密歇根大学罗斯商学院创业学教授埃里克·戈登（Erik Gordon）警告，当前人工智能热潮同时具备互联网泡沫和2000年代中期信贷泡沫的危险特征。如果AI投资最终发生逆转，下一场市场危机可能不只是科技股估值回调，还会通过债务和金融机构向更广泛市场扩散。
戈登在接受美国商业新闻《商业内幕》采访时表示，
“下一次崩盘看起来会像互联网泡沫破裂和全球金融危机生下的孩子。”
他认为，AI热潮“继承了互联网泡沫的炒作和高估值”。虽然人工智能最终创造的价值可能超过互联网，但目前部分公司的估值已经极端到足以让“多数投资者遭受重创，就像大多数互联网泡沫时期的投资者一样”。
风险也不只属于直接购买AI概念股的人。美国市值最高的五家公司，即英伟达(NVDA.O)、苹果(AAPL.O)、Alphabet(GOOGL.O)、微软(MSFT.O)和亚马逊(AMZN.O)，合计市值已经超过20万亿美元。由于大型科技公司在主要指数中权重很高，一旦估值大幅回落，指数基金和ETF投资者同样会受到影响。
戈登更担忧的是AI基础设施扩张背后的债务。他表示，AI相关企业已经在资产负债表内外积累了“数万亿美元的债务义务，而且它们还没有停止借款”。
如果未来AI项目创造的现金流不足以覆盖债务，损失就可能从股东扩散到银行、投资基金和保险公司，“金融市场之间的传染效应会让我们想起全球金融危机”。
根据外媒汇编的数据，今年企业已经为数据中心和其他AI投资借入超过4100亿美元。QTS Realty曾发行39亿美元债券，为佐治亚州一个与微软相关的数据中心项目融资，收益率约为7.23%，甚至高于部分中等评级垃圾债。
澳大利亚经济学家史蒂夫·基恩（Steve Keen）此前给出了更加激进的时间判断：
“我认为AI泡沫剩下的时间不到一年。”
基恩认为，当前最大的风险之一，是AI收入增长无法覆盖持续膨胀的资本投入。他估计，真正能够长期留下来的用户贡献的收入，大约只有相关企业成本水平的五分之一，并据此预计行业可能出现巨额亏损。
不过，这一估算目前无法从企业外部独立验证，基恩在采访中也没有披露完整底层数据，因此仍属于其个人判断。
相比收入问题，基恩更强调AI基础设施快速折旧的风险。他指出，房地产即使几十年后仍能继续使用，但GPU可能只需要三到四年就失去竞争力。
“当你建设数据中心时，三四年以后，驱动这些数据中心的GPU就不再具有竞争力，因此你被迫再次更新投资。”
这意味着数据中心并不是一次投入后便能长期稳定产生收益的资产。如果第一轮建设尚未形成足够现金流，企业很快又要面对下一轮GPU更新，那么部分项目可能失去继续投资的经济基础。
不过，基恩并不认为下一场危机会简单复制2008年金融危机。他表示，目前新借款支持的支出约相当于GDP的4%至6%，明显低于2006年第三季度15.4%的高点。
因此，他预计更可能出现的是“一块一块”的企业破产，而不是银行体系率先发生全面崩溃。企业原本可以正常偿债，但一旦收入下降、生产成本上升或无法获得必要投入，现金流就可能突然恶化，进而失去偿债能力。
这与戈登的判断存在差异。戈登更担心债务损失向银行、基金和保险公司传导，并形成类似全球金融危机的市场感染；基恩则认为，当前信贷扩张远低于2006年前后，风险可能首先表现为企业层面的局部违约。
但两人的共同点在于，AI风险已经不能只从科技股估值角度理解。
2000年前后的互联网泡沫，主要问题是科技企业估值失控。2008年金融危机则显示，债务可以将资产泡沫的损失放大并传导至整个金融体系。当前的AI热潮则同时出现了高估值、巨额资本开支和快速增长的基础设施融资。
《大空头》原型投资人迈克尔·伯里（Michael Burry）此前也多次警告AI企业存在过度投资、循环融资、激进会计处理和隐藏债务等问题。
不过，科技行业内部对此有截然不同的判断。英伟达首席执行官黄仁勋以及特斯拉、SpaceX首席执行官马斯克都认为，考虑到人工智能提升生产率、企业利润和经济增长的潜力，目前AI相关公司的高估值具有充分依据。
因此，当前争论的核心并不是AI有没有价值，而是市场究竟提前计入了多少未来价值，以及数千亿美元债务和巨额资本开支最终能否转化为足够的利润和现金流。
如果AI收入增长跟不上资本支出，同时数据中心又需要不断更新GPU，风险就可能沿着“科技股估值—数据中心投资—企业债务—债券投资者—金融机构”的链条逐步扩散。戈登和基恩真正担忧的，正是这一链条最终是否会断裂。