作者：Ben Tsai 日期：2025.10.20
前言
2025年9月22日，OpenAI與NVIDIA簽署意向書：未來將部署至少10GW的 NVIDIA系統；為支撐這一擴張，NVIDIA擬投資最高1000億美元於OpenAI，首批設備預計2026年下半年上線。緊接著10月6日，OpenAI又與AMD宣布多年期協議：規模6GW、首批MI450於2026年下半年部署；多家媒體報導協議還包含OpenAI取得最高10% AMD持股選擇權的結構。估值超過5000億美金的新創公司-OpenAI (預估2028年後較可能損益平衡！)，卻展開「以GW為單位」的AI基建速度，把資本密度、電力瓶頸與商業模式不確定統統放大；不經讓人擔憂巨大的AI泡沫正在形成。
Bloomberg Weekend評論1分析了關於潛在人工智慧(AI)泡沫的關鍵主題與見解，並探討其演變為更廣泛宏觀金融危機的可能性。分析主要依據Markus Brunnermeier與 Ricardo Reis合著的《危機速成課》(A Crash Course on Crises)中所提出的框架，指出一個典型的投機泡沫本身並不足以引發系統性崩盤，真正的崩盤風險源於三個關鍵因素的疊加。本文將重點整理如下，結論輔以OpenAI與Nvdia/AMD的協議為例進行分析說明。
1https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2025-10-12/what-happens-if-the-ai-bubble-bursts?utmy
摘要
- 泡沫動態：當前的AI熱潮不僅由天真投資者的盲目樂觀驅動，更關鍵的是，許多深知估值過高的資深投資者因擔心過早退出而選擇繼續參與，這種組合是「派對得以開始」的動力。
- 從泡沫到崩盤：一個泡沫要演變為全面崩盤，通常涉及三個階段的模型：典型的投機行為、因政策或偏見導致的資本「錯配」(即資金未能流向最有前景的公司)，以及易受擠兌衝擊的影子銀行所扮演的放大效應。
- 三大風險指標：評估AI領域崩盤風險，可關注以下三個警示信號：
- 投機行為：投資者是否僅僅出於「Greater fool theory」(博傻理論：相信能以更高價格賣給下一個人)而買入或借貸給AI公司？對此問題的肯定回答，意味著泡沫正在形成。
- 資本錯配：是否存在結構性障礙(例如創投公司盲目投資任何標榜為AI的項目)，阻礙資金流向真正具潛力的企業？
- 債務與貸方脆弱性：AI熱潮在多大程度上由債務驅動？這些貸方是否容易受到擠兌風險的影響？
單純的投機行為預示著泡沫的存在，然而，當上述三個指標的答案均為「是」時，才構成對一場潛在宏觀金融崩盤的嚴重警示。
I. 泡沫的形成與動態
泡沫的經典定義：
金融泡沫的形成過程具有典型的模式。它通常始於一項新技術或其他催化劑，這會提升投資者的預期，從而推高資產價格。隨後，投機者湧入市場，他們相信自己能夠在未來以更高的價格將資產轉售給其他人。
一個關鍵的觀點是，即使市場上存在大量理性投資者，泡沫依然可能形成。當市場上有足夠多的投資者根據動能或樂觀預期進行交易時，有些交易者會選擇順勢操作，而不是逆勢做空，此策略在特定情況下可能具有相對優勢。儘管泡沫終將破裂，但並非所有泡沫都會引發像2008年那樣廣泛的經濟和金融危機。
人工智慧泡沫的特殊動態：
當前圍繞AI的擔憂，其動態並非僅僅是市場普遍過度看好。根據經濟學家Ricardo Reis的觀點，真正的泡沫動力來自兩種投資者的結合：
- 天真的投資者：他們根據過往的價格走勢進行簡單推斷(曲線一直往上走！)。
- 精明的投資者：他們明知估值已經「高得離譜」，但因害怕過早賣出而選擇繼續持有。
Reis形容這種動態是「讓派對得以開始」的關鍵。這種現象在當前的市場中已有體現，正如專欄作家Edward Harrison在八月對以AI為主的標準普爾500指數所做的評論：「我們正處於一個不尋常的境地，基金經理幾乎一致認為美國股市被高估，但每個人卻都在湧入。」
自2022年底ChatGPT發布以來，媒體對「AI泡沫」的關注度呈現波動式上升的趨勢，顯示市場對此議題的擔憂持續存在。新聞報導中提及「AI」與「泡沫」的數量趨勢：
II. 從泡沫到崩盤：三個宏觀金融危機模型
《危機速成課》一書並非僅僅討論泡沫，而是聚焦於「宏觀金融危機」，為設想 AI 崩盤的可能樣貌提供了理論框架。書中概述了導致危機的三種模型。
模型一：典型投機泡沫
上述討論的經典泡沫動態，由天真與精明的投資者共同推動。這種動態本身雖然是泡沫的特徵，但並不足以引發全面的金融崩盤。
模型二：資本錯配
投資者在熱門領域中錯誤地支持了不合適的公司，其原因可能是某些政策或扭曲性偏見影響了資金的流向。資金可能盲目湧入任何貼有「AI」標籤的公司，而非流向真正具有技術突破或商業價值的企業。
模型三：影子銀行的角色
影子銀行(非傳統銀行金融機構)在資產價格下跌時，因其脆弱性而容易遭受擠兌，從而放大市場的跌幅。如果AI熱潮大量由這些脆弱的機構提供資金，那麼資產價格的初步下跌可能會引發連鎖反應，導致危機加劇。
III. 評估人工智慧崩盤風險的三項指標
將《危機速成課》中的經濟學理論應用於當前的AI熱潮，可以歸納出三個評估潛在風險的關鍵指標。這三個問題可以作為一個診斷框架，用於判斷AI市場是處於泡沫階段，還是面臨著更嚴重的崩盤風險。
指標一：是否存在「博傻」投機？
- 問題：投資者購買或借貸給AI公司時，是否除了相信未來能以更高價格轉賣給「更大的傻瓜」之外，沒有任何堅實的信念？
- 信號：對此問題的回答為「是」，則表明市場存在一個典型的投機泡沫。
指標二：是否存在資金錯配的障礙？
- 問題：市場上是否存在某些障礙，如創投公司盲目投資任何貼有AI標籤的項目，導致資金無法流向最有前景的公司？
- 信號：這個問題探討的是資本錯配的風險。如果資金被大量浪費在缺乏實質價值的項目上，整個行業的根基將變得脆弱。
指標三：債務融資程度與貸方脆弱性如何？
- 問題：AI的繁榮在多大程度上是由債務資助的？這些提供資金的貸方(特別是影子銀行)是否容易受到擠兌風險的衝擊？
- 信號：這個問題關注的是金融槓桿和系統性風險。高度的債務融資會放大資產價格下跌的影響，而脆弱的貸方則可能成為引爆危機的導火線。
IV. 結論
總結而言，區分AI泡沫與潛在的AI崩盤至關重要。僅僅存在投機行為和過高估值，標誌著市場處於泡沫狀態。然而，一場全面的宏觀金融崩盤需要更深層次的系統性弱點分析。
- 泡沫的警示：如果第一個指標(「博傻」投機)的答案為「是」，則應確認AI領域存在泡沫。
- 崩盤的警告：如果所有三個指標(投機、資本錯配、債務與貸方脆弱性)的答案均為「是」，則這構成了一個嚴重的警告，預示著一場廣泛的金融崩盤可能正在醞釀之中。
將以上三指標映射至OpenAI與NVIDIA (10GW)、AMD (6GW)的協定：採取「超大規模+里程碑式」的供應/投資安排，短期助長AI敘事的自我強化(放大泡沫化風險)；由於採用偏向股權或權證及分批投入，而非高槓桿短借長投的結構，直接金融脆弱性較低。真正要小心的是 2026–2027年「商業變現與基礎設施落地」的節奏錯位，它會把估值波動放大形成產業鏈的庫存與折舊壓力。
