《纽约客》丨基金神童折戟对人工智能泡沫意味着什么？

What Does the Humbling of Leopold Aschenbrenner Mean for the A.I. Bubble?

这位24岁对冲基金经理的困境，凸显了由科技驱动的股市繁荣背后更深层的隐忧。

作者：约翰·卡西迪（John Cassidy）

2026年8月10日

利奥波德·阿申布伦纳（Leopold Aschenbrenner）照片。摄影：Nicholas Albrecht / NYT / Redux

在经济史学家查尔斯·金德尔伯格（Charles Kindleberger）的经典著作《疯狂、恐慌与崩溃：金融危机史》中，他将投机狂潮划分为五个阶段。援引后凯恩斯主义理论家海曼·明斯基（Hyman Minsky）的观点，金德尔伯格写道，这一过程始于“错位”——例如某项重要新技术的涌现，或某项重大政策的转向，这些事件会让投资者对未来充满憧憬。他们开始竞相推高资产价格，资本如潮水般涌入相关领域。随着乐观情绪蔓延，投资繁荣（即下一个阶段）随之而来。这一阶段很大程度上得益于信贷扩张，其影响也波及更广泛的经济体。随后，便进入了被他称为“狂热”的时期。那些错失初期红利的投资者急于追赶，资产价格呈指数级飙升，而怀疑论者则被斥为“老古董”。

然而，当估值与经济基本面之间的背离愈发难以忽视时，拐点便会出现。部分投资者开始感到不安，价格触及顶部。过度扩张的个人或机构陷入困境，金德尔伯格将这一阶段称为“困境”。最后，便是“厌恶”或崩溃阶段。恐慌的投资者争相逃离市场，价格随之崩塌。

从近期事态来看，人工智能泡沫或许正逼近从“狂热”向“困境”过渡的临界点。一方面，市场依然充斥着极度乐观情绪与“错失恐惧症”。上周，道琼斯指数与标普500指数双双创下历史新高。用于押注市场进一步上涨的看涨期权购买量创下纪录。据近期一项调查，在18至29岁的男性中，约有五分之一的人每天都在炒股。但另一方面，裂痕也已开始显现，包括半导体股票暴跌引发的韩国市场崩盘。如今，24岁的对冲基金经理利奥波德·阿申布伦纳的遭遇更是摆在眼前。就在不久前，他还被誉为人工智能界的“诺查丹玛斯”。

19岁以第一名成绩从哥伦比亚大学毕业后，阿申布伦纳曾在萨姆·班克曼-弗里德（Sam Bankman-Fried）创办的已倒闭加密交易所FTX工作，随后进入OpenAI，后因被指控泄露敏感信息而遭解雇。2024年6月，他发表了一篇题为《态势感知：未来十年》的长文，断言人工智能模型将在2027年达到人类智能水平，并在2030年实现超级智能。借着硅谷的热烈反响，阿申布伦纳创立了同名对冲基金“态势感知”（Situational Awareness），重仓押注有望从人工智能浪潮中获益的公司，如芯片制造商和云计算企业。有一段时间，该基金取得了惊人的成功。据《华尔街日报》报道，截至今年6月，该基金自成立以来的价值已飙升逾1000%。

然而上个月，阿申布伦纳遭遇了滑铁卢。随着半导体股票下跌，他持有的部分核心资产价值暴跌，使其风险敞口彻底暴露。此前曾向“态势感知”提供大量贷款以放大其杠杆的华尔街银行，向该基金发出了追加保证金通知——这是一项不容商榷的补足现金要求。在筹款无果后，“态势感知”被迫以折价方式将大部分股票抛售给由亿万富翁肯·格里芬（Ken Griffin）创立的老牌对冲基金Citadel。更令人难堪的是，这些变故发生在阿申布伦纳原定婚礼的前几天。婚礼虽如期举行，但据报道，他与妻子、Anthropic公司高管阿维塔·巴尔维特（Avital Balwit）取消了蜜月计划。

与长期资本管理公司（LTCM）、Amarth等因巨额亏损而倒闭的大型基金不同，“态势感知”挺过了这场财务危机，阿申布伦纳也誓言“来日再战”。显然，他的基金仍持有一些尚未上市的私人人工智能公司的宝贵股权，其中包括Anthropic。但在阿申布伦纳折戟之前，市场的剧烈震荡已凸显出由科技驱动的股市繁荣背后更深层的隐忧，其中之一便是人工智能领域竞争加剧的幽灵。

“人工智能将一飞冲天”的叙事，建立在一个假设之上：OpenAI、Anthropic等美国科技巨头将主导该行业，而客户也会心甘情愿地为获取专有的尖端模型支付高昂费用。去年年初，中国人工智能公司DeepSeek发布了一款功能强大且价格低廉的开源模型，对这一叙事发起了挑战。而这仅仅是个开始。在过去几周里，阿里巴巴和月之暗面两家中国公司也相继推出了新模型，在某些评测指标上，它们已能与Anthropic和OpenAI最新、最强大的产品相媲美。DeepSeek还推出了V4 Flash新模型，据彭博社报道，执行特定任务的成本仅为3美分，而使用Anthropic的Claude Fable 5模型则需3.15美元。彭博社报道称：“当美国公司按美元收费时，中国公司却只收几美分，两国在争夺人工智能客户方面的较量……开始呈现出截然不同的面貌。”

其他潜在的脆弱性还包括人工智能公司在芯片和数据中心等基础设施上投入的巨额资金。高盛的一项新研究预测，今年全球人工智能投资总额将超过1万亿美元，其中美国占比近60%。从某种角度看，金融系统能够为如此庞大的支出提供资金，确实令人瞩目；但同样令人瞩目的是，人工智能公司为融资而直接或间接承担的债务及其他负债规模。

上世纪90年代末的互联网泡沫和本世纪初的房地产泡沫中，循环融资以及将债务从企业资产负债表转移至特殊目的载体等金融工程手段曾大行其道。如今，这些手法在人工智能繁荣中再次复活。芯片制造商英伟达以投资那些购买其芯片的公司而闻名，类似的利益交织还有很多。微软持有OpenAI 27%的股份，据彭博社报道，“在微软最近一个财年实际的人工智能销售额中，OpenAI的贡献超过一半，很可能高达70%。”一旦OpenAI出现问题，微软必将遭受重创。随着人工智能投资规模的不断扩大，支撑这些投资的融资结构正变得愈发复杂且不透明。据近期一份报告显示，Alphabet、亚马逊、Meta、微软和甲骨文这五家公司的表外债务及其他义务总额高达1.65万亿美元。

要让所有这些投资和融资方案显得合理，人工智能必须创造出巨大的经济价值。几周前，Alphabet、亚马逊和微软在财报中披露，各自的云业务在最新一个季度实现了强劲的营收增长，这让投资者稍感安心。但如果人工智能真的要兑现其价值，其财务收益就必须体现在最终用户的账本上，而不仅仅是人工智能实验室、超大规模云服务商和设备供应商的账本上。一年前，我曾因提及麻省理工学院的一项调查而招致硅谷部分人士的不满。该调查发现，95%使用人工智能工具的企业并未实现利润增长。我当时提出，或许是管理不善以及人工智能模型尚属新鲜事物，阻碍了部分企业找到有利可图的应用方式。但一年过去了，情况似乎并未发生根本性改变。包括研究机构Gartner在内的最新调查依然显示，人工智能投资带来的利润少得令人惊讶。

这一切对股市意味着什么？目前，人工智能乐观情绪、错失恐惧症以及趋势交易仍占据主导地位。很难说有什么能改变这一现状，但一个潜在的触发因素是货币政策的收紧。1987年、2000年和2007年的股市崩盘，都发生在美联储加息之后。在上周五令人失望的非农就业报告出炉之前（报告显示7月份雇主削减了2.3万个就业岗位），由于通胀高于美联储的目标，许多华尔街分析师曾预期下个月会加息。如今，一切皆成未知数。

就业报告公布后，股市再度上涨，这并不令人意外。美国市场似乎对韩国股市的暴跌和阿申布伦纳的困境毫不在意，这种态度正鼓励投资者加倍押注那些能推高价格的动量交易。这种自我强化的动态是投机狂潮反复出现的特征，它也解释了为什么狂潮的持续时间往往超出常理和均值回归理论的预期。然而，市场每上涨一步，就会增加出现类似“态势感知”式逼仓的风险，个体的困境也可能演变为更广泛的崩盘。已于2003年去世的金德尔伯格若在世，定会是一位兴致盎然的旁观者。在审视了漫长的繁荣与萧条周期史后，他曾写道：“投资者似乎从未从经验中吸取教训。” ♦

作者：约翰·卡西迪自 1995 年以来一直是《纽约客》的专职撰稿人。

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