过去几年，AI几乎成为全球资本市场最重要的投资主题。英伟达不断刷新市值纪录，科技巨头一年投入数千亿美元建设AI基础设施，资本市场不断告诉投资人：
AI，就是未来。
然而，就在市场情绪最狂热的时候，一位曾成功预测2000年互联网泡沫和2008年房地产危机的传奇投资人，却发出了迄今最严厉的一次警告。
"Don't own U.S. stocks."
"不要拥有美国股票。"
"If you have big position in U.S. technology stock, my personal advice would be to sell them all。"
"如果你重仓美国科技股，我的个人建议是全都卖掉。"
这位投资人，就是拥有60多年投资经验、管理超过1650亿美元资产的波士顿GMO联合创始人 Jeremy Grantham。
他认为，今天的AI，很可能正在形成美国历史上最大的资产泡沫。
为什么他会做出如此激进的判断？
真正值得关注的，并不是他的结论，而是支撑这一判断背后的逻辑。
伟大的技术革命，都会催生巨大的资产泡沫
Jeremy Grantham认为，人类历史几乎所有大型资产泡沫，都发生在最重要的技术革命时期：
铁路，互联网，以及今天的AI。
原因其实并不复杂：
当所有人都相信一项技术拥有无限前景时，资本便会不断涌入，企业开始不计成本地投资，估值越来越高，融资越来越容易。
而每一次，市场都会高估短期回报，却低估实现这些回报所需要付出的时间与成本。
最终，泡沫不断膨胀，直到现实追不上市场的预期。
AI投资，已经进入"越烧钱越合理"的阶段
如果只看资本支出，很容易让人相信，AI需求正在爆发。
事实上，仅微软、Meta、Google和Amazon四家公司，每年的AI资本支出就已经出现惊人的增长。
- 2018–2020年： 每年约600–900亿美元
- 2023年： 1,470亿美元
- 2025年： 4,100亿美元
- 2026年： 预计达到7,250亿美元
短短六年时间，资本支出增长了近8倍。
而且，这还只是四家上市科技巨头的数据，并没有包括OpenAI、Anthropic等非上市AI企业。
整个行业投入的资金规模，远远超过上一轮互联网建设时期。
但与此同时，一个更加现实的问题开始出现。
这些投入，真的已经转化成稳定的盈利了吗？
除了极少数企业之外，整个AI产业真正持续赚钱的，依然主要集中在产业链最上游：卖GPU的，卖芯片的，卖服务器的。
真正赚钱的，依旧是"卖铲子的人"。
而大量AI企业，至今仍然没有找到稳定、可持续的商业模式。
AI真正的瓶颈，并不是GPU
很多投资人认为，AI最大的限制来自GPU。
事实上，现在整个行业真正缺的，并不是芯片，而是电力。
GPU只是算力芯片。真正让算力发挥作用，还必须同时具备：
- 数据中心
- 电网接入
- 高压变压器
- 输电线路
- 发电能力
- 冷却系统
- 各类审批
任何一个环节跟不上，GPU都无法真正产生价值。
根据文中引用的行业研究，目前全球AI基础设施建设最大的瓶颈已经转向电力供应。
大型变压器交付周期，已经从过去的几个月，延长到2.5至3年；部分大型高压变压器甚至需要4至5年才能交付。
与此同时，新数据中心并网、高压输电线路建设，往往还需要5至10年。
换句话说：
GPU可以买得到，但电，未必跟得上。
数据中心建好了，却没有电
这种瓶颈，已经开始在现实中出现。
越来越多数据中心项目，即便主体工程已经完成，服务器已经安装完毕，却迟迟无法投入运营。
原因只有一个：没有电。
例如，美国加州Santa Clara，两座距离英伟达总部不远的大型AI数据中心，设备已经全部安装完成，但由于当地电网尚未具备接入能力，只能长期闲置。
整个行业，也出现越来越多类似案例。
行业统计显示，很多已经建成的数据中心，仍然在排队等待电网接入，等待时间甚至可能长达7年。
与此同时，原本计划在2027年前投产的大量数据中心项目，真正进入施工阶段的比例却远低于市场预期。
还有越来越多项目，被迫延期、取消，甚至直接放弃。
AI基础设施面临的挑战，远比市场想象复杂得多。
一个危险的现象："先抢GPU，再说"
更值得警惕的是，整个行业已经进入一种典型的军备竞赛。
企业明知道：
- 数据中心还没有建好；
- 电网还没有接通；
- 各项审批仍充满不确定性；
但依然疯狂采购GPU。
原因很简单。
所有人都害怕：
今天不买，以后就买不到。
于是，越来越多企业选择：
先抢设备，再解决基础设施。
结果就是，整个行业资本支出越来越高，但真正能够稳定投入运营、产生现金流的数据中心，却远远没有同步增长。
看起来投资越来越大，实际真正能够创造价值的资产，却没有同步增加。
忧心事实：大量GPU，并没被真正的使用
如果说电力不足只是建设瓶颈，那么GPU利用率，则开始挑战整个AI商业模式。
不少行业报告显示，目前很多大型GPU集群的平均利用率只有约5%。
也就是说：
95%的算力，大部分时间都处于闲置状态。
与此同时，GPU更新速度极快。
大约每12至18个月，就会推出新一代产品。
今天企业疯狂抢购的大量GPU，等真正数据中心建好、开始投入运营时，很可能已经落后好几代。
也就是说，资本市场今天看到的是不断增长的资本支出。
但真正能够产生持续现金流的有效算力，却远远没有同步增长。
这也是越来越多投资人开始质疑：
今天AI行业创造的，到底是真实需求，还是提前透支了未来几年的需求？
风险，已经开始慢慢浮现
越来越多迹象表明，市场正在重新评估整个AI产业。
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7月，Meta开始考虑出租自身多余的AI算力。消息公布后，多家AI算力公司的股价出现明显下跌。
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与此同时，MIT研究指出，95%的生成式AI试点项目至今仍未实现盈利
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Ray Dalio认为，目前AI泡沫已经接近历史大型泡沫狂热阶段。
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OpenAI CEO Sam Altman，也公开承认市场对AI已经出现"过度兴奋"。
越来越多顶级投资人讨论的，其实都是同一个问题：
AI一定会改变世界。
但AI股票，未必代表好的投资。
真正的问题，是资本市场跑得太快了
今天支撑AI扩张的，不只是技术。
更重要的是源源不断的资金。
而这些资金，很大一部分来自债务融资。
未来几年AI数据中心建设仍需要数万亿美元融资，其中大量资金依赖投资级债券、高收益债券、资产证券化以及私人信贷市场。
但与此同时，随着2026年黑石，Blue Owl这些顶级私人信贷机构纷纷遭遇赎回潮风波，整个私人信贷市场本身，也开始出现越来越大的压力。
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融资成本持续维持高位。
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项目延期不断增加。
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运营成本不断上升。
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而企业盈利，却迟迟没有兑现。
历史告诉我们：
真正刺破泡沫的，从来不是技术失败。
而是资本市场开始重新计算现金流。
AI不会消失，但游戏规则可能会改变
Jeremy Grantham并没有否认AI的未来。
真正值得思考的是：
今天资本市场给予AI的估值，是否已经远远跑在现实之前？
就在美国不断投入更多资金、建设更多算力的同时，另一条完全不同的发展路径，也正在出现：
中国AI的发展正在逐渐走向另一种模式。
越来越多模型开始追求：
接近国际领先模型的能力，却用更低的训练和部署成本实现。
中国的电力设备，冷却系统，本地数据中心，等等更加便宜，再配上本地或者开源模型， 就已经可以完成绝大部分的业务了。 整体成本可能只是美国市场的10分之一。大大降低了成本和风险。
结果就是，中国大概能提供的是：
大约 90% 的模型质量，但只要大约 10% 的价格。
如果这种趋势持续下去，未来AI行业竞争的重点，可能不再是谁拥有更多GPU，而是谁能够以更低成本提供同样的能力。
这意味着，过去依赖不断扩大资本支出来建立竞争优势的模式，也可能面临新的挑战。
美国为什么不能让AI停下来？
AI对于美国而言，不仅是一项技术，更是一场资本市场必须继续讲下去的故事。
过去几年，美国科技巨头持续投入数千亿美元建设AI基础设施，整个产业链已经形成庞大的资本支出、融资和估值体系。
无论是上市公司的市值，还是围绕AI展开的大量债券融资、私人信贷和基础设施投资，都建立在一个共同的预期之上：
未来AI将创造足够大的商业价值。
因此，市场真正需要兑现的，不只是技术突破。
更重要的是，这些巨额投入最终能够转化为持续增长的收入、利润和现金流。
如果未来商业化速度低于市场预期，或者新的低成本技术路线改变行业竞争格局，那么资本市场也可能重新评估今天给予AI产业的估值。
Grantham现在建议投资什么？
有意思的是，Jeremy Grantham并没有建议投资人彻底退出市场。
相反，他强调的是：
分散风险（Diversify）。
他的配置思路包括：
- 更多配置美国以外的股票市场；
- 持有一定比例黄金、白银等贵金属；
- 配置债券；
- 同时关注真正具有价值支撑、价格合理的房地产，而不是估值已经过高的资产。
UFUND怎么看？
AI毫无疑问将继续改变未来世界。
但技术革命，并不意味着所有投资都会成功。
历史上，无论是铁路、互联网，还是房地产，每一次伟大的创新，都伴随着资本过度乐观。
真正长期穿越周期的投资，并不是追逐最热门的故事，而是在市场情绪最狂热的时候，依然坚持价值与价格并重。
正如Jeremy Grantham反复强调的：
真正值得投资的，不是最热门的资产，而是价格合理、价值能够兑现的资产。
这也是我们一直坚持的投资原则。
当市场越来越热的时候，我们更应该回到投资最基本的问题：
1. 资产真正创造现金流了吗？
2. 今天的价格，是否已经远远领先于它真正的价值？
真正的投资机会，很少出现在所有人都在讨论的时候。
如果你正在重新评估自己的资产配置，或希望了解我们近期重点关注的投资方向，欢迎预约一次交流。
很多时候，一次好的讨论，比急着做一个投资决定更重要。
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