AI焦虑非共识

最近关于AI的叙事正在经历着微妙的变化。

最能体现这一点的，是一些机构在减少英伟达的持股，也有个别机构在公开表明做空英伟达，AI带来的一些经济和社会效应引发了情绪性反应。另外一点，是伯克希尔·哈撒韦43.38亿美元，这应该是巴菲特在正式退休之前，所做出的最后的重大投资决定，也是他在持有苹果股票之后，第二次做出投资科技股的重大决定。这是对一家AI巨头长期投资价值的认可。

最近一些投资机构第三季度大规模减持英伟达集中披露，其中最著名的机构和个人，有软银孙正义、桥水的达里奥、宏观基金的彼得·蒂尔等。

但也有一些知名机构在显著增持英伟达，如木头姐。在此阶段，英伟达股价仍上涨了近50% ，说明散户、动量资金接盘。软银卖英伟达的资金，加上自己的家底，做为之前投资承诺的一部分，总计投入OpenAI 225亿美元，再去采购英伟达的GPU。这是一种循环融资，几乎也成了近期 AI 资本市场的缩影。

硅谷也开始产生一些不祥的预兆，即明年会出现明星级的独角兽破产出局。最近在AI大本营旧金山召开的一场Cerebral Valley AI峰会上，主持人问台下的投资人、创业者和行业大咖，他们最想做空哪家非上市的科技企业，结果第一是AI搜索明星企业Perplexity，第二位竟然是OpenAI。

但是，在问到哪家是他们最想投资的非上市科技企业时，OpenAI也是名列第二，Perplexity也能排到第七位。在2025年行将结束之时，硅谷正在一段AI非共识焦虑期。

唱空的理由，首先是AI基础设施，超过了美国和平时期史小最大规模的基础设施投资，包括曼哈顿计划、阿波罗计划，甚至历次科技和能源革命中的电力、电信、互联网、油页岩投资，等等，按占GDP的比重来看，仅次于19世纪的美国铁路投资。

被刷榜和演示得神乎其神的AI，最终还是要回到水电煤，而且目前看来不怎么挣钱。如OpenAI今年收入130亿美元（就算奥特曼说的，200亿美元吧），Anthropic的年收入近100亿美元，还有最近Cursor说的年化收入10亿美元，还有其他的独角兽收入，都加起来250亿美元吧。

对应的数据中心基础设施的投资，仅OpenAI一家即在8年内投入1.4万亿美元，美国的五朵超级云，亚马逊AWS、微软Azure、谷歌、甲骨文、Meta等，在2030年前会每年投入6500亿美元左右，总计投入近4万亿美元。这些投资最终需要每年产生数千亿美元的收入，但OpenAI自己最乐观的预计，到2029年亏损仍将烧掉逾千亿美元还不能盈利。最近一些经济学家开始不看好AI提升劳动生产率。所以，对于算力的需求可能被高估了，高资本投入最终有可能闲置，最终将像当年的互联网光纤投资一样，有可能成为没有点亮的资产，将有超过90%左右的资产过剩闲置，导致泡沫崩溃。

第二个引起市场极度不安的，是英伟达、甲骨文、OpenAI、以及英伟达扶持的一批新型云计算企业之间数，被许多投资者理解为左脚踩右脚往上爬，实际上是市场上的资金已经枯竭，只能采取这种内循环的方式撑起需求。

循环融资与典型的供应商融资不同，涉及到多方闭环而不是双边交易关系，规模很大、锁定周期很长，从甲骨文到新型云企业，把OpenAI的数千亿到数十亿的长单记进RPO（未来合同收入），会计呈现很好看，但这些长单之后面临很大的不确定性，如会重新谈判、延期、降价等，账面上的收益都可能会快速反转，当然最可怕的，是OpenAI收入不及预期，自己的资金链断裂。

所以，市场上的需求大于供给，GPU市场表面上的紧俏，有一定程度上是被这种循环融资放大的。风险集中于少数节点上，如果OpenAI未能兑现巨额采购合同，长期高负债的甲骨文和新型云企业，订单和投资价值都将遭到打击，甚至会由英伟达接盘闲置算力。

这种循环融资也不透明，如关联交易、收入分享、双重计账的可能性、客户集中度的风险等，后来都是在媒体的投资者的不停追问中才看到一些眉目。黄仁勋这位硅谷穿皮夹克的最资深芯片工程师，最终也玩起了金融工程。

引发这场AI泡沫及其崩溃之争的，还有华尔街与硅谷之间的博弈。这一轮AI的行情，目前为止硅谷的科技七雄、超级独角兽和风险资本是最大的赢家，但对华尔街的对冲基金来说，它们并非不相信AI， 而是要从中寻求最大的赚钱机会，这并非来自科技股市值的单边上涨，而是来自市场不确定性的增加，产生更多属于华尔街的交易机会，包括做空的机会。

但是硅谷AI圈也提出了有力的反驳。如果说当年互联网泡沫时九成的光纤都没有点亮，现在的市场上算力需求远远大于供给，从台积电的CoWos产能，到英伟达的B200和B300芯片，甚至AMD的MI300、MI400，以至定制芯片谷歌的TPU，都很抢手。现在许多数据中心里，2020年发布的A100还跑得很欢；谷歌方面更是公开称，8年前的TPU。他们讲的，也都是是事实。

数据中心和算力严重过剩，泡沫终将崩溃，道理正确，但目前的实际情况，是亚马逊、微软、谷歌这些财务实力雄厚的超级云巨头，规划了上千亿美元的数据中心项目，。电力短缺，客观上对AI巨头的基础设施投资起到了约束的作用。真正的过剩，只有在在规划中的数据中心大量建成并通电之后才有可能出现，但那最快也是2027年之后了。

也应该看到，令空头们真正感到有机会的做空对象，是英伟达和甲骨文。甲骨文的股价，最近已经从之前披露高达4000亿美元长期订单时的高点，下跌了30%。按照大空头伯里的IT设备折旧期延长就是操纵利润的逻辑，谷歌和微软的IT设备折旧期最近几年都延长了一倍，远超过其他巨头，最应该做空，但目前伯里真正敢下手的却不是这两家。巴菲特投资的谷歌明年的资本支出将在千亿美元级别；彼得.蒂尔在抛掉英伟达的同时，又加仓了微软。要知道，微软最近开始激进加码数据中心的投资，这说明蒂尔不看好的，并不是AI基础设施投资。

投资者感到不安的，是过去三年来AI的机会、基础设施投资的收益过于集中于英伟达。对于任何行业和投资来说，过于集中，甚至达到垄断程度，都无法长期持续。三年了，局面需要改变了。

改变的力量来自各方。下半年以来，AI基础设施投资再度升级，而且黄仁勋和奥特曼导演的循环融资结构，令投资者愈发焦虑。英伟达想把未来数年对算力的需求，仍然主要锁定在其生态之中。但是，过去三年英伟达所享有的泼天机会，人们已经看出了难以持续的迹象。

，已经在硅谷和全球越来越受欢迎，加上电力的卡脖子，对算力需求（能源消耗）的无限增长会起到抑制作用。以谷歌TPU为代表的定制芯片（ASIC），在各大云厂商和AI企业那里已经成为趋势，包括OpenAI也在研发自己的定制芯片，并且与微软共享IP。亚马逊已打造出百万片Trainium的算力集群。字节跳动在与博通合作开发定制芯片。英伟达已经失去了中国通用GPU芯片市场，而中国企业的自研芯片在2026-2027年将会加快填补英伟达退出所留出的市场，并联手中国开源模型，可能会在海外建立起中国的AI技术栈，这些都是令黄仁勋公开表示担忧的趋势。

所以，投资机构和投资者主流，总体上并没有看空AI，而是要采取一些分散风险的动作。首先是从过于集中的GPU供给方分散风险，主要是英伟达“循环融资”同盟，包括英伟达、甲骨文、一小撮新型云上市企业等，投资者在做相应减持和调整。

其次是在投资时间上，从过于短期集中向长期机会分散，减少对于短期内迅速上涨的基础设施、供应链和电力相关设备的投入权重，转向那些拥有基础设施、自研模型、稳固平台和杀手级应用的科技巨头，它们能建立起全栈技术、垂直整合的AI生态，如果把时间线放长，他们有很大的机会在这一场AI革命中立于不败之地。

还要看到AI芯片本身，其价值也在从计算向存储转移。HBM等存储在高端芯片系统的材料清单（BOM）价值中的占比已经超过了一半，未来将迎来一波超级周期，其议价能力强于GPU本身，与英伟达的博弈值得关注。

投资者的目光不再过于集中GPU，也可能标志着健康的技术扩散。AI的价值，开始从基础设施向应用和产品的转变。2026年，投资者也将会把目光投向A那些能做出真正的AI体验、专业深度、工作流程、数据护城河的AI应用企业，将轮到它们登上创造价值的舞台了。