摩根大通近日发布报告，明确指出人工智能相关金融市场正浮现多重警示信号，直言市场已出现“投资者狂热迹象”。自2022年ChatGPT问世以来，标普500指数中仅42家AI相关公司便驱动了整个指数约65%至80%的利润、营收与投资增长，这种高度依赖少数公司的格局引发了该行对市场脆弱性的担忧。

半导体板块的涨势在技术面上呈现出与互联网泡沫时期高度相似的特征。摩根大通指出，芯片股价格与其200天移动平均线的偏离程度已接近当年水平。与此同时，对冲基金在芯片与硬件股的持仓达到历史最高，韩国交易所的保证金贷款自2020年以来增长了两倍，散户大量涌入半导体期权交易。更引人注目的是，杠杆芯片ETF自2024年初以来对全球股市的影响力已扩大五倍，这类放大价格波动的基金正成为市场波动的新放大器。

市场集中度本身也构成另一层风险。当前美国前十大股票占标普500总市值的比重约为40%，而2015年这一数字仅为17%。尽管从全球看，美国市场的集中度仍相对较低——仅次于印度和日本——但这一快速攀升的趋势不容忽视。在AI加速器领域，英伟达虽仍占据主导地位，但其市场份额预计将从2023年的85%下滑至2026年的75%。摩根大通认为，来自大型云服务商的定制芯片正在侵蚀其地盘，谷歌的TPU或亚马逊的Trainium等产品相较英伟达GPU可降低30%至40%的运营成本。例如，AI公司Anthropic已承诺未来十年在亚马逊Trainium上运行其Claude模型。

在AI应用层面，摩根大通也注意到营收可持续性的隐忧。OpenAI与Anthropic等领先AI实验室的销售额虽快速增长，但算力成本极其庞大，未来盈利能力仍不明朗。随着代币价格上升，企业可能转向更便宜的开源模型，这一迹象已经显现——企业正将任务迁移至成本更低的模型，平均代币价格持续下降，而中国开源模型正以极低的成本逼近顶尖性能。

从更宏观的视角看，科技投资在经济增量中的占比不断上升，但主要云服务商的自由现金流利润率却在收缩，债务融资规模持续扩大。摩根大通总结称，AI正在市场、基础设施和整体经济中制造出多层集中度风险。纽约大学金融学教授Aswath Damodaran也发出类似警告，认为一旦AI泡沫破裂，其冲击力可能比互联网泡沫破灭更为严重。该报告并非预测市场即将转向，而是系统梳理了当前AI投资热潮中被忽视的结构性脆弱点，为过度集中的资本配置敲响警钟。