峰瑞资本创始合伙人李丰：从资本与流动性视角，看当前AI产业所处周期阶段 - 世界杯高清直播

在2026年，AI技术正从概念走向产业应用的深水区，硬科技创业已成为主流共识，年轻一代创业者正以创新重塑中国科技的未来。

一年一度的WAVES大会，作为中国创投圈的风向标，今年以“今年盛夏”为主题在广州番禺良仓新造创意园举办。大会为期两天，汇聚了顶尖投资人、行业领袖及新锐创业者，通过14场深度圆桌论坛和数十场独立演讲，深入剖析AI、硬科技、出海、医疗等关键领域的底层逻辑，展现“少数派”的坚持如何驱动行业浪潮。

峰瑞资本创始合伙人李丰在会上发表了主题演讲，他从资本和流动性的角度，探讨了当前AI产业所处的周期阶段。

李丰指出，当前关于AI的讨论，除了技术革新之外，更应关注其背后的资本运作。他回顾了技术创新资本周期的历史经验：在周期的前半段，人们热衷于讨论技术本身；而在周期的后半段，焦点则转向了资本层面，如公司市值、融资额及烧钱速度等。他认为，2024年是讨论技术模型能力的时点，而当前，我们正进入一个更侧重于讨论“钱”的阶段。

他解释了本轮AI热潮的空前性，并从经济学角度阐述了其背后的流动性原因。2020年，为应对疫情冲击，全球央行大幅增发基础货币，全球央行资产负债表扩张了12万亿美元。这一基础货币通过货币乘数效应，在全球范围内催生了约40至50万亿美元的广义货币总量，这是史无前例的。

这种巨额流动性导致2021年全球资本市场一片繁荣。然而，2022年，俄乌冲突等因素给欧洲带来了巨大的不确定性，而中国也因疫情等原因处于不确定性较高的状态。在这种情况下，大量资金倾向于流向风险较低的美国市场。尽管美国在2022年初至7月经历了激进的加息，但从8、9月份开始，全球资金仍陆续涌入美国。

李丰强调，全球前所未有的巨额流动性涌入美国，叠加通胀因素，导致资产价格普遍上涨。恰在此时，2022年底ChatGPT的出现，为资本市场的价格上涨提供了重要的概念和逻辑支撑，从而点燃了本轮以大语言模型为核心的AI热潮。他认为，AI公司市值飙升的根本原因在于充裕的流动性。

从数据上看，美国资本市场总市值已接近80万亿美元，约为GDP的2.5倍，占全球市值比例超过60%。按巴菲特指数（资本市场市值与GDP之比）衡量，美国当前约在2.3-2.4的水平，远高于0.8-1.2的合理区间，这表明市场可能存在泡沫。

近两个月，全球流动性出现了一些变化，资金出现回流美元资产的迹象，这导致了部分资产价格的波动。与2022年的情况不同的是，本轮资金再分配并非源于全球范围内的“大放水”，而是基于存量资金的重新配置。因此，当一部分资产上涨时，其他资产可能会随之下跌，形成“跷跷板”效应，这种局面预计将持续一段时间。

在具体的美国科技巨头方面，微软和谷歌作为盈利能力强且历史悠久的代表，其资本开支尤为引人关注。谷歌计划在2025年实现1647.13亿美元的净现金流，但同期资本开支高达914.47亿美元，且预计2024年资本开支将达到1750-1850亿美元。这意味着，若不考虑800亿美元的新股发行，谷歌今年的净现金流可能转为负数。截至去年底，谷歌和微软的债务占其现金等价物的比例约为50-60%，而亚马逊和Meta则在70-80%。若按当前趋势，谷歌的债务占现金比重可能接近或超过100%。去年，四大科技巨头的资本开支总计约4000亿美元，预计今年将达到7500亿美元，加上中小互联网公司，总规模可能超过1万亿美元。

当前，全球资本市场关注的焦点在于，如此巨额的资本开支能否持续。李丰以2000年互联网泡沫时期的思科为例，当时思科凭借其在通信基础设施领域不可或缺的地位（如交换机、路由器）以及庞大的在手订单，市值一度达到5550亿美元，成为当时的市值纪录保持者。如今，市值最高的英伟达，其市值是当年思科的十倍，而美国货币总量理论上仅增加了四倍多。许多人认为，无论AI是否存在泡沫，GPU和芯片的需求是刚性的，这与当年思科的逻辑相似。

思科在互联网泡沫破裂后，虽然市值大幅缩水近80%，但并未崩溃，这得益于其庞大的在手订单。而如今，一些公司可能面临订单不足或客户取消资本开支的风险。

关于基座模型，李丰指出，与上一轮互联网周期不同，当时主要烧钱在教育用户使用新事物，导致前台业务多为负毛利。而本轮AI周期，烧钱主要集中在后台的算力、数据和研发投入。目前，基座模型公司普遍不盈利。未来，当市场要求大模型公司盈利时，Token的成本和定价将成为关键。一旦大模型公司停止烧钱，Token价格的变化将对整个行业产生深远影响。

他将技术周期的投资分为三个阶段：第一阶段是技术创新初期，关注技术本身；第二阶段是技术成熟期，关注技术可能颠覆的行业和新应用，此时价值主要由想象力支撑；第三阶段是盈利驱动期，关注谁能真正利用技术赚钱。

李丰认为，中国在技术应用落地方面具有优势，尤其是在产业链完善、数字化基础设施以及政策推动下。一旦AI进入与各行各业结合的应用落地阶段，中国将展现出其优势。但他指出，这一阶段的到来，往往是在资本周期或想象力周期达到顶峰并开始回落之后。至于具体的时间点和当前所处的阶段，需要大家自行判断。

最后，李丰重申，本次分享仅从“钱”的角度探讨了AI产业的资本周期，并未深入技术层面。他总结道，在技术创新周期的前半段，人们热衷于讨论技术，而不论是否理解；而在周期的后半段，人们则将焦点转向资本，即“钱”，无论是技术从业者还是投资者。这些观点仅代表其个人看法，供大家参考。

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