“大空头”突然升级押注！Michael Burry：AI泡沫或提前至2027年破裂

    FX168财经报社(北美)讯 因成功押中2008年美国房地产危机而闻名的“大空头”Michael Burry，再度加码对人工智能热潮的看空押注。他最新表示，AI泡沫可能比此前预计更早破裂，并将原先部分直接做空仓位转换为杠杆更高的看跌期权，押注英伟达（Nvidia）、Palantir、Micron等一批AI相关股票在2027年迎来明显调整。

Burry周一在Substack发文称，他正在“把时间表提前”，主要原因是最新研究让他认为“AI泡沫可能比预期更早破裂”。他表示，现在比过去任何时候都更有信心，自己的看空逻辑将在未来一年内得到验证。此前，他曾将2028年视为这一情景发生的基准时间点。

从直接做空转向看跌期权

随着时间表提前，Burry也调整了自己的交易方式。他表示，希望获得“更大的空头杠杆”，因此平掉部分直接做空股票的仓位，转而买入看跌期权。

根据其披露，涉及的标的包括英伟达、Palantir、美光科技（Micron）、Nebius、甲骨文（Oracle）、卡特彼勒（Caterpillar）、iShares Semiconductor ETF以及纳斯达克100指数，相关期权将在2027年6月至12月之间陆续到期。Burry还结束了对CoreWeave的直接做空仓位，并计划在期权价格更具吸引力时重新买入看跌期权。

其中，英伟达是最受关注的交易之一。Burry表示，他买入了明年9月到期、执行价位于100多美元区间中段的英伟达看跌期权。相比之下，英伟达周一收盘价约为229美元，这意味着其押注的执行价远低于当前股价。

他同时持有针对纳斯达克100指数的看跌期权，执行价位于24000点区间，并于明年9月到期。按照当前约30300点附近的指数水平计算，这一仓位反映出Burry正在为科技股可能出现大幅回撤做准备。

“如果支出放缓，一切都会散架”

Burry看空AI的核心并非人工智能技术本身，而是围绕AI基础设施形成的资本支出和融资模式。

他认为，科技公司目前正在投入巨额资金建设数据中心、采购芯片、电力设备和其他AI基础设施，而越来越多的支出依赖债务融资。这种模式只有在资本持续涌入、AI投资继续高速扩张的情况下才能维持。

“如果支出停止或者放缓，一切都会散架。”Burry写道。

他尤其担心利率上升带来的冲击。随着AI数据中心建设越来越依赖私募股权、私人信贷和保险机构提供资金，更高的融资成本可能同时压迫整个资本链条。Burry称：“更高的利率会给这条链上的每一个环节带来压力。”

这一担忧近期变得更加突出。美国长期国债收益率持续攀升，市场同时强化对美联储进一步加息的押注，使依赖长期资本支出的AI基础设施项目面临更高融资成本。

Burry：大型AI公司已经出现压力迹象

Burry近期还表示，他已经在大型云计算和AI基础设施企业身上看到越来越多“压力迹象”。他认为，这些公司的公开表态和监管文件正在透露真实的财务压力，“很多公司已经开始出现磨损”。

近几个月来，他反复质疑AI热潮背后的资本效率，包括科技巨头是否在芯片和数据中心领域过度投资，以及部分AI企业能否产生足够现金流来支撑不断增长的资本开支。

他还曾批评部分公司通过激进会计处理、巨额股票薪酬以及相互融资安排放大短期增长和市场热度。不过，这些判断属于Burry个人的投资观点，目前AI相关企业整体收入和资本开支仍在快速增长，部分公司也持续公布强劲的AI需求。

从“缩减风险”到重新加码

值得注意的是，Burry本月早些时候一度降低部分AI空头风险。他曾出售2026年12月到期的英伟达看跌期权，并表示随着到期日临近，期权时间价值衰减过快，因此选择降低风险敞口。

但最新调整显示，他并没有改变对AI估值和资本支出周期的长期判断，而是将交易期限进一步向2027年延伸，同时通过看跌期权提高潜在收益弹性。

上周，Burry还进一步扩大了对美光科技、Nebius、Palantir以及半导体ETF的看空观点。他认为，当前芯片行业的高景气在一定程度上来自AI相关供应紧张，但随着未来产能逐渐释放，这一周期最终可能反转。

AI多头仍有另一套逻辑

尽管Burry不断发出警告，AI行情目前仍未真正瓦解。部分AI企业继续公布高速收入增长，大型科技公司仍在扩建数据中心，同时市场资金也开始从单纯押注基础设施，转向寻找能够真正将AI转化为收入和利润的企业。

这也意味着，当前市场真正的分歧已经从“AI是否重要”，逐渐转向另一个问题：AI所创造的未来现金流，究竟能否支撑今天规模越来越庞大的资本支出和估值。

Burry显然已经给出了自己的答案。

对他而言，真正危险的并不是AI技术突然停止发展，而是资本开始不愿意继续为这种扩张买单。一旦融资成本继续上升、资本支出放缓，或者企业开始削减数据中心建设，他认为目前彼此相互支撑的AI投资链条就可能面临更严峻的考验。