天才交易员 Leopold Aschenbrenner 的人工智能对冲基金濒临崩溃，这可能预示着 AI 投资热潮正从“欣快”转向“困境”阶段。尽管市场依然乐观，但 Aschenbrenner 的事件暴露了 AI 领域的深层脆弱性，包括来自中国的激烈竞争、巨大的基础设施投入和不透明的金融杠杆。更关键的是，大多数采用 AI 的企业并未实现预期的利润增长，这让人们对 AI 投资狂热的可持续性产生了严重质疑。
金融危机的五个阶段
经济史学家查尔斯·金德尔伯格将投机行为分为五个阶段。这个过程始于一个置换 (displacement)，比如一项重要新技术的出现，它让投资者对未来感到兴奋。
第一阶段：置换 投资者开始推高资产价格，资本大量涌入相关领域。
第二阶段：繁荣 (boom) 随着乐观情绪蔓延，投资热潮形成，信贷扩张为其提供了极大便利。
第三阶段：欣快 (euphoria) 错失早期收益的投资者急于追赶，价格呈指数级上涨，而怀疑论者则被视为过时。
第四阶段：困境 (distress) 在某个时刻，估值与经济基本面之间的脱节变得难以忽视。一些投资者开始紧张，过度扩张的个人或机构陷入麻烦。
第五阶段：反感或崩溃 (revulsion/bust) 恐慌的投资者试图离场，价格随之崩盘。
从近期事件来看，人工智能泡沫可能正在接近从“欣快”转向“困境”的转折点。
AI 天才的陨落
Leopold Aschenbrenner，一位年仅24岁的对冲基金经理，曾被誉为“AI界的诺查丹玛斯”。他19岁从哥伦比亚大学毕业，先后在已倒闭的加密货币交易所 FTX 和 OpenAI 工作。
2024年6月，他发表了一篇长文《情境意识：未来十年》，预测到2027年将实现通用人工智能，到2030年实现超级智能。借助这篇文章在硅谷获得的热烈反响，Aschenbrenner 推出了同名对冲基金，大举买入芯片制造商和云计算公司等 AI 受益股。
基金一度极为成功，但随着半导体股票下跌，他的重仓股价值暴跌。华尔街银行向其发出追加保证金通知——要求他立即投入更多现金。在筹资失败后，他的基金被迫将大部分股票折价出售给 Citadel。
尽管 Aschenbrenner 的基金幸存下来，并声称将“择日再战”，但这次事件暴露了由技术驱动的股市繁荣背后的一些更深层次的问题。
AI 繁荣叙事中的裂痕
Aschenbrenner 的挫败凸显了 AI 领域的一些关键脆弱性。
来自中国的竞争加剧： 最初的设想是 OpenAI 等美国公司将主导该行业。然而，中国的 AI 公司如 DeepSeek、阿里巴巴和 Moonshot 推出了功能强大且成本极低的开源模型。彭博社报道，DeepSeek 的新模型执行某些任务的成本仅为3美分，而 Anthropic 的模型则需要3.15美元。当中国公司以美分收费时，美国公司却在收取美元，这场竞争的格局已然改变。
天文数字般的基建成本： AI 公司在芯片和数据中心等基础设施上投入了巨额资金。高盛的一项新研究预测，今年全球 AI 投资总额将超过一万亿美元。为支持这种规模的支出，AI 公司正直接或间接地承担巨额债务。
复杂且不透明的融资： 当前的 AI 热潮中，类似“循环融资”（芯片制造商英伟达投资购买其芯片的公司）和将债务从公司资产负债表转移出去的金融工程技巧再次出现。例如，微软拥有 OpenAI 27%的股份，而 OpenAI 的业务贡献了微软近期 AI 销售额的大部分。这种紧密的相互关联意味着，任何一方出现问题都将引发连锁反应。
更令人担忧的是，根据一份报告，Alphabet、亚马逊、Meta、微软和甲骨文等科技巨头合计拥有1.65万亿美元未出现在其资产负债表上的债务和其他义务。
利润在哪里？
为了证明所有这些投资和融资方案的合理性，AI 必须创造巨大的经济价值。然而，现实情况并非如此。
一项麻省理工学院 (MIT) 的调查发现，95% 使用 AI 工具的公司并未看到任何利润增长。一年后，情况似乎没有太大改变。
如果 AI 的经济效益仅仅体现在 AI 实验室、云服务商和设备供应商的账面上，而没有出现在最终用户的财报里，那么这种繁荣的基础就是不牢固的。
市场前景如何？
目前，AI 的乐观情绪、错失恐惧症 (FOMO) 和趋势跟踪仍在市场中占据主导地位。很难说具体什么事件会改变这一现状，但收紧货币政策是一个可能的催化剂。
1987年、2000年和2007年的市场崩盘都发生在美联储加息之后。尽管最近的就业报告不佳，但通胀仍高于美联储的目标，这使得未来的货币政策充满了不确定性。