2000年，朱宁的一位同学曾笃定地对他宣布：“我要退休了。”
当时，这位同学供职于正处在互联网狂热中心的一家美国软件公司，手中的期权价值六七百万美元。那是一轮互联网泡沫的最高峰，财富看起来像一场只要入场就能获胜的捡钱游戏。然而，在泡沫破碎后的十几年里，这位本该“退休”的同学，却一直在美国从事着最传统的行当：卖房子。
著名经济学家、上海交通大学上海高级金融学院副院长朱宁之所以反复讲起这个故事，是因为类似的情形几乎在每一轮资产泡沫中都会出现。在他看来，人们并非不知道风险，而是在市场不断前行的节奏中，逐渐形成一种“确定性幻觉”，相信这一次会有所不同。
二十六年后，类似的情绪再次浮现。只是这一次，信心的载体不再是互联网，而是人工智能。
2026年刚刚开始，全球资本市场再次被一种熟悉的热潮包围。1月13日，谷歌母公司 Alphabet 市值突破4万亿美元，成为继英伟达、微软和苹果之后，第四家站上这一关口的科技公司。但在这一刻到来之前，这场热潮其实早已铺开。更早几个月，OpenAI、Anthropic等核心AI公司在融资与重组传闻中，被推至数千亿美元估值区间，尽管其商业模式仍未完全清晰。大型科技股价格不断刷新纪录，市场正在为一个尚未真正到来的未来提前定价。
这种情绪很快传导至中国。同一天，A股市场中，AI应用等相关板块轮番上涨，多家公司则在股价异动后密集发布风险提示与业务澄清。技术愿景、政策叙事与资金行为相互叠加，使 AI 成为少数仍能同时承载信心与不安的方向。
当几乎所有人都在“相信AI”时，一个更难回避的问题开始浮现：这些快速抬升的估值，究竟建立在怎样的预期之上？当产品形态与收入兑现仍未完全跟上，资本为何已经愿意给出如此激进的定价？
由于长期研究资产泡沫与市场预期，朱宁被戏称为“泡沫先生”。但与其说他迷恋泡沫，不如说他更习惯反复提醒市场降温、推动理性建设。他的《刚性泡沫》一书曾获孙冶方奖，在房地产与金融周期问题上，也以较早、较克制的判断为人熟知。这本书最近推出了修订本。关于泡沫的问题，总是隔一段时间就会以新的形式出现。正如朱宁在对话中反复提到的那样，“历史未必每次都简单重复，但历史的规律大体反映的还是人性和市场规律。”
“如果现在让我在一线城市的房地产和AI股票之间必须做选择，我会选择一线城市的房地产。”
在朱宁看来，AI泡沫“肯定是存在的”。“任何一项新技术出现时，都会伴随过度投入和价格的提前反映，”他说，“这本身并不罕见。”
但他也强调，这一轮泡沫比互联网时代更为复杂。它融合了宽松的流动性环境、政府对自主创新的鼓励、指数基金推动的头部公司估值自我放大、年轻投资者害怕踏空的心态，以及 AI“无所不在”式的技术想象力。在多重叙事叠加之下，泡沫不再依赖单一爆点，而是以一种更隐蔽、也更难被纠正的方式不断累积。
朱宁并未否定 AI 的技术颠覆潜力。他指出，泡沫之下的基础设施建设与人力资本流动，可能正在为下一个周期埋下关键伏笔。但站在投资者而非产业观察者的立场上，他反复强调，最需要回答的，依然是那个古老而现实的问题：这些估值，究竟靠什么来支撑？
以下是经济观察报与朱宁的对话，经过编辑：
经济观察报：首先，你认为“AI泡沫”存在吗？
朱宁：我最近经常被问到一个“必问题”。在目前一线城市的情况下，一线城市的房地产和AI股票之间，我必须选择买什么？我最后会选择一线城市的房地产。
所以，泡沫肯定是存在的。和我讨论过这个问题的人，也大多认为存在不同程度的泡沫。我的看法是，任何新技术出现的过程中，过度投资、资产价格提前反映预期，都是比较普遍的现象。我反而觉得，这本身并不是最可怕的事情。
我觉得现在有两个情况比较特别。先看美国。这一轮美国的AI行情，发生在整体美股估值已经处于高位、并且持续了相当长时间的背景下。这个高估值，并不是按所谓“新经济”的标准，而是用传统经济的尺度来衡量的。因为除了所谓“七只股票”之外，其他股票并没有那么强的AI或大型科技属性。
即便如此，美股估值仍然处在历史高位。我的导师罗伯特·席勒教授的研究显示，如果用动态调整的市盈率来衡量，目前的水平只比2000年互联网泡沫略低，而2000年是历史最高点。这意味着，现在的估值水平甚至高于2008年全球金融危机之前。
这一背景主要有两个原因。席勒本人也提到，一是2008年之后长期的全球量化宽松，改变了资产定价体系；二是持续时间很长的低利率环境，而这在以往经济史中并不常见。
不过，过去12个月里，美股内部已经出现了一定程度的调整和分化。
我上个月去美国时，听到一个说法，叫“标普493”。意思是把标普500中那7家特别的公司剔除之后，其余493只股票的整体估值其实已经有所回落，趋近于相对合理，问题主要集中在那7家公司上。
所以从这个角度看，是在一个本就不低的估值基础上，又出现了进一步的抬升，这构成了美国这一轮AI行情的重要背景。
第二个让我比较担心的点，是部分公司之间正在形成一种投资上的“自我循环”。以甲骨文为代表，甲骨文、OpenAI和英伟达之间，逐渐构成了一个相互强化的生态。一开始大家会觉得，估值虽然高，但盈利和营收在增长，只要有增长，就还能支撑。
但现在看，这种增长可能更多发生在一个相对封闭的体系内，这就比较值得警惕。
因此我个人仍然认为，下一阶段出现调整的概率不低。我在不少采访和会议上都提过，目前我在美股的持仓，是过去10年最低的，A股的持仓是过去十年最高的。
再看国内。从整体估值来看，A股仍然处在修复区间，整体水平是相对健康的。但在很小的一部分AI板块中，确实存在比较极端的资产定价。我们看到不少“十倍股”，也看到一些市值上千亿、但收入规模仍然很小的公司。
这些板块的积极一面在于，市场确实希望形成长牛、慢牛。长牛、慢牛既需要基本面的支撑，也离不开一定的情绪和预期，这些板块在短期内起到了活跃市场、吸引资金的作用。
但从长期看，这样的估值水平不可能持续。部分AI股票的估值，已经明显高于美国同类公司一个量级。至于调整会在什么时候、以什么形式出现，我觉得还需要继续观察。
经济观察报：所以你觉得，现在中国AI信息、概念股的高涨，更多还是源于大家对“经济信心”的一种需求，是这样吗？
朱宁：我觉得可能是几个因素叠加在一起的结果。回到席勒教授在《叙事经济学》里讨论的框架，任何一个泡沫，本质上都是多重叙事的共同作用。它不会只靠一个故事就说服所有人，通常一定是很多因素相互叠加。
在国内的语境下，第一，确实存在“国运叙事”或者“长牛慢牛叙事”，这是一个比较大的背景。
第二，在四中全会和中央经济工作会议之后，大家对“自主可控”“自主创新”的重视程度明显提高。我在很多场合也讲过，这已经不完全是一个经济问题，而更多进入了国家安全和国家战略的范畴。正因为进入了这个范畴，它和技术创新一样，往往同时包含积极和消极的两面。传统意义上的估值体系和金融原理，在这里并不总是完全适用。
一旦这个口子被打开，各种可能性都会出现。眼下我们看到的更多是相对“积极”的一面，大家认为潜力巨大，于是就出现了极端的估值水平。我之前也提到过，现在已经不只是市盈率几万倍的问题，有些更像是“市梦率”几千倍的问题。
第三个因素，与AI本身的特征有关。AI这种技术具有“无所不在”的属性，也特别容易激发想象力。你刚才也提到，它可能是最接近当年互联网泡沫的一次技术浪潮。过去当然也出现过技术泡沫，比如蒸汽机，或者20世纪60年代美国的电子产业，但那些更多发生在To B领域，集中在生产过程之中。AI，尤其是通过ChatGPT这类大语言模型的形式，让很多人感觉它和每个人都直接相关，而且很快就能感受到它似乎“无所不知、无所不在”。从社会心理和投资者偏好被改变的角度看，这种影响是非常深刻的。
所以从这个意义上讲，在AI领域出现泡沫，我觉得是非常正常、也非常容易理解的。
我在课堂上经常讲，回头看，一个泡沫通常有五个促成因素。第一要配资，必须是一个新事物，这一点显然符合。第二，需要非常宽松的流动性，在当下的国内外环境中，这一条件是存在的。第三，是相对缺乏经验的投资者。你当然可以说整体投资者并不缺乏经验，但几乎每一轮技术泡沫中，都会看到年轻投资者的集中参与。这背后有一个代际更替的过程，年轻人对未来和技术充满热情，但对过往泡沫的经验和教训相对有限。第四，是政府支持，这一点在中美两国都存在。第五，是金融创新。过去五到十年里，一个非常重要的变化是指数型基金和ETF的发展。由于它们需要对标指数，而指数中头部公司的权重越来越高，在指数调整和资金配置的过程中，市场反应会被进一步放大，从而形成一种自我强化的机制。
从“必要但不充分”的角度看，形成较大泡沫的条件基本都已经具备。严重的资产泡沫，往往是在多种因素同时作用、相互叠加的情况下出现的。
就我的判断而言，A股的泡沫可能更多体现在相对较小的板块和局部区间；而美股的情况则更值得警惕。我印象很深的是，在新冠疫情之前，席勒教授就已经开始提醒美股存在泡沫，而现在的估值水平，比那个时候又大致上升了20%左右。
席勒教授的判断标准其实很简单，就是把当前的市盈率水平放到美国历史中去比较。只要市盈率明显背离长期平均水平，就说明一定发生了某些“反常”的事情。
从这个角度看，历史未必会简单重复，但历史所反映的，往往还是人性和市场运行的基本规律。
经济观察报：前几年我们专访李录时，他也谈到过美股因为ETF存在的一些结构性问题。现在国内舆论也在讨论 A 股的“抱团”现象。
朱宁：对。我觉得两者的结果可能相似，但出发点不太一样。ETF 更多是由基金产品的设立目标和投资风格所决定的；而 A 股的“抱团”，有一段时间确实更像基金经理在相对理性的框架下形成的一种行为——如果把它投射到产品市场里，有点像托拉斯，或者接近寡头垄断的过程。
从经济学角度看，抱团既可能来自共同预期，也可能受到相同行为偏差和业绩考核机制的影响。类似情况此前在消费股、在某些阶段的能源股中都出现过，所以我个人觉得，这是一种相对普遍的现象，并不只针对人工智能或高科技。问题在于：如果抱团不是建立在严格、可验证的理性分析之上，就一定会出现暴涨暴跌，因为大家都会有“我不想接最后一棒”的心态。也正因如此，我们常说：大家其实并不太担心“泡沫”本身，更担心的是“崩盘”。
经济观察报：
而且别崩在自己手里。
朱宁：
没错。
经济观察报：刚才提到了这样一个“击鼓传花”的比喻，也就是泡沫最终会由谁来承接的问题。但对现在很多的年轻人来说，一个更重要的焦虑是很害怕错过AI，错过所谓的“康波周期”。
朱宁：我觉得这在过去十几年里有种非常普遍的情绪，中文里常说“踏空”，英文里叫 FOMO（fear of missing out）。
这一心态在 2008 年全球金融危机之后逐渐浮现，后来也被包括席勒在内的多位学者反复提及，并非疫情之后才出现。它和我在《刚性泡沫》里写的内容其实很接近：政府的手越伸越长，越来越希望人为“熨平”周期，或者尽量防止泡沫破裂。
这种做法会向市场注入某种公信力或“隐含担保”，市场就会把赌注押在这种担保之上。大家会觉得，“既然政府不会让市场跌，那我就敢买、也敢加杠杆”。我以前讲过一句比较通俗、但不太好听的话：政府不往死里打，市场就往死里涨。
在机会变得稀缺、上升通道变窄的环境里，人们更容易产生“赌一次”的冲动，这种心理在不同市场中都有体现。
但不管表现形式如何，我个人觉得，这都是一种挺可怕的心态。我在讲泡沫时，常举一个例子：1929 年美国股市崩盘之前，有一个成功逃顶的人，叫巴鲁克（Bernard Baruch）。他后来捐助了纽约城市大学商学院，学院也以他的名字命名。他说过一句话，“任何时代最可怕的心态，就是认为可以不劳而获。”我觉得这在任何时代都成立。
经济观察报：美国业界对AI害怕FOMO仍然是一个比较普遍存在的状态，对吗？另外，美国对“AI泡沫”是否存在，现在也呈现出两派观点在激烈的拉扯。
朱宁：对，而且美国这两派的争论比国内更激烈。
但我觉得，还是要回到我们今天最开始的那个问题。大家对AI的未来基本没有太大分歧，都认为它是颠覆性的技术，最终会改变人类的生活和生产，甚至会成为未来世界的一项基础性技术。在这一点上，分歧并不大。
真正的分歧在于短期商业化能不能跑通。论坛上也有类似讨论。用金融圈更直白的话说，就是你到底“算不算得过账”。
关键不是“能不能赚钱”，而是能不能足够快地赚钱，快到足以支撑公司的估值。
这背后牵涉到几个关键前提。第一，低利率环境会不会一直持续？特朗普政府可能会有这样的倾向，但我并没有完全被说服，我不确定通胀已经被彻底控制住了。如果基准利率并不低，整个估值体系就可能面临坍塌的风险。
第二，与所谓折扣率相关的，是利润的增长率。问题不是有没有利润，也不是会不会增长，而是增长是否足够快，快到能够支撑现在的估值。
从这个角度看，就像我2016年写《刚性泡沫》时，会问自己“这是不是泡沫？”，到了2018年，又会问“这怎么能不是泡沫？！”
我现在对AI的判断，更多接近后者。
如果三年前、两年前你问我“是不是泡沫”，我可能还会犹豫；但现在你会反过来问自己，在这样的估值水平之下，甚至在商业化用途还没有那么清晰的情况下，你怎么能说服自己这不是泡沫？这些估值究竟靠什么来支撑？
我觉得现在之所以还能维持，是因为三个条件同时存在。资金仍然非常充裕，市场仍然存在分歧，同时很多人还认为利率可能会继续下行。但在这三个条件中，只要有一个发生变化，整个体系就可能出现明显动荡。
我记得五年前曾有一种调侃式的说法，看中国楼市和美国股市哪个泡沫先破。我当时对中国房地产的判断是，“不是会不会破”，而是“什么时候破”，我现在对美国股市的态度，也是“不是会不会破”，而是“什么时候破”。
但我也想提醒一句。我经常提醒学生，也提醒我自己，对于一个手里拿着锤子的人来说，所有东西看起来都像钉子。我毕竟是研究泡沫的，肯定会有偏见，也清楚自己的偏见。
经济观察报：美国现在也有些观点认为，即使AI泡沫存在，也未必都是“坏事”，因为它会留下很多所谓的“基建”——比如电力、机电、数据中心等基础设施。你怎么看？
朱宁：这个观点我完全认同。从经济和产业的角度来说，这当然都是好事。我很多年前写过一篇文章，有个朋友就问我，“泡沫有什么不好？”泡沫其实有很多好的地方，它会带来基础设施的过度投资，会留下很多便利条件。
但如果回到金融和投资的角度看，那就跟你没关系。
当年互联网泡沫的时候，有一家很有名的公司，叫Global Crossing。它是做什么的？就在海底铺电缆——因为互联网需要在洲际之间传递数据。这家公司2001年就破产了。你说它做的是不是伟大的事情？绝对是伟大的事情，也是非常正确的事情。后来也确实有人在它的基础上，把这些电缆继续修完了。
但这件事，跟这家公司的股东没有任何关系。
所以我认为，这里存在一个非常重要的区分：站在产业和宏观层面看泡沫，与站在微观、投资层面看泡沫，是两件完全不同的事情。
我反复讲过，“一个好公司，很可能不是一个好投资”。很多人会把这两者严重混淆。你看巴菲特买过很多公司——无论是当年买可口可乐、买《华盛顿邮报》，还是在金融危机时买高盛——在当时看起来都未必是什么“好公司”，但对他而言，却是非常好的投资，因为他是在非常合适的价位买入的。
所以我常跟大家强调，一个公司是不是“好公司”，和你是不是“该买它”，并不存在任何直接关系。真正需要问的是，你买的是不是一个对的价钱。
我相信，AI泡沫即便发生，也一定会留下很多东西：无论是基础设施、人力资本，还是算力，都会沉淀下来，并继续为所谓的AI2.0、3.0作出贡献。
但回到每一个微观个体来看，这是不是你现在认为应该all in的领域？我觉得，这是一个完全不同的问题。
经济观察报：大部分人对泡沫最恐慌的点，还是在于它极具破坏力的传导性。此前美国房地产泡沫破裂，把社会的所有链条都卷进去了，最终酿成了非常大的金融危机。
如果从目前来看，美国的 AI 泡沫真的存在，它有没有可能把风险传导到其他领域，进而酿成更大的危机？
朱宁：如果只是 AI、或者说“科技七巨头”的股价出现调整，我个人不会特别担心。
一个非常关键的原因在于：技术类金融资产和实体资产之间，有一个本质差异——杠杆。
对美国家庭来说，房地产并不只是“一个房子”，它本身还是一个重要的融资工具。通过 Home Equity Loan（房屋净值贷款），房价上涨可以直接转化为可支配现金，从而推高整体杠杆率。2008 年那次危机，本质上正是房地产泡沫破裂叠加全国杠杆率上升的结果。
但如果只是权益类股票的涨跌，一般不会像房地产那样，直接、广泛地推高家庭和整个经济体系的杠杆率。即便出现调整，影响往往也更集中在特定资产或板块之内。
当然，最近市场也在讨论 Private Credit（私募信贷）等领域可能存在的潜在风险，但至少从目前来看，宏观杠杆率仍然是我判断系统性风险时最重要的指标。
所以我个人的判断是，调整大概率会出现，但更可能是结构性的、局部的，而未必会演变成类似 2008 年那样的系统性金融危机。
也正因为如此，我自己仍然在持续定投美国市场，只是不会在这个阶段大幅增加新增资金。
经济观察报：你觉得无论中美——特别是美国——现在的AI投资链条中，是否已经出现了在《刚性泡沫》中提出的某种“刚性预期”？
朱宁：我觉得，美国的情况相对复杂一些。如果一个市场出现泡沫，往往都会伴随着某种自我实现的预期，但美国市场的“刚性预期”未必是针对 AI 本身，而更像是针对整个美股市场：一旦股市出现大幅下跌，美联储会采取更宽松的货币政策，或者政府会通过财政手段进行对冲。经历了 2020 年之后，市场参与者对这一点的信心，可能反而更强了。
也正因为如此，这种刚性预期并不一定只集中在 AI 或少数几家高科技公司身上。相比之下，在国内，围绕芯片、AI 等相关领域，我觉得反而更容易形成类似的预期。
不少人会把这类投资理解成一种“国运叙事”，从这个角度出发当然可以理解。但我还是想回到一个最基本、也最简单的区分。我当年和北京大学林毅夫教授在孙冶方奖颁奖典礼上，讨论基础设施投资时也提到过这个问题。他会说，我们投资修了路、修了桥，这是好事。但在金融里，有一个非常朴素的判断标准——什么叫好的投资？还得起的，才叫好的投资；还不起的，你再给我画多大的饼，最终也还是还不起，最后就会变成烂尾。
经济观察报：互联网确实极大改变了生态，但在 2000 年前后也经历过快速降温。大家现在也很想问，AI 会不会在现阶段、或之后某个阶段，突然出现某种“降温”——未必是泡沫破裂那种，但就是明显降温？
朱宁：我觉得很有可能，而且这并不只发生在 AI 身上。你看看互联网就知道了：任何一个行业，都不可能线性增长，更不可能长期保持爆发式增长。
所谓“降温”，并不一定意味着崩盘，而更可能是从当前这种高度狂热的状态，回到一个相对理性的投入节奏。在这个过程中，资金、人才和资源都会发生重新配置，行业也会经历整合和集中度的提高。
从长期来看，这些变化往往是为下一阶段的发展做准备。互联网当年也是如此：最早一批最耀眼的公司，并不一定走到最后，但基础设施、技术路径和商业模式，反而在调整之后逐渐成熟。
所以我想强调的是：方向往往是明确的，但具体由谁、以什么方式跑出来，从来都不是确定的。
也正因为这种不确定性，才会让当前的估值更容易出现泡沫。
经济观察报：如果把讨论再往前推一步，你会怎么看金融和技术革命的关系？在很多关于AI泡沫的讨论里，金融常常被放在一个比较负面的角色里。
朱宁：第一，AI可能确实是一个所谓“大国博弈”的重要领域。从这个意义上讲，我非常能够理解、也支持我们惯有的举国体制。但在此之上，有一点是必须摆到桌面上讲清楚的，那就是要平衡好“有效市场”和“有为政府”之间的关系。
我真正担心的是，过强的政府干预和引导，会不会重新引发一次新的泡沫。我们在房地产领域，其实已经经历过类似的过程。所以我常常把讨论拉回到《刚性泡沫》里。刚性兑付当然有它积极的一面。我在英文版中写过，“隐性担保”“政府担保”在过去如何推动中国经济发展，对这一点我是完全肯定的，它确实起过非常重要的作用。
但问题在于，如何更精准地平衡“推动经济发展或行业发展”和“防止系统性金融风险”之间的关系。我觉得这一点尤其关键。
第二点，如果回到更偏金融的层面，其实有一个事实是绕不开的，那就是在任何一轮重大的技术浪潮中，金融都会深度介入。
原因并不复杂。金融本质上是一种配置工具，它并不凭空创造财富，而是把资金以及其他稀缺资源，配置到被认为最有潜力、最有回报的方向上。
在AI这样的技术浪潮中，这种配置功能会被明显放大。一方面，技术本身具有高度不确定性；另一方面，市场又必须在不确定性中提前“下注”。金融正是完成这种提前配置的主要机制。
从这个意义上讲，金融既不可能“空转”，也不可能缺席。恰恰相反，正是因为金融深度参与，技术进步才会迅速转化为资产价格、资本流向和市场叙事；而同样的机制，也会在不知不觉中放大泡沫。
所以在这一点上，我觉得我们一定不能偏废。自主创新、国家科研能力当然非常重要，但我们也必须看到，金融至少承担着两项非常重要的配置功能。
一项是直接的资金配置；另一项则是很多人容易忽略的，即人才，或者说人力资本的配置。
我举一个相对极端的例子。现在金融行业已经不再是“卖房人”最核心的推荐对象了，更多被推荐的是“科技新贵”。那科技新贵靠什么把人吸引过去？靠股票市场，靠股权激励，靠在整个PE/VC投资过程中所设计的激励机制。
本质上，这就是在把最有创造力、或者最聪明的人，调配到你最希望他们去的领域。
所以从这个角度来看要配资，我确实认为金融是改变社会、改变历史进程的一个不可或缺的重要组成部分。更不用说，通过金融创新，还可以让全社会更多的人，分享到技术进步和社会进步所带来的福祉。这些事情，在没有金融之前，其实是很难想象的。
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