本文来自微信公众号： 秦朔朋友圈 ，作者：Irene Zhou，原文标题：《AI 泡沫论再起，OpenAI 建立的帝国终将崩溃？》，头图来自：视觉中国
近期，AI 泡沫论再起。伴随着大空头做空英伟达、Palantir 等明星 AI 股，以及大型云服务商的资本开支不断创下新高，"开支太高，但收益太少"（too much spend，too little benefit）的质疑，几乎从去年年中开始每隔一段时间就会传出，而大语言模型的开创者 OpenAI，是这一切的催化剂。
事实上，近两年来暴涨的 AI 股都是和算力、电力、数据中心等相关的 AI 基础设施公司，而如今，他们的命运似乎开始和 OpenAI 紧密相连。
据公开信息，今年以来，OpenAI 已签署了价值约 1 万亿美元的交易，从而获得运行 AI 模型的计算能力，这些协议的交易方包括 AMD、英伟达、甲骨文和 CoreWeave 等。
这些企业的利益也与 OpenAI 未来的盈利能力相绑定——英伟达提供算力并投资 OpenAI（1000 亿美元），AMD 提供芯片并获得股权，CoreWeave 提供专用云服务，Oracle 和 SoftBank 参与数据中心建设。
OpenAI 可能会在 2027 年 IPO 的消息，也在近日满天飞，其成立三年的 ChatGPT 业务即将达到 10 亿用户，仅今年，来自数百万客户的订阅收入就接近 100 亿美元。
但是，紧随其后的问题是，约 100 亿美元的收入如何撑起近万亿美元的估值？
如果 OpenAI 盈利模式难以持续，那么开支庞大的整个 AI 生态链将何去何从？美股又将受到什么影响？
要知道，自 2022 年底 ChatGPT 横空出世以来，截至今年 9 月，美国股市的市值暴涨了 21 万亿美元，而仅十家公司就贡献了 55% 的涨幅。
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一、OpenAI 建立 AI 帝国"帝国终将崩溃"，标题里的这句话，其实出自一位全球最早报道 OpenAI 的美国记者郝珂灵（Karen Hao）。2019 年 8 月 7 日，当郝珂灵抵达 OpenAl 办公室时，OpenAl 还只是一家名不见经传、但处于快速变化中的公司。那时她是麻省理工科技评述（MIT Technology Review）报道 AI 领域的资深记者，具有 MIT 工科学位和硅谷工程师工作背景。
她的报道过程经历了一系列波折。通过在 OpenAI 公司受限制地蹲点三天，以及对该公司前员工和现员工、合作伙伴、朋友和其他领域专家近三十次采访，她观察到的是 OpenAI 的野心如何使其偏离了最初的使命。
这篇深度报道刊发后，OpenAI 显然并不满意，此后三年再也没有接受过她的采访。
今年 4 月，OpenAI 的 CEO 萨姆 · 奥尔特曼在社交媒体上发帖声称将会有人出书抹黑他和 OpenAI，并强调那本书的作者并未采访他。
郝珂灵回应道："我就是‘那个人’，我在写书的过程中一直寻求 OpenAI 可以出来接受采访，他们说了几个月‘快了快了’，但始终没有（接受采访）。"
5 月，郝珂灵在持续的业内采访基础上出版了新书 Empire of Al:Dreams and Nightmares in Sam Altman's OpenAI（《AI 帝国：萨姆 · 奥尔特曼的 OpenAI 的梦想与噩梦》），深入探讨了这家引发 AI 军备竞赛的公司，以及这场竞赛对我们所有人意味着什么。
之所以说"帝国崩溃"，是因为郝珂灵认为，当前人们似乎越来越失去对技术的控制，不再是技术为自己服务，反而感觉自己在为技术服务。
她提到，历史上所有的帝国都会崩溃，因为它们的基础其实非常薄弱——它们建立在剥削和榨取的逻辑之上，这在长期来看是不可持续的。没有任何社会愿意永远处于这样的状态，这本质上是一种不稳定的存续模式。
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如果这些公司永远不向它们所剥削和榨取的社区给予任何回报，这些社区必然会感到不满，并停止允许它们这样做。
尽管崩溃论在现在看来还远远太早，但 OpenAI 确实开创了"大力出奇迹"的先河，也导致现在几乎整个硅谷都陷入了狂热的算力军备竞赛。
具体而言，以前的 AI 模型都是采用在数据、计算、能源方面都更高效的方法。但萨姆 · 奥尔特曼和其他高管一一前首席科学家伊尔亚 · 苏茨克维、格雷格 · 布罗克曼，还有当时一起创立 OpenAI 的埃隆 · 里夫 · 马斯克——他们一开始选择了特定的发展轨道。
他们认为，最快在 AI 发展方面达到第一的方法，就是采用规模化的方法，用很大的规模来训练更好的模型。一旦他们选择了这种规模化方法，就必须投入很多能源、很多资源来做 AI。
在郝珂灵看来，这是一种非常暴力的方法，一开始这种方法其实被很多比较有名的科学家看不起，因为他们觉得这不是真正在探索新的技术来发展 AI，而是用已有的技术来暴力突破，只是加更多数据、更多资源和能源，把规模扩大。
但后来 OpenAI 获得了巨大成功，所以现在很多人都忘记了以前那种轻视的观点，反而很羡慕 OpenAI 这种方法。
于是，根据摩根士丹利的最新测算，全球前 11 大云服务提供商（CSP）2026 年现金资本支出现已达 6200 亿美元，2025～2026 年总支出将超 1 万亿美元。比如谷歌云、微软 Azure、亚马逊 AWS 等等都为 OpenAI 的大语言模型提供云服务，这就涉及巨大的资本开支。
资本市场一度认为，资本开支越大，就越利好股价，因为支出意味着未来的利润。不过，如今质疑声此起彼伏，尽管投资者的仓位并未出现实质性变化，这更多是一种对未来未知的焦虑。
支出压力之大，也使得现金充沛的科技巨头近期罕见地发债融资。例如，Meta 计划通过其有史以来最大的债券发行，筹集约 300 亿美元，债券发行规模创纪录。
Meta 的债券发行吸引了约 1250 亿美元的投资者订单。尽管认购需求强劲，但债券融资规模巨大，表明这些公司将在短期内承担非常重的资本支出压力。
二、何以支撑万亿美元市值？更关键的问题在于，OpenAI 可能要上市了。
有媒体报道，OpenAI 计划最早于 2026 年下半年提交上市申请，并于 2027 年上市。此次 IPO 的估值可能高达约 1 万亿美元。OpenAI 计划筹集至少 600 亿美元。
10 月 28 日，微软与 OpenAI 宣布签署新协议，微软宣布将支持 OpenAI 推进其营利部门 OpenAI Group PBC（OpenAI 集团公共利益公司）的组建和资本重组。微软在该营利实体中的持股比例为 32.5%，仍旧是重要股东。
同时，后续 OpenAI 将额外购买价值 2500 亿美元的微软 Azure 云服务，作为交换，微软不再拥有为 OpenAI 提供计算服务的优先选择权。
也就是从 9 月以来，一个个跟 OpenAI 相关的大单新闻令人眼花缭乱—— OpenAI 宣布了与甲骨文 3000 亿美元的合作协议、与英伟达 1000 亿美元的投资、与 AMD 部署 6 吉瓦 GPU 的战略合作，以及与博通部署 10 吉瓦定制 AI 芯片的战略合作。
总体而言，2025 年 OpenAI 签下价值 1 万亿美元的算力采购协议，向英伟达、AMD、甲骨文等公司采购算力，交易总规模相当于 20 座核电站能源。
在每一个上述协议签订之际，例如甲骨文、AMD 等股价都出现双位数跳升，但相关采购协议部分并不具备法律约束力，各界开始质疑：年营收仅百亿的 OpenAI 将如何兑现？OpenAI 的供应商将承受何种结果？
其中，甲骨文成为各界最担心的公司，甲骨文一年的营收也不过 600 亿美元，现金流 200 亿美元，却和 OpenAI 签下了近 3000 亿美元超大订单的消息，这也体现了甲骨文的股价之上，近期抹去了部分前期的巨大涨幅。
历史也告诉我们，在重大技术创新时期，投资者往往会对真实的生产力进步过度反应，从而伴随投机泡沫。
有观点认为，从 1825 年到 2000 年之间的人类最伟大的 51 项创新中，其中 37 项都伴随着泡沫。这个泡沫的意思不是说这些创新最终没有兑现（这些创新最终都成为我们现在生活中不可或缺的"日常"），这里的泡沫是指初始投资人预期的回报，没有实现。
比如说英国在 19 世纪 40 年代和 19 世纪 60 年代经历了两次铁路大泡沫，但今天英国依然有大量铁路。19 世纪末，美国投资者疯狂追捧电灯公司，赔了很多钱，但如今电灯无处不在。
瑞银（UBS）此前发布的一份报告似乎也在为这场狂欢泼上了冷水。报告指出，到目前为止，AI 带来的收入"令人失望"——西方主要 AI 企业的年总收入大约为 500 亿美元。
这个数字虽然增长迅猛，但与未来的投入相比，却显得微不足道——它甚至不足摩根士丹利预测的 2025 至 2028 年全球新建数据中心 2.9 万亿美元投资额的 2%，而这个天文数字还不包括同样惊人的能源成本。
9 月时，麻省理工学院的一项最新研究则更为刺骨，甚至引发 AI 股集体跳水。MIT 的结论是：高达 95% 的组织在生成式 AI 投资中获得的回报为"零"。这意味着，绝大多数企业对 AI 的探索仍停留在"玩具"阶段。一边是"零回报"的普遍现实，另一边却是人类商业史上最激进的资本投入。
对资本市场而言，投资的终极逻辑从未改变：收回成本，然后获得巨额收益。
AI 领域上万亿美元的投入，对应的未来预期收入必然以数十万亿计，而且这个未来绝不能太遥远。但如今这场 AI 军备竞赛的烧钱大战似乎很难看到终点，而且用钱买来的数据中心、服务器等尖端硬件还存在"折旧"问题，这将拖累资产负债表的表现。
三、如何"投资 AI 泡沫"尽管存在种种担忧，但投资者仍在加码对 AI 相关股票的押注，因为音乐仍在进行之中。
对于" AI 泡沫论"，高盛美国互联网股票分析师埃里克 · 谢尔丹指出，"七大科技巨头"中的大多数仍在产生极高水平的自由现金流，进行股票回购并分红，这在互联网泡沫时期极为罕见。
不过他承认" AI 可能只是尚未形成泡沫而已"。
高盛美国软件股票分析师兰甘则表示，在其覆盖的领域中，几乎没有泡沫迹象，许多软件企业的估值甚至过低。但他提到了一个例外——甲骨文，其近期股价表现无法用基本面来解释。
但红杉资本合伙人戴维・卡恩持不同看法。他认为，要证明 2030 年之前大规模数据中心建设（他估计将耗资数万亿美元）的合理性，唯一途径就是实现通用人工智能（AGI）。因此，用他的话说："如果你认为数据中心存在泡沫，且产能建设将出现过剩，那么你应该投资计算资源的使用方。作为计算资源的使用方，计算资源过剩意味着毛利率上升、销货成本（COGS）下降。"
卡恩认为，目前主要存在于私募市场的 AI 应用企业蕴含巨大机遇："尽管估值较高，但这些企业的商业模式质量优异。它们正在开展有趣的业务，存在大量机遇，也有巨大的盈利空间。"
客观而言，美股的泡沫刚刚开始，随着资本开支由大型云服务厂商的自由现金流支撑发展到股权、债权融资，产业投资的斜率显著变陡，确实可能是泡沫的前兆。
但目前技术和应用的创新仍未停滞，还需密切关注下游需求放量的速度能否匹配，不宜过早对产业趋势报以悲观态度。在机构看来，未来相关科技巨头的业绩走势仍是核心，筛选在产业革命中卡位占优的公司才是"投资 AI 泡沫"的制胜关键。
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