过去两年，围绕生成式人工智能的资本热潮在全球范围内迅速升温，2023‑2024 年的投资规模屡创新高。然而，进入 2025 年后，市场开始出现明显的降温迹象：从 2024 年的 50% 增速跌至 2025 年仅 20% 的增长，相关股票出现回调，投资者情绪转向审慎。这一趋势并非单纯的资金撤离，而是对 AI 产业链结构的重新评估。

　　中金公司在最新的行业分析中指出，讨论 AI 是否为泡沫的关键在于区分二级市场的估值波动与产业本身的技术进程。泡沫本身是中性的概念，往往伴随资本冲动推动产业快速成长;但在产业进入成熟阶段后，过度的资本投入会导致“正金字塔”结构失衡——底层芯片获得大部分价值，而上层模型和应用的收益递减。因此，当前的焦点是如何从“正金字塔”转向更为健康的“倒金字塔”模式。

　　百度在 11 月的世界大会上明确提出，未来的 AI 产业链应实现芯片、模型、应用之间的价值倍增：芯片厂商的利润保持相对稳定，模型层面需要产生 10 倍的价值，基于模型的应用则要创造 100 倍的价值，这一“倒金字塔”理念被视为行业健康发展的方向。该观点得到多家云服务提供商的呼应，尤其是微软、谷歌和阿里云等在资本支出中已将 AI 投入比例提升至 90%，并预计在 2025‑2026 年实现算力容量的显著增长。

　　从资本支出数据看，全球 AI 相关的资本开支在 2025‑2027 年仍将保持高位，预计分别达到 4500 亿、5200 亿和 5400 亿美元。然而，资本回报率(ROIC)在多数云厂商的预测中已出现回升趋势：微软 AI 云的 ROIC 从 2023 年的 6% 提升至 2025 年的 17%，阿里云的 ROIC 亦从 1% 上升至 11%。这表明在资本规模仍大的背景下，企业正逐步实现投资回收，资本效率正在提升。

　　与此同时，AI 领域的竞争格局也在加速重组。英伟达在最新财报中展示了强劲的营收增长，但市场对其高估值的担忧仍未完全消散，分析师指出，随着算力成本上升和竞争对手的崛起，行业进入“资本消化期”，需要更长时间来验证商业化收益。Meta、谷歌等公司同样在加大算力投入，计划在 2025 年将 AI 计算容量提升至 5‑6 GW，以抢占未来的算力红利。

　　从技术视角来看，2025 年的 AI 研发重点正从“大模型秀场”转向“垂直落地”。小语言模型(SLM)和多模态模型的快速迭代，使得企业能够在边缘设备上实现高效推理，降低对云端算力的依赖，这一趋势被视为提升 AI 产业链整体韧性的关键因素。与此同时，生成式 AI 在营销、客服、医疗等行业的渗透率已突破 30%，但仍处于早期采纳阶段，未来三至五年将出现更为成熟的商业模式。

　　监管层面的政策趋向也在影响泡沫的演进。中国监管部门强调 AI 技术的安全合规与数据治理，鼓励企业在合规框架内加速创新，这为行业提供了更为稳健的制度环境，帮助抑制盲目投机行为。在此背景下，资本市场对 AI 项目的审查更加严格，项目的商业可行性和技术壁垒成为融资的核心考量。

　　综合来看，AI “泡沫”已不再是单纯的估值过热，而是进入了结构性调整期：资本增速放缓、产业链价值重新分配、技术路线从大模型向小模型与多模态融合转变。行业参与者若能在“倒金字塔”框架下实现价值倍增，并在资本回报率提升的同时保持技术创新，AI 市场仍有望在未来数年保持稳健增长。