人工智能概念真的过热了吗？以甲骨文为例,人工智能演化包括

AI云服务，没那么好赚钱？

综合媒体报道，美国甲骨文公司（Oracle）近期计划裁员数千人，原因是其大规模人工智能数据中心扩张项目导致资金短缺。

甲骨文长期以来在云计算市场规模较小，但在过去一年，凭借与OpenAI达成的总额约3000亿美元交易，该公司已成为AI算力租赁业务的主要参与者。

在AI风潮之下，甲骨文的股价蹭蹭向上，去年上涨约18%，而前年更是上涨超60%。作为最早布局AI云服务供应商的老牌数据库供应商企业，其战略眼光的前瞻性引发了公司股价飙升的热潮。

然而，在另一方面，投资者越来越担心其投入到AI云计算服务中的资金能否妥善到位。公司在今年2月公布了筹集450亿至500亿美元资金的计划，以扩展其云基础设施，这加剧了投资者对其不断增长的债务负担的担忧。在该领域，甲骨文的主要客户除了上文提及的OpenAI，还包括马斯克旗下的xAI和Meta，需求增长很大，意味着投入也需要很大。

去年12月，甲骨文曾经表示，预计2026财年的资本支出将比该公司在第一季度财报电话会议上估计的350亿美元高出150亿美元。12月份的业绩报告还显示，该财年上半年现金消耗约为100亿美元。

本次的裁员消息似乎也在佐证上述担忧，公司此次计划的裁员范围预计将比其以往的滚动式裁员范围更大。据外媒消息，此次裁员将影响甲骨文的各个部门，最早可能在本月实施。部分裁员将针对该公司预计因人工智能而萎缩的传统软件职位类别。

另有消息指出，甲骨文对AI云计算服务条线的“节流”也没有含糊，公司内部已经宣布对其云计算服务部门的许多空缺职位进行审查，这实际上会放缓或冻结招聘流程。

甲骨文的股价在去年走出了一个前高后低的高波动特征K线图，上半年一路高歌猛进创造出344.21美元/股的历史新高，结果从去年10月份开始连续暴跌，今年1月和2月单月分别下跌15.34%和11.65%，今年以来其股价已经下跌20.37%。

当前股价已经回到了2024年9月时候的位置，离25年9月份时候的高位已经出现“腰斩”。

对于A股投资者，尤其是那些非常关注AI算力基础设施和AI云计算服务的人来说，甲骨文这家由亿万富翁拉里·埃里森担任董事长的巨头企业是一个非常好的风向标，可能可以帮助人们提前预判AI泡沫是否存在以及何时破灭。

AI大发展的助力

在AI大变局时代，全球云计算市场规模保持快速增长，从2021年的4126亿美元增长至2024年的6929亿美元，年均复合增长率达18.9%，预计2025年将达到8298亿美元，2026年将突破9888亿美元。

国内云计算市场增速明显高于全球平均水平，显示出强劲的发展势头。

据新华国研数据，2024年国内云计算市场规模达8288亿元，较上年增长34.4%，预计2025年将达到10857亿元，2026年将达到13986亿元。

从部署模式看，中国云计算市场由公有云与私有云构成，2024年公有云市场规模达6216亿元，占据75%的市场份额；私有云市场规模为2072亿元，占比25%。从结构上看，IaaS层作为资源基座占据主导地位，市场规模占比最高，PaaS和SaaS市场规模接近。

中国信通院预测，到2027年，我国云计算市场将突破2.1万亿元，到2030年将突破3万亿元。

国内云计算市场马太效应显著，市场高度集中。

以阿里云、华为云、腾讯云为代表的领先厂商依托其在IaaS领域的基础设施和生态优势占据主导地位，同时运营商云（如中国电信、中国移动）凭借其网络资源与政企市场渠道快速崛起。

云计算市场的发展和人工智能所需要的算力服务息息相关，从云原生AI服务到AI即服务(AIaaS)，云计算将成为AI应用的主要基础设施，可以说AI的后续发展前景决定了云计算市场的后续发展潜力。

甲骨文股价能够在短短两年中快速崛起，也是伴随市场对其AI云计算服务提供商的潜力判断。

但这个逻辑有两个问题值得推敲：（1）像甲骨文这样的云计算服务上能够有资金实力跟上这波节奏，大力投资于云计算所需要的算力基础设施？这也是外界分析其本轮大裁员的具体缘由；（2）人工智能整体的发展到底会不会如很多人预期的那样不断向上，大模型企业的变现能力其实还没有经受什么考验，都是在烧钱的阶段。AI大泡沫是否已经成型？

拐点时刻？

后一个问题其实才是最关键的“第一性原理”问题。

当前，美国硅谷及其背后的资本市场已投入高达万亿美元，押注生成式人工智能能够变革全球经济，并可能为通用人工智能（即超越人类能力的系统）铺平道路。

但也有诸多迹象表明，围绕这些投资的营销炒作严重高估了当前人工智能技术的能力，造成了人工智能泡沫，其带来的社会成本日益增长，无论泡沫何时破裂，最终都将由所有人承担。

自OpenAI于2022年11月发布ChatGPT以来，围绕企业和投资者预期而膨胀的人工智能泡沫，可能已经形成。如今，全球科技公司每年斥资数千亿美元，用于购买海量人工智能计算芯片，并建设耗电量堪比整座城市的巨型数据中心，同时投资者仍在源源不断地向科技行业的人工智能研发领域投入资金，有时甚至不惜牺牲其他赛道的机遇。

全世界这场对人工智能的“巨额押注”正日益呈现出泡沫的迹象。没错，AI赛道的崛起提振了科技概念股的市值，也在部分带动经济。

去年9月，德意志银行一篇报告称，如果没有科技行业的AI投资狂潮，美国经济可能因失业率上升、通货膨胀，以及历史上持续时间最长的政府停摆，早已陷入经济衰退。

然而，该报告也指出，围绕AI的这种人类历史罕见的巨额投资不可能无限期地持续下去。报告同时警告，一旦AI巨大泡沫成型，其最持久的影响或许在于随之而来的任何金融危机所造成的全球性混乱，以及因过度依赖耗能巨大的数据中心和AI芯片（这些芯片可能随时沦为沉默资产）而造成的社会成本。

当前科技巨头专注于开发规模越来越大的AI模型，这刺激了大型数据中心的建设，这些数据中心塞满了计算能力。根据贝恩公司的一份报告，AI计算需求的惊人增长将要求科技公司每年建造价值5000亿美元的芯片数据中心，而这些公司需要每年获得2万亿美元的总收入才能为这些建设提供资金。该报告还估计，科技行业的收入可能比所需的收入少8000亿美元。

美国人口普查局的去年的数据显示，员工人数超过250人的公司采用人工智能的比例可能已经达到顶峰，并在2026年开始下降或趋于平稳。大多数企业在使用最新的生成式人工智能工具时，仍然看不到显著的投资回报：麻省理工学院的研究人员认为，95%的公司从其生成式人工智能试点项目中没有获得任何回报。

截至2025年6月，亚马逊、谷歌、微软、Meta和甲骨文等美国科技巨头已将创纪录的60%的运营现金流用于数据中心和芯片等资本支出。

在“烧钱”压力下，那些斥资数十亿美元建设数据中心的大型科技公司（如本文的甲骨文），居然也引领了近期的裁员浪潮，实际上是在缩减员工规模，以支付其持续的人工智能投资。这无疑是一种尴尬的处境，既然AI业务将赚到那么多钱，为何还要裁员呢？

债务也是另一个难题。科技巨头通过发行企业债、循环融资交易等为数据中心和芯片项目筹集资金。比如，Meta在去年10月下旬发行了300亿美元的公司债券，并通过摩根士丹利构建的合资企业获得了另外300亿美元的表外债务。

不管如何创新，借来的钱总是要还的，而还钱的来源则还是来自AI的未来收益。如果未来全球人工智能服务无法取得商业化的巨大成功，这些债务如何解决？

电力和能源问题同样需要解决。目前，AI数据中心是电力需求增长最快的来源，单个数据中心园区的用电量也呈爆炸式增长。如何平衡好电力基础设施建设相关的费用和民间用电成本的关系是很多美国电力公司头疼的问题。

按照目前预测的AI发展速度，未来的算力中心用电增长将非常剧烈，后续的发电、电网建设成本如何来解决呢？而一旦AI泡沫破裂，那些已经重金投入的电网设施和发电设施则难免成为巨大的浪费。

国际货币基金组织最新发布的《世界经济展望》报告指出：“人工智能相关的盈利和生产力提升若未能取得令人满意的成果，可能会引发科技股的突然重估，标志着人工智能投资热潮及其引发的金融市场繁荣的终结，并可能对宏观金融稳定产生更广泛的影响。”

尾声

当然，人工智能的发展也并不是一定就会出现显著泡沫。上述这些观点仅是提供一些相关思路，各位读者还得充分调研后再做判断。

相对美国硅谷来说，我国人工智能的发展模式可能更好。从导向上就是以“人工智能+”为发展重点，重在更加务实的部署人工智能，以解决各行各业问题和提升效率为重点，而不是一股脑去做类似互联网公司业务那样的简单应用。

国务院发布的《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》明确提出，到2027年率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；到2030年人工智能全面赋能高质量发展，智能经济成为我国经济发展的重要增长极；到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。

该意见从"人工智能+"科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力等方面部署重点行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。

在一级市场，大型机构的相关投资逻辑更偏重人工智能如何融入实体经济的发展，包括制造业、物流、公共服务等等，不是为了追求绝对前沿的投机性估值，而是更关注可衡量的生产力提升。

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