李丰，峰瑞资本的创始合伙人，在WAVES 2026大会上，从资本与流动性的角度，剖析了当前人工智能（AI）产业所处的周期阶段。

他指出，历史上技术创新的资本周期分为两个阶段：前半段侧重于技术讨论，而后半段则转向对资金的关注，如市值、融资额和烧钱情况。他认为，当前AI产业正处于资本周期的后半段。

李丰解释了本轮AI热潮的空前性，其根源在于2020年全球为应对疫情冲击而进行的超发基础货币。全球主要央行扩表12万亿美元，通过货币乘数效应，形成了近50万亿美元的全球流动性供给，这是史无前例的。

2021年，充裕的流动性推动了全球资本市场的繁荣。然而，2022年，俄乌冲突等因素导致欧洲和中国面临高度不确定性，使得大量资金涌向美国。尽管美国在此期间经历了激进的加息，但资金的回流趋势并未停止。

李丰认为，当全球资金集中流向美国时，为了支撑资本市场的上涨，市场需要一个合理解释。恰在此时，ChatGPT的出现为AI热潮提供了契机，成为推动AI相关科技公司市值飙升的主要原因，这在很大程度上是流动性驱动的结果。

他引用了美国资本市场总市值与GDP的比例（约2.5倍）以及巴菲特指数（美国约为2.3-2.4）来衡量市场估值水平，并指出当前全球流动性呈现出“翘翘板”效应，即部分资产上涨必然伴随其他资产下跌，这种状况可能持续一段时间。

在谈及美国科技巨头的资本开支时，李丰列举了微软和谷歌。谷歌2025年预计净现金流可能转为负数，其资本开支（如用于数据中心建设）十分庞大。截至去年底，谷歌和微软的债务占现金等价物的比例相对较低，而亚马逊和Meta则较高。他预计，包括中小型互联网公司在内，美国科技巨头今年的总资本开支可能超过1万亿美元。

李丰将当前AI领域的投资逻辑与2000年互联网泡沫时期的思科进行类比。当年思科凭借其在互联网基础设施方面的地位获得了巨额订单，支撑了其高市值。如今，英伟达在AI领域的地位，如同当年的思科，市场普遍认为无论AI是否存在泡沫，GPU和芯片的需求都是刚性的。然而，他提醒，互联网泡沫破裂后，思科市值大幅缩水，表明即使是必需品也可能受到市场情绪的影响。

关于基座模型，李丰指出，与上一轮互联网烧钱教育用户不同，当前AI烧钱主要集中在后台技术研发和基础设施建设，而非前端用户教育。他认为，一旦市场要求大模型公司盈利，Token成本和收费将成为关键，这将直接影响行业的未来走向。

他将技术周期的投资阶段划分为三个阶段：第一阶段关注技术本身，第二阶段关注技术的颠覆性和应用想象力，而第三阶段则回归到“谁真正赚到了钱”。李丰认为，中国在AI应用落地阶段具有优势，尤其是在产业链完整、数字化基础设施和政策推动等方面。他建议，当资本周期或想象力周期达到顶点并开始回落时，将是关注AI应用落地的关键时机。

最后，李丰重申，本次分享仅从“钱”的角度探讨了AI产业，并未深入技术层面。他总结道，在技术创新的资本周期中，前半段侧重技术讨论，而后半段则转向对资金的关注，无论是技术从业者还是投资者，都应关注“钱”的流向。