研究机构 Forrester 在 11 月 9 日发布的报告中判断，围绕 AI 的泡沫短期内不会破裂，但企业应提前为一次可能冲击供应商、合同与价格的调整做好准备。该机构新兴技术副总裁 Brian Hopkins 表示，市场对 AI 泡沫即将破裂的担忧为时过早，理由是当前建设 AI 计算基础设施的资金中约九成来自大型、财务健康的科技公司，且由这些公司用自有现金流支付。

这一判断的关键在于资金来源结构。Forrester 认为，风险并未均匀分布，而是集中在少数几个地方：一小批确实承受财务压力的承建商，以及 AI 实验室之间带有循环性质的融资交易。换言之，只要主要出资方仍能靠自身现金流支撑资本开支，系统性崩塌的触发点就不在它们身上；真正需要盯住的是那些依赖外部输血、杠杆更高的参与者。

但报告同时指出，基础设施投入已经跑在了可衡量回报前面。超大规模运营商正把创纪录比例的收入投入资本开支，以上线更多支撑 AI 开发与使用的算力，而生产率的提升幅度尚不足以证明这种供应商产能扩张是合理的。Forrester 测算，只有当 AI 到 2035 年把美国 GDP 拉高 5 个百分点时，这些基础设施投资才能打平；已发布的各种估算显示，生产率改善大约只能贡献其中两个百分点，剩余约 1.3 万亿美元需要来自其他价值来源。这一测算与咨询公司贝恩近期的结论方向相近——贝恩估计，AI 行业到 2031 年需要产生 6 万亿美元的年收入，才能为所需全部基础设施持续供血，而这要求出现超越员工生产力提升的新用途。

Forrester 还提出一个容易被忽视的机制：让 AI 变得充裕的力量，同时也在让部分市场变得不稳定。该机构提到，面对开源模型的竞争，Anthropic 等主要提供商大幅削减 token 成本，价格随之坍塌。如果新增产能上线时需求不及预期，供应商可能削减投资、合并、调整价格或停售产品，客户则可能发现自己不得不围绕已不存在的供应商和服务重建 AI 计划。

在操作层面，Forrester 建议企业跟踪自身 AI 项目是否产生可衡量的价值，并限制对脆弱供应商的敞口。判断供应商状况可看两个指标：一是合同签约业务与实际确认收入之间的差距，二是其建设资金的来源。若某供应商更依赖外部投资和客户预付款——报告以甲骨文和 CoreWeave 为例——这被视为应减少对其依赖的警示信号。企业还应对 AI 计划做情景压力测试，例如关键供应商宣布 12 个月后终止支持，或某 AI 模型供应商对算力供应商违约并削减企业工作负载的服务水平协议；并应提前明确哪些 AI 用例可以放弃、哪些数据与工作负载需要迁移、迁移成本几何。

Hopkins 进一步提醒，供给过剩本身并不决定调整是否到来，需求才是，而需求是最大的未知数，因为它取决于企业能否在单纯的生产率提升之外找到 AI 的持久价值。他并不主张企业收缩，而是建议继续在能证明价值的领域投入，密切监控建设 AI 算力公司的财务健康，并为调整做好准备。

这一判断出现在监管与多边机构频频示警的背景下。国际货币基金组织近期警告，金融市场对 AI 驱动的调整敞口日益上升，可能带来广泛的经济扰动；国际清算银行今年早些时候也提出，AI 行业当前状况带有历史上经济泡沫的特征，对全球金融稳定构成风险。Forrester 的立场介于两者之间：承认失衡与风险点的存在，但认为主要出资方的现金流强度足以推迟清算时点，因而把重点放在企业自身的预案与供应商尽调上。