纽约大学金融学教授达摩达兰警告：AI 泡沫破裂后果恐比互联网泡沫更严重

一句话看懂：纽约大学金融学教授阿斯沃斯·达摩达兰公开警告，目前 AI 行业因巨额债务驱动的实体基础设施投资与商业模型上的“高消耗”特性，一旦泡沫破裂，其冲击可能远超2000年的互联网泡沫，且损失可能向全社会扩散。

事件核心：发生了什么

据外媒 The Decoder 于2026年6月20日报道，纽约大学金融学教授阿斯沃斯·达摩达兰在近期分析中指出，当前 AI 热潮与互联网泡沫存在一个关键区别：AI 行业需投入巨额资金建设数据中心等实体基础设施，且相当一部分投资依靠举债完成。他怀疑 AI 商业模式能否实现外界期待的规模效应——与 Netflix 可分摊高额内容成本不同，AI 每增加一次使用（推理）都需要消耗更多算力，商业模式更接近 Spotify 的“按次付费”模式。此外，DeepSeek 等中国竞争对手可能持续压低价格，AI 行业当前利润率已不高。达摩达兰还警告，即便最乐观的 AI 叙事成真，若 AI 系统直接取代完整岗位，一半白领员工可能失业，将带来惊人的社会代价。

为什么重要

这一观点直接挑战了当前市场对 AI 算力投资的狂热情绪。如果达摩达兰的判断成立，目前大量以债务驱动的数据中心建设（如 GPU 集群、液冷设施、电力基础设施）将面临严重的产能过剩风险。同时，这意味着 AI 软件层的“超级利润”叙事可能不成立——大模型推理成本天然高昂，无法像传统软件那样随用户增长趋近于零边际成本，这将迫使开发者、创业公司和投资人重新考虑商业化模型。若市场出现大幅调整，银行、地方政府等非直接股东方也将承担连带损失，这是互联网泡沫所未见的系统性风险。

对用户/开发者/创作者的影响

对开发者与创业者：应警惕单纯依赖 API 调用量增长的商业计划。推理成本不随规模摊薄，意味着盈利能力极度依赖定价权和用户黏性；若坚持“烧钱换增长”模式，一旦融资收缩，生存风险极高。建议优先探索高价值、低频次的 AI 应用场景（如复杂决策辅助、专业领域专家系统），而非盲目追逐通用型聊天机器人或图像生成功能。

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对企业采购方：目前合同中的算力资源定价策略可能随时因市场恐慌而重订。若泡沫破裂，大量云厂商关闭冗余GPU节点，可能出现算力价格暴跌但服务稳定性下降的“价格陷阱”。建议签署长期协议时预留灵活退出条款。

对普通用户：若 AI 公司因利润率下滑而缩减免费服务或上调API定价，用户应做好工具使用成本上升的准备。同时，需关注政策层面因数据安全与就业冲击而加强监管的可能性。

值得关注的后续

1. AI 巨头财报与资本支出变化：2026年下半年，微软、谷歌、Meta 等公司是否会下调数据中心建设计划，或者开始出售冗余算力资产，将是泡沫是否触顶的最直接信号。
2. DeepSeek 等低价竞品的定价策略：若中国开源模型持续以更低成本出口或通过生态绑定渗透国际市场，全球 API 定价可能进一步承压，从而挤压所有玩家的利润空间。
3. 监管机构对债务融资数据中心的审查：欧美金融监管机构是否开始要求银行或影子银行为 AI 基建贷款计提更高风险准备，将决定资金链是否会提前断裂。

来源：Readhub · AI