文章核心观点 - 著名经济学家朱宁认为当前AI领域存在资产泡沫，其形成条件与历史泡沫相似，但比互联网时代更为复杂，融合了多重叙事和结构性因素 [3][8][15] - 泡沫的存在并不否定AI技术的颠覆性潜力，但从投资角度看，当前估值水平与商业化和盈利增长前景严重脱节，难以持续支撑 [4][11][27] - 中美市场泡沫特征不同：美股泡沫集中在少数头部科技公司，且整体估值处于历史高位，风险值得警惕；A股泡沫则更多体现在局部AI板块，存在极端估值现象 [8][11][16] - 泡沫可能带来产业层面的积极影响，如基础设施和人力资本沉淀，但对投资者而言，产业贡献与投资回报是两回事，需警惕“好公司不等于好投资” [28][31][33] - 预计AI领域可能出现调整或降温，但更可能是结构性、局部性的，演变成类似2008年全面金融危机的系统性风险概率较低 [35][37][41] 市场估值与泡沫特征 - 美股整体估值处于历史高位：席勒动态调整市盈率显示，当前美股估值水平仅略低于2000年互联网泡沫峰值，且高于2008年金融危机前水平 [8] - 美股泡沫高度集中：市场存在“标普493”说法，即标普500指数中除7家头部科技公司外，其余493家公司估值已回落至相对合理区间，问题集中在少数公司 [9] - A股AI板块存在极端估值：部分AI概念公司成为“十倍股”，出现市值上千亿但收入规模仍很小的现象，估值水平甚至明显高于美国同类公司一个量级 [11] - 泡沫形成的五个促成因素：新事物、宽松流动性、缺乏经验的投资者（年轻投资者）、政府支持、金融创新（如指数基金和ETF），当前条件基本具备 [15] - 存在“自我循环”与“刚性预期”：部分公司（如甲骨文、OpenAI、英伟达）形成投资生态内的相互强化；市场存在对政府或央行托底的预期，助长了投机心态 [10][39] 中美市场差异与风险结构 - 美国市场风险更值得警惕：泡沫发生在本已处于高位的估值基础上，且集中在头部科技公司，席勒教授自疫情前就已警示美股泡沫，目前估值又上升了约20% [8][16] - 中国市场泡沫呈局部性：A股整体估值处于修复区间相对健康，但局部AI板块存在极端定价，受到“国运叙事”、“自主创新”国家战略及技术想象力多重驱动 [11][12][13] - 风险传导性不同：股票资产调整与房地产泡沫破裂的影响不同，权益类资产通常不直接广泛推高家庭和经济杠杆率，因此AI泡沫更可能引发结构性调整而非系统性金融危机 [35][36][37] 产业与投资视角的分离 - 泡沫的产业积极面：如同互联网泡沫留下了海底光缆等基础设施，AI泡沫也可能沉淀下算力、数据中心、电力设施及人力资本，为未来技术发展奠基 [28][33] - 产业贡献不等于投资回报：以Global Crossing为例，其在互联网泡沫期从事海底铺缆的伟大事业但公司破产，股东并未受益，说明好公司与好投资是两回事 [29][30][31] - 投资的核心是价格：判断是否投资的关键不在于公司是否优秀，而在于买入价格是否合适，当前AI领域估值已严重偏离商业现实，支撑逻辑脆弱 [27][31][32] 投资者行为与市场心理 - 普遍存在“害怕踏空”（FOMO）心态：尤其在年轻投资者中，担心错过AI技术浪潮和所谓的“康波周期”，这种心态在2008年金融危机后逐渐凸显并延续至今 [20][23] - “确定性幻觉”与历史规律：人们在市场狂热中容易形成“这次不一样”的幻觉，但历史规律反映的人性与市场运行机制大体相似，估值显著背离长期均值通常预示问题 [2][16][17] - “抱团”现象与行为偏差：A股市场的“抱团”现象与美股ETF的资金集中效应有相似结果，若非建立在严格理性分析上，容易导致板块暴涨暴跌 [18][19] 未来展望与潜在路径 - 调整概率高但形式或为结构性：下一阶段出现调整的概率不低，但更可能局限于特定板块或资产类别，而非全面崩盘 [11][37][41] - 行业可能经历“降温”而非破裂：类似互联网发展历程，AI行业可能从高度狂热状态回归相对理性的投入节奏，经历资源重新配置与行业整合，为下一阶段发展做准备 [41][42] - 金融在技术革命中的双重角色：金融作为资源配置工具，深度介入并加速了技术转化与资本流动，但也放大泡沫；其人才配置功能（如股权激励）对推动创新至关重要 [46][47][49]