文/吳煒
近幾個月來,AI泡沫論在資本市場流傳,導致市場在渡過貿易戰危機後又陷入波動狀態。本期筆者嘗試與讀者們一起梳理下AI泡沫論的估值和財務憂慮主要觀點及其論據,並探討其中的邏輯真偽,以期釐清AI投資的未來方向。
AI泡沫論是指當前人工智能領域的投資熱潮已經呈現出類似於上世紀90年代末互聯網泡沫的股票市場泡沫,AI行業的估值和投資規模已遠超其實際技術和商業價值,這種表面非理性繁榮可比歷史上的投機泡沫,最終將導致過剩產能和金融崩潰。這一觀點在今年尤其是近幾個月隨着科技巨頭公布巨額資本支出計劃和初創公司高估值引起了越來越多市場人士的關注。
風險投資近年湧入AI初創公司,2024年投資金額增長62%,且估值不少有炒作嫌疑而難以用收入、盈利、現金流等可持續回報指標衡量,譬如由Open AI前執行長Mira Murati新創的AI公司Thinking Machines在無產品的情況下最新估值已達500億美元,意味着公司長期發展的最樂觀年度盈利需要達到100億美元才可以消化。同時,大型科技巨頭(如亞馬遜、Meta、谷歌、微軟、甲骨文等)的資本支出在最新季度合計達1060億美元,未來可能出現數據中心和算力過剩。
筆者認為上述論據不乏道理,Thinking Machines估值確實偏高,但有以偏概全之嫌,AI行業的投資現狀和互聯網泡沫時期還是有很多不同的。首先,在2000-2002年互聯網泡沫破裂及之前時期,並沒有成型的互聯網龍頭公司出現,就是後來的代表公司亞馬遜也是到2003年才開始盈利。而目前的AI相關各賽道均有市場地位穩定、競爭優勢突出的龍頭公司,包括英偉達、博通、微軟、谷歌等。其次,彼時的納斯達克上市互聯網公司絕大多數是處於虧損狀態下的估值過高,而不是盈利狀態下的估值過高,從而導致市場綜合市盈率高達100倍,而目前的AI龍頭公司均有穩定的收入、盈利和現金流,整個市場的綜合預期市盈率在40倍以下,未到狂熱。第三,彼時的資本市場股市槓桿率過高,槓桿斷裂時出現了多米諾骨牌的衝擊效應,導致了最終暴跌74%的泡沫破滅危機,而目前市場整體槓桿率處於健康水平,價格的支持相當部分來自盈利企業的巨額股票回購和派息給予市場的信心。
因此,目前的極端泡沫跡象更多出現在上市前的私人股本(PE)和風險投資(VC)市場,並集中在個別公司,而並非公開市場的系統性現象。已上市龍頭公司雖然估值不低,但在流動性充裕,行業前景廣闊,企業競爭優勢持續情況下,不斷增長的收入、利潤和現金流會逐漸消化高估值。投資者此時應該警惕的,是為自己的投資負責,仔細甄別沒有基本面支持的具體個別公司的估值泡沫,而非整體性的估值恐慌。
對企業在數據中心和算力的資本支出的健康性評估亦應不同公司而異,從財務指標比率看,有強勁經營現金流入的微軟、谷歌的資本支出水平是適當的,而且均有廣大的用戶基礎受益於人工智能部署。亞馬遜、Meta都有穩定的經營現金流入,即使公布的資本支出計劃較激進,但均處於可調節範圍。唯有甲骨文當前的主業經營狀況難以支持巨額資本支出,因此負債率節節上升,市值的支持來自於其卑劣的利用美國政府關係瓜分Tiktok收入的預期,這樣的標的盡量迴避。
甲骨文亦是AI泡沫論者指責的循環融資和虛假增長的主角之一。前一段時間,英偉達投資Open AI,後者向甲骨文購買算力資源,而甲骨文再向英偉達購買芯片的閉環交易形成了至少3000億美元的行業需求,受到市場關注。泡沫論者指其不是真實外部需求,而是為了市值管理營造的表面繁榮,一旦其中一家公司出現財務崩潰,將連鎖式對其他參與企業產生負面影響。這裏的判斷核心是釐清Open AI大模型發展是否真的需要甲骨文的算力資源服務,而1000億美元訂單對英偉達收入貢獻是否顯著?以及投資和訂單的具體落實情況,如是否分期等?客觀來說,我們沒有證據否認有關公司市值管理的動機。到底是三家企業的戰略互連還是市值管理?留待投資者對公司管理層定性的專業和人品判斷。不過須知如果企業管理層專業和人品有問題,該企業從一開始就不值得投資。
但有一個憂慮是定量數據可以疏解的,即企業為數據中心等資本支出導致的負債水平,不論是表內以發債募集資金,還是表外通過SPV(特殊目的實體)募集資金,行業整體的企業負債率還是健康的,多數科技巨頭也仍處於凈現金狀態。因此,對企業的槓桿水平的擔心更多也還是個別公司層面,如前述的甲骨文。
綜上所述,AI泡沫論的估值和財務憂慮雖然有一定道理,但細究下來更多是屬於個別或少數公司情況而非行業的整體性現象,這時候如果過度恐慌而迴避行業的整體投資機會並不是理智的,只是需要更多的公司篩選能力,避免核心競爭力不強卻估值高企的公司。在我們國家的情況也是類似,硬件和芯片設計開發的公司仍處於國產替代,百舸爭流的階段,尚未有企業佔有絕對優勢的市場,風險投資機構願意以溢價支持是基於自身對企業長期發展前景的判斷。而各AI大模型開發和應用公司,也是字節跳動、騰訊、阿里等有穩定經營現金流支持龐大資本支出,且有廣大用戶基礎受益AI發展的互聯網巨企。

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