近段时间 ，美股市场科技股出现剧烈波动 ，因为市场对于美股科技巨头们对人工智能项目投出的大规模资本支出感到焦虑和质疑 。
但是，这种焦虑在很大程度上其实被夸大了——这是高盛资产管理公司公共科技投资和美国基本面股票业务联席主管Sung Cho在最近接受采访时传达的核心观点 。
AI泡沫担忧过度了
Sung Cho对“人工智能泡沫即将破裂 ”这一说法提出了质疑。他认为 ，当前人工智能投资的绝大部分资金并非依赖于投机性债务 ，而是来自成熟科技巨头强劲且内部产生的现金流 。这一区别对于理解人工智能市场的长期韧性至关重要 。
“如果考虑一下我们未来几年（在人工智能领域）所需的总投入，大概在7000亿到1万亿美元之间。而能让人安心的是，其中90%的资金都来自公司的运营现金流。 ”
这种对高盈利企业内部资金（而非外部债务）的显著依赖 ，凸显了人工智能投资领域的根本优势 ，使其有别于以往的科技投机周期 。其影响深远：企业是基于财务健康状况来资助其人工智能雄心，而非将自身置于岌岌可危的境地 。
大部分债务发行方是高信用度成熟企业
此外 ，即便是通过债务融资的那较小部分的人工智能投资 ，也是较为安全稳定的。Sung Cho强调，AI行业的很大一部分债务是由评级较高的实体发行的 。他进一步解释道：
“实际上只有10%的资金是通过债务融资的 。而且你知道吗 ，其中大部分债务实际上是由Meta发行的 ，它的债务评级比美国政府还要高，其债券的交易价格甚至低于美国国债。”
这表明 ，人工智能领域的债务融资并非集中在资产负债表状况不佳的投机性企业 ，而是集中在信用度极高的成熟企业，从而进一步降低了系统性风险 。
个股的大幅波动反映的是特定运营挑战
Sung Cho还讨论了近期Coreweave和甲骨文等公司的大幅股价波动 ，以及围绕这几家公司的焦虑情绪 。Sung Cho澄清说 ，甲骨文这类公司的情况并不意味着整体人工智能需求的减弱。相反，它们往往反映了运营挑战或供应链瓶颈 。
“我认为2026年资金不会成为问题 。如果你仔细思考Coreweave和甲骨文的问题，我认为你必须意识到 ，它们面临的并非需求问题 ，而是有一点供应链积压的问题， ”他解释道 ，这一区分对投资者来说至关重要 ，表明特定公司的挫折并非整个行业衰退的迹象，而是暂时的 、可解决的运营障碍。
Sung Cho的第二个关键见解涉及基础人工智能模型领导地位的动态和固有波动性 。在人工智能模型领域 ，领先者的名字一直在快速更迭：今天看似主导的 ，明天可能就会被取代 。
Sung Cho也承认，AI领域的更迭节奏的确很快：
“看看2025年期间不同前沿模型企业的情绪变化情况吧。如果从2025年初开始看 ，Meta被认为是主导型模型……六个月后 ，OpenAI被视为主导型前沿模型……而最近，谷歌在投资者眼中占据了领先地位。 ”
他指出 ，这种竞争的动态性虽然为个别股票带来了引人注目的波动 ，但也意味着激烈的创新和对技术霸权的争夺，而非整个市场的崩溃 。
这种“模型波动”的金融影响是巨大的 。例如，谷歌近期市值的大幅上升就是这种情绪变化的直接结果。
Sung Cho认为 ，尽管领先的人工智能模型开发者的竞争态势仍将极度动荡 ，但这些变化是激烈创新的自然结果，而非系统性财务薄弱的体现 。从底层的财务健康状况和需求的角度来看 ，这些焦虑虽然明显存在 ，但似乎被夸大了 。
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