所有人都在问 OpenAI 会不会成为雷曼——但他们问错了对象

2008 年 9 月 15 日清晨，纽约曼哈顿第七大道 745 号。

雷曼兄弟的员工抱着纸箱，从那栋他们以为坚不可摧的大楼里鱼贯而出。就在几周前，三大评级机构还在这家公司的债券上盖着"投资级"的印章。6390 亿美元的总资产，30：1 的杠杆，那些数字看起来宏伟而坚实，直到它们在一夜之间变成了废纸。

这一幕，成了此后十七年里全球金融界最高频引用的历史镜像。

最近，它又一次被翻了出来。

"OpenAI 会成为 AI 时代的雷曼兄弟吗？"这个问题正在科技圈和投资圈同步流传。有人拿着 OpenAI 的亏损数字——2025 年预计净亏损约 90 亿美元，预计 2028 年累计亏损触及 740 亿美元——煞有介事地画出崩塌路径图。

这个类比，有它的道理。但它也问错了对象。

OpenAI 的问题是真实的，风险是存在的。只是如果你真的想找出 AI 时代最像雷曼的那个节点，你需要把目光从聚光灯下的 Sam Altman，移向一个不太被大众熟知的名字：CoreWeave。

#01

一台永不停转的烧钱引擎

先正视 OpenAI 的问题。

2025 年，OpenAI 的预期收入约为 130 亿美元——这已经是大型软件公司级别的收入规模，放在十年前足以傲视整个科技行业。但它同年的预期支出约为 220 亿美元。每收入一美元，便要花出一块六毛九。预计净亏损约 90 亿美元，而这个数字到 2028 年，据报道将进一步放大至运营亏损约 740 亿美元。

这还不是全部。Sam Altman 曾公开谈及未来八年约 1.4 万亿美元的算力承诺规模。这是国家级的资本开支量级，不是一家科技公司的财务计划，更像是一场豪赌。

然而，读懂 OpenAI 的关键，不在于亏损数字本身，而在于理解这台引擎的逻辑：

买算力 → 训练更强模型 → 制造更大需求 → 证明更大算力投资合理 → 再融资继续买算力

这套飞轮的自洽性，建立在一个单一的核心假设之上——需求的增速，必须快过资本开支、折旧与利息成本的总和。只要这个假设成立，循环就能自我强化；一旦它开始松动，链条便会反向压垮每一个参与者。

这个模型本身并非新鲜事物。每一次技术革命的早期，都有这样的赌局——卡萝塔·佩蕾丝在《技术革命与金融资本》里记录过，每一轮重大科技浪潮，几乎都伴随着金融资本与生产资本的短暂分裂，都经历过"叙事跑在现实前面"的阶段。铁路时代如此，互联网时代如此，如今的 AI 亦然。

问题从来不是"这项技术是否真实"——AI 的生产力价值，大概率是真实的。问题是：为了等来那个真实的未来，这条融资链条，能撑多久？

这个问题，在 OpenAI 这里，答案依然模糊。但在另一个名字身上，答案已经开始以一种令人不安的方式，变得清晰起来。

#02

一张看不见的循环账单

2025 年 9 月，一则消息震动了科技圈：英伟达拟向 OpenAI 投资最多 1000 亿美元。

这个数字太大了，大到让人觉得它是某种时代背书——全球最赚钱的芯片公司，押注全球最有名的 AI 公司，这难道不正说明 AI 的未来无可置疑？

但到了 2026 年初，故事悄悄改变了结局。那笔千亿美元的协议，被证实始终只是一份不具约束力的意向书，从未转化为正式合同。黄仁勋在公开场合澄清："1000 亿美元从来不是一个承诺。"最终，随 OpenAI 新一轮融资落地的英伟达实际投资额，仅为 300 亿美元。

这个反转值得细细品味。不仅仅因为数字缩水了三分之二，更因为它照亮了 AI 产业一个更深层的结构性问题。

Bloomberg 将这类交易命名为"循环交易"（circular deals）。它的基本结构是这样的：

英伟达投资 OpenAI → OpenAI 购买英伟达芯片与 Oracle 云服务 → Oracle 为 OpenAI 数据中心采购英伟达芯片 → 英伟达收入增长得到"验证" → 英伟达市值与融资能力继续撑起整条链条

供应商给客户钱，客户再把钱花回供应商，供应商的收入随之增长，市场再奖励供应商更高的估值。MIT Sloan 教授迈克尔·库苏马诺（Michael Cusumano）对这类协议的评语相当直白：英伟达投资 OpenAI 股权，OpenAI 再用这笔钱买英伟达的芯片，账面上双方的收入与估值同时增长，但整个过程并未创造出任何额外的终端需求。

这不一定是欺诈。但它制造了一种危险的幻觉——让真实的终端需求变得不透明，让泡沫看起来像是基本面。

雷曼危机的本质，也不是某家公司简单地亏了钱。而是一批资产被金融结构反复包装、抵押、评级、融资，风险看似分散了，实则被互相锁死。2008 年，一旦某个环节的信任松动，整条链条几乎同时断裂。

那笔从 1000 亿缩水为 300 亿的协议，不过是一次小小的预演。它告诉我们，循环交易的自洽性，从来都依赖持续的相互信任与叙事支撑。一旦任何一方开始重新评估"这笔钱究竟流向了哪里"，链条便会松动。

只是，OpenAI 终究还不是雷曼。要找到这场游戏里真正的杠杆节点，我们还需要再往深处走一步。

#03

比 OpenAI 更值得盯的那个名字

让我们做一个对比。

雷曼兄弟为什么会触发系统性危机？不是因为它亏了钱，而是因为它是一家金融机构：用短期融资撑起长期资产，靠回购协议在财报节点前临时转移资产、人为压低账面杠杆，一旦市场停止续期，资金隔夜断裂，对手方同时抽走流动性，死亡螺旋在数小时内成形。

OpenAI 与此的本质差异，一目了然：

时间

雷曼兄弟

OpenAI

资产性质

MBS、CDO 等金融资产

模型、用户、品牌、算力合约

负债结构

大量短期金融融资，杠杆约 30：1

主要为股权融资与战略投资

崩塌机制

流动性挤兑，隔夜致命

估值下调、融资困难、成本压缩

后盾

微软等战略股东、持续融资能力

如果 OpenAI 出了问题，更像的剧本是：估值腰斩、融资条款恶化、员工期权缩水、战略投资方减值、模型价格战加剧——这很痛，但不是 2008 年那种金融市场瞬间冻结。

真正让人想到雷曼的，是另一个名字：CoreWeave。

这家公司的商业模式，在 AI 基建热潮里看起来无懈可击——借债融资，买入大量 GPU，把算力租给 OpenAI、微软等客户，再用未来的合约现金流支撑更大规模的融资，继续买 GPU。它是 AI 产业链里最像"杠杆中介"的那个角色。

用一条线把它串起来：借债 → 买 GPU → 租给客户 → 用合约现金流再融资 → 继续买 GPU。

截至 2026 年 7 月，CoreWeave 的财务状况已经开始说话。总债务约 351.5 亿美元，现金仅 30.2 亿美元；流动负债是流动资产的三倍以上；单季自由现金流为负 47.1 亿美元，意味着它的增长完全依赖"再融资窗口保持开放"这一假设。合约 backlog 高达约 994 亿美元，Meta 与 OpenAI 是主要的锚定客户——这些数字看起来令人振奋，但它们是未来的承诺，不是今天的现金。

不妨把这几个数字放在一起做一道简单的算术：351.5 亿元债务，30.2 亿现金，每季度自由现金流缺口约 47 亿美元。这意味着，若再融资窗口在某个季度突然收窄，现有现金储备不足以支撑一个完整季度的运营缺口。CoreWeave 并非没有意识到这一点——它不断发行新债来填补旧债，2026 年计划的基础设施投入高达 300 亿美元，新债发行计划也在持续推进。这套"以债还债、以债养债"的逻辑，在市场信心充沛时是加速器，一旦市场情绪翻转，便会在极短时间内变成绞索。这，正是雷曼兄弟当年的死法。

市场已经开始重新定价。CoreWeave 的股价从 52 周高点 153.20 美元，跌至 7 月中旬约 77 美元左右，跌幅接近五成，过去一年跌幅约 46%。更值得注意的是管理层的动作：首席开发官布兰宁·麦克比（Brannin McBee）于 6 月 29 日通过一笔预先安排的 10b5-1 交易计划，出售 14.4 万股，套现约 1358 万美元；仅两周后，7 月 13 日他又通过旗下家族信托再度出售 5.3 万股，套现约 449 万美元。两周内两次减持、累计套现逾 1800 万美元，这种信号的叠加，向来不是好兆头。

雷曼的精准对应，在这里浮现出来：

• 雷曼：MBS 快速贬值 + 短期融资依赖 + 评级机构背书

• CoreWeave：GPU 快速折旧 + 持续依赖再融资窗口 + 穆迪 A3 评级背书

最后这一点，尤其值得展开。

#04

当 GPU 被打上"投资级"的印章

一张 H100 显卡，全新售价在 2.7 万至 4 万美元区间。

如今，同一张卡在二手市场上的价格，已经回落至约 1.5 万至 2.8 万美元——24 个月的价值保留率约为 75% 至 85%，也就是说两年内已经跌去了一到两成以上的账面价值，且随着 B200 等新一代芯片陆续放量，这个跌势在 2026 年仍在加速。

这个数字本身已经足够引人警觉。但更值得关注的，是它与另一组数字之间的裂缝——CoreWeave 在财务报表上，将其持有的 GPU 按六年进行账面折旧。值得一提的是，这个折旧周期并非一开始就是六年：2023 年之前，CoreWeave 采用的是四年折旧，此后主动将周期延长至六年——这个"拉长折旧期限"的会计选择本身，就是管理层试图平滑账面利润、延缓资产减值压力的信号。而市场上的主流争议是：在高强度的 AI 训练与推理负载下，这类硬件的实际有效寿命，可能只有三年左右，远短于六年的账面假设。

这个"账面六年、实际约三年"的剪刀差，不是一个细节问题。Epoch AI 的研究显示，对于一座 1GW 规模的算力中心，即便按其模型中相对保守的五年折旧基准计算，若将设备寿命压缩至三年，年度总成本也将增加约 41%——而 CoreWeave 账面上采用的是六年假设，意味着它在折旧周期上的实际风险敞口，可能比这个 41% 的增幅还要更大。

但这里还有一层更深的逻辑，值得停下来想清楚。CoreWeave 的整个债务偿还计划，建立在一个核心假设之上：它持有的 GPU 资产将在六年内持续稳定地产生现金流，足以覆盖本息偿还。然而，如果这批硬件的实际有效寿命远短于六年，那么在折旧周期的后半段，抵押品的真实市场价值将远低于账面残值，而债务依然白纸黑字地摆在那里。这不是会计处理技巧的问题，而是整个融资结构底层假设的问题——当抵押品的价值加速蒸发，贷款人凭什么相信这笔债务还能如期偿还？换句话说，CoreWeave 的债务结构，从一开始就在赌一件事：GPU 不会老得太快。而二手市场上持续走软的价格曲线，已经开始给出answer的另一半。

现在，请把这个背景记在心里，再来看下面这件事。

2026 年 3 月 31 日，CoreWeave 完成了一笔 85 亿美元的融资——这是历史上首笔获得投资级评级的 GPU 抵押融资。穆迪给出了 A3 评级，浮动利率为 SOFR+2.25%。这笔贷款以 Meta 190 亿美元的合约 backlog 作为信用支撑，本质上是"用客户的未来订单为抵押，为正在加速贬值的硬件融资"。

随后，市场报道显示，这类 GPU 抵押贷款正被打包进"破产隔离"的特殊目的载体（SPV），向养老基金、保险资金等长期机构投资者出售。这类结构性融资的规模已达到数百亿美元级别，且正随着 Oracle、Meta、xAI 等巨头相继效仿而快速扩张。

Bloomberg 宏观策略师西蒙·怀特（Simon White）公开将这一趋势类比为 2008 年危机前的抵押贷款证券化（MBS）。他的判断并不夸张。两者之间的结构相似性，令人不安：

• 2007 年：次级房贷被包装成 MBS/CDO，评级机构盖章，机构资金批量介入，底层资产（美国房价）的假设被视为不证自明

• 2026 年：GPU 债务被打包进 SPV，评级机构盖章，机构资金开始介入，底层资产（AI 算力需求持续增长）的假设同样被视为不证自明

评级本身从不创造安全性。它只是把风险重新包装，转移给对底层资产结构不够了解的资金方。2008 年，那个底层资产是次级房贷；这一次，是正在加速贬值的 GPU。

有一点需要说清楚：这不是说危机已经到来。CoreWeave 的 backlog 是真实的，OpenAI 的收入增长也是真实的，AI 的生产力价值同样是真实的。但历史一再告诉我们，泡沫破裂的时候，真实的技术价值与虚高的融资结构，往往是一起崩塌的——就像互联网泡沫里，亚马逊是真实的，但 2001 年它的股价依然从 100 美元跌到了 5 美元。

#05

尾声：真正需要盯的那条传导路径

AI 时代的雷曼时刻，不需要 AGI 失败，也不需要 OpenAI 倒闭。它只需要一个更平凡的条件：

算力需求的增速，低于 GPU 折旧速度加上利息成本。

一旦这个条件成立，传导路径便会自动展开：GPU 租金下跌，单位算力收入下降，GPU 抵押品的估值被迫下调，CoreWeave 类公司的再融资成本上升，被迫削减资本开支，英伟达的订单预期随之下修，AI 产业链的估值进入全面重定价。

这不是"OpenAI 亏损→世界崩盘"的线性逻辑，而是一条更隐蔽、更系统性的传导路径——从 GPU 抵押债的信用市场，扩散至整个 AI 基建的估值体系，再蔓延到持有这些 SPV 的养老基金与保险资金的资产负债表。

CoreWeave 2026 年 7 月的股价接近腰斩、管理层两周内密集减持、利息支出加速攀升，是这条路径开始局部兑现的早期信号，而非终点。

所以，当你下次再看到"OpenAI 会不会成为雷曼"的讨论时，不妨换一个问题：

当评级机构开始给 GPU 抵押债打上投资级标签，当养老基金开始批量介入——你是否想起了 2006 年？

那年，同样有一批训练有素的分析师，在相似的会议室里，面对相似的电子表格，用相似的假设，得出了相似的结论。

那一次，抵押品是美国的房子。

这一次，是正在变旧的芯片。

本文数据核实说明：全文已完成事实核查，GPU 二手市场价格、内部人减持金额、折旧成本模型基准年限及 GPU 抵押债市场规模表述，均已依据 2026 年 6-7 月公开披露数据与一手研究报告（ServerBuyback GPU 转售价格指数、SEC Form 4 内部人交易披露、Epoch AI 数据中心成本模型）重新核算并修订，确保引用口径与来源精确对应。

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