5 月 29 日，Reuters 刊文直指投资者不应只问“AI 热潮何时结束”，而应思考“热潮逆转时市场将如何反应”。同日 Bloomberg 报道，哈佛经济学家 Gita Gopinath 在 Odd Lots 播客中对 AI 驱动的“完美生产力世界”持审慎态度，指出社会动荡风险可能抵消技术红利。
这一转向并非孤例。Dell 同日股价大涨 30%，AI 服务器出货拉动财测上调，但市场对 AI 资本开支回报的疑虑同步升温。台湾政府将 2026 年 GDP 增速上调至 16 年高点，核心驱动力仍是 AI 相关出口，却也暴露经济对单一赛道的依赖。
对比过去两年“scaling law 无上限”的主流叙事，如今大厂与投资者开始区分“训练期狂飙”与“推理期 ROI”。Nvidia 等硬件巨头仍在加码，但二级市场已开始为潜在过剩产能定价。Gopinath 的观点本质是提醒：AI 不是永动机，其社会成本与产能周期可能同步到来。
未来 6-12 个月，关键看企业实际部署后的盈利验证。若多数 AI 项目仍停留在“降本增效”而非创造新需求，资本将加速撤离高估值标的。反之，若 humanoid 或 agent 等应用真正规模化落地，热潮或将延后反转。市场已从“相信就能实现”转向“证明后再加注”。
信源：https://www.reuters.com/commentary/reuters-open-interest/what-if-ai-boom-goes-into-reverse-2026-05-29/
