5 月 29 日路透社刊文指出，投资者不应只问 AI 热潮何时结束，而应思考一旦反转，市场将如何重构防御。OpenAI、Anthropic 等模型公司商业模式已显不可持续，Meta 和亚马逊等超大规模计算提供商的数据中心巨额投入回报数学难题凸显。[[1]](https://www.reuters.com/commentary/reuters-open-interest/what-if-ai-boom-goes-into-reverse-2026-05-29/)
这一观察置于过去两年资本狂飙背景下。对比 2023-2025 年单纯追逐规模扩张，如今 hyperscaler 资本开支增速仍未放缓，但盈利转化路径愈发模糊。Meta 等公司正通过 SPV 等结构将部分基础设施成本移出资产负债表，短期缓解压力，长期却暴露对 AI 叙事依赖的脆弱性。与此同时，意大利央行行长潘内塔同期表态，AI 可显著提升该国疲弱劳动生产率，但同时强调需与 Anthropic 等厂商就安全风险提前对接。[[2]](https://www.reuters.com/business/finance/bank-italy-engaging-with-global-ai-firms-governor-says-2026-05-29/)
根本驱动力在于模型训练与推理成本与实际企业 ROI 的落差。过去大厂以“规模即护城河”逻辑吸引资金，如今当落地场景仍集中在编码、搜索等有限领域，资本开始审视长期回报可持续性。意大利案例显示，监管与生产力提升的双重诉求正迫使行业从“烧钱扩张”转向“可验证价值”。
未来 6-12 个月，关键悬念在于下一轮财报季能否持续印证 AI 支出转化为盈利。若英伟达等硬件龙头与模型公司数据不及预期，资金可能加速转向防御性板块，暴露当前估值与现实脱钩的风险。
信源：https://www.reuters.com/commentary/reuters-open-interest/what-if-ai-boom-goes-into-reverse-2026-05-29/
