人工智能概念真的過熱了嗎？以甲骨文為例

AI云服務，沒那么好賺錢？

綜合媒體報道，美國甲骨文公司（Oracle）近期計劃裁員數千人，原因是其大規模人工智能數據中心擴張項目導致資金短缺。

甲骨文長期以來在云計算市場規模較小，但在過去一年，憑借與OpenAI達成的總額約3000億美元交易，該公司已成為AI算力租賃業務的主要參與者。

在AI風潮之下，甲骨文的股價蹭蹭向上，去年上漲約18%，而前年更是上漲超60%。作為最早布局AI云服務供應商的老牌數據庫供應商企業，其戰略眼光的前瞻性引發了公司股價飆升的熱潮。

然而，在另一方面，投資者越來越擔心其投入到AI云計算服務中的資金能否妥善到位。公司在今年2月公布了籌集450億至500億美元資金的計劃，以擴展其云基礎設施，這加劇了投資者對其不斷增長的債務負擔的擔憂。在該領域，甲骨文的主要客戶除了上文提及的OpenAI，還包括馬斯克旗下的xAI和Meta，需求增長很大，意味著投入也需要很大。

去年12月，甲骨文曾經表示，預計2026財年的資本支出將比該公司在第一季度財報電話會議上估計的350億美元高出150億美元。12月份的業績報告還顯示，該財年上半年現金消耗約為100億美元。

本次的裁員消息似乎也在佐證上述擔憂，公司此次計劃的裁員范圍預計將比其以往的滾動式裁員范圍更大。據外媒消息，此次裁員將影響甲骨文的各個部門，最早可能在本月實施。部分裁員將針對該公司預計因人工智能而萎縮的傳統軟件職位類別。

另有消息指出，甲骨文對AI云計算服務條線的“節流”也沒有含糊，公司內部已經宣布對其云計算服務部門的許多空缺職位進行審查，這實際上會放緩或凍結招聘流程。

甲骨文的股價在去年走出了一個前高后低的高波動特征K線圖，上半年一路高歌猛進創造出344.21美元/股的歷史新高，結果從去年10月份開始連續暴跌，今年1月和2月單月分別下跌15.34%和11.65%，今年以來其股價已經下跌20.37%。

當前股價已經回到了2024年9月時候的位置，離25年9月份時候的高位已經出現“腰斬”。

對于A股投資者，尤其是那些非常關注AI算力基礎設施和AI云計算服務的人來說，甲骨文這家由億萬富翁拉里·埃里森擔任董事長的巨頭企業是一個非常好的風向標，可能可以幫助人們提前預判AI泡沫是否存在以及何時破滅。

AI大發展的助力

在AI大變局時代，全球云計算市場規模保持快速增長，從2021年的4126億美元增長至2024年的6929億美元，年均復合增長率達18.9%，預計2025年將達到8298億美元，2026年將突破9888億美元。

國內云計算市場增速明顯高于全球平均水平，顯示出強勁的發展勢頭。

據新華國研數據，2024年國內云計算市場規模達8288億元，較上年增長34.4%，預計2025年將達到10857億元，2026年將達到13986億元。

從部署模式看，中國云計算市場由公有云與私有云構成，2024年公有云市場規模達6216億元，占據75%的市場份額；私有云市場規模為2072億元，占比25%。從結構上看，IaaS層作為資源基座占據主導地位，市場規模占比最高，PaaS和SaaS市場規模接近。

中國信通院預測，到2027年，我國云計算市場將突破2.1萬億元，到2030年將突破3萬億元。

國內云計算市場馬太效應顯著，市場高度集中。

以阿里云、華為云、騰訊云為代表的領先廠商依托其在IaaS領域的基礎設施和生態優勢占據主導地位，同時運營商云（如中國電信、中國移動）憑借其網絡資源與政企市場渠道快速崛起。

云計算市場的發展和人工智能所需要的算力服務息息相關，從云原生AI服務到AI即服務(AIaaS)，云計算將成為AI應用的主要基礎設施，可以說AI的后續發展前景決定了云計算市場的后續發展潛力。

甲骨文股價能夠在短短兩年中快速崛起，也是伴隨市場對其AI云計算服務提供商的潛力判斷。

但這個邏輯有兩個問題值得推敲：（1）像甲骨文這樣的云計算服務上能夠有資金實力跟上這波節奏，大力投資于云計算所需要的算力基礎設施？這也是外界分析其本輪大裁員的具體緣由；（2）人工智能整體的發展到底會不會如很多人預期的那樣不斷向上，大模型企業的變現能力其實還沒有經受什么考驗，都是在燒錢的階段。AI大泡沫是否已經成型？

拐點時刻？

后一個問題其實才是最關鍵的“第一性原理”問題。

當前，美國硅谷及其背后的資本市場已投入高達萬億美元，押注生成式人工智能能夠變革全球經濟，并可能為通用人工智能（即超越人類能力的系統）鋪平道路。

但也有諸多跡象表明，圍繞這些投資的營銷炒作嚴重高估了當前人工智能技術的能力，造成了人工智能泡沫，其帶來的社會成本日益增長，無論泡沫何時破裂，最終都將由所有人承擔。

自OpenAI于2022年11月發布ChatGPT以來，圍繞企業和投資者預期而膨脹的人工智能泡沫，可能已經形成。如今，全球科技公司每年斥資數千億美元，用于購買海量人工智能計算芯片，并建設耗電量堪比整座城市的巨型數據中心，同時投資者仍在源源不斷地向科技行業的人工智能研發領域投入資金，有時甚至不惜犧牲其他賽道的機遇。

全世界這場對人工智能的“巨額押注”正日益呈現出泡沫的跡象。沒錯，AI賽道的崛起提振了科技概念股的市值，也在部分帶動經濟。

去年9月，德意志銀行一篇報告稱，如果沒有科技行業的AI投資狂潮，美國經濟可能因失業率上升、通貨膨脹，以及歷史上持續時間最長的政府停擺，早已陷入經濟衰退。

然而，該報告也指出，圍繞AI的這種人類歷史罕見的巨額投資不可能無限期地持續下去。報告同時警告，一旦AI巨大泡沫成型，其最持久的影響或許在于隨之而來的任何金融危機所造成的全球性混亂，以及因過度依賴耗能巨大的數據中心和AI芯片（這些芯片可能隨時淪為沉默資產）而造成的社會成本。

當前科技巨頭專注于開發規模越來越大的AI模型，這刺激了大型數據中心的建設，這些數據中心塞滿了計算能力。根據貝恩公司的一份報告，AI計算需求的驚人增長將要求科技公司每年建造價值5000億美元的芯片數據中心，而這些公司需要每年獲得2萬億美元的總收入才能為這些建設提供資金。該報告還估計，科技行業的收入可能比所需的收入少8000億美元。

美國人口普查局的去年的數據顯示，員工人數超過250人的公司采用人工智能的比例可能已經達到頂峰，并在2026年開始下降或趨于平穩。大多數企業在使用最新的生成式人工智能工具時，仍然看不到顯著的投資回報：麻省理工學院的研究人員認為，95%的公司從其生成式人工智能試點項目中沒有獲得任何回報。

截至2025年6月，亞馬遜、谷歌、微軟、Meta和甲骨文等美國科技巨頭已將創紀錄的60%的運營現金流用于數據中心和芯片等資本支出。

在“燒錢”壓力下，那些斥資數十億美元建設數據中心的大型科技公司（如本文的甲骨文），居然也引領了近期的裁員浪潮，實際上是在縮減員工規模，以支付其持續的人工智能投資。這無疑是一種尷尬的處境，既然AI業務將賺到那么多錢，為何還要裁員呢？

債務也是另一個難題。科技巨頭通過發行企業債、循環融資交易等為數據中心和芯片項目籌集資金。比如，Meta在去年10月下旬發行了300億美元的公司債券，并通過摩根士丹利構建的合資企業獲得了另外300億美元的表外債務。

不管如何創新，借來的錢總是要還的，而還錢的來源則還是來自AI的未來收益。如果未來全球人工智能服務無法取得商業化的巨大成功，這些債務如何解決？

電力和能源問題同樣需要解決。目前，AI數據中心是電力需求增長最快的來源，單個數據中心園區的用電量也呈爆炸式增長。如何平衡好電力基礎設施建設相關的費用和民間用電成本的關系是很多美國電力公司頭疼的問題。

按照目前預測的AI發展速度，未來的算力中心用電增長將非常劇烈，后續的發電、電網建設成本如何來解決呢？而一旦AI泡沫破裂，那些已經重金投入的電網設施和發電設施則難免成為巨大的浪費。

國際貨幣基金組織最新發布的《世界經濟展望》報告指出：“人工智能相關的盈利和生產力提升若未能取得令人滿意的成果，可能會引發科技股的突然重估，標志著人工智能投資熱潮及其引發的金融市場繁榮的終結，并可能對宏觀金融穩定產生更廣泛的影響。”

尾聲

當然，人工智能的發展也并不是一定就會出現顯著泡沫。上述這些觀點僅是提供一些相關思路，各位讀者還得充分調研后再做判斷。

相對美國硅谷來說，我國人工智能的發展模式可能更好。從導向上就是以“人工智能+”為發展重點，重在更加務實的部署人工智能，以解決各行各業問題和提升效率為重點，而不是一股腦去做類似互聯網公司業務那樣的簡單應用。

國務院發布的《關于深入實施"人工智能+"行動的意見》明確提出，到2027年率先實現人工智能與6大重點領域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%；到2030年人工智能全面賦能高質量發展，智能經濟成為我國經濟發展的重要增長極；到2035年全面步入智能經濟和智能社會發展新階段。

該意見從"人工智能+"科學技術、產業發展、消費提質、民生福祉、治理能力等方面部署重點行動，推動人工智能與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合。

在一級市場，大型機構的相關投資邏輯更偏重人工智能如何融入實體經濟的發展，包括制造業、物流、公共服務等等，不是為了追求絕對前沿的投機性估值，而是更關注可衡量的生產力提升。

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