2026财年第一财季（截至2025年8月31日） ，甲骨文营收增长12%至149亿美元 ，其中云计算收入增长28%至72亿美元，云应用（SaaS）收入38亿美元、增长11% ，但软件收入下降1%至57亿美元 ，整体表现喜忧参半 。
但是，在全面参与AI竞赛的前提下 ，甲骨文高达数千亿美元的已签约项目令市场为之疯狂 。甲骨文高管称 ，在第一财季与三家客户签署了四份价值数十亿美元的合同；在接下来的几个月里，甲骨文预计还会签下几笔数十亿美元的合同 ，RPO（剩余履约义务）可能会超过5000亿美元。
市场对甲骨文财报的反馈堪称疯狂 。财报公布后 ，股价盘中一度暴涨41%，收盘涨近36%，创有史以来最大单日涨幅 ，公司市值因此增加2440亿美元至9220亿美元 。
市场正押注加大AI投资 、重金建设数据中心的企业。除甲骨文外 ，英伟达与OpenAI走在最前：前者市值约4.4万亿美元，后者估值提升至超过8000亿美元 。英伟达凭借较低的融资成本 ，一边向英特尔投入约50亿美元 ，一边还计划在OpenAI的合作项目追加约1000亿美元资金 。随着收入预期抬升，OpenAI估值同步上行。近三个月 ，二级市场AI半导体与基础设施整体走强 。
资本狂欢之下 ，不安情绪正在投资人 、创业者和一线从业者间悄然蔓延 。人工智能热潮会不会泡沫化？越来越多人担心，一场迫在眉睫的AI泡沫 ，可能成为下一个全球经济风险的引爆点。
虚火还是刚需？
10月6日 ，在旧金山举办的OpenAI年度开发者大会（DevDay）上，OpenAI首席执行官奥特曼（Sam Altman）就AI泡沫化给出了不同寻常的回应。
“我知道写泡沫化的故事很诱人 ， ”奥特曼表示 ，“事实上，我认为AI的许多领域现在确实有点泡沫化 。 ”
此番言论在当今美国科技领袖中颇为罕见，他们通常对此类问题讳莫如深 。奥特曼进一步称 ，他预期投资人会做出一些错误的判断 ，而一些“愚蠢”的新创公司也可能轻易获得大笔资金。
不过，奥特曼话锋一转 ，明确将OpenAI与行业内的泡沫现象区分开来 。他强调 ，对OpenAI而言，“这里确实正在发生一些真实的事情 ” ，意指其技术进步和业务发展具有实质性 。对OpenAI本身 ，奥特曼给出的判断更为笃定：模型能力、产品矩阵和商业化“出现了可验证的进展 ”。
尽管奥特曼试图将公司与市场的非理性繁荣剥离开来，但并非所有人都被说服 。
OpenAI正身处风暴中心 。
近一个月 ，随着OpenAI与英伟达 、AMD 、博通乃至甲骨文的合作计划持续推进 ，美国科技巨头之间交织出错综复杂的算力与资本合作关系。总的来看，OpenAI采购部署AMD芯片的同时 ，还能获得以特定价格入股AMD的权利；英伟达向OpenAI投资了高达1000亿美元 ，双方共建大规模数据中心，后者再以投资款采购英伟达芯片 。
微软既是OpenAI的主要股东，同时还是人工智能云计算公司CoreWeave的主要客户 ，而CoreWeave又是英伟达持股较多的公司；据估计 ，截至英伟达2025财年第四季度，微软贡献了英伟达近20%的年化收入 。
这些股权与采购的“纠缠”让产业链更像一张彼此勾连的网。互为客户的关系在短期内推高了多家公司的预期新增收入 ，有些增量甚至达到公司现有收入的数倍 。
随着AI领域日益复杂的融资安排愈发普遍 ，其对行业真实需求的潜在扭曲引发硅谷专家警觉 。质疑者认为，AI科技公司市值的快速飙升 ，部分源于“财务工程 ”而非内在价值。他们把这类交易称为“循环融资 ”（round-tripping）甚至“供应商融资”（vendor financing）——通过投资或借贷给客户 ，促使其持续购买自身产品，从而人为制造需求并推高营收与估值。
面对质疑 ，奥特曼回应称：“没错 ，这些投资和贷款前所未见 。 ”但他补充，市场的另一面是 ，“企业营收的增长速度也前所未有 。 ”不过 ，尽管OpenAI的营收增长迅速，该公司迄今仍未实现盈利。
被视作AI算力需求晴雨表的台积电，10月16日交出超预期业绩 ，并把2025年全年营收增速指引再次上调至近35% 。这已是台积电年内第二次上调全年展望 ，市场普遍将其解读为给“AI需求疑虑”服下一剂“定心丸” 。
业务上，台积电既是英伟达、AMD等高端AI芯片的独家代工方 ，也承接多家互联网公司的ASIC及其他芯片订单；同时 ，台积电的先进封装能力对AI芯片量产与性能释放至关重要。
对于外界关切的AI需求判断，台积电董事长兼总裁魏哲家在业绩电话会上称 ，当前AI客户拉货“全面强劲 ” ，甚至比三个月前更强，相关长期复合增速略高于此前预期 。“我们直接从客户那里收到强烈信号 ，要求我们具备支持其业务的能力 ，因此我们对AI大趋势的信心正在增强 。 ”他提到，大型语言模型的令牌（token）处理量呈爆发式上升 ，反映AI的高频采用 ，带动算力需求抬升，从而验证了对先进制程与高端封装的持续需求。
在产能扩充上，魏哲家强调将维持谨慎节奏：除逐条核对客户订单规划外 ，还会亲自查访“客户的客户” ，并通过内部评估机制把关，力求更精准地推进产能布局与建设 。
互联网泡沫镜鉴
在科技产业的历史里 ，“泡沫 ”并非新课题 。上世纪90年代末的互联网狂飙 ，在2000—2002年引发全球科技股大幅回撤与大量初创公司倒闭，也拖累电信行业爆出债务危机。
在10月14日发布的《世界经济展望》中 ，IMF首席经济学家皮埃尔-奥利维耶·古兰沙称 ，如今人工智能投资激增，与90年代末互联网泡沫相呼应 ，但更可能不是系统性风险 。
互联网早期 ，大量资本涌入电信基础设施，押注需求将呈指数级增长 ，乐观情绪刺激科技投资 ，抬高股票估值 。然而，当需求放缓时，破产潮随之而来。问题并不在于互联网缺乏潜力 ，而在于资本大规模投入的时点快于普及速度。AI投资亦然 。麻省理工学院今年8月的一项研究显示 ，实施AI试点项目的公司中，高达95%并未取得任何投资回报 。
不过 ，互联网泡沫留下的光纤骨干网和数据中心 ，为随后移动互联网与云计算繁荣奠定了基础。类比之下，即便当下AI出现估值回调 ，电力与算力基础设施 、模型与数据资产的沉淀 ，同样可能为下一阶段的繁盛奠定基础 。
尚不能断言人工智能浪潮究竟是机遇还是危机，但军备竞赛中的AI公司已然处于两难：扩产还是观望？自建数据中心还是外包云算力？这考验管理层和投资者的判断 。
对追逐AI红利的公司而言 ，继续加码意味着巨额资本支出与盈利压力；一旦需求兑现放缓 、推理成本曲线降不下来 ，资产减值与期限错配将迅速放大。若踩刹车，不仅可能错过AI需求与生态窗口 ，还可能被市场解读为增长见顶、战略摇摆 ，引发估值下调与合作伙伴观望，进一步放大竞争压力 。
需要注意的是，当前推高AI增长的主要是盈利与现金流相对稳健的科技巨头 ，即便热潮退去 ，它们大概率仍能维持增长 。但也有人提醒，最严重的人工智能泡沫风险可能出现在能源领域 ，市场正涌现一批尚无营收 、寄望未来科技公司为其尚未建成的电力项目买单的开发商 ，一旦AI需求不及预期，这些没有收入的能源公司将跌得最惨 ，而且几乎没有缓冲。
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