AI泡沫：一个循环的投资游戏？

想象一下这样的场景：我给朋友1000块钱，让他在树林里挖一个洞，然后他又付给我1000块钱，让我把这个洞给填上。我们俩各自都赚了1000块钱，但实际上什么都没有发生。现在有很多人认为AI世界正在上演这个“挖洞”的情节。最近网上流传一张图，这张图想要说明，目前全球金融市场上存在着一个巨大的AI泡沫（AI Bubble: 指资产价格被过度高估，远超其内在价值的现象）。各大AI企业之间所投入的巨量AI投资，其实都是一种内部循环。我投给你，你再投回给我，数字看起来很庞大，但其实就像那个在树林里挖洞的例子一样，全都是泡沫。

例如，英伟达向OpenAI投资了1000亿美元，但条件是OpenAI需要购买英伟达的芯片。有些人认为，这相当于厂家补贴客户来购买自己的产品。这当然是一个过于简单粗暴的比喻，但我们要知道，这张图并非来自什么自媒体的瞎编，而是国际权威财经媒体彭博社（Bloomberg: 一家全球性的金融数据、新闻和分析公司）制作的。所以，业界对AI泡沫的担忧是真实存在的，并非来自几个自媒体的炒作。

美国银行的一项调查显示，有54%的全球基金经理认为，我们正处于泡沫之中。国际货币基金组织和英格兰银行也警告，目前AI资产估值过高，已经接近25年前互联网泡沫时的最高点。Michael Burry，那个在2008年全球金融危机前精准做空房地产市场的基金大佬，也在本月初开始做空包括英伟达在内的几家关键AI公司。就连OpenAI的CEO Sam Altman也承认：“是的，我们大概确实处在一个泡沫里。”

但与此同时，也有很多人不赞同AI存在泡沫，或者说他们认为，即便这是个泡沫，也是个小泡沫，或者是个好的泡沫。有人问Meta创始人Mark Zuckerberg：“你们投资了这么多钱，确定值得吗？”他说：“我们不能不上船。万一这艘船起飞了，变成史上最成功的产品，怎么办？”然后亚马逊创始人Jeff Bezos说，上世纪90年代的生物科技泡沫，行业整体亏钱，但结果却留下了几种救命的药物。所以他认为AI同样如此，这是真真实实的技术，最终必定会带来巨大的社会利益。

AI泡沫：历史的重演还是新的篇章？

那么，AI产业是否真的存在泡沫呢？彭博社这张图究竟还揭露了哪些不为人知的细节？今天我们就来聊聊这个话题，我会跟大家探讨，如果泡沫存在并破裂了，对全球经济会带来多大的冲击？对普通人的影响是什么？更重要的是，我们现在是否还应该继续投资AI相关的产业和股票呢？作为普通人，我们又应该如何去面对如此充满不确定性的未来呢？

第一个问题就是AI泡沫是不是真的存在？首先，每一个提出AI产业泡沫的人，一定会将目前的情况跟25年前的互联网泡沫做对比。如果你在1997、1998年的时候就已经在投资美股，你一定会觉得这是个多么熟悉的氛围啊。现在空气中那股诡异而兴奋的感觉，跟当年真的很像。当时全世界都在为互联网疯狂，只要公司名字里带个.com，不管业务是什么，股价都能像装了火箭一样直冲天际。每天都有新的互联网公司从地下室冒出来，创始人动不动就说自己要改变世界，投资人想都不想就往里砸钱。每个投资者都坚信自己发现了下一个独角兽（Unicorn: 指估值超过10亿美元的初创企业）。

于是，很多人就把自己所有的积蓄投进互联网公司的股票当中。接下来的两三年，他们的资产一路上涨，大家都觉得自己是下一个巴菲特。一直到2000年，音乐突然终止，一堆人找不到坐下来的椅子，倾家荡产。当年的互联网泡沫破裂时，纳斯达克指数（Nasdaq Composite: 美国纳斯达克股票市场的一个股票市场指数）在两年内跌掉了将近80%，只有48%的互联网公司存活了下来。

这里要阐明一点，当人们说AI有泡沫时，并不等同于在说AI这项科技是假的或者没用的。就像互联网，确实彻底改变了世界，也是20世纪最重要的科技革命。但不代表这个产业在发展的过程中，不会因为投资者的过度自信以及整个社会的操之过急而形成金融泡沫，并且为投资人和普通老百姓带来个人财富上的重大损失。

但其实今天AI的情况，跟当年互联网行业最疯狂的时期，还是有一些不同之处的。这个我放到后面再细讲。但无论如何，两者之间的相似之处明显已经到了一个值得我们警惕的地步。所以，无论我们对AI的发展有多大的信心，最起码这是一个值得我们深入去探讨和分析的课题。毕竟每一代人都认为自己站在新时代的开端。但正如John Templeton曾经说过的那句名言：“在投资当中最昂贵的四个字就是‘这次不一样’。”那么这次是不是真的不一样呢？

AI产业的关键玩家与烧钱模式

要回答这个问题，我们应该先回到源头。首先我们需要了解所谓的AI产业具体有哪些关键玩家。我们可以将AI相关的企业分成三大类。

第一类是AI芯片公司。这个很好理解，就是销售那些为AI模型提供算力基础的企业。这些公司有英特尔、AMD，当然还有英伟达。英伟达绝对是AI浪潮当中最大的赢家。这两年来赚得盆满钵满，市值一度超过5万亿美元，已经成为全球最大的上市公司。

第二类是基础设施提供商，也就是数据中心和云服务商。这类企业凭借自身雄厚的财力和丰富的经验，从第一类企业手中购买或租用芯片，建造数据中心，然后将算力卖给等下要讲的第三类AI公司。这类企业包括大家熟悉的亚马逊、微软、甲骨文等等。

最后，第三类就是AI公司本身，他们负责创造出终端客户可以使用的AI产品。要搞出AI模型和产品，就需要大量的算力。于是他们向第二类企业，也就是数据中心购买算力来训练和运行AI模型。当然，也有实力雄厚的巨头AI公司是直接向第一类公司购买芯片来自建算力的，但绝大部分AI公司都不具备这样的实力。

AI公司的光谱很广，几家巨头公司是大家都耳熟能详的企业，比如谷歌和Meta，但更多的是大量的AI初创企业。说是初创企业，但是在过去两年的AI浪潮之下，稍微有点实力的AI公司都能在市场上融到巨额资金并快速发展。目前估值超过1亿美元的AI企业就有超过1300多家，估值超过10亿美元的所谓独角兽公司，就已经有接近500家，比如Perplexity、Anthropic、xAI等等。其实单从这个体量，你就能感受到，为什么有很多人担心泡沫了。以前我们用独角兽来形容这些超高估值的初创企业，正是因为独角兽代表了一种极其稀有的东西。但现在估值超10亿美金的AI公司都已经有500家了，独角兽还是独角兽吗？都变成普通的五角马了。

当然，最后我们就必须聊一聊AI公司里的绝对巨头ChatGPT的母公司OpenAI。OpenAI无疑是最成功的AI公司。目前，ChatGPT的月活用户（Monthly Active Users - MAU: 每月至少活跃一次的用户数量）已经达到了5.7亿，远远高于第二名谷歌Gemini的1亿月活用户以及DeepMind的6000万月活用户。但OpenAI同时也是最烧钱的公司。正是OpenAI目前的商业模式，让不少人对AI的未来发展产生了怀疑。目前，OpenAI的估值大约是在5000亿美元，但是他们2025年的营收预计才130亿美元，也就是38倍的营收估值比（Revenue Multiple / Price-to-Sales Ratio: 公司市值与年收入的比率），一般的科技巨头营收估值比也就在5到10倍，高速成长的SaaS公司大多在10到20倍。OpenAI 2025年预计要烧掉85亿美元。根据彭博社的一篇报道，OpenAI内部预计到2029年，他们总共要烧掉1150亿美元。这是什么概念？全球有60%的国家年GDP（Gross Domestic Product: 国内生产总值，衡量一个国家或地区经济活动总量的指标）都不超过1150亿美元。

然而，这种惊人的烧钱速度并没有阻止行业疯狂的扩张。仅OpenAI一家公司就计划新增多达26吉瓦的数据中心算力投资，并且已经累计承诺了大约1.5万亿美元的相关合同。其中包括耗资5000亿美元的星际智能计划，在美国建设数据中心与甲骨文签订的3000亿美元算力采购合同，与英伟达签订5000亿美元的芯片购买协议，与AMD签订3000亿美元芯片购买合同等等。这些数字已经大到让我们失去感觉，所以我来做一个对比。在耗电量的计算上，一吉瓦，也就是10亿瓦特，相当于一座核电站的输出量，可以为大约100万户家庭提供用电需求。而OpenAI计划在未来几年内建造的数据中心，将需要消耗26座这样的发电站所能提供的电力。要知道，这仅仅是OpenAI一家公司的投入，而这家公司现在已经每年都在亏损几十亿美元了，这显然是相当惊人的。麦肯锡估计，全球数据中心的基础设施在未来5年需要投入7万亿美元来满足AI产业的需求，相当于台湾10年的GDP总和。

所以为了覆盖这个巨大的缺口，这些AI公司必须不断地对外融资。就今年前10个月，风险投资基金（Venture Capital Fund: 专门投资于初创企业、高成长企业或新兴企业的基金）已经向AI初创公司投资了接近2000亿美元，占到了所有风投的一半以上，而这个数字预计还会持续扩大。

资金循环的真相与盈利挑战

但烧钱只是一方面，现在大家还在质疑，这些钱究竟烧到哪里去了呢？这个时候我们就要仔细来研究一下视频一开始时的那张资金循环图了。这一切的循环其实是起始于微软向OpenAI注资了580亿美元，成为OpenAI的大股东。然后OpenAI用这笔钱来向微软购买他们的数据中心算力。于是这笔钱回到了微软。然后微软又把钱拿去购买英伟达的芯片。英伟达又跟OpenAI签约，承诺向他们投资1000亿美元。在这个过程中，每一家公司都可以把这些钱记录为收入，于是大家的股价都上涨了。

最近的情况似乎变得更加疯狂。今年9月份，OpenAI宣布与甲骨文达成一笔3000亿美元的大单。紧接着，甲骨文宣布要花数百亿美元购买英伟达的芯片，然后英伟达又宣布要向OpenAI投资1000亿美元，但前提是OpenAI必须向他们购买更多的芯片。英伟达显然是这一切循环资金当中最大的赢家，所以他被画在了图片的正中央。自从ChatGPT问世以来，英伟达的股价已经翻了16倍，他们的芯片被全球抢购，包括所有的AI巨头公司：微软、谷歌、Meta、亚马逊、OpenAI、甲骨文。然后英伟达又把这些钱拿去投资回这些企业。

可以这么打个比方，英伟达在卖铁锹，甲骨文提供土地，OpenAI负责挖矿。然后他们相互帮忙，把更多的人吸引到矿坑里来。但问题是，到目前为止，还没有人真正地挖到金子。当然了，这些比喻，包括视频一开始那个挖坑填坑的比喻，在真正的商业环境当中是过于简单了。这样的循环，不一定就代表是欺诈或者制造泡沫。但有一个点是完全正确的，那就是到目前为止，没有人挖到金子。也就是说，所有的AI公司都处于严重亏损的状态。

所以在我看来，这一切的一切，不管你说是循环也好，泡沫也罢，归根结底就一点：以OpenAI为首的这些AI公司，是否能够在泡沫破裂之前赚到足够多的钱来填补这些坑。根据贝恩咨询的估算，要让整个AI产业最终盈利，到2030年，AI公司需要创造每年2万亿美元的营收。这比2024年微软、Meta、谷歌、亚马逊、苹果和英伟达全部加起来的总收入还要多，也是当前整个SaaS市场营收的5倍。但事实上，目前预计到2030年，AI产业的总收入最多只有7800亿美元，是2万亿的40%都不到，远低于盈亏平衡所需要的创收。所以目前看来，难度确实挺大的。

但我认为也不是完全不可能。现在每周都有8亿人在使用ChatGPT，预计到今年底会突破10亿人，这是一个极其庞大的数字。但当然了，大部分的用户都是白嫖的。ChatGPT目前具体有多少付费用户，因为OpenAI不是上市公司，所以我们无法准确获知。业内的估计是在1200万到4000万人之间，也就是在1.2%到4%之间。从坏的方面来讲，这个比例太低了。但从好的方面来讲，还有巨大的潜在增长空间。假设说，有一天，AI会成为每一个人生活上的必需品，就像粮食一样不可或缺的时候，那么所有的AI公司就可以取消免费使用的版本，或者说让免费版本跟付费版本的差距是如此巨大，你不付费，就会在生活上的方方面面都落后于人的时候，那么他们的收入就会得到大幅提升。而且不要忘记，现在的AI不只是一个智能工具，他们同时掌握了所有人的个人信息，也就是说，AI比你的父母、你的伴侣，甚至是你的心理医生都更加了解你。

掌握这样的数据是具有巨大的商业潜力的。想象一下，如果有一天Sam Altman允许公司植入广告，然后ChatGPT根据他对每一个用户的深度了解来推荐商品的话，他们的盈利能力将会得到质的飞跃。你可能会觉得这么做，就没有人愿意使用ChatGPT了，但还真不一定。YouTube最开始的时候也是没有广告，完全用爱发电的。但谷歌收购了YouTube之后，就逐渐推出了广告。当年也是一堆用户拍桌子瞪眼睛的，发誓说自己永远不再使用YouTube了。但时至今日，YouTube已经取得了前所未有的成功，也证明了这是一个可行的商业模式。除此之外，OpenAI还宣布了一个令人意外的消息，他们将在12月份允许ChatGPT为通过验证的成年人提供情色内容，这当然是一个极其庞大的市场。除了这些以外，各路AI公司也正在积极建设那些可以取代人力劳动成本的系统。他们赌的是，一旦企业对AI形成了依赖，就不得不持续付钱。到那个时候，AI公司就能够大幅提高价格。

所以AI公司最终是否能够实现盈利呢？是有可能的。但这里有一个大前提，那就是我们相信未来几年AI会持续以过去几年来的发展速度不断地进步。过去两年来，AI的发展速度真的是只能用日新月异来形容。我们从这样的AI生成视频，在很短的时间内就发展到这样级别的视频。现在AI科技股的估值之所以那么高，正是建立在我们对AI将会不断迅速发展的这种预期上的。

“数据墙”的挑战与AI的未来

但现在的问题是，接下来我们很可能就要撞上一堵墙了，也就是所谓的数据墙（Data Wall: 指AI模型训练所需的数据量达到饱和，难以再通过现有数据获得显著性能提升的瓶颈）。这两三年来，AI不断在消化人类互联网上的所有数据，这是训练AI的最基础燃料。但这些数据是有限的。从这张图我们可以看到目前的状况，这条线代表所有互联网上的数据，这里代表主流大语言模型（Large Language Model - LLM: 一种基于深度学习的AI模型，能够理解和生成人类语言）AI已经消耗的数据。我们现在已经非常接近上限了，预计到2026年至2032年之间，所有的人类数据都将被消耗完毕。要知道，这些数据是我们人类花了几百年，甚至上千年才积累而成的。AI之所以能够进步这么快，是因为我们在两三年内就把人类从古至今，所有的书籍、艺术、文化、科研成果等等，全都塞给他了。这就相当于我们乘坐电梯，直接上到顶楼了，但这以后就只剩下楼梯了，只能一步一步往上爬。如果最终AI公司无法突破这个数据墙，我们可能就会看到AI的发展速度大大放缓，股市对这些AI企业的预期崩塌，泡沫破裂。

那么AI能否突破这个数据墙呢？我个人感觉还是有希望的。你看我们人类为什么没有数据墙这个概念？因为我们并不是依靠被喂数据来学习的。我们是自己通过与现实的互动来生产数据。AI现在不断在跟全球人类互动，到最后，他们是否能够通过这些互动来生产出原生的数据呢？就像当年的围棋AI阿尔法狗（AlphaGo: 谷歌DeepMind开发的人工智能围棋程序）一样，一开始他是通过人类以往所有的棋局来训练的。到后来当人类已经望尘莫及的时候，他就开始通过自己跟自己下棋来训练。所以我认为大语言模型，也许也能够通过同样的模式来继续发展。当然了，这就不是一个我们目前能够想象的世界了，也欢迎观众当中的人工智能科学家在评论区里发表一下自己的意见。

乐观的论点：AI与互联网泡沫的不同之处

讲到这里，你会发现，似乎对于AI产业的前景究竟有没有泡沫，其实是很难确定的。上面我讲了很多支持AI泡沫存在的论点。下面我来讲一些更乐观一些的论点吧。

一方面来讲，当AI泡沫论的支持者举出了上世纪90年代末的互联网泡沫来做对比时，我们确实可以看到很多相似之处，比如两者都是划时代的新技术、投资者的狂热、过高的估值，甚至是地缘政治的博弈等等。但其实还是有一些不同之处的。

首先，今天的很多AI公司确实是有实际用途的，也有明确的盈利路径。但是在当年的互联网泡沫当中，有很多公司的估值，完全就是靠.com的噱头堆砌出来的。还记得那个时候，我刚到美国开始攻读我的计算机本科，听学长们说，你知道当时的硅谷疯狂到什么地步吗？这些互联网公司要花钱来买简历，在校园招聘上，你给他们你的简历，他们直接就给你50到100美元。只要简历上写着自己会加法，就会有年薪至少8万美元的工作等着你。这可是30年前的8万美金啊。现在的AI产业虽然也有过热的迹象，但还远没有达到这么疯狂的程度。

第二，跟互联网泡沫的时代相比，现在很多AI公司的财务基本面和盈利能力明显更强。摩根斯坦利（Morgan Stanley: 一家全球领先的金融服务公司）指出，现在标普500（S&P 500: 美国500家最大上市公司股票的市值加权指数）公司相对于他们估值所产生的现金流是互联网泡沫时期的3倍。而且从比例上来看，如今不盈利的科技公司数量大约只有当年的一半。当年有36%的科技公司是处于亏损状态的。当然了，这些统计数字并不包括那些没有上市的私营企业，比如OpenAI、Scale和Anthropic，这些企业都是严重亏损的。但我们要记得，这些初创公司背后都有极其强大的上市公司在支撑着他们。OpenAI的背后是微软，Scale的背后是Meta，Anthropic的背后是亚马逊和多家重量级的风投公司。这些科技巨头几乎没有负债，并且都持有大量的现金储备。因此，虽然AI公司所使用的杠杆（Leverage: 借入资金进行投资以放大潜在回报或损失的行为）确实开始有一些抬头的趋势，但目前这波巨额投资主要还是由这些科技巨头和风投机构的现金来支撑的。也就是说，即便有些投资最终失败，也不会有那种通过高杠杆来发展所带来的系统性崩溃。

另外，关于那张循环交易图，我也想提出一些见解。我并不是要替这些公司辩护，也不是说这一种现象完全没有问题。但关于英伟达，他采取这样的投资和商业模式，其实是有一定合理性的。英伟达这几年实在赚太多钱了，几乎很难找到一个在不拖累自身财务表现的方式来安置这些现金。所以把这些钱投资到那些未来会成为他客户的生态系统当中是合理的。如果他投资的公司最终因为这笔投资而成功了，那就相当于英伟达孵化了未来的客户。并且英伟达这些投资其实只占他们现金流当中的一小部分。过去12个月，英伟达通过经营所产生的现金流为770亿美元，投资现金流为240亿美元。根据美国银行的数据，供应商融资只是其中很小的一部分。虽然英伟达跟OpenAI签订了看起来规模很大的合同，但这些合同是有绩效条件的，只有在OpenAI本身的业绩达到了一定的指标，他们才需要投入相应的金额。总的来说，就是英伟达也并不是在无条件乱撒钱的。

另外，有一点也是值得我们注意的，泡沫的破裂，往往还有一些外在因素的助力。比如互联网泡沫之所以破裂，部分原因是因为当年行业内存在大规模的财务欺诈行为。好几家大型公司被发现为了满足投资者越来越高的预期而财务造假，比如大名鼎鼎的世通造假案（WorldCom Scandal: 2002年美国电信巨头世通公司爆发的财务欺诈丑闻），还有环球电讯Quest和安然（Enron: 2001年美国能源公司安然爆发的财务欺诈丑闻）。当然，你说现在这些AI公司以后，在压力之下，也有可能财务造假。但正是因为25年前互联网泡沫的那次教训，相关审查部门已经提高了财务报表的报告标准，现在已经没有以前那么容易造假了。最后就是我刚才也提到过的几家大型AI公司，其实是有真实的产品以及可实现盈利的路径的。

放弃预测，坚守投资原则

好了，说了这许多，如果你一定要问我有没有泡沫，我觉得还是有一点的吧，主要还是看你认为我们处在泡沫的哪个阶段。不管我们如何去定义有没有泡沫，我觉得有一点是肯定的。在不久的将来，AI产业，无论如何，都是会有一次整合和洗牌的。因为我觉得市场无论如何，都不可能具备能够支撑500家独角兽企业的需求。最起码这些企业当中有一大部分要倒闭、被收购或被整合。我再强调一次，说AI产业有泡沫，不代表质疑AI这项技术。事实上，如果我们回看历史，泡沫往往就发生在划时代新科技诞生的时候，最终即便泡沫破裂了，技术也会留下来，就像以前的互联网和生物科技。我们现在只是尚未确定AI会不会是下一个。

好了，那么讲到这里，我想最多人想知道的还是作为普通人，我们应该如何去面对这种不确定性？很多人可能都想直接问一句了：“老周啊，你不要跟我讲这么多废话了，你就一句话告诉我，现在AI企业还能不能投不就完了吗？”但这样的心态，恰恰就是很多人投资失败的最大根源。你不能看到AI势头很好，就说：“哇，赶紧跟风全仓AI股。”没过几天，一看到有人说AI有泡沫：“糟糕了，赶紧全部抛掉。”AI的投资就跟世上任何的投资是一样的，需要智慧、耐心以及最重要的持续学习的决心，不要期望老周或任何人扔给你一句一锤定音的答案。对AI全是泡沫或者瞎扯，AI完全没问题。如果真的有人这么告诉你，那么这类人恰恰是你最不应该追随的。

话虽如此，为了回馈一直以来支持我的观众们，我确实还是有一些实质的建议是可以给到大家的。刚才我说了，如果你一定要我说，我会说目前的AI产业是存在一定泡沫的。但是关于预测泡沫这件事，一直以来我都有一个坚定的看法，那就是过早的预测泡沫本身也是一种风险。

这里，我想用中国房地产来作为一个例子。老粉们都知道，我现在之所以算是财务自由，主要得益于我以前在上海的房地产投资。自2008年到2022年这15年间，我把全部的身家都投入了上海的房地产。但是从我2008年抵达上海的那一天开始，电视台上其实就已经每天都在争论中国的房地产是不是一个快要破裂的泡沫？当年还没有智能手机，没有微信，没有什么自媒体，大家都还在看电视。我还记得上海的第一财经频道（First Financial Channel: 中国大陆一家专业的财经媒体频道），有好多节目，都是关于房地产的讨论，天天邀请各路嘉宾和专家来争论房地产泡沫的话题。

当时上海市中心顶级地段的房子，比如新天地、陆家嘴、静安区的二手房均价大约也就在每平米五六万人民币吧。而这种关于中国房地产是不是一个泡沫的争论，就一直从2008年的5万每平米，争论到2019年顶峰时期，我新天地的房子都已经超过了25万每平米，这还不是上海最贵的房子，还有每平米30多万的。2013年，我就在朋友圈发表过一篇文章，标题是《预测泡沫的泡沫》，我的核心论点是过早的预测泡沫本身就是一种泡沫。

我不知道还有多少人记得谢国忠（Xie Guozhong: 曾任摩根斯坦利董事总经理和亚太区首席经济学家，以其对中国房地产市场的悲观预测而闻名）这个人。前摩根斯坦利董事总经理和亚太区首席经济学家，他就是当年最有名的中国房地产崩盘论倡导者之一。从2004年开始，就说中国房地产要崩盘，每年都在自己的博客和电视节目上说。这里说个题外话，这其实也是在顺便提醒大家，在习近平以前的中国，言论自由环境跟现在真的是不可同日而语的。现在的舆论环境不可能还容得下一个谢国忠。

好，那么回到谢国忠崩盘论，他从2004年开始就天天说中国房地产要崩盘。那么请问等到2021年，中国房地产终于崩盘了，我们能说谢国忠是个天才吗？因为他17年前就预判到了，显然不行嘛。因为在这17年间，有多少人都真正从中国房地产当中赚到大钱了。当然，前提是他们要能够及时撤退。

所以这就是我想说的重点了。预测泡沫不是本事。预测泡沫什么时候破裂才是真本事，但这也是真正困难的地方。历史上很少人能够真正做到。像李嘉诚（Li Ka-shing: 香港著名企业家，以其精准的投资眼光和房地产投资闻名）2015年就开始撤退。而我是到2022年才意识到中国经济即将急速衰退，于是下决心清空所有房产。严格来说已经晚了一年左右，但也已经早过绝大部分人。

不过是这样，咱实话实说，中国这种以政治为一切导向的半计划半市场经济，相对来说是比较好预测的。对我这种天天研究中国政策和经济的人来说，就更加容易预判。但是像互联网和AI这种全球化的产业，放到美国这种完全的市场经济当中，真的是任何人都无法预测泡沫什么时候会破裂。华尔街有那么多能人异士，各大投行几乎就没有人预见到2008年的房地产泡沫破裂。当然还是有极少数的鬼才预测到了，比如刚才我说过的，最近开始做空AI科技股的Michael Burry就是其中一位，但那毕竟是极少数极少数。

所以我认为我们首先要去承认一点，那就是没有人能够真正预判泡沫什么时候会破裂。过早和过晚的预测泡沫都是一种风险。所以我的结论就是放弃预测。不管风向如何，你只要坚守几个投资的原则就可以啦。那就是分散风险，不要过度杠杆，并且时刻保持对市场的了解和警惕。

除了这些基本原则以外，我还要再提醒大家一点，我认为是非常重要的一点。那就是你必须根据自己的年龄来调整自己投资组合结构里的风险程度。普通人最容易犯的投资错误，就是不管在什么年龄阶段，他们的投资组合结构都是不变的，这是完全错误的。比如你年轻的时候，可以激进一些，追求高风险、高回报，但当你人到中年或者快要退休的时候，你就不能再这么做了。因为年轻人有等待的本钱。

比如说在90年代末互联网泡沫最高峰的时候，如果一个23岁的小伙子重仓了科技股，虽然纳斯达克跌掉了80%，但那又如何呢？只要他用来投资的钱不是借来的，不是他等着用来开销或维持自己生活的，那么他只需要耐心等待回转就行了。假设说，这个年轻人在2000年初用10万元购买了微软股票，当时的股价是58块钱。等到泡沫破裂后，他的10万元一度跌到了只剩下3.5万，亏损65%。但没关系呀，只要他等得起，一直放着。那么今天他的微软股票已经价值82万美元，翻了8倍，而他也只有48岁。但如果当年另一个53岁的人，同样也是买了10万元的微软股票，他可能已经等不起了。两年后退休的时候，他就需要这笔钱了。到他55岁的时候，他只能以3.5万元卖掉微软的股票，承受这65%的损失。

所以既然现在AI已经出现了泡沫的迹象，但我们又不确定什么时候才会破裂。那么你现在要投资AI产业的时候，需要考虑的有两点。第一，自己的年龄，如果泡沫明天破裂了，我等得起吗？我能等5年十年吗？第二，不要用你承受不了亏损的钱来投资。投资界有一句老话：“不要用你不能放火烧掉的钱来投资。”意思就是不要用你需要用来开销的钱，给你孩子受教育的钱，给你家人看病的钱来投资。尤其要切记的是，不要背负你承受不起的债务来投资。

所以我的总结就是你根本不需要去判断AI是不是有泡沫，更加没有必要去预测泡沫什么时候会破裂。只要你能坚守以上的这几个投资原则，那么他强任他强，清风拂山岗；他横由他横，我自一口真气足。