AI 资本支出过热：警惕“Wile E. Coyote”时刻重演
当前人工智能（AI）领域的资本支出（CapEx）正经历前所未有的扩张，其规模已可比肩 1990 年代的互联网泡沫时期电信业的巨额投入。然而，与当年的情况类似，AI 领域的巨额投资可能面临回报周期过长或不确定的风险。
分析指出，当前 AI 硬件制造商（Hyperscalers）的支出策略，即简单地追求模型规模的扩大，在科学、经济和政治层面均存在根本性缺陷。消费者可能更倾向于选择成本更低、性能适中的模型，而非资源消耗巨大的高端模型。
这种潜在的供需错配，预示着市场可能面临“Wile E. Coyote”式的经济学困境，即投入巨大但未能实现预期的收益，最终导致价值的崩溃。债券市场的一些信号已经开始暗示，此类风险正在加速累积。
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