2025年AI革命VS科网泡沫：行情特征复盘与长期潜力分析

一、 历史复盘：互联网泡沫如何形成与破灭？

基于对上世纪 90年代至 21 世纪初美股互联网行情特征的分析，我们将其划分为四大阶段： （1）技术诞生期（1990 年至1994 年）。1989 年 Web 浏览器的发明是互联网史上划时代的分水岭，随后Web 浏览器逐步 普及，为后续互联网的繁荣奠定技术基础。该阶段内，纳指与其余股指走势表现趋同，均温和上行，背后最主要的原因在于 90 年代美国处于经济景气时期，盈利驱动股市上涨。其中，纳指年化收益率为 13.4%，年化盈利增速高达28.7%。 （2）泡沫孕育期（1995 年至 1998 年 10 月）。1995 年网景公司上市标志互联网商业化的开启，同年互联网巨头微软进军 互联网，后续亚马逊等新兴巨头诞生，催化互联网科技行情。1995-1998 年间，纳指相较于其余股指出现加速上涨，年化收 益率为 42.9%，年化盈利增速为 25.6%，业绩与股市表现的匹配度有所下滑，呈现早期泡沫化特点。（3）泡沫狂热期（1999 年至 2000 年 3 月）。1999 年市场进入 IPO狂热期，资本市场“非理性”追捧互联网相关企业，公 司将名称变更为带有“.com”的字样都会使股价与交易量显著上涨，纳指走势与其余股指出现明显背离。1999 年纳指收益 率高达 85.6%，而盈利增速仅为 0.7%，该阶段股市上行已失去盈利支撑，几乎完全依靠估值驱动。 （4）泡沫破裂期（2000 年 3 月至 2001 年）。1999 年美国经济上行期迎来拐点、1999-2000 年美联储连续 6 次加息导致流 动性收紧，科技股盈利、高估值均承压。此外，微软反垄断案、安然财务造假案加剧市场恐慌。2000 年纳指下跌 39.3%， 盈利负增 35%，纳指走势向下与其余股指收敛。

互联网行情的兴起，背后是宏观经济支撑、中观产业革命与微观企业扩张等多重因素共同驱动的结果。然而，当上述驱动因 素由早期的“多重利好共振”逐步转向“利空因素凸显”时，市场的定价逻辑便发生了根本性逆转，这一转变导致迅速膨胀的 泡沫最终转向破裂。具体看：

1.1 宏观：货币政策由松转紧，泡沫与经济共生共灭

货币政策长期宽松为互联网泡沫提供流动性基础。90 年代美国经历两轮降息周期，联邦基金利率整体呈震荡下行的态势， 中枢明显下移。其中，1987-1989 年美国陷入储贷危机，为应对经济衰退，美联储在 1989-1992 年间累计降息 6.81pct 至 3.0%，直至 1994 年再度开启加息周期，累计加息 3pct。1995 年起，为防止经济衰退，美联储开启预防式降息，成功实现 经济“软着陆”，期间经历短暂加息，随后为应对亚洲金融危机带来的影响，美联储于1998 年再度降息，1995-1998年间累 计降息 1.25pct 至 4.75%。90 年代美国宽松的货币政策为股市提供了充沛的流动性。 但是，1999 年美联储转向加息，支撑高估值的流动性支柱被削弱，触发了泡沫的破裂。随着美国经济增长的持续强劲和油价的回升，美联储开始重新关注通胀问题，1999 年 6 月起，美联储连续加息六次，累计 1.75pct。前几次加息尚未导致泡沫 破裂，主因美国经济处于周期顶端，市场经济预期保持乐观。随后市场逐渐意识到加息对高市盈率科技股不利，预期出现逆 转，并开始重新评估科技企业盈利前景，导致泡沫开始破裂。

技术创新驱动美国经济繁荣，经济相对优势吸引全球资金流入。90 年代是美国战后第三次最长的经济发展景气时期，在高 技术快速发展、经济全球化，以及克林顿政府平衡财政赤字、改革福利政策取得实效的背景下，美国在 90 年代造就了“高 增长、高就业、低通胀”的“经济奇迹”：期间，美国平均 GDP 增速为3.2%，其中信息通信技术、科技服务等对经济形成 重要支撑；高产能利用率使通胀维持低位，1991 年 8 月后核心 CPI 稳定在 2%-3%左右；失业率持续下行、劳动参与率持续 上行。尤其在 1997 年亚洲金融危机期间，美国经济增长的相对优势更为凸显，1999 年美国 GDP 占全球的比重升至近30%。 彼时美国经济向好对全球资金产生较大吸引力，资金加速流入美国，表现为净国际股票及基金投资份额逐步提升，并在 1997- 1999 年亚洲金融危机期间加速提升。 但是，当泡沫膨胀并脱离基本面，其破裂所引发的负财富效应、投资锐减最终反噬经济，扭转上述有利宏观局面。90 年代 美国经济周期于 1999 年达到顶点，同时，科技股却完全脱离基本面开启上涨，进入了由流动性和叙事驱动的“独自狂欢”。 泡沫开始破裂后，股价暴跌引发的负向财富效应、投资锐减，从需求、供给两端将经济拖入衰退。仅 2000 年三季度GDP 同 比增速便从 5.24%下行 1.27pct 至 3.97%，四季度进一步下行至 2.91%，随后两个季度均以约 1pct 的速度继续下行。伴随 美国经济相对优势褪去，资金转而流出美国，表现为 2000 年起净国际股票及基金投资份额开始回落。

1.2 中观：政策驱动科技领先，过度投资积聚风险

80年代起美国政府积极引导技术创新，90年代把技术创新提升至国家战略层面，政策支持下，美国率先进入互联网繁荣期。 80 年代，美国政府对科技创新行业提供直接的资金支持，并向私人企业转让技术，促进科研成果转化为经济效益。期间， 1981 年美国公司 IBM 发明个人计算机；1986 年美国自然基金会资助的 NSFNET 主干网正式投入使用，主要连接高校和科 研机构，标志着互联网的诞生和大规模推广应用的开始；1989 年万维网（Web）诞生，并免费对外开放，互联网从学术工 具走向公众。90 年代，美国政府将技术创新提高到国家战略层面，并以信息技术发展作为政策中心，包括将促进信息通讯基 础设施建设放在经济发展首要位置、放松电信行业监管等。从研发支出来看，1996 年美国研发支出同比增速约 6%，规模为 3042 亿美元，远高于同期欧元区、日本、韩国的1583、1077、163 亿美元。1991 年到 2000 年间，美国居民互联网普及率 全球领先，从 1.2%迅速攀升至 43.1%，直至 2002 年增长开始出现放缓。

为抢占市场份额，科技企业的资本开支模式从由内部现金流覆盖，转向依赖外部股权融资，这一转变在加剧财务风险的同时， 也埋下了产能过剩的隐患。在史无前例的互联网浪潮之下，众多科技公司为争夺未来潜在回报，开启了近乎盲目的投资扩张。 1995 年起，纳指成分公司资本开支规模加速上行，在 1999 年泡沫狂热期间进一步加速，直至 2000 年超过经营活动现金流 规模。当自有资金无法支撑扩张需求时，企业纷纷转向股权融资，体现为90 年代美国 IPO、并购活动明显增加，1999年科 技企业 IPO 数量占比高达 78%，企业财务风险不断累积。随着互联网泡沫破裂，信息技术行业的产能利用率从接近90%的 高位骤降至 2001 年的不足 60%，暴露出前期过度投资所带来的产能过剩问题。

1.3 微观：早期企业享受红利，竞争加剧侵蚀盈利

在互联网拓荒时代，率先入局的企业在盈利、股价层面取得明显优势。互联网发展早期的商业模式主要是浏览器（依靠销售 浏览器许可证盈利）、媒体（依靠广告收入盈利）、电商（依靠交易佣金与广告收入盈利）三种，各模式下泡沫化严重的个股 分别是网景、雅虎、eBay 等。其中，据第一财经报道，网景公司凭借1994 年底发布的导航者浏览器，截至 1995年3月已 累计盈利 700 万美元，截至 1995 年 8月公司浏览器市场市占率高达 80%。据新浪科技、中华网报道，雅虎作为门户网站先 驱，截至 1996 年 10 月 1 日访问量达 10 亿，市值在 1999 年突破千亿美元。eBay 以 C2C 拍卖模式为核心，自上市以来保 持盈利，股价在 1999 年内最高涨幅超 320%。 商业模式尚不成熟、技术壁垒低引发竞争加剧，最终导致基本面薄弱，难以支撑高估值。其中，网景依赖浏览器销售许可证 的商业模式在微软推出免费 IE 浏览器并与 Windows 系统捆绑后受到重创，失去核心收入来源；雅虎则因雅虎过度依赖线上 广告，模式单一且技术壁垒低，在门户网站的激烈竞争中陷入被动；即便是持续盈利的 eBay，也因面临亚马逊等巨头的直 接冲击，市场份额受到侵蚀。

此外，投资者对新兴的互联网技术持非理性乐观态度，放弃传统估值模型，加速泡沫演化进程。在互联网行业过热、估值已 严重偏离基本面时，投资者因相信传统估值模型无法衡量新科技价值，继续加大资金投入。根据 2001 年发表的论文《What's in a name.com?: The effects of ‘.com’ name changes on stock prices and trading activity》，当公司宣布更名为与“.com” 相关的名称、并释放涉足互联网业务的信号后，股价平均获得约 14%的额外回报，交易量将扩大超三倍，体现市场的非理性 繁荣。从投资者情绪指标看，互联网泡沫破裂前市场乐观情绪已处于高位。这一现象的背后，一方面是 1995 年后个人投资 者资产配置加速转向股市，其投资行为更易受情绪驱动；另一方面，机构投资者亦受“错失恐惧症”（FOMO）影响，纷纷跟 进增持，共同推高了市场风险。然而，一旦企业业绩增长不及预期或负面消息出现，乐观情绪便会逆转，引发恐慌性抛售， 从而加速泡沫的破裂进程。

二、 以史为鉴：AI 泡沫与互联网泡沫有何异同？

与早期互联网技术的发展轨迹相似，AI 技术在历经政策支持与技术积累后，于 2022 年 11月迎来关键引爆点——OpenAI正 式发布 ChatGPT。该产品迅速引发全球对生成式 AI 的广泛关注，上线仅 5 天用户数便突破百万，3 个月内月活跃用户超过 1 亿，成为历史上用户增长速度最快的商业应用。我们从纳指行情表现出发，简单对标上一轮互联网行情，将 1995年 8月网景上市、2022 年 11 月 ChatGPT 分别视为互联网、AI 商业化浪潮的起点。2022 年 11 月以来（截至 2025 年 10月 20日）， 纳指年化收益率为 28.2%，2023-2025 年盈利年化增速为 20.1%，与互联网泡沫孕育期 1995-1998年的表现类似（纳指年 化收益率为 42.9%，盈利年化增速为 25.6%），盈利均贡献了约一半的涨幅，非单纯“拔估值”，符合泡沫诞生早期的特征。

通过进一步对比 AI 行情与互联网行情在宏观、中观、以及微观层面的特征，我们认为本轮 AI 行情与上一轮互联网行情在宏 观、中观层面具有相似性，为泡沫的孕育提供了条件。但同时，当前全球经济、政治格局更为复杂，导致宏观、中观层面的 驱动并非互联网泡沫时期的“单向顺风”，这对“非理性繁荣”形成一定抑制作用。更为重要的是，微观层面下，与互联网 早期不同，当前 AI 的商业模式更加成熟，市场空间广阔，企业扩张周期有望持续。具体看：

2.1 宏观：流动性宽松环境相似，多因素导致美股吸引力弱化

美国降息重启、财政扩张延续，同样为当前 AI 泡沫的形成提供了宏观支撑。一则，流动性有望维持宽松。特朗普关税、移 民等政策对美国通胀预期和增长前景带来了负面影响，就业已显露疲软信号。美联储于 2025 年9 月重启降息，并持续关注 就业下行风险，市场流动性随之转松。9 月 FOMC 会议点阵图显示，本轮降息有望持续至 2027 年，这意味着流动性有望持 续维持宽松。二则，扩张性财政政策有望提振经济，并对科技巨头提供税收利好。耶鲁大学预算实验室预测，扩张性财政政 策《大美丽法案》自2026 年起将对美国实际 GDP 产生提振作用，并在 2027 年达到峰值（0.69%），有望助力美国实现“软 着陆”，支撑市场风险偏好。此外，法案对美国企业提供的研发成本即时费用化税收条款有助于增加科技企业现金流，提振 企业投资意愿。 但是，多重因素影响下，美股的吸引力已有所弱化。从全球增长格局看，中国、欧洲经济已率先进入底部企稳阶段，美国经 济的相对增长优势或收窄，可能降低美股及美元资产的吸引力。同时，特朗普执政下的政策环境不确定性、美国债务可持续 性引发的美元信用担忧，进一步对美元资产形成了压制。具体表现为，2025 年以来美元指数大幅下行，从年初的高点 110.2 降至 100 以下水平。此外，以 DeepSeek 为代表的中国 AI 科技力量快速崛起，亦从结构性层面削弱了美股在全球科技资产 中的稀缺地位。

2.2 中观：产业发展路径相似，政治环境、投资节奏均不同

美国将 AI 确立为国家战略重点，与互联网产业的发展路径相似。拜登政府时期，通过《芯片和科学法案》为半导体行业提 供了约 527 亿美元的资金支持，强化本土供应链与技术创新。与此同时，拜登政府高度重视对 AI 的监管框架建设，要求企 业遵循安全与合规标准，确保AI 发展兼顾创新与责任。当前，特朗普政府强化对 AI 的全面支持。在《赢得 AI 竞赛：美国AI 行动计划》中明确提出三大方向：加速创新、扩大基础设施投资，以及推进监管松绑以释放市场活力。此外，特朗普还计划 引导部分盟友新增对美投资定向流入 AI 产业。整体来看，特朗普政府意图构建以技术领先为核心的“美国优先”战略架构， 巩固美国在全球 AI 领域的主导地位。 但是，与 90 年代全球化背景不同的是，当下科技与政治博弈交织，AI 出口管制趋于常态化。拜登政府时期曾推动制定《人 工智能扩散规则》（未正式实施），拟加强对特定国家的 AI 技术出口限制。当前特朗普政府延续并强化了这一战略方向，在 《赢得 AI 竞赛：美国 AI 行动计划》中明确提出进一步收紧 AI 技术出口管制，并加强对技术终端用途的审查与监控。这一政 策环境的变化可能对产业界以及资本市场产生影响。8 月 28 日，英伟达称受特朗普摇摆的贸易政策影响，错失对华销售机 会；10 月 20 日，英伟达称美国 AI 出口管制对公司市场份额流失带来意外后果。英伟达股价自 8 月以来呈横盘震荡格局， 体现资本市场的审慎态度。 与互联网泡沫时期明显不同的是，科技企业资本开支扩张节奏与现金流增长基本匹配，并未出现依赖外部股权融资的现象。 纳斯达克指数成分公司财务数据显示，资本开支由 2019 年一季度的 470.2 亿美元上升至 2025 年二季度的 1615.0亿美元， 扩大超 3 倍；同期，经营活动现金流从 1312.5亿美元增至 3237.0 亿美元，扩大近3 倍，两者增长节奏基本同步，反映出更 为健康的财务结构。与此同时，一级市场表现也较互联网泡沫时期更为理性。根据前文图表 13，2022-2024 年间美股年均 IPO 数量仅为 55 家，远低于 1995–2000 年期间的年均 459 家；其中 2024 年科技企业 IPO 占比为 19%，显著低于 1999年 的 78%。图表 14 显示，2022 年以来美股并购数量整体呈现下行趋势，印证当前市场扩张的审慎基调。

2.3 微观：AI 商业模式更成熟，科技巨头普遍具备盈利基础

与互联网泡沫时期有本质不同的是，当前 AI 商业模式更成熟，科技巨头拥有稳定收入支撑其高估值。早期互联网企业多依 赖以广告为核心的“眼球经济”，缺乏对个人用户的直接收费能力，商业模式较为单一且盈利前景模糊。相比之下，当前AI 企业已建立起更为清晰的商业化路径，其中订阅制服务成为主流变现方式之一。企业通过持续的技术迭代与功能升级，推动 用户为高质量、高效率的 AI 服务付费，有望形成更具可持续性的收入来源。谷歌、Meta、英伟达等科技巨头普遍具备稳健 的盈利基础，股价上涨主要依赖盈利增长驱动，而非单纯依赖市场情绪或估值扩张。 当前 AI 产业的市场结构呈现较高集中度，并未出现类似互联网时期企业数量激增、同质化竞争激烈的局面。头部企业凭借 其在算法、算力与数据等方面的技术壁垒，构建起深厚的护城河，增加了竞争难度。往后看，随着通用大模型技术快速演进， AI 在各垂直行业的应用场景正不断拓展，AI 技术的渗透与落地有望持续推动产业变革，并为具备清晰商业模式与技术壁垒 的企业带来长期价值。

此外，市场情绪指标显示投资者对 AI 领域的热情远未达到互联网泡沫顶峰时期的狂热水平。图表 18 所反映的当前看涨情 绪仅位于历史均值区间（图表29），未出现持续偏离或过度乐观的技术信号，显示市场整体仍处于相对理性的状态。与此同 时，本轮 AI 技术演进与产业落地的过程中，始终伴随着来自学术界、产业界与投资界的多重质疑。这些声音涉及技术成熟 度、商业可持续性、伦理安全以及估值合理性等多个维度，在一定程度上对市场情绪的过度升温形成了持续抑制，也促使投 资者在参与时保持一定程度的审慎。

三、 资产展望：AI 行情尚在起步阶段，长期空间充足

长期视角下，AI 革命仍处于产业化早期，应用渗透空间广阔，并有望切实提升全要素生产率。根据宾夕法尼亚大学 2025年 9 月发布的研究，截至 2024 年，AI 工具在工作与非工作场景中的使用率分别为 26.4%与 33.7%，整体仍处于技术普及曲线 的初期阶段。参照个人电脑、互联网、智能手机等历史技术普及路径，AI 工具的使用预计将进入加速渗透阶段，带动相关产 业链需求持续释放。此外，研究预测AI 将在 2027 年推动全球全要素生产率增速提升 0.09 个百分点，2030 年进一步提升至 0.18 个百分点，并有望在 2032 年达到约0.2 个百分点的峰值贡献。这一趋势若得以延续，将为经济增长提供新动能，并夯 实 AI 相关资产的长期价值基础。

中短期视角下，我们认为 AI 行情在快速上涨背景下确实存在一定的波动风险，这可能来源于三方面： 一是科技巨头互相注资加剧业绩脆弱性。在当前 AI 产业生态中，科技巨头之间通过股权融资、债务安排及长期算力采购协 议等方式，形成了紧密且复杂的资本与业务绑定网络，资金在该体系内形成闭环流转。这种深度绑定在推动产业协同的同时， 也可能增强了系统内部的业绩脆弱性。如果某一关键环节企业出现经营困难、技术断档或资金链压力，所产生的影响可能沿 合作链条扩散，进而引发连锁反应。同时，若科技企业业绩短暂不及预期，也可能引发市场波动。 二是数据中心用电需求急剧上升，AI 发展可能面临电力瓶颈。国际能源署（IEA）在 2025 年 4月发布的报告中指出，受AI 算力增长推动，全球数据中心电力需求正快速攀升，预计 2024 至 2030 年数据中心用电量每年增长约 15%，到 2030年用 电量将翻一倍。若电力基础设施建设未能同步跟进，能源供给瓶颈可能制约 AI 产业的持续扩张，并引发市场对增长可持续 性的担忧。 三是 AI 全球竞争加剧，政策与市场不确定性上升。随着多国将 AI 产业列为战略重点，出口管制与市场准入等方面的博弈不 断深化。例如，美国持续加强AI 芯片对华限制，中国则积极推动自主大模型研发与落地。此类竞争在推动技术迭代的同时， 也可能带来供应链分割、政策不确定性与市场情绪波动，增加全球 AI 产业发展的不确定性。 同时，也正因为上述波动风险的存在，AI 行情或有望走出比互联网行情更持久、平稳的趋势。

综上所述，基于与“互联网泡沫”时期市场特征的对比分析，我们认为当前 AI 行情尚处于泡沫早期阶段，后续仍有充足的 向上空间。当前，宏观（流动性宽松环境）、中观（产业发展路径）层面均为AI 行情的继续演绎提供了良好的条件；而全球 政治经济格局的复杂和不确定性，则对“非理性繁荣”形成了一定抑制作用，反而能够放慢交易节奏、有利于行情的持续性。 而更为关键的是，与“互联网泡沫”时期商业模式不成熟、盈利前景不明的状况相比，当前科技巨头已展现出更清晰的商业 化路径并构筑了深厚的护城河，这将进一步夯实本轮 AI 行情的盈利基础。 往后看，随着技术持续革新并反向赋能实体经济，AI 产业有望构筑起“技术突破→效率提升→盈利增长”的良性循环，这将 为行情的长期韧性提供基本面支撑。因此，我们看好 AI 产业的长期发展空间及相关企业的长期投资价值，AI 产业链中短期 可能出现的波动与回调，反而有助于消化估值压力，为未来行情的延续奠定基础。

编辑：火腿肠