J.P. Morgan 摩根大通发布 2026 的投资前瞻报告，其中三个关键字“人工智能（AI）”、“全球碎片化”和“通货膨胀”贯穿全文。摩根大通指出低通胀和无缝全球化的时代显然已经结束。
取而代之的是三大相互关联的强大力量正在塑造新的市场格局：。它们共同构成了一个根本性的挑战：在人工智能驱动的生产力增长前景与更顽固、更不稳定的通货膨胀以及支离破碎的世界秩序相冲突的情况下，我们该如何投资？本文将着重 AI 泡沫相关篇章做阅读摘要。
2026 投资关键字：AI、全球碎片化与通货膨胀
摩根大通认为人工智能带来最显著的改变是，可能会将专业技能的成本降至零，他们形容这种变革堪比电脑科技的崛起。这项新技术或许能提高生产力，增强企业利润率，但同时也会带来其他问题。比如劳动力市场将面临重大冲击，并可能出现市场泡沫。如何在把握这项变革带来的机会的同时，避免科技过时和非理性繁荣的风险，会是未来的关键点。
地缘政治上，全球秩序正在瓦解，形成相互竞争的群体、争夺激烈的供应链和脆弱的联盟。获取自然资源和能源如今已成为战略要务。随着这些动态重塑贸易和资本流动，它们也为投资收益（以及损失）创造了有趣的机会。当效率至上的追求被韧性和安全需求所取代时，哪些地区和产业有望脱颖而出？
摩根大通预警通货膨胀的波动性将比疫情前更大，反映持续的财政赤字以及不断增长的家庭财富。不过他们也预期未来一年，稳健的经济基本面将为投资者带来利多。美联储的降息周期，以及经济政策不确定性降低带来的利好，应该有助于全球经济增长恢复到预期水平。美国短期利率走低或将提振全球股票和信贷等风险资产。
摩根大通 2026 AI 关键字：Agentic
摩根大通表示自 OpenAI 于 2022 年底推出 ChatGPT 以来，人工智能的潜力便吸引了许多投资者的目光。三年过去了，人工智能热潮仍在持续升温。核心在于生成式人工智能的能力迅速提升，成本大幅下降。如今的模型更少出现幻觉，能够处理更长的上下文窗口，并展现出更强的推理能力。LLM 有望在 2026 年春季达到人类水平的表现。
摩根大通指出虽然大型语言模型的性能成长曲线放缓，但 Agentic AI 有望成为下一个突破口。Agentic AI 指的是能主动采取行动、规划多步骤任务、并自主操作工具的 AI 系统。核心概念是：AI 不再只是回答，而是能像助手一样，主动完成任务。举例来说，当我输入：“帮我抓今日 ETH 价格并更新 Google Sheet。”，Agentic AI 能自动去查 API 并更新 Google Sheet。
(Google 正式推出 Gemini 3：目前最强大的 AI Agentic 与 Vibe Coding 大型语言模型)
笔者补充：Agentic AI 已成现今最热关键字，不只是大型语言模型端，许多零售业者也都积极迭代产品，抢占感恩节至圣诞节的购物商机。
(沃尔玛、亚马逊与 Google 升级 AI 购物代理功能，为年底购物旺季带来强劲的业绩)
以古鉴今，五大关键看 AI 泡沫
至于投资市场热议的 AI 泡沫问题，摩根大通也给出自己的观察，他们首先指出人工智能相关投资对美国 GDP 增长的贡献超过消费支出。以市值来看，标普 500 指数中近 40% 都与 AI 有关。
市场和经济泡沫的形成有固定的模式。大多数泡沫的诞生源自于投资人认为世界正在改变，投资者不断累积资源以满足未来的需求。泡沫的形成部分原因在于信贷的广泛流通。信贷标准的下降和杠杆率的上升导致经济基本面与市场估值脱节。越来越多的投资者涌入泡沫，直到基本面最终占上风，泡沫破裂。以下是摩根大通对此的观察：
泡沫源自于典范转移，AI 仍无产能过剩迹象
泡沫往往源自于人类相信一项新技术、人口趋势或政策转变将深刻改变世界。历史上著名的例子包括 19 世纪铁路热潮、1990 年代末的网络热潮。他们确实改变了世界，但时机至关重要。像前者，英国的铁路长度在十年内翻倍成长，但每单位铁路收入却停滞不前甚至下降。后者，电信公司铺设了上千万英里的光纤，但只有 10%的光纤投入使用，而每根投入使用的光纤也只利用了可用波长的 10%。
铁路和网络的繁荣时期都出现了巨大的产能过剩，这些产能与当时的消费需求或单位经济效益并不匹配。现在的人工智能尚未看到产能过剩的信号，数据中心闲置率处于历史低点 1.6%，建造中的数据中心有四分之三算力已经被预订了。在算力、电力和数据中心价值链的各个环节，都远远供不应求。最新的财报季也证实，人工智能的应用正在推动大型企业的营收成长。
AI 相关债务市场将持续增长
郁金香泡沫膨胀的关键是当时阿姆斯特丹深厚的信贷市场，80 年代日本资产泡沫则依赖人为抬高的企业股权价值为抵押的银行贷款。全球金融危机（GFC）之前的房地产泡沫是由次级抵押贷款推动的。2010 年代，由于政策利率维持在零水平，石油生产商得以获得低成本融资，从而形成了能源股泡沫。
甲骨文近期进军债券市场表明，人工智能基础设施周期的下一阶段将更加依赖信贷。公开市场愿意为大型科技公司提供融资，这些公司的利差都低于整体投资等级债券指数。随着美联储降息周期的推进，人工智能相关信贷似乎会持续增长。
2025 年 AI 仍建立在现金流上
泡沫之所以能迅速扩张，往往是因为金融结构在放大收益的同时，也遮蔽了底层的风险。南海泡沫的核心是大规模的债转股操作，1929 年金融危机前，美国市场则沉迷于杠杆更高的融资融券交易。近年 SPAC 热潮之所以能在短时间暴冲，也是靠赎回看跌期权与免费认股权证这类设计堆出巨大的财务杠杆。
近期多家企业直接以 AI 基础设施作为抵押管道：例如 Lambda、CoreWeave 皆发行 GPU 抵押债，阿里巴巴也宣布发行零息可转换债，用于数据中心扩建。从数据看，科技公司发债、和数据中心相关的资产支持证券、商业抵押贷款支持证券的量，都已经回到 2020～2021 年那波热潮的等级。
但这些都还只是资本市场的表层而已。如果超大规模的数据中心业者愿意把杠杆拉到投资级公司常见的水准：净债务是 EBITDA 的 2.8 倍，市场理论上还能再挤出差不多 1 万亿美元的资金可以用。
现在该关注的是：承销标准会不会开始松？无论是 PPA（购电协议）、私募股权还是创投，只要开始变宽松、变随便，就会是风险明显上升的信号。到目前为止，大型科技公司的运营现金流还是比资本支出和股利多，代表现在的 AI 投资虽然大，但主要还是靠自己赚来的现金在撑。杠杆未来可能会慢慢加上去，但目前这波 AI spending 还算站在相对健康的基础上。
上市 AI 公司经市场修正，私募市场已现泡沫
在泡沫时代，估值超出基本面是很常见的事。在网络泡沫时期，有些公司在没有任何收入的情况下上市。思科的股价从 1995 年到 2000 年上涨了 40 倍，而其获利仅成长了 8 倍。摩根大通指出现在的私募市场也出现了泡沫，人工智能初创公司的估值成长在各个融资轮次中都持续超过非人工智能公司。
但在公开市场上，人工智能公司的回报完全来自获利成长。过去三年，上市人工智能股票的预期市盈率（P/E）有所下降，而每股盈余（EPS）预期值却翻了一倍多。过去五年，NVIDIA 的股价上涨了 14 倍，获利成长了 20 倍。
摩根大通：与其关注 AI 泡沫，不如关注谁能拿走价值
每一波泡沫都一样：只要价格一路往上，就会吸引越来越多人相信。荷兰工匠曾花下比自己年收入高好几倍的钱去买郁金香球茎，2005 年拉斯维加斯的调酒师也疯狂进场炒房。最近几档 IPO 的走势，也再度透露出类似的泡沫味道。市场情绪的确在升温，但我们只有在热度再往上推一阶时，才会真正感到警讯。
整体看下来，泡沫成形的条件其实差不多都到位了。不过摩根大通认为现在的风险，不在于泡沫已经到顶，而在于未来泡沫开始形成的可能性正在变大。至于 AI 是否正在走向泡沫，这问题其实还不如另一个更关键的：到底谁能拿走这波技术变革的大部分价值？可惜的是，历史并没有提供什么稳定、可套用的模式。
有些产业的先行者下场很惨，像英国铁路、光纤电缆、电信业，都是先投入资本、先承担风险，结果最后反而是后来者在资产暴跌后捡便宜赚到钱。相反地，在信息科技的转型里，IBM、微软、思科、亚马逊这些先行者反而撑住了生态系统，保持住自己的市场份额。另外，美国的电力公司虽然守住了市占，但最终投资人的回报被监管限制住，也让先行者并没有完全吃到获利空间。
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