市场对科技巨头AI投资热潮的反应 - 亚马逊宣布向AI及基础设施投资2000亿美元后，股价在6日早盘应声下跌近9% [1] - 谷歌、微软、亚马逊和Meta四大科技巨头披露的2026年资本支出计划总额预计高达约6500亿美元 [1] - 驱动巨额投资的核心逻辑是寄希望于通用人工智能的实现及其带来的数万亿美元潜在回报 [1] 对通用人工智能实现路径的质疑 - 彭博行业研究分析师罗伯特·李认为，鉴于当代AI模型存在根本性逻辑缺陷且方法论单一，仅通过扩展现有模型不太可能实现通用人工智能 [1] - 现代AI“教父”本吉奥警示，通用人工智能研发可能陷入停滞并遭遇无法预见的技术瓶颈，这可能诱发一场真正的金融崩盘 [2] - 一项针对美国人工智能促进协会会员的调查显示，76%的受访者认为仅靠扩大现有技术规模来实现通用人工智能的可能性极低 [3] 当前AI技术的本质与局限性 - 当前AI模型的核心仍是模式识别，实质上是极其复杂的统计模型，并非真正的智能 [2] - 模型通过训练库或互联网搜集资料并利用模式识别提取共性，这种功能高效但并非真正的智能 [2] - 市场上涌现的垂直模型表现出极强的局限性，本质上是对训练数据的“反刍”，无法产生真正的原创智慧或超越训练集边界 [3] - AI目前更多扮演提升效率工具的角色，其“天马行空的思考”或脱离训练集进行创新的能力受到严苛限制 [3] 行业对投资热潮的清醒认识 - 罗伯特·李认为美国大型平台的通用人工智能战略带有投机性，成功的期望值并不乐观 [4] - Alphabet首席执行官皮查伊承认热潮中存在“非理性因素” [4] - 亚马逊创始人贝佐斯与OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼先后表示，AI产业的许多方面已显现出泡沫化迹象 [4] AI投资带来的巨大财务折旧压力 - 摩根士丹利预测，未来四年内，微软、甲骨文、Meta和Alphabet四家公司累计计提的折旧费用可能突破6800亿美元 [6] - 假设GPU寿命为六年、数据中心寿命为十五年，到2028年底，Alphabet的折旧费将激增至目前的四倍 [6] - 甲骨文在2029年的折旧费用可能膨胀至560亿美元，占到市场预期营收的28% [6] 资本错配与回报率下降风险 - 美国科技行业正经历深刻的范式转移，超大规模云服务商开启的“大手笔”投资极易导致资本错配 [6] - 随着资本基数的急剧扩张，利润表现往往难以同步跟进，预计两到四年后美股的资本回报率将不可避免地低于现状 [6] - 目前投入巨资兴建的数据中心很可能在3到5年内就会过时，高成本的初期设施将很难与未来的低成本设施竞争 [7] - 为了维持竞争力，公司未来可能不得不降价，但这将无法覆盖其高昂的初始成本，对投入数万亿美元的公司构成挑战 [7]