硅谷正在进行一场价值超 1 万亿美元的世纪 " 豪赌 "。

为驱动通用人工智能（AGI）发展，OpenAI 在过去数月与英伟达、甲骨文、AMD 等公司达成天价协议。这笔人类科技史上最昂贵的押注，因为其特别的合作模式——供应商向客户投资，客户再购买产品——引发争议。

这种 " 循环融资 " 引发市场的强烈警惕，因为它与 2000 年互联网泡沫破灭前的情形如出一辙。

OpenAI 万亿美元 " 豪赌 " 算力，供应商 " 曲线 " 入股

截至目前，OpenAI 已与英伟达、AMD、甲骨文、软银等巨头达成了超过 1 万亿美元的基础设施和芯片协议。据估算，OpenAI 的合作项目涵盖超过 20 吉瓦的 AI 算力规划产能（相当于 20 座核电站的输出）。

在一项标志性协议中，英伟达同意向 OpenAI 投资最高 1000 亿美元，分阶段执行，并与 OpenAI 建设数据中心的进度挂钩。甲骨文则签署了一份价值 3000 亿美元的云服务协议，用于承载 OpenAI 的算力负载。AMD 也以一份 " 巧妙 " 的协议向 OpenAI 授予价值高达其自身 10% 股份的认股权证，换取 OpenAI 购买并共同开发 AMD 的下一代 AI 芯片。

这些交易模糊了客户与投资者的界限。供应商通过 " 曲线 " 入股或投资，确保 OpenAI 有能力购买他们的硬件。例如，英伟达 1000 亿美元的投资承诺更像是一种供应商融资租赁：随着 OpenAI 部署英伟达 GPU，大部分资金又会回流至英伟达。同样，与 AMD 的协议也让 OpenAI 成为了其股东。

循环融资：巨头们在重演 " 朗讯剧本 "?

风投家本•霍洛维茨（Ben Horowitz）曾称赞 OpenAI 首席执行官萨姆•阿尔特曼（Sam Altman）能够设计出 " 创新的合作架构 "，通过合作伙伴获得 " 可观的设备融资 "，而非继续消耗风险资本。阿尔特曼本人也表示，要完成如此规模的战略押注，" 必须获得整个行业的支持 "，他将 OpenAI 的战略描述为 " 一次极为激进的基础设施豪赌 "，旨在支撑下一代 AI 模型的发展。

然而，批评者将这种模式称为 " 循环融资（circular financing）"：供应商向客户投资，客户再用这笔钱购买供应商的产品。账面上看，双方的业绩和估值都在上升，但这实际上是一个封闭的资金循环。风险也因此高度集中：如果 AI 客户自身的业务最终无法产生足够利润来支撑这些采购，这条链条就可能承压甚至断裂。

云计算公司 CoreWeave 的首席执行官迈克尔•英特雷托（Michael Intrator）曾否认 " 循环投资 " 的说法，强调全球最大的科技公司之所以在 AI 基础设施上投入巨资，是因为他们确实需要这些设施，而非为了虚增业绩。英伟达首席执行官黄仁勋也认为，当前的需求是真实的，企业只是 " 在自然增长 "。值得注意的是，英伟达和 CoreWeave 正是通过投资、供应和反向租赁等方式构建了 " 亲子关系 "，成就了后者的迅速崛起。

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"AI 泡沫规模是互联网泡沫的 17 倍 "

AI 的狂热估值已引发了全球央行和经济学家的担忧。

据 The Information 报道，OpenAI 的年化营收仅为 120 亿美元，年化亏损为 80 亿美元。要兑现其在 AI 领域 1 万亿美元的投入，需要持续不断的私募融资和巧妙的财务策略。现实也正是如此，OpenAI 总裁 Greg Brockman 近日在接受采访时表示：" 考虑了所有因素，如股权、债务……我们正在尝试寻找创造性的融资方式。"

Seaport Global Securities 分析师杰伊•戈德堡 ( Jay Goldberg ) 在向《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）指出，英伟达与 OpenAI 的交易实际上是在提前透支未来需求。" 当市场周期反转时，未来的需求将会减少，留下更大的问题，从而放大下行风险。"

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英国央行和国际货币基金组织（IMF）相继警告，AI 概念股的市值飙升至 " 与互联网泡沫高峰时期相似的水平 "。目前，美国市值最高的五大公司合计占据标普 500 指数总市值的 30%，为半个世纪最高集中度。以调整后盈利指标计算，这些股票的估值已是自 2000 年以来最极端的水平。

回顾 2000 年，朗讯（Lucent Technologies）通过循环融资（占营收的 24%）推动销售，最终在电信崩盘中股价暴跌。风险投资人托马斯•唐古兹（Tomasz Tunguz）指出，英伟达当前的直接投资规模（约占营收的 67%）比朗讯科技当年的风险敞口高出约 2.8 倍。

MacroStrategy Partnership 分析师朱利安•加兰 ( Julien Garran ) 甚至认为，当前的泡沫规模是互联网泡沫的 17 倍，是 2008 年全球房地产泡沫的 4 倍。

然而，狂热仍在延续，各大公司仍在以令人眩晕的估值竞逐 AI 交易。投行 WedBush 分析师丹•艾弗斯（Dan Ives）在发给每经记者的报告中指出，全球企业和各国政府都将加入这场 AI 投资竞赛。

良性泡沫？" 即使部分投资失败，也会留下真实的技术遗产 "

不过，科技公司高管坚称 " 这一次不同 "。他们认为这是一场 " 生产性泡沫 "，即便是部分投资失败，也会留下真实的技术遗产。一些人甚至主动接受 " 泡沫 " 一词，但加上了限定词——称之为 " 良性泡沫 "。

OpenAI CEO 阿尔特曼称，这是对未来能力的提前投资，历史上每一次重大计算革命都伴随着 " 疯狂 " 的资本支出，这些投入最终奠定了变革性增长的基础。亚马逊创始人贝佐斯也表示，当一切尘埃落定，人工智能将为社会带来 " 巨大的利益 "。

OpenAI CEO 阿尔特曼 图片来源：视觉中国

有观点认为，如今的人工智能领军企业比昙花一现的网络公司拥有更雄厚的财力和收入。微软、谷歌和英伟达等公司利润丰厚，这意味着它们能够更轻松地吸收失败的投资。高盛最近的一项分析指出，尽管人工智能泡沫很大，但许多大型科技公司仍然拥有强劲的盈利能力，足以支撑其部分估值。高盛认为，我们最终可能会陷入泡沫，但不是现在。

Dan Ives 也向每经记者表示，现在更像是 1996 年互联网繁荣的开端而不是 2000 年互联网泡沫破灭的时代。

终极考验：盈利缺口、电力制约与 GPU 折旧

即便有乐观的预期，AI 的扩张仍面临严峻挑战。

首先是盈利缺口，这是 " 泡沫论 " 争议的核心。La Pietra Capital 创始人 Olivier Khatib 指出：" 最直接、最根本的风险就是盈利缺口。" 若巨额投入无法带来足够收益以覆盖成本，泡沫就会开始泄气。

麻省理工学院的研究发现，95% 的企业人工智能项目没有带来可衡量的利润。各大公司在试点项目上总共花费了约 400 亿美元，但却未能达到预期目标。阿尔特曼也坦言，" 在未来几年内都看不到盈利迹象。"

伦敦大学学院（UCL）名誉教授、计算机科学家彼得•本特利向每经记者分析称，AI 背后高昂的计算成本，意味着盈利前景尚不清晰。他警示，庞大的客户群体固然是优势，但若产品成本极高，客户越多，亏损可能越大。他认为，当前初创企业的市值膨胀，如同互联网泡沫时代的历史重演。

其次，能源缺口正将 AI 增长 " 卡脖子 "。牛津经济研究院首席经济学家亚当 · 斯莱特（Adam Slater）向每经记者表示，能源与电力可能是制约 AI 增长的最大因素。贝恩分析报告指出，要维持当前扩张速度，到 2030 年全球将需要约 200 吉瓦的 AI 算力，但按现有趋势，电力仍存在 50 吉瓦的缺口（约合 50 座核电站）。电网容量不足正推高电价并导致数据中心建设延迟，令巨额投资沦为搁浅资产。

彼得•本特利认为，如果是以牺牲周边社区利益为代价建设人工智能数据中心，则缺乏可持续性，长期来看很可能会走向失败。他建议开发地热能、太阳能等合理途径，以及开发更高效、更精细化的 AI 模型，以减少能源消耗。

第三，GPU 折旧风险。唐古兹认为，目前，债务融资市场建立在 GPU 能保持 4~6 年价值的假设上。但谷歌架构师的证据显示，高利用率的 GPU 寿命最多 3 年，其高利率贷款（约 14%）和快速折旧可能影响真实投资回报率。

科技泡沫与技术革命在早期可能非常相似。只有事后才知道，这场 AI 投资是萧条的前奏，还是新一轮工业革命的开端。

亚当 · 斯莱特给出了一个判断：若现实中缺乏显著的生产率提升或其他具有变革性的成果，这就是早期预警信号之一。

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每日经济新闻