各位听众朋友，这里是邦女郎财经列车，聪明的投资者都在这，本期我们探讨的话题是：咱们来好好聊聊AI领域到底有没有泡沫这个问题

最近，Open AI、英伟达、超微半导体还有博通的一系列动作，估计让不少人看得云里雾里。要是留意简中媒体，会发现唱衰的声音占了主流。毕竟，一看到这种加杠杆推进的项目，人们很容易就联想到泡沫，进而渲染出一种悲观的情绪。其实，我觉得媒体要是全都一边倒地看好，那才真得小心。要知道，媒体主要影响的是那些缺乏专业投资能力的普通大众。要是市场上没了不同声音，那就意味着最后的多头也入场了，只剩下卖方在唱独角戏，这可不是什么好兆头。

大家别看黄仁勋、奥特曼这些人接受采访时，动不动就把时间线拉到2030年，再一看股价涨得那么猛，就以为资本市场已经按照2030年的预期给AI定价了。这里其实有个很大的预期偏差：不管是华尔街还是咱们的A股，给AI的定价其实都相当保守。目前来看，AI的估值最多也就涵盖了到2026年的预期，连2027年都还没怎么被考虑进去。

就拿英伟达来说，要是按照2026年每股盈余为8来算，它的估值也就23倍左右；中际旭创和胜宏科技的市盈率更是连20倍都不到。这足以说明，资本市场根本就没把黄仁勋和奥特曼画的大饼当回事。要是资本市场真信了他们的说法，英伟达的市值估计早就冲破十万亿美金大关了。

还有个预期偏差在于，别看现在Open AI搞得风生水起，但英伟达的收入几乎不靠债权资金，大部分都是云服务提供商自己产生的现金流。

我自己做过一组数据统计，在2024年的时候，脸书、微软、谷歌、亚马逊这四大巨头的资本支出和自由现金流的比例差不多是1:1。咱们来做个假设，就算云服务的经营现金流和AI收入在未来几年都不增长，按照黄仁勋预测的到2030年资本支出保持50%的增长速度，那么到2026年，也就是明年，云服务供应商们的自由现金流刚好能支撑起资本开支，不过还是得稍微借点债；到了2027年，就得大规模借债了。这也是华尔街对AI定价比较谨慎的一个重要原因。

但要是说现在AI就已经泡沫泛滥了，那显然是夸大其词。而且，和2000年的互联网泡沫比起来，这次AI领域的情况大不一样。在2000年的时候，所有的云服务提供商都像现在的Open AI一样，没什么自由现金流，全靠借债，用梦想换钱。而这次呢，除了Open AI和马斯克的X AI需要大量外部融资，其他公司基本上都是在花自己的钱。

这就引出了一个关键问题：为啥资本市场只愿意给AI定价到2026年呢？或者说，要满足什么条件，AI才能实现更长期的定价呢？

我觉得，有四个关键因素像乌云一样笼罩在AI的上空。每解决一个因素，英伟达的股价差不多就能涨20 - 30%，这也说明现在AI的定价真的很保守。

第一个因素，就是有没有更厉害的模型出现，就像GPT-4那样实现质的飞跃，让大家对通用人工智能大模型更有信心。

第二个因素，是AI自身的盈利能力，比如Open AI在2027年的年化收入能不能超过千亿美金，实现AI收入和开支的自给自足。

第三个因素，除了现有的云服务商，会不会有更多的巨头或者主权AI加入进来，或者选择租用云服务商的AI数据中心。

第四个因素，也是最硬性的，就是AI电力的物理限制怎么解决。

我个人对2026年能实现上面说的前三个因素还是比较有信心的，当然，也有很多人不这么看。其实，投资里的盈亏，关键就在于大家对未来的预期判断，而不是已经发生的事情。

这里，我想重点说说电力问题。电力是AI发展的物理瓶颈，也是我最近花了很多精力去研究的。我之前在文章里也提到过，天然气和核能是解决AI电力问题的根本办法。那么，假设要跟上黄仁勋说的每年50%的资本支出增长速度，从时间顺序来看，电力的供应得从四个方面入手：

首先是搞移动燃料或者天然气电厂，还有自建微电网，这也是美国清洁能源公司最近订单猛增的原因。当然，这种方式有一定的法规和安全风险，不能太依赖，但用来应急和解决短期需求还是可以的。

其次是改造比特币挖矿厂。这种方式也比较快，毕竟设施都是现成的。

再者是美国大规模新建天然气发电厂和改造电网。这是特朗普政府正在推动的事情，但从时间上看，最快也得2028年才能并网发电。

最后是第四代小型模块化核反应堆技术。这项技术要到2030年后才有可能实现，它的核心目标是为AI算力中心这种超大规模用电场景提供安全、经济、零碳的终极电力解决方案。

所以，电力问题并不是像有些人说的那样完全没办法解决，但这四个方面的推进需要很强的执行力，即便如此，也只能勉强维持平衡。尤其是2027年，很可能会出现一个短暂的电力缺口，影响英伟达的增长速度。

不过，这四个问题都不是死胡同。假设AI的故事还能继续讲下去，回到A股的交易层面，从更微观的角度来看，“光通信领域深化发展”（类似之前“光进柜内”概念）、“印制电路板价值提升”、“国产算力崛起”以及“机器人突破临界点”，这四个方向是我一直看好的。

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