为什么AI不是互联网泡沫
一年多来，我的朋友、家人、YouTube、X和新闻推送一直在告诉我，AI热潮会像互联网泡沫一样破裂。估值太疯狂了，所有人都在不停地谈论它，它有一种"好得不像真的"的感觉。我理解这种比较。我只是认为它是错的，而且我认为这种区别比大多数人意识到的更重要。
互联网泡沫建立在没有收入、没有产品、没有客户的公司之上。今天的AI领导者正在印钞票，建设即使市场情绪降温也能保值的实体基础设施，并且驾驭一条随着成本下降变得更陡峭而不是更平坦的需求曲线。经济的真正威胁隐藏在AI辩论背后，而所有人都在争论NVIDIA是否被高估。
1、接触数字后比较就站不住脚了
互联网泡沫破裂是因为公司几乎没有收入，也没有真正的产品。Pets.com以亏损的方式销售狗粮。Webvan承诺的杂货配送从未盈利，有些甚至是彻头彻尾的欺诈。当现实来临时，纳斯达克在2000年至2002年间下跌了78%。
今天的AI领导者是不同的物种。NVIDIA报告2025财年全年收入1305亿美元，同比增长114%，营业利润815亿美元。他们最近一个季度收入达到570亿美元，同比增长62%。年化运行率接近2000亿美元。仅数据中心收入全年就达到1152亿美元，增长142%。
这些不是烧光风险投资希望找到商业模式的公司。云提供商今天在AI服务上是盈利的。微软的Azure AI收入、谷歌的云部门、亚马逊的AWS都在从企业客户支付计算费用中产生真实的现金流。基础设施存在。客户存在。产品有效。1999年，典型的互联网公司几乎没有任何一点是这样的。
估值可能超前吗？当然，市场就是这样做的。一些没有收入的AI创业公司会归零吗？绝对会。但与建立在零收入和欺诈会计基础上的泡沫相比较是站不住脚的。即使明天所有AI创业公司都失败了，NVIDIA仍然有1305亿美元的收入。数据中心仍然存在。芯片是仍然处理工作负载的实体基础设施。Pets.com留下了一个袜子玩偶和一个装满未售出狗床的仓库。这就是区别。
2、杰文斯悖论
为什么更便宜的AI意味着更多的AI，而不是更少？
这是我认为AI繁荣具有结构性而非投机性的核心原因。
William Stanley Jevons在1865年注意到了关于煤炭的反直觉现象。当James Watt使蒸汽机更高效时，每个人都以为英国会使用更少的煤炭。相反，煤炭消耗量爆炸了。单位功的能源更便宜意味着更多工厂能够负担蒸汽动力，这意味着更多的总煤炭燃烧量，而不是更少。效率并没有减少需求。它释放了需求。
这正是AI推理成本正在发生的事情。NVIDIA的Vera Rubin平台（在CES 2026上宣布，已全面生产，2026年下半年发货）相比Blackwell提供高达10倍的推理token成本降低。推理性能快5倍。训练相同模型所需的GPU少4倍！
天真的解读：很好，我们需要的芯片更少了。杰文斯解读：推理刚刚便宜了10倍，这意味着以前不划算的应用现在突然划算起来了。定制的内部工具、微自动化、处理多步骤工作流的AI智能体、"氛围编程"让非程序员描述他们想要什么，智能体就构建它。每个新应用都会产生持续的推理需求。每个token的成本下降，但总token消费量飙升。
这不是理论上的。JLL的2026年全球数据中心展望显示，截至2026年初，全球数据中心容量约为103GW，其中AI工作负载约占25%。他们预计到2030年容量将接近翻倍达到200GW，AI的份额将达到50%。这14%的容量复合年增长率不是公司在做投机性押注。这是公司在响应已经存在且正在增长的需求。JLL自己的评估："物业指标并未指向泡沫。"全球占用率为97%，77%的在建项目管道已预先承诺给租户。
你可以在其他行业看到这一点。曾经是仓库大小的超级计算机现在在第三世界发展中国家普通人手中。比亚迪通过制造廉价的电动汽车快速改进，以低于竞争的内燃机汽车的价格销售，吃掉了欧洲、美国和其他国家的汽车工业。个人电脑、亨利·福特和其他所有人都服务了现有企业不关心的客户。产品改进的成本曲线和规模化制造完成了其余的工作。人类已经实时观看了无数次颠覆。这里也是同样的动态。AI不是在替代现有市场。它在下面创建了一个新的、更大的市场，随着成本下降而变得更大。
3、印刷术类比
我认为与当前正在发生的事情最接近的历史类比不是互联网泡沫时代。而是印刷术。
在古腾堡之前，阅读和写作是少数精英为教会服务或为大部分也是文盲的国王工作的技能。手工复制一本书需要几个月。信息获取被极端的劳动力瓶颈所限制。然后印刷术使复制文本变得便宜，在一代人之内，识字率爆炸式增长，新形式的知识生产出现了，没有人预见到，那些手工抄写书籍的人并没有变得无用。他们成为了研究员、编辑、翻译、学者，因为瓶颈已经转移，他们可以做更多有成效的工作。
软件和知识工作的前AI时代本质上是前印刷术时代。一种精英技能正在民主化。即使没有AI，我能够用bash脚本、API和webhook自动化的大量工作也使我比大多数普通办公室职员稍微好一些。不是我更聪明。而是我知道如何使用已经存在几十年但对大多数人来说太深奥的工具。
现在像Claude和Cursor这样的工具通过未来版本的Siri将这种能力赋予像我父母这样的人。
印刷术并没有使精英学者变得无用。它使他们更有生产力，并创造了向大众民主化的人类创造力爆炸。AI很可能也是如此。
4、AI作为通缩机器
有一张图表多年来一直在流传，显示了美国消费者价格的分化。制成品（电视、服装、软件、玩具）在二十年中实际价格暴跌，这要归功于全球化和自动化。但国内劳动密集型服务（医疗保健、教育、住房、保险、儿童保育）价格飙升。
模式很明确：任何可以离岸外包或自动化的东西都会变得更便宜。任何需要在特定时间和地点有一个活人的东西都会变得更贵。整个美国生活成本危机是关于劳动力成本无法降低的部门的故事。
AI改变了这一点。不是通过完全取代医生和教师，而是通过使每个工人都显著更有生产力。我目前在医疗保健行业工作。没有足够的放射技师来配备所有设施的所有班次。但AI辅助成像并没有消除对人类的需求。它使诊断成像对更多设施更便宜、更易获取，这实际上增加了对训练有素的操作员的需求。在患者护理、判断决策、需要在房间里有手和眼的事情上，人类仍然参与其中。AI处理吞吐量瓶颈。
婴儿潮一代到2030年每年退休400万人。这是美国历史上劳动力退出的最大持续期。如果没有生产力增长来抵消不断萎缩的劳动力，服务通胀将加速，社会保障和医疗保险成本将膨胀，整个财政状况将恶化。AI是抵消这种人口统计学数学的少数合理对策之一。
5、AI不会做什么
我对此不是乌托邦主义者。工具是道德中性的。使用它们的人类做出选择。工业化带来了奇迹和破坏。人类使用他们掌握的工具。该隐毕竟用石头杀死了亚伯。
LLM将遵循帕累托曲线。现在感觉是指数级的改进速度将在某个点趋于平缓。它们将促进其他创新，其中一些创新需要等待另一个智能框架出现，或者等到发电能力赶上，或者等到其他瓶颈转移。组合比任何单一技术都重要。贝尔实验室弹跳无线电波的巨型聚酯薄膜气球卫星走了，所以Telstar才能跑。但Telstar首先需要卫星的想法与其他创新（如太阳能电池）结合才能发生。
会有痛点。我认为这更可能是知识工作者的工业革命，将会有手工业者与实业家级别的颠覆，可能还有似曾相识的混乱。但积极的一面是，人们总体上将拥有更好的生活、更好的医疗结果、更好的机会。这就是工业化对食物所做的：它使食物如此便宜以至于让90%的农民失业，但也意味着大多数人不再挨饿。
经济学中大多数人在这些辩论中忘记的核心组成部分是人类的欲望是无限的。是资源和货币约束阻止了大多数人获得他们需要或想要的东西。工业化使食物变得便宜。全球化使制成品变得便宜。AI很可能对我们今天能想象到的事情做同样的事，也对我们无法想象的事情做同样的事。
想想1890年出生的人。他们能想象在有生之年看到登月吗？或者甚至RyanAir？
6、真正的风险不在人们认为的地方
如果AI繁荣不是生存威胁，那什么才是？
我在承重墙中详细讨论了这个问题：3.5万亿美元的私人信贷市场一直在用养老金赌博，随着利率正常化而瓦解的PE收购，刚从另类资产管理公司蒸发的2650亿美元市值。经济的结构性风险在AI出现十年前就存在了。后COVID时代的消费者疲劳。服务业实际工资停滞。COVID时代零利率资助的私募股权展期和假装。中国的房地产崩盘和产能过剩危机。这些都不是AI引起的。其中几个被AI在经济中的超常表现部分掩盖了，这就是为什么把经济感觉崩溃归咎于AI会让诊断本末倒置。
氛围衰退是真实的。GDP增长主要由三个支柱支撑：政府支出、医疗保健和技术投资。经济的其余部分，人们实际体验到的部分，增长率约为1%。AI是这三个支柱之一。它支撑着总体数字，而不是拖累它们。
如果AI能降低医疗保健合规和保险文书工作的成本，并成为提供者的工具，它将降低经济中一个主要且不断增长的成本。这不会导致裁员。老年人消费更多的医疗保健。它允许提供者将人力集中在真正为人们服务上，而不是合规和数十亿的管理费用。
如果AI能帮助开发者创造更多、更便宜的住房，并更快地打通繁文缛节，或者建设高速铁路（这不是建筑问题，而是文书合规问题），那就是经济更好地为人们工作。如果AI能降低消费服务的劳动力成本，这将是一个福音。
在我看来，Citrini Research的文章几乎没有涉及杰文斯悖论。他们将AI颠覆建模为线性替代：AI变得更好，工人被解雇，支出下降，衰退。但这是天真的解读。经济蛋糕将会增长，而不仅仅是重新分配。即使它没有像乐观主义者希望的那样快速增长，AI已经在抵消在它出现之前就在萎缩的蛋糕部分。如果杰文斯悖论有任何参考价值，更便宜的AI会创造更多的应用、更多的需求、更多不同种类的工作。印刷术并没有摧毁书面思想的市场。它创造了一个大几个数量级的市场。
AI估值会有修正吗？当然。修正是市场的运作方式。但与1999年的比较混淆了价格修正和结构性崩溃。互联网泡沫破裂揭示了价格之下一无所有。AI修正将揭示下面确实有东西：NVIDIA的1300亿美元收入、盈利的云业务、实体基础设施，以及老龄化发达国家真正需要的通缩技术。
问题不在于AI估值是否会修正。它们会的。问题在于基础设施和生产力增长是否能在修正中存活。1999年，电信公司崩盘了，但光纤电缆仍然埋在地下。互联网基础设施比过度建设它的公司更持久。这一次，进行建设的公司是那些在1999年幸存下来的公司。他们不是在用风险资金投机。他们是在部署现金流。NVIDIA、微软、谷歌、亚马逊：这些不是有论文的Pets.com。它们是有利润率的现有企业，它们建设的数据中心在市场决定它多算了几个零之后仍将长期处理工作负载。
原文链接: Why AI Isn't the Dot-Com Bubble
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