主；流媒体视频等高带宽应用要到2000年代中后期才普及。1990年代末的需求预测存在两个关键错误：用户将无限增长，且每用户带宽需求快速增长。现实是用户增长在2000年后放缓，而高带宽应用普及比预期晚了5-7年。

3）货币：格林斯潘未能及时遏制“非理性繁荣”

1990年代中后期，宽松货币环境助推了电信泡沫。自1987年就任美联储主席以来，格林斯潘的所谓“格林斯潘下跌保护”（Greenspan Put）逐步为市场所认识。其含义是，在金融市场遭遇危机时迅速降息以支撑经济和股市，而在资产泡沫膨胀之际则保持观望。这种政策不对称性使投资者相信下行风险将由美联储承担，从而倾向于采取更具冒险性的投资策略。同时，美国经济在1991年至2000年间经历了战后最长的扩张周期，失业率降至4%以下，通胀率维持温和。在此“金发姑娘经济”（Goldilocks economy）背景下，格林斯潘将联邦基金利率保持在相对低位：1993年至1994年短暂加息后，1995年至1999年政策利率稳定在4.75%至6%的区间，实际利率（扣除通胀）处于2%至3%的历史低水平

特别的，格林斯潘对泡沫态度摇摆，其警告未能转化为实质政策。1996年12月5日，他在华盛顿发表了著名的“非理性繁荣”（irrational exuberance）演讲，质疑股市估值是否已脱离基本面：“我们如何判断非理性繁荣已过度推高资产价格？”这一表述立即引发全球股市动荡。然而其并未改变相对宽松的政策基调，1998年长期资本管理公司（LTCM）危机后，格林斯潘降息75个基点，但市场随机指出这并无必要，长端美债利率反而大幅上行。这些干预措施反复向市场传达“美联储将提供支撑”的信号，进一步强化了投资者的冒险倾向。直至2000年初泡沫膨胀至极限时，格林斯潘才启动加息周期，但反而成为刺破泡沫的导火索。

二、泡沫破灭的三个阶段与相应指征

2000年前后的泡沫破灭大致分为三个阶段，每个阶段的信号和表征各不相同。

1）宏观：货币紧缩与总需求初步恶化

货币政策转向构成泡沫破裂的宏观触发器。2000年1月14日美联储主席格林斯潘发表演讲警告"财富效应"(wealth effect)引发的资产泡沫和通胀风险，道琼斯工业指数当日见顶，美联储随后在2000年上半年将政策利率由4.75%提升至6.5%，幅度达175个基点。2000年3月纳斯达克指数迅速反转，3-4月间互联网明星股Yahoo下跌30%、eBay和Amazon跌幅达40-50%、Akamai和Commerce One单月暴跌超70%。这轮股市崩盘不仅冲击了投资者情绪，更重要的是“摧毁”了电信运营商的股权融资渠道，使其难以继续支撑网络建设投资，导致资本支出计划被迫削减。债券融资成本同样快速增加，电信运营商的信用利差扩大，高收益债券发行困难，依赖债务扩张的商业模式难以为继。

从总量经济数据看，制造业PMI在2000年8月的显著下滑提供了宏观经济减速的明确证据。自1999年末，ISM PMI正式见顶回落。然而这在当时被产业界视为周期性波动而非结构性转折，市场对设备制造商的盈利预期尚未调整，标普500甚至在2000年9月接近再创新高。但随后PMI在2000年下半年加速下降，至2001年初跌至42左右的“制造业深度衰退”区间，市场这才意识到电信行业的下行实际上是结构性恶化。

图2：美联储政策利率和PMI

数据来源：Haver，GMF Research

2）业绩预警：资本开支计划下修和企业营收预警

通信设备公司在 2001 年和 2002 年新经济崩溃时都经历了剧烈的下滑，重要原因是美国电信业资本设备支出（CAPEX）出现急剧下滑。1995-2000 年，通讯领域资本开支年复合增长率达到 23%，而 2000-2003 年则下降了 28%。前期的过度投资使美国企业整体的通信设备投资经历了漫长的低迷期，直到15年后的2015年才超过了2000年的水平。

图3：美国企业电信设备投资（Bil USD）

数据来源：Haver，GMF Research

朗讯在2000年1月6日发布的业绩预警是电信设备产业链最早的微观警报。公司宣布2000财年Q1每股收益较预期低约30%。其股价当日暴跌28%从72.38美元跌至52美元，单日市值蒸发超200亿美元。CEO Richard McGinn承认"我们显然对本季度的业绩感到失望"(We are clearly disappointed)，但公司发言人坚称"这不是需求问题，而是执行问题。这只是路上的一个颠簸"(This is not an issue of demand…This is a bump in the road)。事实上，直到2000年7月20日的第二次预警,Lucent管理层才确认需求下滑是结构性趋势。较年初峰值累计下跌超50%。事后看，1月的这次预警是整个产业链最早的"煤矿金丝雀"。

思科在2001年2月首次未达业绩预期标志着设备商龙头沦陷。公司公布2001财年Q2每股收益仅比预期少1美分，收入67.5亿美元低于预期的70-72亿美元。CEO John Chambers警告"1月的业务比我们预期的更具挑战性"(more challenging than we anticipated)。然而就在两个月前的12月4日，Chambers还豪言"我从未对我们整个行业或Cisco的未来如此乐观"(I have never been more optimistic)。首席战略官Mike Volpi在2000年11月仍坚称"我们没有看到任何放缓迹象"(We haven’t seen any sign of a slowdown)。

这一阶段，企业IT支出和电信运营商资本开支在2001年断崖式下跌。电信运营商的资本开支削减剧烈，1999-2000年光纤人均投资超500美元、累计人均数千美元的投资狂潮戛然而止。WorldCom等运营商前期大量负债，债务压力和融资困境迫使其将资本开支削减50%以上。Cisco的订单储备在2001年初还创历史新高，到3月已转化为过剩库存，Lucent的新订单在2001财年下降超40%。

3）崩盘：库存减记、信贷坏账飙升以及会计欺诈曝光

Cisco在2001年3月宣布22.5亿美元库存核销标志灾难正式到来。Cisco被誉为拥有最先进的虚拟供应链和实时IT系统。然而这套系统建立在致命假设之上：需求将以30-50%年增长率无限延续。事后分析显示Cisco"从未建立模型来预测这种规模的事件"，预测系统中完全没有纳入下行情景。退休高管Selby Wellman回忆2000年夏天：“我们的预测仍然高得惊人。我们想确保增长强劲，所以我们大量订货”。供应链的"牛鞭效应"放大了库存灾难。Cisco的制造合作伙伴Solectron CEO Ajay Shah解释了订单重复计算的机制：“人们看到短缺就直觉地预测更高。采购需要100个零件，但他们知道如果要100个只会得到80个，所以他们要120个才能得到100个”。内部案例研究显示，当某个产品团队实际需要10000个单元时，三个独立供应商各自生产10000个单元，造成三倍库存堆积。更严重的是大量产品为客户定制无法转售，技术迭代又使过时库存迅速贬值，结果是天量库存遭遇减记。

供应商融资的大规模坏账，使多年积累的利润被客户违约一朝侵蚀殆尽。朗讯、Nortel、Cisco三家合计承诺提供给下游企业的信贷总额超过130亿美元。这种供应商融资的逻辑是在资本市场狂热期借钱给现金流紧张的运营商购买自己的设备，短期内刺激收入增长，且在会计上作为应收账款而非贷款处理，掩盖了其信用风险本质。当2001年WorldCom、Global Crossing等大型客户陷入财务困境并最终破产时，设备商的应收账款大规模转为坏账。在下一部分中，我们会详细介绍朗讯的案例。

会计欺诈的大规模暴露给这场泡沫的棺材钉上了最后一根钉子。WorldCom从2000年底开始将资本支出计入费用项目虚增利润，内部审计在2002年5月发现异常并上报董事会，6月SEC启动调查，7月21日WorldCom申请破产成为当时美国历史上最大破产案，涉及资产1070亿美元、负债410亿美元。Enron通过数百个关联方特殊目的实体(SPE)隐藏债务并虚构利润，使用按市值计价(mark-to-market)会计将未来20年合同的估计利润立即确认为当期收入。2001年7月Enron收入同比翻倍而行业普遍收缩，8月CEO Jeffrey Skilling突然辞职并抛售3500万美元股票，10月宣布重述财报将1997-2000年利润下调5.86亿美元约23%，12月2日申请破产。同期SEC调查显示，朗讯在2000财年不当确认6.79亿美元收入，Nortel在2000-2001年虚增收入超过30亿美元，Qwest Communications虚增收入超过30亿美元。统计显示2000-2002年间超过30家主要电信和网络设备公司被迫重述财报，累计调减利润超过1000亿美元。

三、对供应商金融（Vendor Financing）的回顾——以朗讯（Lucent）为例

首先需要强调的是，供应商信贷不是“洪水猛兽”，也并不总是泡沫的代名词，其在资本密集型行业中广泛应用。例如，在设备租赁行业，如重型机械领域，供应商如卡特彼勒通过信贷支持客户采购；在农业设备行业，约翰迪尔等公司使用这一模式帮助农民购买农机。DataIntelo估算，2024年全球供应商融资市场规模约2200亿美元，预计未来10年复合增长率8.2%。话虽如此，朗讯的案例仍然值得回顾，因为它凸显了供应商信贷对周期上下行的放大效应。

朗讯供应商信贷占营收之比一度超过10%。1999 年，朗讯是世界最大的电信设备公司，收入达 383 亿美元，雇佣员工 15.3 万人。为了从竞争对手手中夺取CLECs的订单，Lucent采取了极具侵略性的“供应商信贷”（Vendor Financing）策略——公司不仅销售设备，还为客户提供贷款融资。这有两个好处。一是长期锁定了下游客户需求，自己的订单有保障。二是解决了下游初创客户缺钱且融资难的问题。到1999财年末，Lucent已承诺向客户提供高达71亿美元的供应商融资，其中16亿美元已被提取用于购买Lucent设备，占其当年营收的4.2%。而到了2001年，被提取的客户信贷总额已经升至29.6亿，占营收之比来到13.9%。也就是说，朗讯每出售100美元的商品，其中大约14元是来自于自己的“垫资”。

图4：朗讯客户信贷余额（Mil USD）及已提取额占营收比例

数据来源：Lucent 10-K，GMF Research

从风险的角度看，供应商金融是上游设备生产商用“自己的钱来完成自己的KPI”，实际上是将下游的营收风险转嫁到自己身上。在2000年至2003年间，至少有47家CLECs申请破产，包括Covad、Northpoint和Winstar等知名企业。泡沫破裂后，以朗讯为代表的设备制造商遭受了巨大损失。具体而言，朗讯遭遇了灾难性的 “三重减记”。

第一个“减记”是供应商融资坏账的减记。1999年，朗讯的供应商贷款拨备很少，仅有3400万美元，占总营收之比不足0.1%。但2000开始，随着明星客户WinStar、NorthPoint的相继破产，Lucent的供应商贷款的拨备数额快速上升，2000年就飙升至6.04亿，相当于其当年营收的2.1%，至2001年激增250%至惊人的21.2亿，相当于Lucent当年总营收的9.9%，使Lucent在2001财年净亏损166亿美元。从拨备占存量贷款的比重看，2000-2002年期间，Lucent发放的贷款中分别有46.5%、71.3%和86.7%被计入拨备。换句话说，至2002年时，Lucent发放的100元贷款中有87块钱变成了坏账。特别的，在客户破产时，由于行业不景气+前期过度投入，因此作为抵押品的网络设备几乎“毫无价值”，贷款回收率格外低。

图5：朗讯客户信贷坏账拨备余额（Mil USD）

数据来源：Lucent 10-K , GMF Research

图6：朗讯的供应商贷款拨备余额占营收之比

数据来源：Lucent 10-K , GMF Research

第二个“减记”是库存减记。供应商融资带来的虚幻订单景象，使Lucent管理层严重高估了下游CLEC的真实需求。Lucent管理层在1999年底向市场和投资者暗示，约5.4亿美元的未支取融资承诺预计在接下来12-18个月内被激活并用于采购其产品。其1999财年第一季度利润超预期，第二季度利润翻倍，整体营收增长27%至383亿美元，净收入48亿美元，超出市场预期。在这种乐观情绪下，朗讯也囤积了大量定制化光学和无线设备库存用于未来销售。至1999财年末，朗讯库存总额达到42.4亿美元。但这些库存往往高度特定，无法轻易转售给其他买家。自2000年开始，朗讯的库存拨备迅速攀升。1999年，其库存拨备余额仅为7.09亿美元，占总营收之比约为1.9%，但2000年升至8.92亿美元，相当于其当年营收的3.1%，至2001年激增103%至18.14亿美元，相当于朗讯当年总营收的8.5%。从储备占存量库存的比重看，2000-2002年期间，朗讯的库存中分别有15.7%、49.8%和109.3%被计入储备。其中在2001年，朗讯单财年计提了额外24亿美元的库存减值储备，相当于前一年库存余额的42.4%。

图7：朗讯存货占营收之比

数据来源： Lucent 10-K , GMF Research

图8：朗讯存货拨备（Mil USD）及占营收之比

数据来源：Lucent 10-K , GMF Research

第三个“减记”是应收账款坏账。朗讯在1999-2000财年通过赊销设备和服务刺激收入增长，至1999财年末，其应收账款净额高达88亿美元，2000年期间进一步增长至95.6亿，应收账款在总营收中的占比分别达到23%和33%。。但随着Global Crossing和WinStar等主要客户财务恶化和下游客户破产潮涌现，朗讯的应收账款拨备急剧增加，1999年仅为3.2亿美元，占总营收之比约为0.8%，但2000年升至5.0亿美元，相当于其当年营收的1.5%。至2001年激增26%至6.3亿美元，相当于朗讯当年总营收的3.0%。2000-2002年期间，朗讯的应收账款中分别有5.2%、13.8%和19.7%被计提了拨备。特别的，这些数字还低估了真实损失，因为部分应收被Lucent出售给第三方金融机构以美化财报，而当客户违约时，Lucent还需要承担回购义务或担保责任。

图9：朗讯应收账款余额占营收之比

数据来源：Lucent 10-K , GMF Research

将上述三类减记合并来看，朗讯的三类拨备合计从1999年末的10.6亿美元激增至2001年的45.6亿美元，短短两年间增幅达330%，占Lucent营收的比例从2.8%暴升至21.4%。这大致意味着，Lucent在2001年获取的每1美元营收中，平均大约2毛钱需要用于覆盖各类资产减值。

图10：朗讯三类拨备的总额及占营收之比

数据来源：Lucent 10-K , GMF Research

四、当前AI领域循环信贷与2000年的三大相似点

为了方便与2000年前后对比，本文将当前AI领域的企业划分为三个层级。

第一层是模型商层（AI Model Providers），主要涉及AI模型的开发、训练和部署。该层级的代表企业包括OpenAI、Anthropic、xAI和Mistral AI等。这些企业专注于创建大型语言模型（LLM）和生成式AI系统，其主要开支集中在计算资源采购上，包括向云服务提供商租赁数据中心容量和向芯片制造商订购GPU，这些开支往往占总支出的70%以上。主要营收来源于API服务订阅、企业级解决方案和许可协议。

第二层是云服务商层（Cloud Infrastructure Providers），该层级为模型商提供计算基础设施和服务。代表企业包括Oracle、CoreWeave、Microsoft Azure和Amazon Web Services（AWS）。这些企业构建和管理数据中心，其主要开支为硬件采购、能源消耗和维护（数据中心电力成本可占总支出的40-50%）。主要营收来源于云计算租赁和托管服务。

第三层级为芯片商层（Semiconductor Manufacturers），该层级聚焦于AI硬件的核心制造，提供计算能力的底层支持。代表企业包括NVIDIA、AMD、Broadcom和Intel。这些企业设计和生产GPU、加速器和处理器，其主要开支为研发创新和制造设施投资。主要营收来源于芯片销售和相关生态服务。

图11梳理了三层级的AI企业之间的产品服务订购情况与承诺投资。其中，蓝色实线是商品（主要是芯片）和服务（云计算服务）的提供箭头，红色虚线是投融资箭头。基于这一整理，我们认为，从风险角度看，当前英伟达-OpenAI的AI生态与2000年朗讯-CLECs的电信设备生态存在至少三个重要相似点。

图11：目前AI领域供应商循环融资

数据来源：互联网，GMF Research

1）预期：都基于对下游企业资本开支和营收能力的高度乐观预期

90年代后期，“互联网用量90天翻倍”的叙事使投资者们相信，光纤领域不存在“过度投资”。结果是，CLECs过度建设了600亿美元的光纤产能，而泡沫破灭时已安装光纤利用率不足5%。而今天，我们同样听到市场中存在很多乐观表态，如“AI是新的电能，将重塑所有行业”以及“全球AI市场规模在未来几年将达到万亿美元级别”等。黄仁勋在Nvidia 2025年Q2财报电话会议中的预期是"在接下来的五年中，我们计划通过Blackwell、Rubin和后续发展，有效地扩展到一个3至4万亿美元的AI基础设施机会。我们只是处于这个扩展的初期阶段。"

在这种乐观情绪带动下，目前头部AI企业的资本支出预期动辄以“千亿”乃至“万亿”为单位，早已远超单一企业支出的常规量级。例如OpenAI与Oracle签署的3000亿美元云计算协议，涉及4.5GW算力采购，是科技史上最大的单一云服务合同之一，超过了2024年全球半导体行业年度资本支出。OpenAI向Nvidia采购10GW GPU系统自建数据中心，按400亿美元/GW的芯片成本估算，则总支出可能超过4000亿。此外，OpenAI还向AMD和Broadcom分别采购6GW和10GW的芯片，总计投入也将上千亿。加总计算，这些协议的总价值累计超过1万亿美元。作为对比，2024年美国GDP中的信息处理设备投资总额也仅仅5000亿美金，所有企业的投资总额（设备+厂房）也不过约4万亿美元。这些乐观预期当然最终有可能实现，但历史的教训是，风险往往不在于技术的最终可行性，而在于一旦阶段性逆风到来，支撑技术生态的金融系统稳健性以及缺乏盈利基础的下游客户的脆弱性。

2）融资：下游企业都大量烧钱并高度依赖供应链融资

当年的下游企业CLECs普遍依赖供应链融资和其他融资方式。在1999 年，CLECs 的资本支出高达151 亿美元，而同期营收仅为 63 亿美元。这意味着它们每赚1美元，就要花 2.搞建设，超过 60% 的建设资金必须通过外部融资或债务来解决。今天，天文数字级别的资本支出更是远超大模型企业的营收能力。以OpenAI为例，其2025年预计营收约130亿，而未来10年预期的资本开支高达1万亿美元。这种使得其不得不依靠上游企业提供的“供应链融资”，从而形成了循环融资生态。从目前AI领域的循环融资生态看，可大致分为两个类型。

一种是直接注资型。Nvidia作为AI领域目前现金流最充沛的玩家，采取的是直接向客户进行股权投资的策略。其对OpenAI、CoreWeave的（承诺）投资分别高达1000亿美元和30亿，以确保硬件订单的优先权并向客户提供部分所需资金。同时，它还向CoreWeave额外提供63亿的担保采购算力，相当于自己购买自己生产的芯片所对应的算力。

另一种是赠送股票型。AMD和CoreWeave这些资金相对稀缺、市场地位相对弱势的玩家，采取的是"送股换订单"策略。AMD为了从Nvidia手中抢夺市场份额，向OpenAI发行了1.6亿股低价认股权证，OpenAI凭此可获得AMD约10%的股权。本质上，AMD是用未来股权稀释换取当下订单和市场地位。这些股权分批行权，与6GW GPU的部署进度挂钩，最后一批需要AMD股价达到$600时才能完全释放。按当前AMD市值计算，这批股权价值约300-400亿。类似的，CoreWeave也在协议中提供3.5亿美元股权作为对OpenAI这一大客户的激励。

3）集中度：上游企业对单一行业的集中度非常高

对于当年的电信业而言，尽管下游CLECs客户相对分散，但其实高度同质化。从1999年财报看，朗讯的前三大客户（包括AT&T、Verizon和Sprint）总计贡献了收入的37%，剩余部分主要依赖CLECs如WinStar、NorthPoint和Covad等，这些客户虽数量众多但财务模式和行业风险敞口高度相似，一旦破产就会出现破产潮。到2002年，23家电信公司破产，总资产超过1000亿美元。

目前AI领域更像是“寡头竞争”格局，算力需求正快速向OpenAI集中。以NVIDIA为例，前两大客户占收入39%，前四大客户占46%，集中度明显高于当年的朗讯。特别的，近期报道显示OpenAI在总算力需求中的占比正在快速提升。目前OpenAI向上游厂商“承诺”采购的算力总量已经超过了50GW，其中包括与NVIDIA的10 GW GPU部署协议、与AMD的6 GW GPU供应协议、与Broadcom的10 GW自定义加速器订单、与Oracle的4.5 GW云计算服务，以及与CoreWeave的超过20GW计算能力采购。Sam Altman曾在采访中表示，他希望在2033年获得超过250吉瓦的算力，这相当于美国用电量的1/3。作为对比，2024年美国数据中心（包括人工智能）的电力需求大约为30-50吉瓦，换言之，OpenAI一家的承诺算力需求就将让美国数据中心算力翻倍。可见，无论是当年完全竞争但高度同质化的CLECs，还是今天提供巨大订单的寡头客户，一旦面临行业下行、技术迭代失败或资金断裂，对上游供应商的冲击都将是单点且致命的。

五、四点值得乐观的理由

尽管和2000年有相似点，但也有理由对今天的AI更乐观一些。

一是今天AI行业的模型巨头的财务状况要好于2000年的CLECs。CLECs提供的服务是标准化的光纤连接和语音/数据传输，缺乏护城河，竞争的唯一因素是网络规模和价格，这导致价格战和利润率崩溃，结果是CLECs的财务健康状况普遍糟糕，平均债务股权比率超过5:1，且大多处于负现金流和亏损中，高度依赖外部资金维持运营。与CLECs相比，OpenAI尽管同样处于亏损状态，但护城河更深、垄断能力更强且营收状况更好。而其他模型巨头则普遍具有“金主爸爸”，例如Anthropic背靠Amazon和Google，xAI有Elon Musk支持，财务压力也相对乐观。特别的，尽管AI下游企业依赖上游的供应链融资，但主要以股权而非2000年那样的贷款（AMD向OpenAI发行的是认股权证，NVIDIA向OpenAI进行的是股权投资），因此不容易出现朗讯、思科那样的一次性天量信贷拨备。

二是暂时没有看到2000年那样的“掠夺性贷款”。当年不仅是CLECs之间竞争激烈，思科、朗讯等上游厂商同样高度竞争，使得其贷款政策格外激进、高风险。以哈佛网络公司为例，这是一家总部位于波士顿的高速互联网连接和光纤数据传输服务提供商。哈佛网络公司于 1996 年开始向企业客户提供数字用户线路服务。两年后，其年销售额不足 500 万美元，年亏损超过 100 万美元，净资产为负。为了生存和扩张，这家年轻的公司需要新的设备。其本来订购的是Paradyne Networks的设备，但由于思科提供高达 1.2 亿美元的信贷，甚至允许其将25%的贷款用于订购非思科产品，因此最终转而选择思科。到 2000 年底，HarvardNet最终破产。与之对比，目前AI领域的供应链融资尽管额度大，但竞争并极端，也不具有当时那样的掠夺性。

三是从宏观流动性层面看，美联储在未来12个月内还将维持偏宽松的货币政策，不会选择“主动刺破泡沫”。目前美国就业市场放缓迹象明显，月均新增就业人数由2024年的20万左右大幅降至目前的3万附近，这背后既有移民驱逐政策带来的“劳动力供给减少”，也有AI革命对初级员工的替代效应，还有极宽松财政政策招致的“养懒汉”效应。但另一方面，AI投资和财富效应使得整体消费与投资并不弱，GDP反而高增，美国经济呈现显著的“就业冷、增长强”的双速经济（two-speed economy）。由于美联储的双目标是物价稳定和充分就业，因此即便经济增长很强，只要就业偏软，美联储就更有可能维持偏宽松的立场。在这样的环境下，即便投资者知道存在泡沫，也可能因为害怕太早离场、错过损失而继续持有风险资产。事实上，笔者观察到一个非常有趣的信号是，著名科技投资基金Coatue（虎仔俱乐部之一）在10月发布的报告中将“不要卖出太早”作为继续看多科技股的重要理由，而前几年他们的看多逻辑还是“AI将改变一切”。

图12：Coatue在2025年10月的最新报告

数据来源：Coatue，GMF Research

最后也是最重要的，今天GPU和其他计算芯片的使用率远高于当时的光缆，暂不存在所谓的“暗GPU”。2000年泡沫核心矛盾之一是光缆投资“供大于求”，事后行业发现超过90%的已部署光纤从未激活使用，被称作“暗光纤”。 相比之下，今天数据中心GPU的利用率要健康得多。由于 AI 模型的训练和推理需求依然处于爆发式增长阶段，市场上 GPU 仍然处于供不应求的状态，即使是已部署的算力，其利用率也维持在相对高位（尤其是在云服务商层面），市场估计数据中心整体GPU的负载率大约在50-70%之间。

综上，中短期看，AI周期可能还将继续上行，“毛毯底下的虱子”可能暂时不会显露。

六、总结：AI的未来

决定今天AI热潮是否是泡沫的最重要问题只有一个：当前天量AI资本开支能否获得其应有的投资回报。这里，我们提供一个简单的估算。

如果按照黄仁勋最乐观的3万亿AI领域总资本开支来计算，假设GPU每年折旧30%（笔者并不相信5年或更长期的折旧是合理的），再假设AI投资所要求的ROE是30%（这一数值略低于目前科技巨头的ROE），则25%企业所得税背景下，每年所要求的EBITDA大约是2万亿美元左右。如果进一步假设AI企业的EBITDA利润率是30%（相当于云服务商水平）至60%（相当于Nvidia水平），则对应AI行业所需要的年总营收额大约为3.3-6万亿美元。

这是什么概念呢？2024年全球汽车行业总营收大约在4-5万亿美元，广告行业的总营收大约在8000-1万亿美元，手机行业的营收大约在5000亿美元左右。这意味着，未来的AI行业的营收规模需要打平汽车行业，达到广告行业的5倍，或者手机行业的10倍。换言之，AI必须成为人类自工业革命以来最伟大的成功，才对得起目前最乐观的预期。

再换个角度来看，假设全球未来有10亿活跃AI用户，则每个用户每年贡献的营收需要达到3300-6000美元；如果活跃用户数量上升到30亿，则每个用户年均贡献营收需要在1000-2000美元。如此巨大的人均营收贡献和全球使用基数，将意味着未来的AI或者必须渗入到居民衣食住行的方方面面，获得比互联网还大的成功。

这并非不可能。但如果说2000年电信泡沫破灭给我们上的最重要一课，那就是泡沫与崩盘总是和科技进步结伴而行。作为投资者，最重要的是居安思危、活到下一次周期。