作者：东方港湾黄海平

在资本市场里，大多数人都以为，是信息影响了情绪，情绪导致了资产价格的波动；但现实却正好相反，通常是当市场价格大幅波动时，悲观的情绪才开始蔓延，负面的观点才会甚嚣尘上。就像本月开始盛行的“AI泡沫论”一样。

我们在上个月的观点中，点评了OpenAI组建的世纪联盟所存在的未来风险，也分析了本轮AI大基建投资的特点。每一次科技的发展必然伴随泡沫，就像任何的投资都伴随着风险。但害怕总有一天泡沫会变得太大而因噎废食，从而错过了时代馈赠的机会，才是当下投资最大的风险。

在市场流行的“AI泡沫论”中，最主流的质疑是“AI无用”论：它认为不断膨胀的AI投资，带来不了合理的收入利润，因此不可持续。这种观点大多来自宏观视角，本月我们不妨借着两家企业的三季报情况，从微观基本面，来谈谈当下AI的投资回报率问题。

第一家企业是全球最大的搜索引擎巨头——公司G，三季报业绩发布当天，其股价上涨超过10%。我们在5月的观点中，仔细探讨过AI搜索将给广告业带来一场什么样的变革。在过去的三季度里，G公司通过AI技术，将其收入增速提高到了16%，AI技术带来的降本增效也使得公司营业利润增速超过了22%，加上其他投资收入，本季度EPS增长达到35%。AI不仅带来收入增速的提升，还产生了非常不错的经营杠杆——利润增速大于收入增速。我们分三个方面来看下AI投资带来的影响。

首先，AI技术的应用让公司的广告收入进入了“提速轨道”。年初市场普遍预期G公司的互联网红利已过，将进入个位数增长的暮年，尤其是要面对着新生对手ChatGPT的竞争压力。但今年以来，公司广告收入不断提速，本季度增长15%中，付费点击量增长贡献了7%，广告单价增长贡献了7%，完全无视来自OpenAI的压力。我们可以根据公式“广告收入=搜索量*商业化比例*广告加载率*点击率*单价”，将其增长动力进一步细拆：

1）AI搜索量在提升：以5月份刚推出的AI Mode为例，虽然目前渗透率只有约10%，但AI搜索使得美国用户的日均搜索使用时长从9分钟提升到了22分钟，提问的主要方式也从文字变成了语音和图片，单次搜索不再只有一个关键词，而是可以被分解成多个关键词的复杂问题，这些变化使得AI Mode的搜索数量相比传统关键词搜索，出现了2-3倍的提升。

2）商业化比例在提升：过去因为技术原因，80%的用户搜索并未被商业化，这也成就了许多网页的免费流量。由于AI聊天机器人的普及，许多传统互联网的内容都被集合到了AI答案之中，这使得传统网页的免费流量在大幅下降。这开始倒逼商家从依靠SEO技术获取免费流量，转向给AI搜索投放广告。为了承接这部分新增的广告需求，G公司的PMax产品今年大显神通。结合AI技术的广告自动投放系统PMax，通过自动生成素材和方案，目标人群和渠道选择，自动化出价等方式，其广告投放ROI已经超过了企业自建的投流团队。这也开始为公司的AI搜索新业务带来收入，AI概览的广告年化收入从4月份的20亿美元，快速增长到10月份的60亿美元。

与此同时，本季度新推出的AIMax功能，让广告投放不再局限于匹配具体的“关键词”，开始可以根据用户提问的“言外之意”自动匹配相应广告。例如用户提问“为什么我的植物叶子都变黄了？”传统关键词只会匹配“植物”与“黄叶子”，而AI搜索得到的言外之意，却可能会推送“园艺知识百科全书”或“植物综合营养液”等广告。这使得商家广告投放的“搜索覆盖率”大幅提升（有商家反映提升了30%），也提升了公司的商业化比例。

3）多模态提升了广告加载率：我们知道新的AI搜索模式——AI Mode会使用多模态进行回答，除了文字图片以外，还包括商品链接、谷歌地图以及许多第三方的小程序应用，例如Paypal、Shopify、OpenTable等，这增加了单个回复的广告加载空间。

4）AI推荐算法提升了广告点击率：AIMax不仅提高了搜索的商业化比例，也更进一步提升了广告的点击率。例如，AIMax超越了过去的“关键词”，会结合上下文、历史记录、甚至是语音和图片中的信息，去理解用户为什么搜“跑鞋”。如果用户是马拉松爱好者，AI会优先推荐“高性能/耐用”的跑鞋广告；如果用户是时尚达人，AI会优先推荐“新款/联名款”的跑鞋广告。这种精准的“意图匹配”远超关键词，因此点击率自然会提高。同时，PMax在自动化投放广告时，可能会为每一位不同的用户动态生成上千种广告版本，在一个高速A/B测试系统里，不断筛选出点击率最高的创意去投放。

5）AI推荐算法也提升了广告单价：当一个“高价值”用户出现时，PMax 的“自动出价”系统会（代表广告商）果断地提高出价，因为它“算到”这笔交易可能稳赚不赔，类似于实行经济学中的“价格歧视”，广告单价（CPC）自然就被推高了。目前，在所有AI Mode的测试用户当中，点击单价CPC要比传统搜索高出30%。

AI技术通过以上5点提升了G公司的广告增速，而且才刚刚开始：AI概览的渗透率刚到30%，并初步尝试广告化；AIMax刚推出一个季度，AI Mode也刚在过去4个月里进行10%的用户渗透和广告测试。2026年，以上技术的渗透率会进入大幅提升的阶段，一切才刚起步。

其次，从投资收益来讲，AI资本开支处于非常健康的区间。三季度公司把2025年的资本开支又进一步提高至930亿美元。如果明年新增200万片TPU部署，对应数据中心新增投资大约300亿美元，再加上GPU的采购，大概率2026年的资本开支在1300亿美元以上，又将大幅增长40%以上。

但大幅增加的资本开支，目前所换来的投资回报，在G公司中却是十分丰厚的。如下图所示，2025年公司的经营性净现金预计将超过1600亿美元，2026年将达2000亿美元，覆盖最近两年的资本开支仍绰绰有余，资本开支占现金利润比例约60%。而投入的资本开支平均折旧年限在13年（芯片、网络和建筑物从6年到30年不等），相当于2025年和2026年分别新增62亿和127亿折旧。但投资所带来的收入和利润的增长额，却远不止于此。按当前推算，2025年新增收入达509亿美元，新增经营性净现金430亿（包含一次性资产调整），2026年新增收入640亿美元（相当于16%的保守估计增长），新增经营性净现金325亿，说明AI每年的投资回报，都要远大于投资带来的成本。

实际上，虽然AI基础设施投入短期会推高折旧，但长期带来收入增长的同时，公司也通过控制员工数量、优化房地产开支，进行AI提效（例如现在一半代码由AI生成）等方式来对冲折旧压力，确保长期 ROIC回报率。公司的人均创收和人均创利在过去3年里快速增长，如下图，其中人均创利几乎实现了翻倍，保证了公司的营业利润一直稳定在35%附近。

再者，AI投资的成果开始对外扩散，带动云业务飞速发展。三季度，位列全球第三大云的GCP云，收入同比增长35%到了150亿美元，利润率更是在巨幅资本开支下，仍持续上涨至23.7%。Gemini的用户数从二季度的4.5亿快速上升到6.5亿，逼近GPT的8亿月活数据，带动了Gemini API云收入的快速增长。另一方面，由于TPU的巨大成本优势，许多同行甚至竞争对手，包括不限于Anthropic、Apple、OpenAI、Meta、Samsung、Salesforce等多家公司，都成为公司的客户。单Anthropic一家就预定了公司明年TPU产能的四分之一，这也预示着明年云业务增速的继续提升。

第二家公司是全球最大的社交媒体巨头——公司M，同样是广告业务，业绩发布当天的股价却下跌超过10%。尽管收入增速上升至26%，但扣除一次性非现金税费影响后，利润增速只有不到20%，说明利润率开始出现下滑。按照公司四季度的收入和费用指引，营业利润位于205亿至255亿之间，同比233亿的利润，最差情况可能出现12%的下滑，最好情况也只增长10%。市场担心公司在AI投资上重演2022年在VR上的深度亏损。同时，在不断加码的700多亿资本开支以外，公司还宣布了与Blue Owl Capital合作发行300亿美金的表外数据中心融资，这与当前公司自研开源模型一直掉队的现状相比，更显得格格不入。

在M公司身上发生的现象非常有代表性，说明了AI投资带来收入大幅增长的同时，可能会暴露几个问题，以及当前的市场仍能非常有效地快速反应这种暴露的风险，而不是盲目的吹泡泡。调整后公司今年的估值逼近20倍PE。

首先，AI技术的投资也正在大幅加速广告收入的增长。其中，广告展示量增长超14%，平均价格增长超10%，比G公司还要显著，这也同样受益于AI技术在内容和广告推荐系统中的应用。例如，AI延长了用户使用时长，提升了广告的可展示量：Facebook平台第三季度用户停留时间同比增长了5%，Threads的用户时长也增长了10%，Reel视频的观看时长更是较去年增长了30%+。这得益于AI生成的内容更多更有趣，推荐也更精准。社交媒体时代正从最早的“朋友内容”，到后来的“创作者内容”，过渡到现在“AI生成内容”，随着内容供给曲线的激增，推荐系统的价值也会倍增。例如，用户日均活跃数量，也贡献了3%的增速，提升了广告的展示量。例如，随着AI技术的应用，视频中的软广植入也变得更加容易，广告位也变多了。本季度随着视频植入工具Overlay的广告位增长，视频广告收入也开始加速增长。还有例如，M公司的广告自动化投放工具Advantage+的普及，也在持续地提升广告转化率，使整体的投放ROI上升，从而在过去几个季度里不断推高广告单价，这与G公司异曲同工。

其次，从AI的投资收益来看，目前还处于健康的区间。如下图所示，今年公司的经营性现金流仍可完全覆盖其资本开支，且AI投资带来的收入与现金利润新增金额，也远大于资本开支每年带来的新增折旧费用（投资被平均分摊到10年进行折旧），这说明AI的投资收益率至今还是相当可观的。但令市场担忧的是，M公司的收入利润体量相对于G公司要小一半，投资总额却相差无几，这导致“投资自建”的模式变得相对不可持续。公司的资本开支占经营性现金流的比例，从2025年的60%到2026年将几乎提升至80%，这意味着企业自由现金流会趋于枯竭，虽然这并不影响当期“新增折旧”和“新增利润”之间对比的合理性。所以公司除了自建数据中心以外，开始在表外采用类似于“经营性租赁”的扩张模式，以解决短期资金约束问题，这更进一步引来了市场的担忧。但我们可以持续观察，只要公司的新增现金利润远大于新增折旧加租金，AI投资就应该不存在过度化的情况。

再者，投资带来了利润率的压力，虽然部分可能会被人效提升所对冲。即便AI的投资回报率合理，也有可能稀释现有业务的利润率。假设2026年公司新增投资（表内外）继续从今年的700亿提升到1100亿美元，按照公司平均10年的折旧政策，明年将新增110亿美金折旧费用，同比增长近60%。这将远大于收入增速，除非公司可以从其他成本费用处节省支出，否则公司的利润率将会持续下滑。事实上，“无增员扩张”一直也是公司的策略，但本季度公司一次性的高薪挖角，使得人员成本也同步上涨，这才是本季度利润率下滑的最主要原因（三季度折旧增速仍略小于收入增速）。从长期来看，使用AI后的公司人效——人均创收和创利，从23年开始以非常高的速度在增长。事实上，M公司当前人均创利107万美元的人效，在七巨头中排名第一，比G公司还要高出将近一倍，这或许可以有效缓解利润率的压力。

所以我们看到，一方面M公司所暴露出来的担忧和风险，正被市场价格快速的捕捉和充分反映；但另一方面瑕不掩瑜，公司的业务收入在不断加速增长，新款AI模型也大概率很快落地，新款AI眼镜也获得了极高的欢迎，利润率下滑的隐忧也可能被人效提升所对冲，这些信息都不会反映在当下股价之中。短期的市场从来不是很好的称重器，但对于防止泡沫滋生，却是很有帮助的。

从以上两个企业的经营案例来看，到目前为止的AI投资并未形成明显的泡沫，甚至明年的资本开支也仍在合理范围之内。但某些企业所宣称的动辄万亿的未来投资，就难保不是为了融资而夸大其词了。好在这样过度的承诺，市场也并未盲目地将其计入估值，从当前盛行的“AI泡沫论”担忧，以及许多公司财报后股价快速地回撤，就可见一斑。在真正的科技大泡沫面前，是不会有一堆分析师和公众号每天在研究和探讨风险的。

那么，随着时代的演绎，在什么样的迹象下，我们要开始注意AI泡沫的风险呢？从历史经验总结，我们关注以下几种迹象：

1）估值离谱：当前有个别明星AI公司，已经出现了非常夸张的估值水平，例如某AI数据治理企业P的市值，已经相当于年销售额的300倍以上，甚至出现了PSG的估值方法。但总体来讲，市场整体估值在中等偏上的位置，并未出现2000年整体高估的情况。有盈利的七巨头估值普遍在30倍PE以下，利润或增速出现一点隐患的企业（无论市值大小），估值都会很快出现较大的调整，例如去年红极一时的软件板块和最近的M公司。

2）盈利下滑：到目前为止，我们看到的大型科技企业的AI投资，收入增速处于不断上修的初期，新增利润能够完全覆盖新增折旧，利润率也保持在相对稳定的区间。如果哪天我们开始看到这些企业的收入增速见顶并下修，新增折旧费用大于新增现金利润，并且利润率出现持续较大的下滑，说明AI的投资边际效益恶化，科技企业可能要开始缩减资本开支，我们就要开始担心泡沫的问题了。

3）债台高筑：美股七巨头的有息债务率一向比较低，截至三季报除苹果高达30%以外，其余皆占总资产的不到10%——他们一直是轻资产、低杠杆、高盈利商业模式的典范。即便因短期现金流无法支撑业务快速扩展，像M公司一样在表外进行融资，也并未隐瞒利润表中费用开支的情况，无需过多担心。但一些新的玩家，如OpenAI所扶持的新云平台，在有息债务率高达60%的情况下，仍计划着金额大于自身现金流15倍的投资，由此衍生的债务问题就要格外小心。我们可以关注美国2万亿的私募信贷（Private Credit）市场，相当于中国过去的表外信托业务，是当前最火的表外融资形式，M公司的300亿项目就是以这种形式进行的。今年以来，数据中心正在超越银行，成为美国投资级企业债券的主要发行部门，占比已超过14%。如果越来越多的新手玩家，为了快速发展，通过私募信贷进行融资，会是AI泡沫形成的一个重要指标。我们可以通过监测这些私募信贷发行公司（DBCs资产管理公司，如Blue Owl Capital）的资产、股价或信贷利差来观察债务泡沫形成的情况。

4）货币紧缩：接下来几年，全球（包括中美）会进入一个降息和扩表（至少停止缩表）的周期，一方面AI基建带动经济增长和企业居民加杠杆，另一方面也会帮助政府降杠杆（减少利息，降低久期，压低债务GDP比例）。而过去各种类型的泡沫，几乎无一例外是在这样的经济周期中积累，并都被随后加息周期的到来所刺破的。目前阶段还不是时候。

5）转折事件：每一次的市场大跌，都会配备一个导火索事件，它不是本质，但它会是泡沫破裂的一种显著表象，例如79年的沃尔克时刻，2008年的雷曼兄弟倒闭，22年的俄乌战争等等。从当下人工智能的发展趋势来看，或许是某一个云厂商或大模型厂的债务违约或破产，作为一个关键转折点事件，来刺破未来的泡沫。我们可以静观其变。

总而言之，繁荣是衰退的原因，机会必然伴随着风险。投资就像发射导弹，我们不可能在发射井中瞄准两千公里外的目标，而是在导弹飞行过程中，不断进行“负反馈调节”，最后命中目标。所以，投资需要一直根据世界的发展变化，不断迭代，根据当下所处的环境做出最佳的投资决策：有风驶尽帆，浪急当收桨，而不能因为担心最终那场危机，而错过了整个时代的馈赠。

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