2025年11月，华尔街“大空头”迈克尔·伯里（Michael Burry）通过终止旗下Scion Asset Management（以下简称“SAM”）在美证券交易委员会（SEC，美国证券交易委员会公开披露信息）的注册，以决绝姿态宣告与当前AI主导的市场估值体系决裂。这位因成功预判2008年次贷危机声名鹊起的投资大佬，其清盘决策不仅源于做空AI龙头股的亏损现实，更直指AI行业财务操纵与估值泡沫的核心矛盾。这场争议已超越单一投资者的决策得失，成为检验科技产业发展逻辑与资本理性的关键观察窗。

清盘背景：做空巨亏与估值分歧的双重真相

伯里的基金清盘并非临时起意。2025年10月27日，他在致投资者的信中坦言：“当前及未来一段时间，我对证券估值的判断与市场存在根本性分歧。”这一决定的直接导火索，是其对AI龙头股的做空操作遭遇重创，且相关持仓数据需结合权威文件进一步修正。

根据2025年11月3日SEC公开披露的13F文件（SEC要求资产管理规模超1亿美元的机构披露持仓的文件），伯里通过SAM实际斥资约11亿美元买入英伟达（NVDA）和Palantir（PLTR）的看跌期权，其中英伟达1.86亿美元、Palantir 9.12亿美元，占其投资组合的80%，而非此前误传的“总投入仅920万美元”。从市场表现看，Palantir股价在2024年累计暴涨340%，2025年Q4财报以36%的同比营收增长超出市场预期，股价一度突破99美元，较伯里做空时的参考价184美元（期权隐含现货价）虽有回落，但仍让其看跌期权面临实质性亏损。

更深层的分歧在于估值逻辑。伯里在社交平台X多次发声，直指AI巨头通过延长设备折旧年限虚增利润：“这是现代会计中最常见的利润操纵手段。”其团队测算，2026-2028年期间，AI行业因折旧政策调整可能少计的折旧费用高达1760亿美元（该数据引用SeekingAlpha分析师2025年10月预测，非经审计，仅为市场研究参考），其中甲骨文（Oracle）和Meta的2028年利润可能分别被虚增27%和21%。这一指控得到微软（Microsoft Corporation）实际行动的印证——2025年微软将部分AI设备折旧年限从6年缩短至5年，直接导致当期营业利润减少22亿美元，直观体现折旧政策对利润的显著影响。

从市场地位看，当前AI行业的核心玩家估值差异显著。根据百度股市通2025年11月16日数据，英伟达总市值达4.62万亿美元，同期微软市值为3.74万亿美元（截至2025年11月16日）、谷歌（Alphabet）市值3万亿美元（截至2025年11月16日），英伟达凭借AI芯片垄断地位，成为全球市值最高的科技公司，其估值与市场份额的双重优势，更凸显伯里与市场在AI企业价值判断上的分歧。

泡沫争议：三重矛盾下的AI产业风险

伯里的警告并非孤例。2025年10月，国际货币基金组织（IMF）与英国央行联合警示，全球AI相关股市值已接近2000年互联网泡沫巅峰水平，周期调整市盈率（CAPE）进入危险区间。当前AI产业的资本布局，正面临“估值与盈利背离”“基建投入与回报失衡”“技术迭代与折旧错配”的三重矛盾，风险逐步显现。

矛盾一：估值与盈利的严重背离

2000年互联网泡沫时期，缺乏盈利支撑的“.com”公司凭借概念炒作获得高估值，最终随资本退潮崩塌。当前AI行业正重现这一特征：未实现盈利的OpenAI，2025年估值达5000亿美元（数据来源：雪球财经2025年10月报道），但年化收入仅130亿美元，估值是收入的38倍，远超成熟科技企业5-10倍的估值水平。其与英伟达、甲骨文的“循环合作闭环”更被业内解读为“估值协同提升”——英伟达向OpenAI投资1000亿美元共建数据中心，OpenAI再用这笔资金采购英伟达GPU，甲骨文则通过承接OpenAI云服务订单反哺英伟达硬件采购，形成资金回流链条，本质是通过关联合作推高营收与估值预期。

个股层面的风险同样突出。AI广告公司AppLovin凭借AI广告引擎Axon 2.0，股价从2022年不足10美元飙升至2025年2月的500美元，市值一度突破1.3万亿元人民币，但2025年2月遭做空机构指控存在算法抄袭与收益欺诈后，股价14天内暴跌50%，暴露高估值缺乏坚实盈利支撑的脆弱性。

矛盾二：基建投入与回报效率的失衡

AI产业的“算力基建竞赛”催生巨额资本投入，但回报效率持续走低。数据显示，全球AI数据中心年资本支出已达3700-4000亿美元，而相关收入仅约600亿美元，投入与产出存在6倍差距。甲骨文的AI云业务便是典型案例：2025年Q3其AI云业务收入9亿美元，但扣除英伟达芯片采购（40万块GB200芯片，价值400亿美元）、电力及运维成本后，毛利润仅1.25亿美元，毛利率14%，且因出租Blackwell芯片的定价策略调整，单季亏损近1亿美元，远低于传统软件业务70%的毛利率水平。

更严峻的是基础设施的电力约束。美国能源信息署（EIA）2025年10月公开预测报告显示，2028年AI数据中心耗电量预计将占全美总用电量的12% （该数据为预测值，实际可能受技术进步、政策调整影响），德勤后续报告进一步指出，2035年需求可能增长30倍。美国得克萨斯州（State of Texas）已出现区域性电力短缺——该州为承接OpenAI数据中心项目，2025年电力需求同比激增23%，导致夏季用电高峰时段多次触发限电预警，印证“基建投入与资源约束不匹配”的现实矛盾。

矛盾三：技术迭代与折旧周期的错配

AI行业的技术迭代速度，进一步加剧了资产折旧与实际价值的偏差。当前AI芯片性能每6-8个月实现一次代际跃升，以谷歌（Google Inc.）第七代TPU（算力42.5 ExaFLOPS）与英伟达GB300系统（算力0.36 ExaFLOPS）为例，前者算力已达后者的118倍，这意味着企业当前采购的高端设备，可能在折旧周期（通常5-6年）过半时就面临技术淘汰。

谷歌TPU的迭代困境极具代表性：2023年推出的第六代TPU，到2025年第七代产品发布后，市场需求骤降60%，采用第六代TPU的企业被迫提前计提资产减值，直接损失超20亿美元。这种“技术迭代快于折旧周期”的现象，使得企业按长周期折旧计算的利润，与资产实际贬值速度严重脱节，进一步印证了伯里对“利润核算合理性”的质疑。

市场分歧：泡沫争议与产业价值的平衡

尽管风险信号显现，但市场对AI产业的看法仍存在显著分歧。乐观派认为，当前的争议是新技术发展的必经阶段，不能简单以“泡沫”否定产业长期价值。

从产业发展规律看，移动互联网、新能源等重大产业浪潮均经历“基建先行—争议酝酿—爆发突破”的过程。2008-2011年3G网络铺设阶段，市场曾质疑“手机上网实用性”，但后续移动支付、社交应用的爆发印证了基建投入的前置价值；新能源产业2016-2018年也面临“渗透率瓶颈”质疑，最终被Model 3的放量打破僵局。当前AI产业正处于算力基建布局关键期，2025年AI工作负载电力需求已占数据中心总需求的53%，ChatGPT 11亿月活用户（2025年8月数据）催生真实算力刚需，智能体、AI眼镜等潜在爆款产品也在逐步打通商业化路径。

企业层面，行业巨头仍在坚定加码。Meta计划2025年资本支出700-720亿美元（较上年增长约300亿美元），扎克伯格在财报电话会议中强调“基建投入将构筑长期战略壁垒”；英伟达2025年Q3芯片出货量同比增长83%，订单排期已至2027年，需求端的强劲支撑成为乐观派的核心论据。

对于伯里的清盘决策，Erlen Capital Management董事总经理Bruno Schneller解读为“对市场估值逻辑的主动疏离”。市场普遍预期，清盘对冲基金后，伯里将转向家族办公室（仅管理个人及少数亲友资产），继续坚持其对AI行业的判断，这场关于估值合理性的争议或将以新形式延续。

结语：理性审视分歧，把握产业核心价值

迈克尔·伯里的基金清盘与AI泡沫争议，为狂热的市场注入了必要的冷静剂。不可否认，当前AI行业确实存在估值与盈利脱节、资源配置失衡、财务核算争议等问题，历史经验也警示我们，脱离基本面支撑的资本热潮终将面临调整压力。但同时，AI作为颠覆性技术，其对产业效率的提升、新商业模式的创造具有确定性价值，不能因短期争议否定长期发展潜力。

对于投资者而言，关键在于理性区分“概念性估值”与“实质性价值”：警惕仅凭AI标签炒作的企业，重点关注算力基础设施、垂直领域应用、核心技术突破等具备真实需求支撑的赛道；对于行业而言，伯里的批评也提醒企业回归商业本质，以透明的财务核算、持续的技术创新、高效的资源利用构建核心竞争力。

AI产业的发展注定不会一帆风顺，分歧与调整或将伴随其成长全过程，但正如移动互联网浪潮在泡沫破裂后走向成熟，AI产业也将在市场的洗礼中实现优胜劣汰。这场资本与技术的深度博弈最终将如何演进？欢迎在评论区分享你的观点。

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