AIPress.com.cn报道

沐曦股份在上海科创板上市首日股价一度暴涨近700%，通过IPO募集了近6亿美元的资金，并在散户热情推动下实现了超2986倍的申购倍数。

而大模型公司智谱AI也在12月19日披露IPO招股书，正式冲刺港股上市，有望成为市场关注下的“大模型第一股”。

AI话题下，芯片和模型蒸蒸日上，但把镜头从股价切回财务报表，包括摩尔线程、寒武纪等公司在内，看了看数字，故事就没那么“燃”了：

2022—2024年，多家公司营收仍在“万元/千万元/亿元”之间徘徊，亏损却普遍以“十亿”为单位。

商业路径接受市场检验的成果如此，那我们不妨回到一个更本质的问题：

AI真能赚钱吗？它的盈利逻辑究竟是什么？

一、估值与盈利不匹配，是泡沫的核心吗？

在讨论盈利之前，我们先看泡沫，举一个具体例子。

OpenAI的天价估值

OpenAI的估值已经非常惊人，有报道称，OpenAI在私募市场的估值可能达到约7500亿美元，甚至未来IPO可能接近1万亿美元。

这是个什么概念呢？要知道，OpenAI在2025年营收据称约130亿美元，而估值大约是其今年营收的77倍，2026年预计营收（约256亿美元）的39倍。

估值数量级远远大于当前收入规模，这在传统商业评估里听起来就像“未来赚的钱已经被提前算进去了”。

但OpenAI本身并没有像传统互联网企业那样稳定产生高利润，它仍在持续投入研发、基础设施和大规模数据中心建设，而这些开支巨大。

这就导致一个尴尬现实：估值的增长远快于盈利能力的兑现。

当市场对一个尚未形成稳定现金流的公司愿意给出接近万亿美元估值时，泡沫的讨论自然就来了。

二、为什么有些人认为AI存在泡沫？

有人认为，AI目前的资本热潮有类似泡沫的特征，最近也有网友就营收和市值的巨大差距在媒体上调侃。

究其原因，主要还是因为：

1. 巨额投资还未产生对应的收入

截至2025年，AI基础设施如数据中心与芯片投入规模巨大，但相关收入体量（如软件和服务收入）远远小于资本支出总额。

不少研究，指向数据中心投资量级巨大，但现阶段AI软件整体收入在数百亿到千亿级别之间徘徊，这种供需规模的错配，是泡沫的一种典型特征。

2. 估值与盈利预期脱节

投资者愿意为未来潜力支付高估值，并不是新鲜事。但当前AI市场的估值扩张速度非常快，而盈利兑现（现金流、利润）却较慢甚至尚未出现，这种“预期驱动型估值”在经典泡沫判断中是一个典型信号。

市场把未来可能赚的钱提前反映在了当前估值上，而未来市场是否真能兑现这种预期，目前还没有定论。

三、泡沫之外，也有真实的盈利逻辑

不过，认为AI盈利全是泡沫也不完全准确。我们在评估时需要划清楚不同公司和不同商业模式：

Nvidia：最有钱赚的AI公司

Nvidia的AI芯片业务是真金白银的收入来源。最新的财报表明，Nvidia的数据中心业务收入已经成为公司营收主力，这意味着它已经开始靠AI产生稳定现金流。

这类硬件端的盈利，是市场真正能拿来量化的现金流表现，它并不是单纯的预期，而是现在就能看到的收入。

Meta、Amazon等：AI增强现有业务

像Meta和Amazon这样的巨头，它们并不靠单一AI产品赚钱：Meta通过AI优化广告投放效率、提高用户转化，从而间接提升利润。

AWS（属于Amazon）则把AI用于扩大云服务市场份额，这是一个长期且稳定的收入来源。

所以说，仅靠“是否名字里有AI”来判断盈利能力是远远不够的。真正能赚钱的，是把AI技术放进现有的商业生态里，提高效率或降低成本。

四、所以，AI是泡沫还是真有盈利能力？

从国内像通义千问、豆包、DeepSeek这样的大模型，陆续进入实际应用场景，到OpenAI的万亿级估值，再到沐曦、智谱IPO的窗口期，我们看到的是一场既有技术预期、也有商业化落地的长期博弈。

是泡沫吗？

如果把视角放在真实的盈利路径上，比如Nvidia用算力直接产生稳定现金流；比如Meta、Amazon把AI技术嵌入现有高利润业务；再比如国产大模型正在通过API、企业服务、行业解决方案获得持续付费用户…

那么你会发现AI也不完全是泡沫。

真正能赚钱的，是那些把AI技术转化成用户付费和企业付费的公司，而不是单靠“想象力”获得高估值的标的。