AI泡沫不会马上破裂——这是Forrester的判断。不过它同时提醒企业，要为一次可能掀翻供应商、合同与价格的“校正”（correction）做好准备。

这家分析机构称，基础设施支出的增速已经跑到可衡量回报的前面；之所以不敢断言崩盘在即，是因为出钱建这些设施的公司财务底子够硬。

“担心AI泡沫就要破裂，为时过早，”Forrester负责新兴技术的副总裁Brian Hopkins说。

“建设今天这套AI算力基础设施的钱，大约九成来自财务健康的大型科技公司，用的是它们自己的现金流。风险集中在少数几个地方：少数几家真正承压的建设方，以及和AI实验室之间的循环融资交易。”

顺手地，Forrester还做了一个“AI泡沫模型”（AI Bubble Model），帮技术负责人盯风险、做准备。

九成资金来自自有现金流

其最新报告《AI泡沫破裂并不迫近》指出了一件IT业界已经说了很久的事：超大规模运营商正把创纪录比例的收入投入资本支出，以上线更多支撑AI开发与使用的基础设施。

但生产率的提升，撑不起这样的供应商产能扩张。Forrester测算，只有当AI到2035年把美国GDP抬高5%时，这些基础设施投资才能回本。已发表的估算显示，生产率改善大约只能贡献其中两个百分点，剩下约1.3万亿美元得靠其他价值来源补上。

管理咨询公司贝恩（Bain & Company）近期的报告得出类似结论：估算到2031年，AI产业每年需要产生6万亿美元收入，才养得起它所需的全部基础设施，而这需要超出“提升员工生产率”之外的新用途。

让AI变充裕的力量，也在让市场不稳

Forrester还称，让AI变得充裕的那些力量，同时也在让部分市场变得不稳定；企业用户应当留意，当Anthropic这类主要供应商为应对开源模型竞争而大幅削减Token成本时，价格是怎么塌下来的。

如果新产能上线时需求令人失望，供应商可能削减投资、合并、调价，或者直接停产某些产品。客户可能发现自己要围绕一批已经不存在的供应商和服务，重建自己的AI计划。

Forrester建议企业跟踪自己的AI项目是否产生了可衡量的价值，并限制自己对脆弱供应商的敞口——当然，是在它自己的帮助下。

该盯的三个地方

判断形势怎么走，可以先看两个数之间的缺口：供应商签约的业务量，与实际确认的收入；再看它们靠什么给建设融资。如果一家厂商更依赖外部投资和客户预付款——Oracle和CoreWeave就是如此——Forrester说，这就是该减少对它们依赖的红旗。

第二件事是压力测试。企业应当设想这样的场景：关键供应商宣布12个月后停止支持；某家AI模型供应商对其算力供应商违约，并削减面向企业工作负载的服务等级协议（SLA）。企业要提前知道：哪些AI用例该放弃、哪些数据和工作负载需要迁移、代价是多少。

第三件事是别收手。Hopkins坚持认为，企业不该由此退缩，而该继续投在AI能证明价值的地方，密切盯住那些建设AI算力的公司的财务健康，并为校正做好准备。

需求才是决定性变量

Hopkins还提了一句更深的警告：“单靠供过于求，决定不了一次校正会不会来。决定它的是需求，而需求是最大的未知数，因为它取决于企业能不能在简单的生产率提升之外，找到AI的持久价值。”

近来，国际货币基金组织（IMF）开始敲警钟，称金融市场对一次AI驱动校正的敞口越来越大，可能引发大范围的经济紊乱。

今年早些时候，国际清算银行（BIS）也曾表达担忧：AI产业的现状带有历史上经济泡沫的特征，对全球经济稳定构成风险。