从19世纪铁路到21世纪人工智能，历史上每一次重大技术革新都催生资本支出热潮 ，但狂热往往以泡沫破灭收场。
BCA Research在今年11月发布的专项报告《When Capex Booms Turn Into Busts: Lessons From History》复盘四次典型资本支出热潮 ，揭示了从繁荣走向崩塌的核心逻辑，并对当前AI热潮发出预警 。
报告总结出五大共性规律：投资者忽视技术采用的S型曲线 、营收预测低估价格下跌幅度 、债务成为融资核心依赖、资产价格峰值先于投资下滑出现 ，以及资本支出崩盘与经济衰退相互加剧 。而这些规律在当前AI领域已显现苗头——技术采用率停滞 、Token价格暴跌超99% 、企业债务激增、GPU租赁成本下降。
基于历史对照分析 ，BCA Research得出结论：AI热潮正遵循历史泡沫路径，预计将在未来6至12个月内结束 。报告建议投资者短期对股票保持中性配置 ，中期适度低配股票 ，密切跟踪分析师预期修正 、GPU租赁成本 、企业自由现金流等前瞻性指标 。
报告特别指出，当前经济环境更添隐忧，美国职位空缺已降至五年低点。若AI热潮退去且无新泡沫抵消冲击 ，未来经济衰退可能比2001年互联网泡沫破裂时更为严重 。
历史镜鉴：四次资本狂欢的崩塌轨迹BCA称 ，资本支出热潮的本质是资本对新技术商业化前景的集体乐观预期，但历史反复证明这种乐观往往脱离技术落地的客观规律 ，最终在供需失衡、债务累积与估值虚高中走向崩塌 。
19世纪英美铁路热潮展现了产能过剩的破坏力。
报告指出 ，1830年利物浦-曼彻斯特铁路的成功点燃英国投资狂潮，1843至1845年间铁路股票价格近乎翻倍。
到1847年 ，铁路建设支出占英国GDP的比例飙升至创纪录的7% 。流动性收紧最终引发1847年10月金融危机 ，铁路指数较峰值暴跌65% 。
报告称，美国的铁路热潮在1873年恐慌中达到高潮 ，纽约证券交易所被迫关闭十天 ，1873至1875年间企业债券违约损失达到面值的36%。
1887年美国铁路铺设里程达到1.3万多英里峰值后，产能过剩导致运输价格崩溃 ，到1894年约20%的美国铁路里程陷入破产管理 。
20世纪20年代电气化热潮暴露了金字塔式资本结构的脆弱性 。
报告指出 ，家庭通电比例从1907年的8%攀升至1930年的68%，但这一进程主要集中在城市。
华尔街深度参与这场热潮，公用事业公司股票和债券被宣传为"寡妇孤儿都可投资"的安全资产 ，到1929年控股公司控制了美国80%以上的发电量 。
报告称 ，1929年股市崩盘后，最大公用事业集团Insull于1932年破产 ，据称导致60万小投资者的毕生积蓄化为乌有 。美国电力公用事业建设支出在1930年达到约9.19亿美元峰值后 ，1933年暴跌至1.29亿美元。
90年代末互联网热潮印证了创新不代表盈利 。
BCA称，1995至2004年间 ，美国非农企业生产率年化增长率达到3.1% ，远超后续时期 。
但科技相关资本支出占GDP的比例从1992年的2.9%飙升至2000年的4.5%，过度投资给企业资产负债表带来巨大压力。
报告指出 ，电信行业自由现金流在1997年末达到峰值后连续下滑 ，2000年大幅暴跌 。纳斯达克综合指数在1995至2000年间上涨6倍后，随后两年半内暴跌78% 。
多次石油热潮完美诠释了供需失衡的循环往复。
BCA表示 ，1930年得克萨斯州东部发现巨大石油储量后 ，12个月内日产量突破30万桶，但大萧条加剧导致油价暴跌至每桶10美分。
1985年沙特阿拉伯放弃产量限制，导致油价一度跌至每桶10美元 。
2008至2015年间 ，美国页岩油热潮推动原油产量从每日500万桶增至940万桶 ，而2014年欧佩克拒绝减产，使得油价从当年中期的每桶115美元跌至年末的57美元 。
五大共性规律：从繁荣到崩塌的必经之路复盘四次典型热潮的兴衰 ，BCA Research总结出五大共性规律 ，为判断当前AI热潮走向提供了关键标尺。具体来看：
规律一是投资者忽视技术采用的S型曲线 。
技术采用从来不是线性推进，而是遵循"早期尝鲜者接受—大规模普及—滞后群体跟进"的S型曲线 。股票价格通常在第一阶段上涨 ，在第二阶段中期即采用率增速由正转负时达到峰值。
当前AI领域正呈现这一特征：多数企业表示有意增加AI使用 ，但实际采用率已显现停滞迹象，部分指标甚至在近几个月出现下滑 。这种"意愿与行动"的背离 ，正是技术采用进入第二阶段后期的典型信号 。
规律二是营收预测低估价格下跌幅度。
新技术初期因稀缺性具备定价权 ，但随着技术普及和竞争加剧，价格必然大幅下降 。1998至2015年间互联网流量年化增长率高达67% ，但单位信息传输价格同步大幅下跌 。太阳能电池板自问世以来价格持续下跌 ，仅2007年至今就下降了95%。
AI行业正重蹈覆辙：2023年以来，更快芯片和更优算法的推出，已导致Token价格下跌超过99% 。尽管视频生成等新应用涌现 ，但用户对这类应用的支付意愿尚不明确 。
规律三是债务成为融资的核心依赖。
热潮初期企业通常可通过留存收益满足资本支出需求 ，但随着投资规模扩大，债务会逐渐成为主要融资来源。
2025年10月 ，Meta宣布通过表外特殊目的实体达成270亿美元的数据中心融资协议；甲骨文在获得380亿美元贷款后 ，又在债券市场融资180亿美元，目前债务总额接近960亿美元 。
更值得警惕的是CoreWeave等"新云厂商" ，截至2025年10月 ，CoreWeave的信用违约互换利率已从月初的359个基点升至532个基点 。
规律四是资产价格峰值先于投资下滑出现。
历史上，资本支出热潮中股票等资产价格往往在实际投资支出开始下滑前就已见顶 。即便投资支出从高点回落 ，其绝对值仍可能维持在高位 ，继续加剧产能过剩 。这意味着投资者若等到"投资下滑"的明确信号再采取行动，往往已错失最佳时机。
规律五是资本支出崩盘与经济衰退相互加剧 。
技术泡沫的破裂通常分为两个阶段：
第一阶段是技术炒作退潮 ，产能过剩显现；第二阶段是资本支出崩盘拖累整体经济 ，进而导致企业盈利恶化，形成恶性循环 。
报告指出，2001年美国经济衰退并非由经济基本面恶化引发 ，而是源于互联网泡沫破裂后的资本支出崩溃。2002年房地产泡沫的兴起暂时缓解了互联网泡沫破裂的冲击 ，但当前尚不确定是否会出现新的泡沫来抵消AI热潮崩盘的影响 。
AI热潮的风险信号：6至12个月内的转折点基于历史规律的对照分析，BCA Research认为AI热潮正遵循历史泡沫路径 ，预计将在未来6至12个月内结束 。这一判断基于当前AI领域已显现的多重风险信号。
从技术采用来看 ，AI的实际落地速度已跟不上资本的狂热预期，企业端采用率停滞不前 ，消费者对AI应用的支付意愿尚未得到充分验证 。
从价格趋势来看 ，Token价格的大幅下跌已显现通缩压力，而视频生成等新应用的商业价值仍存疑 。
从债务风险来看 ，AI相关企业的融资结构日益依赖债务 ，部分企业的信用风险已开始暴露。
报告建议重点关注四大前瞻性指标：
一是分析师对未来资本支出的预期修正，若持续上涨的预期开始持平 ，可能是危险信号；
二是GPU租赁成本 ，2025年5月后该成本已开始下降；
三是超大规模企业的自由现金流状况，近期虽仍处于绝对高位，但已呈现恶化趋势；
四是"元宇宙时刻"的出现 ，即某家AI企业宣布重大项目后股价反而下跌 ，这将是市场情绪转向的明确标志。
对于投资者而言，BCA Research建议当前采取"适度防御"的策略 。短期内即3个月对股票保持中性配置 ，中期即12个月则适度低配股票 ，未来几个月需进一步提升防御性 。
具体来看，应密切跟踪前述四大前瞻性指标 ，避免等到投资支出明确下滑时才被动调整；同时 ，可关注防御性板块和优质债券，对冲AI相关资产可能出现的大幅波动。
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