Ricardo Caballero 的新论文说：泡沫可以是真的，即使它最终破灭
本系列三篇
① 当泡沫留下遗产：AI估值的第三种可能（本篇）
② 泡沫的赛跑：资本积累 vs 信念崩塌
③ 谁为泡沫买单：AI资本积累的分配效应
2026年初，NVIDIA市值一度突破5万亿美元，AI相关公司的估值让所有人都在问同一个问题：这是基本面，还是泡沫？
这个问题听着简单，但答案一直是二选一。要么AI真的值这么多钱，要么市场疯了。MIT的 Ricardo Caballero 教授在 NBER 的工作论文里提出了第三种可能，而这个可能比前两种都有意思：泡沫本身可以是「投机性增长」的引擎，即使估值最终修正，泡沫期间安装的AI资本会永久改变经济。
图 1 | 三种视角：基本面、泡沫、投机性增长
1 二选一的陷阱
关于AI估值，传统讨论只有两个框：
框一：基本面。 AI技术确实值这么多钱。当前的高估值反映的是未来利润的合理折现。如果AI兑现了生产力承诺，NVIDIA卖5万亿不算贵。
框二：泡沫。 市场过度乐观了。AI的落地速度和变现能力远不如估值暗示的那么快，价格虚高终将回归。
Caballero 的洞察是：这两个框都漏掉了一件事。当估值影响投资时，价格可以塑造它表面上在预测的基本面。高估值推高投资需求，大量AI资本被安装，而这些资本一旦装好了，它就改变了经济本身的生产结构和储蓄行为。即使估值最终修正，安装的资本还在。
当估值影响投资，价格可以塑造它表面上在预测的基本面。一个临时的过高估值，可以留下永久的真实遗产，即使估值本身最终会修正。
这话的关键在于「估值影响投资」。如果估值纯粹是金融市场的数字游戏，不影响实体投资，那泡沫就是泡沫，破了什么也不剩。但AI不一样。高估值直接推高了数据中心、算力、芯片的真实投资。McKinsey估计AI基础设施投资将达7万亿美元级别。这些不是纸面财富，是钢筋水泥加GPU。
2 模型的三块积木
Caballero 的模型搭了三块积木，每块都对应一个经济机制。
图 2 | 技术区块、资金区块、投资区块，三块积木叠加产生多重稳态
积木一：AI资本替代劳动
AI资本有个特殊性质：它能干原来只有人能干的活。一个数据中心跑训练好的模型，在资产负债表上是资本，但在生产过程中它执行的是劳动任务。
那会怎样？AI资本积累会扩展「有效劳动」。而且，AI劳动的收入归资本家，不归工人。收入分配因此向资本家倾斜。而资本家的储蓄率更高，这为后面埋了伏笔。
更妙的是，AI部署创造了一个「回报恒定区间」。在这个区间里，每多一个单位的AI资本，它带来的AI劳动恰好和传统资本同步扩张，资本-劳动比不变，边际产出不降。这和传统的资本积累完全不同，传统积累很快就会撞上递减回报。
积木二：财富越多，所需回报越低
模型里的资本家有「财富效用」偏好。说人话就是：越有钱的人越不在乎回报率。100万的时候你要求7%的回报，1个亿的时候5%也行。
这个偏好直接产生了一条向下倾斜的「资金曲线」：资本家财富越高，他们愿意接受的回报率越低，资本的持有成本就越低。
资金成本 Φ(K) = q̄ × [δ + ρ / (1 + θ × q̄ × K)]
AI部署恰好往这条曲线里灌财富。AI替代劳动后收入流向资本家，资本家变得更富，所需回报率更低，能支撑的资本存量就更大。这是一个正反馈环。
积木三：Tobin Q驱动投资
第三块最标准：Tobin的Q理论。估值q高于重置成本时，企业投资加速；低于时减速。这块积木的作用是把金融市场和实体投资连起来，让估值有真实的资本积累效应。
3 三个稳态：低、中、高
三块积木叠在一起，出现了一件漂亮的事：红利曲线和资金曲线有三个交点，对应三个稳态。
图 3 | 红利曲线（红）与资金曲线（蓝）的三个交点，对应低、中、高三个稳态
低资本稳态：资本太少，AI部署还没开始。经济就是传统的劳动力加资本模型，利率正常。
中间稳态：AI正在部署的区间。资本回报恒定不降，但资金曲线在下降，两线相交形成中间点。这个稳态是不稳定的，它是低态和高态的分水岭。
高资本稳态：AI资本已经装够了。收入分配向资本家倾斜，储蓄池变大，所需回报率降下来了，能支撑更大的资本存量。利率反而比低态更低。
高态一旦到达就能自我维持。问题在于：理性定价从低态出发，到不了高态。
4 理性的无力
这是论文最反直觉的结论之一。高资本稳态是理性均衡，不是幻觉。但如果你从低资本状态出发，用理性预期来定价，经济会乖乖留在低态。
原因在于资本是「预设变量」。你不能瞬间跳到高态，得一步一步积累。而在积累过程中，理性定价会把你拉回低态的鞍形路径。高态的鞍形路径从中间稳态的另一侧才开始，低态的资本存量够不着。
高态自我维持，但从低态到不了。理性定价本身不会把你送到那里。你需要一个临时的「推力」。
这个推力就是下一篇的主题：投机性过渡。投资者暂时过度乐观，估值上升，投资加速，资本积累跑起来。信念最终会修正，问题是修正来得够不够晚。如果资本已经装够了，经济落在高态，泡沫留下了遗产。如果修正来得太早，过渡崩溃，一切回到低态。
5 为什么这篇论文值得认真读
这篇论文不是又一篇「AI估值高不高」的评论文章。它做了一件更难的事：把「泡沫是否有真实效应」这个问题从一个金融学问题变成了一个宏观经济学问题。
传统的泡沫讨论停留在价格层面。Caballero 把投资行为、收入分配、储蓄偏好、利率动态全部拉了进来，构建了一个框架，让「泡沫的真实遗产」这个模糊的直觉变成了可以被模型分析的命题。
而且，论文的结论对当下的政策讨论有直接含义。如果AI估值确实含有投机成分，问题不在于「怎么挤掉泡沫」，在于「泡沫破之前，能不能装够资本」。这是完全不同的政策取向。
本篇核心
三种可能，不只两种。除了「基本面」和「泡沫」，还有第三种：泡沫本身驱动资本积累，即使估值最终修正，安装的AI资本会永久改变经济。
三块积木产生三稳态。AI替代劳动（技术区块）、财富越多所需回报越低（资金区块）、Tobin Q驱动投资（投资区块）三者叠加，出现低、中、高三个资本稳态。
高态理性但不可达。高资本稳态是理性均衡，但从低态出发，理性定价无法跨过中间稳态到达高态，经济需要一个临时的「推力」。
这个推力怎么工作、什么时候成功什么时候失败，是下一篇的主题。
本文是对 NBER Working Paper No. 34722「Speculative Growth and the AI Bubble」(Ricardo J. Caballero, 2026) 的解读。文中观点归原作者所有，解读部分仅供参考。