摩根大通近日發佈報告，明確指出人工智能相關金融市場正浮現多重警示信號，直言市場已出現“投資者狂熱跡象”。自2022年ChatGPT問世以來，標普500指數中僅42家AI相關公司便驅動了整個指數約65%至80%的利潤、營收與投資增長，這種高度依賴少數公司的格局引發了該行對市場脆弱性的擔憂。

半導體板塊的漲勢在技術面上呈現出與互聯網泡沫時期高度相似的特徵。摩根大通指出，芯片股價格與其200天移動平均線的偏離程度已接近當年水平。與此同時，對沖基金在芯片與硬件股的持倉達到歷史最高，韓國交易所的保證金貸款自2020年以來增長了兩倍，散戶大量湧入半導體期權交易。更引人注目的是，槓桿芯片ETF自2024年初以來對全球股市的影響力已擴大五倍，這類放大價格波動的基金正成為市場波動的新放大器。

市場集中度本身也構成另一層風險。當前美國前十大股票佔標普500總市值的比重約為40%，而2015年這一數字僅為17%。儘管從全球看，美國市場的集中度仍相對較低——僅次於印度和日本——但這一快速攀升的趨勢不容忽視。在AI加速器領域，英偉達雖仍佔據主導地位，但其市場份額預計將從2023年的85%下滑至2026年的75%。摩根大通認為，來自大型雲服務商的定製芯片正在侵蝕其地盤，谷歌的TPU或亞馬遜的Trainium等產品相較英偉達GPU可降低30%至40%的運營成本。例如，AI公司Anthropic已承諾未來十年在亞馬遜Trainium上運行其Claude模型。

在AI應用層面，摩根大通也注意到營收可持續性的隱憂。OpenAI與Anthropic等領先AI實驗室的銷售額雖快速增長，但算力成本極其龐大，未來盈利能力仍不明朗。隨著代幣價格上升，企業可能轉向更便宜的開源模型，這一跡象已經顯現——企業正將任務遷移至成本更低的模型，平均代幣價格持續下降，而中國開源模型正以極低的成本逼近頂尖性能。

從更宏觀的視角看，科技投資在經濟增量中的佔比不斷上升，但主要雲服務商的自由現金流利潤率卻在收縮，債務融資規模持續擴大。摩根大通總結稱，AI正在市場、基礎設施和整體經濟中製造出多層集中度風險。紐約大學金融學教授Aswath Damodaran也發出類似警告，認為一旦AI泡沫破裂，其衝擊力可能比互聯網泡沫破滅更為嚴重。該報告並非預測市場即將轉向，而是系統梳理了當前AI投資熱潮中被忽視的結構性脆弱點，為過度集中的資本配置敲響警鐘。