5 月 31 日彭博社报道，多家大型企业开始重新评估 AI 部署的实际成本与回报，此前因算力与能耗激增而暂停或缩减部分项目。芯片股虽因 AI 叙事持续走高，但投资者与 CFO 层面已出现明显谨慎信号，AI 资本开支正从“必选项”转向“可量化 ROI”。
这一转向与过去两年“先烧钱抢位”的策略形成鲜明对比。OpenAI 与 Anthropic 等闭源玩家仍维持高强度训练投入，而企业端落地则更多转向推理优化与垂直场景。Meta 等公司同期推进订阅与硬件变现路径，也印证大厂正从单纯规模扩张转向效率优先。Sam Altman 近日在 X 上发文强调 AI 应“dramatically increase quality of life and individual freedoms”，但市场反应显示，叙事已不足以掩盖落地端的成本压力。
与此同时，Demis Hassabis 近期接受采访时指出当前系统“nowhere near AGI”，这与主流 scaling 叙事形成张力。过去依赖“更大模型=更好性能”的假设，正面临资本结构与实际产出的检验。VC 圈对“groupthink boom”的反思也出现在 TechCrunch 最新报道中，三位顶级投资人直言 AI 估值与现实脱钩风险正在累积。
未来 6-12 个月，关键看 2026 年下半年财报中 AI 相关 CapEx 是否转化为可审计利润。若企业端 ROI 持续低于预期，算力供给或加速向开源与专用推理芯片分流；反之，闭源玩家将进一步巩固定价权。悬念在于：当电力与内存瓶颈叠加，AI 故事能否继续支撑当前估值泡沫。
信源：https://www.bloomberg.com/news/videos/2026-05-31/major-companies-reconsider-ai-costs-video
https://techcrunch.com/2026/05/30/the-groupthink-boom-what-three-top-vcs-really-think-about-the-ai-frenzy/
