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AI泡沫论再起,OpenAI建立的帝国终将崩溃?

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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。


|来源:笔者制作

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。


|来源:笔者制作

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。


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。


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。

No.6618 原创首发文章|作者 irene Zhou

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