最近，一场硅谷激辩刷屏全网。

参与者各个都是实打实的大佬，包括著名「大空头」Michael Burry、Anthropic 联创 Jack Clark，以及资深观察者 Dwarkesh Patel。

Michael Burry，这位曾在 2008 年精准预测次贷危机的传奇人物，如今正在 AI 时代的狂欢中，寻找下一个崩盘的裂缝。

这场对话，深刻揭露出当前 AI 行业面临的万亿级矛盾——尽管 Claude Code 和 Gemini 的技术能力突飞猛进，但资本支出与实际收入之间，存在着巨大的鸿沟！

与此同时，Epoch AI 最新发布的报告，也揭露了全球算力底牌。

数据显示，全球 AI 算力总容量已达到 1500 万个 H100 GPU 当量！

报告还发现，算力背后存在着严重的能源危机。

仅芯片的运作功耗，就高达 10GW，相当于两个纽约市的平均用电量。在这种能耗下，AI 未来的发展，还可持续吗？

同时，与这些预测很应景的另一篇新闻，就是大空头最近还公开做空了甲骨文。

他犀利指出：目前甲骨文为了追赶 AI 而激进扩张业务，导致债务规模已经飙升到了惊人的 950 亿美元！

相比于 Meta 谷歌和微软这类拥有「核心科技业务」的巨头，他更倾向于精准打击那些基本面脆弱且估值虚高的「AI 泡沫」。

甚至他直言：若是有一天 OpenAI 估值达到 5000 亿，他也会毫不犹豫地做空！

硅谷激辩

最近，这篇多位重量级思想者的对谈引发了热议。

当所有人都在追逐次贷危机时，Michael Burry 就预言了这场危机。

如今，他眼看着数万亿美元涌入人工智能基础设施，却对此持深深的怀疑态度。

最终，我们需要回答这样一个问题：人工智能真的会带来变革吗？还是我们正在目睹一场历史性的资本错配？

Michael Burry 表示，如今 LLM 的根本问题，就是成本太高了。因此很难让人理解它们的盈利模型，也就很难判断任何一种模型的竞争优势在哪里。

或许，谷歌最终会成为运营成本最低的公司，并在这种商品经济格局中胜出。

Patel 对此表示同意。在他看来，过去一年来的大部分收益都是推理规模扩张的结果，而这需要可变成本呈指数级增长，才能维持。

钱都花到哪里去了？

从资本周期角度，目前我们处于 AI 发展历程的哪个阶段？

Burry 认为，这次的经济繁荣跟以往的不同，最大的区别就在于，资本支出的持续时间极短。

芯片每年都在更新换代；如今的数据中心无法处理几年后的芯片。很多支出，可能两三年内就会折旧完毕。

另一个显著区别在于，私募信贷对这波繁荣的融资作用与公开资本市场不相上下，甚至更大。

要知道，私募信贷情况不明，但其期限错配却尤为突出——很多资产的证券化期限长达二十年，但超大规模企业却每四五年就得退出一次。

这简直是自找麻烦，最终只会导致资产搁浅！

在最近的采访中纳德拉表示，他之所以搁置一些项目、放慢速度，就是因为不想让一代芯片的贬值影响四五年的发展。

显然，我们正处于周期的中期——股票不再会因为进一步扩张而奖励投资者，而真实成本和收入不足开始显现。

英伟达的优势，并不持久！

接着，Michael Burry 抛出了令人震惊的观点。

他举例说，沃伦 · 巴菲特在 20 世纪 60 年代末拥有一家百货公司。街对面的百货公司安装自动扶梯时，他也不得不安装。最终，双方都没有从这项昂贵的项目中获益。

在他看来，大多数 AI 应用，也会面临类似的终局。

所以，他认为市场对 AI 领域的两大标杆企业——英伟达和 Palantir 的看法都大错特错了！

这两家公司很幸运，因为开始时，它们并没有设计过 AI 产品，如今却被广泛应用。

但英伟达的优势，并不持久。

对于大多数 AI 应用场景而言，SLM 和 ASIC 才是未来发展的方向。如有必要，它们将向下兼容 CUDA。

可以说，英伟达目前的方案耗电量巨大且效率低下，只是暂时守住了阵地。最终，竞争对手会推出完全不同的方案，并战胜英伟达。

Burry 还对 Panlantir CEO 进行了反击：因为我猜有人押注十亿美元做空他的公司，他就把我比作不良分子。这说明，这位 CEO 缺乏自信，他的公司终究会走向衰落。

Burry 判断：如果最终证明（1）人工智能产业链上的任何一方都无法获得巨额利润，并且（2）人工智能仍然至关重要，那么，价值就会流向客户。

就好像自动扶梯大战中，唯一获利的就是顾客。

所以，未来有两种情况——

要么英伟达的芯片寿命为五到六年，因此人们对它们的需求减少；要么它们的寿命为两到三年，超大规模数据中心运营商的收益将大幅下降，私人信贷将遭到破坏。

大公司应该建小型核反应堆

在对谈最后，Burry 表示——

如果我能影响到高层决策者，我会要求他们拿出万亿美元（毕竟现在万亿美元挥霍起来就跟几百万一样），绕过所有抗议和监管，在美国各地建设小型核反应堆，而且要打造一个全新的先进电网。

而且，还需要最新的物理和网络安全技术让设施免受攻击；甚至还要组建一支联邦政府资助的专门核防御部队，负责保护每个核设施。

在他看来，这是美国能与某个强大国家抗衡的唯一希望，也是他们能发展到足以偿还债务那天的唯一可能。

大空头杀回

疯狂做空甲骨文，下一个瞄准 OpenAI

而且就在不久前，Michael Burry 还将枪口对准了老牌科技巨头——甲骨文。

甲骨文，这家昔日的数据库王者，为了在云计算的牌桌上抢占一席之地，近年来不惜斥巨资疯狂建设数据中心。

然而，这种激进的转型策略也让公司背上了沉重的债务包袱。

对此，Burry 既不买账甲骨文目前的市场定位，更看衰其正在进行的巨额投资。

在他看来，甲骨文这波令人费解的操作背后，恐怕纯粹是管理层的「自负」在作祟——

因为从基本面看，它根本没必要搞这些高风险的大动作。

Burry 发表此番言论时，甲骨文的股价刚经历了一场过山车式的震荡。

去年 9 月，借着 AI 需求激增的东风，甲骨文曾发布了一份极其乐观的云业务预测，刺激股价单日暴涨 36%。

但好景不长，市场迅速嗅到了危机的气息——

飙升的资本支出、云交易结构的隐患，以及因扩张数据中心而急剧膨胀的债务，让投资者信心崩塌。

相比 9 月份的峰值，甲骨文去年的收盘价已回撤约 40%。

更令人担忧的是，目前甲骨文背负着高达约 950 亿美元的未偿债务。

在彭博高评级指数中，除去金融机构，甲骨文已然成为最大的企业债务发行人。

精准狙击「泡沫之王」

值得注意的是，Burry 对做空对象的选择有着一套严密的逻辑闭环。

他明确表示，自己会避开那些业务版图远超AI范畴的「全能型」科技巨头，比如 Meta、Alphabet（谷歌母公司）和微软。

做空 Meta，意味着你在赌社交媒体和广告帝国的崩塌；

做空 Alphabet，你是在对抗谷歌搜索、安卓生态和 Waymo 自动驾驶构筑的护城河；

做空微软，你更是在挑战全球办公 SaaS 领域的绝对霸主。

在 Burry 看来，这三家巨头拥有强大的自我调节能力——

它们可以灵活收紧开支，在内部消化产能过剩，甚至进行资产减记，同时依然靠核心业务维持统治地位。

简而言之，这三座大山是不会轻易倒下的。

排除掉那些「硬骨头」，Burry 对所谓的「AI 泡沫」态度依然鲜明且犀利。

他甚至放出狠话：如果 OpenAI 的估值真能达到 5000 亿美元，他绝对会毫不犹豫地做空它。

而在当下，Burry 将英伟达形容为表达对 AI 交易看跌观点的「最纯粹」标的。

作为当前最受追捧、几乎没有任何质疑声音的公司，英伟达是 AI 狂热的最佳代名词。

正因为所有人都看多，做空它的逻辑才最为纯粹。

而且，相比其他争议较大的对象，英伟达的看跌期权价格反而显得更为「便宜」。

奇点前夜

奥特曼的预言，「自我进化」的狂想

当 Michael Burry 在计算债务和市盈率时，硅谷的顶层玩家们正在谈论一件更为玄幻的事情——「起飞」。

2025 年 6 月 10 日，OpenAI 掌门人 Sam Altman 发布了一篇震动业界的博文「温和的奇点」（The Gentle Singularity）。

他在文中留下了一句令人脊背发凉的判词——

我们已经跨越了事件视界；起飞已经开始了。

对此，科技博主 prinz 在其深度分析文章「The Gentle Singularity; The Fast Takeoff」中指出，奥特曼口中的「跨越事件视界」，实则指向了一个具体的战略转折点。

Codex 才是开启进化的钥匙

早在 2025 年 3 月，Anthropic 发布了 Claude Code，紧接着在 5 月 16 日，OpenAI 祭出了反击武器——智能体编码工具 Codex。

虽然当时外界的目光都被 o3 模型和开源猜测吸引，但 Codex 才是 OpenAI 通往终极目标的真正钥匙。

博客地址：https://www.prinzai.com/p/the-gentle-singularity-the-fast-takeoff

OpenAI 内部将这一战略称为「递归自我改进（RSI）」。

其核心逻辑是：利用 AI 编写代码，改进 AI 自身，从而创造出更强的 AI，形成指数级的智力飞跃。

根据泄露的路线图，OpenAI 的野心极为精确：

2026 年 9 月： 开发出自动化 AI 研究「实习生」；

2028 年 3 月： 打造出完全自动化的 AI 研究员。

这意味着，奥特曼预言的那个在数十万个 GPU 上日夜不休工作的「实习生」，距离我们已不足一年。

赢家通吃，鸿沟无法逾越

如此一来，也就解释了为什么科技巨头们不惜一切代价也要进行疯狂的资本开支。

Anthropic 的内部调查显示，其 Opus 4.5 模型已被部分员工视为「近乎完整的入门级研究员替代品」。

Jack Clark 更是直言，他最担心的是各家实验室能否成功造出「能造 AI 的 AI」。

而这，很可能会是一场零和博弈。

如果 OpenAI 或 Anthropic 真的实现了 AI 研究的完全自动化，「复利效应」将导致一条无法逾越的鸿沟出现。

领先的模型将以人类无法理解的速度自我进化，而落后者——即便拥有顶尖的人类科学家团队——也永远无法追赶。

算力真相

通往天堂的燃料，还是地狱的泡沫？

如今，Michael Burry 看到的「泡沫」与 Sam Altman 许诺的「未来」，在产业数据层面交汇成了一种令人窒息的疯狂——

AI 算力的增长，每 7 个月就能翻一番！

对此，顶级研究机构 Epoch AI 追踪了全球各大主流芯片设计厂商每个季度的 AI 加速芯片产量，揭示了这场军备竞赛的底牌。

1500 万 H100 当量的洪流

数据告诉我们：

从 2022 年开始，全球 AI 总算力每年都在以约 3.3 倍的速度狂飙。

正是这种指数级的增长，硬生生地把更大规模模型的开发和应用推向了现实。

截至目前，全球 AI 总算力已经突破了惊人的 1500 万片 H100 当量。

B300 登基，H100 退位

在这场算力军备竞赛中，英伟达的迭代速度令人咋舌。

数据显示，老黄的 B300 GPU 已经杀出重围，占据了其 AI 芯片营收的大头。

相比之下，昔日的王者 H100 市场占比已大幅萎缩至不足 10%。

此外，Epoch AI 综合了财报、公司公告以及各路分析师和媒体的报道，估算出了芯片层面真金白银的流向。

结果显示，在这场烧钱游戏中，目前新增的 AI 算力中，有超过 60% 依然姓「黄」。

不过，市场并非铁板一块。

谷歌和亚马逊正凭借自家的 TPU 和 Trainium 芯片，在剩余的市场份额中通过自研杀出了一条血路，试图在英伟达的统治下撕开一道缺口。

缺电的「热壳」，闲置的 GPU

然而，这路狂飙的算力大军，正面临一个物理世界的尴尬现实——插座不够用了。

微软 CEO 纳德拉最近在采访中直言，微软已经没有足够的电力来喂饱所有的 GPU 了。

在纳德拉看来，目前的核心瓶颈不在于缺少芯片供应，而是缺少「热壳」——

即那些靠近大型电力线路、基础设施完备的已完工数据中心。

这导致了一个致命的「时间差错配」——

电力输送和建设，往往需要长达数年的周期；而 GPU 的供应量，却是按季度在指数级递增。

如果不解决这个问题，最终的结果就是一堆昂贵的芯片只能闲置在仓库里积灰。

在等待建筑物、变电站和输电线路准备就绪的漫长窗口期内，这些耗资巨大的 GPU 资产将面临严重的闲置与贬值。

金融、物理、奇点

一场极限博弈

这就是当下的科技世界。

Michael Burry 站在地面上，指着摇摇欲坠的资产负债表，豪赌债务高塔的崩塌；

奥特曼则坐在火箭上，试图试图用「递归进化」的加速度冲出地心引力，到达那个名为「奇点」的彼岸。

而「电力缺口」却像是一道无形的墙，横亘在梦想与现实之间。

究竟是「奇点」先至，还是「电闸」先拉，亦或是「泡沫」先破？

甲骨文的股价，或许就是这场对决的第一个注脚。