霍尔木兹海峡战火持续，美国AI泡沫怎么办？

文 | 天书 北方朔风

最近不少新闻连起来，能强烈感觉到美国AI产业的泡沫快走到一个临界点了，尤其在美以伊开战之后，霍尔木兹海峡的封锁对AI产业产生的冲击是深远的。当然，这只是加速剂，根本性的原因在于美国从白宫到硅谷都错将AI当成万能许愿机和对中国的决胜武器，从而在发展方向上走入了歧途。

“龙虾热”之后

要串起来的新闻比较多，先从最近的“龙虾热”说起吧。最近在开源项目OpenClaw（小龙虾）火爆之后，其创始人抱怨腾讯Skillhub对ClawHub的爬取行为，结果没过两天又接受了腾讯轻量云的赞助。作为一个开源项目，这不得不说非常幽默。事实上中国开源者这些年为开源社区做出了巨大贡献，包括腾讯混元团队中很多成员都是ClawHub的活跃贡献者。

前几天我们发了篇文章，指出在普通用户要警惕OpenClaw存在严重安全性问题和高token消耗之外，对社会来说还要警惕其带来的“给AI机器人下命令就能自动赚钱”的盲目狂热。

不过警惕不代表应该反对普及这类技术。事实上技术的普及是阻挡不了的，OpenClaw在全球的扩散速度惊人，你不用别人也会用。所以我们必须把技术主动权掌握在自己手里，起码要为普通用户解决安全性和高消费这两个基本问题。

中国互联网厂家的反应和技术跟进速度毋庸置疑，很快，国内就出现了“国产虾大战”，腾讯率先推出了qclaw，其他厂家也迅速跟上。相较于原版，国产龙虾产品首先是产品主要部署于云端，且主要应用于各家公司的生态圈子里，权限，隐私性和安全性能得到有效掌控，针对自家生态的特化可以减少token成本，同时提高执行任务的成功率。再搭配国产大模型的免费或低成本token套餐，确实可以有效提升个人用户的AI使用体验，促进个人效率的提升。

美国社会的反AI情绪

之前网络上有人问“为什么OpenClaw出现后中国普及速度最快”，对AI的追逐情绪和焦虑心理是一方面，但客观来说，也是因为当下中国的社会生产系统中有着远比美国要多的AI应用场景，而且美国社会当前的反AI情绪远比中国强烈得多。

这方面的新闻很重要，但一直在被国内忽视。美国社会的反AI情绪并非像国内这样，对AI将带来的就业冲击的担忧还普遍停留在口头上。美国民众在切实经受AI带来的就业冲击的同时，还在经受着电价和水源危机。所以美国很多城市出台了禁止建设数据中心的法规，美国多个议员呼吁在州甚至是整个美国的范围内禁止建立数据中心。

平心而论，虽然当前AI给社会带来的冲击已不可忽视，但退回AI时代前也已不可能了。经常看沉思录的读者应该知道，我们从来不是反对发展AI，但显然，只狂热炒作而不认识和解决AI问题，不光会阻碍AI的良性发展和普及，更不会给我们的社会带来想要的未来。所以我国虽然也在面临着AI带来的结构性就业冲击，但起码整个社会是在认真思考和想办法解决的，比如这次关于龙虾热的舆论大讨论。

但美国从特朗普到两党到硅谷，你就看不到谁真的在面对和解决这些问题。硅谷技术右翼们还在靠宗教恐吓式的人工智能灭世论来宣称AGI时代必然到来，最近还大吹特吹AI在美伊战争中的作用。先不说AI在此次美国军事决策中的作用被宣传炒作夸大了，据说美军一部分轰炸平民的目标就是AI辅助确定的（见之前文章），这算是成功的应用吗？

所以现在美国AI的负面新闻越来越频繁。比如最近，先是Meta因为AI的高投入导致大规模裁员，而且新模型研发了一年多仍然没有成果，要知道24年扎克伯格可是硅谷里AI投资最高调激进的那个。然后是马斯克的xAI核心团队大洗牌，向来不愿认错的马斯克都承认之前的路线出了问题，要重建xAI。

更重磅的是被撬动了多家巨头和天量投资，被特朗普和OpenAI寄予厚望的“星际之门”计划，因甲骨文与OpenAI的谈判破裂导致数据中心扩建计划暂停，项目出现烂尾迹象。

在这个当口，霍尔木兹海峡危机来了。

霍尔木兹海峡战火的冲击

美以伊战争是当前美国人工智能界最大的坏消息。霍尔木兹海峡危机给AI产业带来的冲击是全面的，如果危机一直持续，美国本就因AI产业而高企的电价会进一步升高自不必说，日韩和我国台湾地区这些大量依靠天然气发电，同时离不开氦气和高纯度溴的半导体生产地也将受到严重冲击。

而且海湾国家这两年一直是美国AI巨头们新建数据中心的目的地，同时也是当前美国AI的最大目标金主，海湾资本这几年深度参与了美国私募资本。开战半个多月后，海湾国家已经出现了资本外逃的情况，除非伊朗现政权彻底被打垮，否则海湾国家的资本市场信心很难恢复旧观了。

本来，中美之间的AI竞争想要分出清晰胜负还需要相当一段时间（其实从中国的角度来说就没抱着跟美国竞赛的心态，和航天一样，都是在按部就班的发展，但这几年美国从上到下都在渲染在AI竞争中彻底压倒中国有多重要），但美以伊战争带来的极大不确定性，很有可能大大加速这一进程。很多人说伊朗顶了天只能撑半年，那美国AI产业链和股市又能撑多久呢？

24年12月份时，我们写过一篇，从多个维度分析了中美两国在AI发展上各自的优势和面临的困难，总结到胜负手将在物理限制，应用场景和社会变革三个因素上。当时DeepSeek R1还没横空出世，很多人仍然迷信AI将是美国的决胜兵器，还有某些“经济学家”鼓吹AI将带领美国实现产业升级。

DSR1之后，国内大模型开始百花齐放加速发展。或者说因为DSR1的轰动性效应带来的刺激，中美两国的AI都开始进入快速迭代阶段。过去一年美国AI领域最可说的要属Gemini3.0和Sora2，前者目前被一些人拿来当成美国AI仍然保持绝对领先优势的代表，后者已被我国的Seedance 2.0全面超越。至于什么AI带动美国产业升级更是影都没有的事。

这次霍尔木兹海峡危机清晰地说明，比起能源和电力供应的韧性以及全球相关产业链整体环节的稳定性，大模型那些一时的参数规模，指标优势，跑分刷榜根本决定不了长久发展。

硅谷AI巨头的“既要又要”无法持续

对于美国AI产业而言，其实眼前的危机相当一部分也是自己作出来的。如果没有这么多疯狂的扩张规划和无效投入，如果不是一直靠着不断宣称AGI马上就要实现来维持上万亿刀的融资大饼，如果不是一直渲染AI竞赛胜利就能压倒中国，那么在面对霍尔木兹海峡危机的冲击时，韧性本该好得多。

抛开能源和基建这些问题先不谈，美国的AI巨头们始终在回避一个核心问题，即自家的AI项目究竟是某种前沿的实验室探索，还是基于实际的应用？不同的公司可以做出不同的选择，但是总归是要选择一个的。

过去几年，美国的AI巨头们实际上都在逃避这个问题。或者说他们两边的好处都要，既想要实验室不需要商业目标的持续支持，又想要商业化的盈利路径和大量资本。就像OpenAI一开始可不是一个商业公司，而是一个非盈利组织，在这轮AI浪潮中才转型成商业公司的，但如今OpenAI成了人工智能界最能搞融资的。

之前靠着“马上实现AGI”这根胡萝卜，硅谷巨头们一边把自己包装成人类未来明灯，一边许诺资本可以得到无限回报。但现在AGI还看不到影子，回报率也没有，资本再狂热，也已经力不从心了，不然硅谷也不至于搞出一大堆左手倒右手的投资戏码，然后指望海湾王爷们出真金白银。

所以理性上来说，硅谷AI巨头们想可持续性发展，就要放弃当前的既要又要，做出选择，如果走实验室路线，那就需要有耐心，不要搞那么多的炒作，也不要指望有资本的无限支持，多去做一些验证探索性的东西；如果走商业化路线，那就必须考虑回报率，考虑怎么踏实的场景落地怎么赚钱。

然而当前硅谷科技界的氛围已经极其不健康了，另类右翼，千禧年主义，黑暗启蒙这些东西盛行不说，首先这些科技精英就陷入了极度自大的氛围，总觉得自己天下第一，既看不上学院派，同时也看不上市场派。

这种心态也是导致出现“星际之门”面临烂尾现象的重要原因。这些企业在没有搞清楚自己的定位与路线的情况下就盲目扩张建设，最终导致了严重的资源浪费。

中国AI投入进入正向循环

反过来说，这也是中国在初期算力受制裁，且投入比美国少很多的情况下，AI技术上可以追上美国的重要原因。经过这两年的洗牌，中国的人工智能企业逐渐找准了自己的定位，有的选择了实验室路线，有的则走向了应用和市场路线。

实验室路线的典型例子自然是DeepSeek。这家公司虽然算中国最为知名的AI企业，但并不热衷于商业化。同时像行业内普遍流行的扎堆发布模型，甚至提前发布训练不完善模型的作法，DS也不会干。去年到今年，很多人都在期待v4和r2，但是DeepSeek依然在保持自己的节奏。

从R1问世以来，DeepSeek就一直在通过开源和论文向业界分享经验，并不断进行技术边界的探索。这些事情可能最终不会有结果产出，失败了也很正常，所以确实不太适合商业公司来做，但总归要有人承担这样的角色。从蛛丝马迹中可以看出，他们的一些前沿性探索早在v3和r1发布之前就开始了。DS的成功探索也确实带动了整个人工智能业界的进步，除了推理模型的公开，其DSA构架也被其他人工智能公司参考之后改进。

除了实验派，国内更多的企业选择了走市场和应用路线。就像前面所说，硅谷AI界目前普遍心态是看不起做应用的人，觉得这都是小道。硅谷太多的人觉得自己只要做出一个牛逼模型就能解决一切问题，用不好是别人太笨，这样的心态是人工智能应用推广的一大阻碍。

国内厂家们虽然在AI领域比比OpenAI入局稍晚，但在成本控制和市场化应用上应该说做得很好。在这方面，看财报比看市值和估值更能说明问题。以前两天刚发布财报的腾讯为例，To B业务全年营收2294.3亿元创新高，企业服务单季收入增长22%，在AI需求增长、产品创新和供应链优化带动下，腾讯云2025年实现规模化盈利。

成本上，可以看到腾讯在AI相关收入增长的情况下，投入成本并没有大幅增加。国内公司在AI投资增幅上普遍远低于硅谷，客观原因上，中国厂家在被制裁的情况下很难大量买入显卡，我们之前多次说到，这是中国没有陷入美国式AI投资狂热的原因之一。

这点美国属于坏心办了好事，正是因为芯片算力的钳制，让国内厂商或如DS一样将重心放在优化上，或者尽可能的实现AI的实际应用落地，根据自己本来擅长的赛道，摸索属于自己的AI可持续方向。比如腾讯擅长游戏和社交，其AI就更多的整合于游戏开发和运营的工作流中，以及为社交工具提供多样化功能，像这波龙虾热，就给腾讯的社交生态打开了一个广阔的空间。如字节主打短视频，Seedance 2.0的出现就水到渠成。

当然，当前大语言模型应用的领域主要集中在办公室相关的各种岗位，对于真正的技术革命来说，这是远不够的。现实生产环境比大语言模型测试的环境复杂很多，不可能指望出现一个超级模型解决一切问题，所以我国的企业还在根据自己的经验探索AI在实际生产力上的应用，比如一些和工业领域合作密切的AI厂家，就更注重于把人工智能放进工厂中。

可以说，当前中国在人工智能投入上进入了正向循环，企业逐渐找到了自己的定位，AI在办公室之外的应用也在缓慢但坚定地推进着。

总之，如硅谷那样把无限制投资当成人工智能出路的做法违法了基本的经济规律。如果把人工智能当做一个长远商业项目去做，就必须考虑成本和利润的问题；如果把自己定义成一个AI实验室，利润确实不重要，但是就别指望获得投资。

中美AI路线已经截然分明

实际上美国的AI投资者也不是傻子，在中国应用场景领先的情况下，AI进步带来的生产力实际上多数都会流向中国。但他们虽然认识到了部分问题，但却没想着认真解决，反而疯狂炮制中国人工智能威胁论，比如说中国的大模型有安全风险，说中国的开源模型是阴谋，再不就是老调重弹，说中国的AI技术都是窃取美国的。

前段时间Anthropic公司指责DeepSeek对其模型进行“大规模蒸馏”又是一例，离谱到马斯克都发贴怼回去。这家公司一直是美国AI界反华派的代表，并且也是这家公司率先跟美军合作。

当前，霍尔木兹海峡的战火正在加速刺破美国AI天量投资的泡沫。对此，一味的制造中国AI威胁论或抄袭论，对阻碍中国的AI发展不会有任何作用，只能是一种行为艺术。

现在不论是发展模式的可持续性，还是应用场景的广阔性，中美之间的差异都已截然分明，更不用说电力能力的天差地别了，目前中国的年工业用电量已经达到了美国的6倍，且还在快速增长中。目前只待突破先进芯片这个最后的瓶颈。

在这方面美国也并不轻松，先进芯片的相关产业链大部分都在东亚和东南亚，假设未来发生极端情况导致产业链崩溃，那到底对谁影响更大显然不言而喻。

长远上对于我国真正至关紧要的，还是我们当年在《胜负手》一文中所说的配合生产力质变而进行的生产关系与社会形态的转变。目前AI带来的生产力改变离质变还有相当距离，但AI工具给资本和企业们带来的“降本增效”欲望却已近在眼前，由此导致的就业结构性危机已经开始。

用中国人最为熟悉的分析范式来说，AI作为一种与以往不同的新型生产力，对生产关系也必然会提出全新的要求。只有真正在生产关系上化解AI带来的冲击，推动生产关系迈入新的范式，我们才真正能说得上可以取得AI时代的胜利。而这对于AI技术的研发者和推广者的企业们来说，在技术水平和应用能力之外，又在社会责任上提出了全新的要求。

该期文章导读：