关于 AI 估值的讨论持续升温，但 Adrian 认为市场实际表现与传统金融泡沫有显著差异。
在欧洲央行近日举办的辛特拉年度会议上，Adrian 阐述了他的观点。他指出，判断股票泡沫的关键在于估值与收益增长的偏离程度。而现阶段数据表明，前期估值高企的状况已得到改善：一面股价出现调整，一面上市公司盈利继续超越预期，市盈率压力相对缓解。
尽管投资者此前对 AI 商业化可能持有过于乐观的假设，但企业实际表现却不断刷新这些预期，证明增长仍有坚实基础支撑。
另值得注意的是，市场资金流向也呈现分化特征。过去十二个月内，表现最突出的是提供底层硬件的公司，而应用软件板块反而经历了明显的下跌。若泡沫已经形成，通常会出现资本广泛追逐各类 AI 相关股票，而非如今的明显结构差异。这种选择性支持恰恰反映了市场仍按盈利基本面作价。
融资结构失衡或成更大隐患
Adrian 的真正忧虑指向企业融资端的变化趋势。
大规模云计算基础设施提供商（Hyperscalers）近年来加大了举债力度，通过发售长期债券募集资金，用于大量购置高性能计算芯片并扩建数据中心。然而症结在于，这些算力资源的有效期明显短于债务的偿还周期。特别是图形处理器等运算芯片产品迭代速率很快，新一代产品往往在数年内就会出现性能陈旧或被淘汰的风险，而企业债券的期限往往跨越多年甚至数十年。
由此形成的格局是：企业借入长期资金去采购快速贬值的固定资产，这正是典型的期限及资产特性错配。
Adrian 认为，只要 AI 技术持续产生回报、使用者和客户保持为最新技术付费的意愿，这套运作机制便可维系。但倘若 AI 实际应用效果未能达成市场期许，收益开始下滑，企业生成的现金流可能不足以偿还长期债务本息，隐藏的金融稳定威胁便会集中暴露。他强调：
“真正决定性的因素不是当前的股价高度，而在于 AI 能否持续为企业创造利润。”
