6 月 11 日凌晨，AI 链最重要的玩家之一 Oracle 发布了财报。上个财季的每一个数字都很亮眼：EPS 和营收均超预期，云业务增长 93%，积压订单冲到 6380 亿美元，然而市场给的回应是暴跌 10%，让多头傻眼，华尔街的理由是另一组数字：明年 Oracle 资本开支 560 亿美元，后年直奔 700 亿美元，还要再借 400 亿美元，自由现金流直接转负。

市场担心的不是 Oracle 会不会赚钱，而是它可能会沦为 "AI 版公用事业公司 " ——订单多得忙不过来，但每一块钱利润都要靠堆钢筋水泥换回来，最后像发电厂一样，很重要，却不赚钱。

X 网友 DD 有一个很形象的比喻：AI 不是互联网，而是房地产。甲骨文现在的状况就像一家地产公司拿地拿到手软，手里还有一堆预售证，但每卖一套房子就得再买两块地，搞得现金流很紧张。而且现在整个 AI 产业高歌猛进，本质走的是恒大的高周转模式：通过快速开发、高杠杆运作和快速销售回笼资金，想方设法提升资金使用效率，强调速度至上。

不只是甲骨文。

数据显示，2026 年微软、谷歌、亚马逊和 Meta 四家公司资本开支合计预计超过 7000 亿美元，同比增幅接近 80%，绝大部分资金流向 AI 数据中心、GPU 集群、网络设备和电力设施。而且这轮扩张已经不再单纯依赖经营现金流，而是大量借助外部融资。亚马逊近期获得 175 亿美元银团贷款，同时还在加拿大市场发行约 140 亿加元债券，为 AWS 和 AI 基础设施扩建提供资金支持；谷歌（Alphabet）近期启动的是其历史上最大规模的股权融资计划，总规模高达 800 亿美元，而非传统的债务融资。

往年大举借钱的是房地产开发商，现在是科技巨头，只是许家印们是靠银行的贷款和买家的预售款活着，科技巨头借的是市场的钱。科技巨头都在说 AI 工厂，既然是工厂，就需要土地、能源、机器和排放管道，唯一不同的是 AI 工厂不再需要大量人工。所以微软、Oracle、Google、Amazon 过去三年干的事，跟开发商没什么区别：融资、拿地、建数据中心、买 GPU、铺网络，然后租算力。

房地产卖平方米，AI 工厂卖每秒的浮点运算次数。开发商的核心能力是杠杆——用别人的钱买地，等房价涨了再卖，赚巨额差价；AI 开发商呢？融借几百亿美元变成一排排机柜，再卖算力。假定 AI 应用爆发 Token 供不应求，算力定价将越来越高，因此 AI 开发者就能赚取暴利，Oracle 财报中的 RPO 积压就是它的 " 土地储备 "，数据很漂亮。

互联网生意的美妙在于边际成本趋零——写一次代码服务一亿用户和一千万用户，成本差不了多少。AI 呢？不是提供 App 就可以了，每多一个用户都要消耗更多 Token，规模上一个台阶就需要提前建设更大规模的 AI 工厂，供给永远在满足不断扩张的需求。所以这两年，科技巨头全都变成了全世界最激进的基建狂魔，疯狂融借，将钱砸进数据中心。

这是我一直都在强调的观点。

互联网信奉 " 迈特卡夫定律 "：网络价值与用户数量的平方成正比。什么意思呢？电话没人装，就无需装电话；用微信的人越多，用户用微信的价值越大。Facebook、抖音、淘宝……互联网应用都是基于网络效应在跑，用户越多每个用户获取的价值越高，边际成本趋零，这是正循环。

所以互联网大厂靠 " 规模优先 " 高速扩张，只要用户规模过了临界点，广告、增值服务、电商转化就能形成商业化正循环。AI 反过来：用户规模增长，但广告模式很难建立，用户不接受 AI 结果就是广告或者被加广告。同时，算力、存储、带宽这些资源，用的人越多越紧张，Token 成本随着规模扩大不降反升。规模、成本、体验，在 AI 这事儿上成了新的不可能三角。

豆包就是生动的案例，字节跳动力推、用户体验口碑极好，用户量冲上去之后，算力成本压得喘不过气，所以不得不推出付费的专业版与免费版区隔；视频大模型鼻祖 Sora 开放给大众玩，烧 Token 的速度比印钞还快，很快就关停了。

活得好的 AI 比如 Claude、SeeDance 都是卖订阅的，先不要用户规模，只服务好少数付费用户，把体验做上去收少数人更多钱。OpenAI 一度也曾追求用户规模，后来直接放弃了 DAU 的考核，白嫖用户再多都没什么卵用，平台降智被骂，用户越多体验越差，负循环。所以规模在 AI 的商业模型里不再是优势，甚至是阻力。

房地产周期里，最赚钱的从不是开发商，而是三一重工、海螺水泥、东方雨虹们。AI 产业链一模一样，ASIC 芯片、存储、光模块、液冷、服务器……黄仁勋说的 AI 五层蛋糕里，最先赚到钱的是基建上游供应商，过去两年出现了多家万亿美元公司，英伟达更是扶摇直上成为人类第一家破 5 万亿美元市值的公司，但 Google 等开发商则在承担着利率成本和需求风险。卖铲子的只需研发好铲子，再负责数钱即可。

数据显示，过去两年，英伟达、美光、台积电普遍取得 2 至 4 倍涨幅，而 Google、Meta、Amazon 的涨幅明显落后。

（图源：ChatGPT）

房地产这几年不太景气，许家印们的人生结局其实是产业周期结束的必然：高杠杆拿地，债务滚动，现金流永远紧绷，资产价格一旦不涨，利息就能压死人。还有供需错配，一二线核心地段永远稀缺，三四线库存堆积成山。

AI 产业有无可能重复这套剧本？不好说，但至少要警惕。头部云厂商扎堆建数据中心，电力、土地、网络带宽这些 " 核心地段 " 资源被疯抢。同时，资产贬值不是小概率事件：GPU 迭代周期 18 个月，今天花 300 亿买的 H100，两年后可能连 Hopper 架构的尾灯都看不到。房地产的债务危机是 " 借短投长 " 导致的，用短期借款支撑长期资产，一旦续贷出问题，链式崩盘。Oracle 要再借 400 亿美元，微软、Google 的资本开支曲线比开发商还陡，他们的债务评级这阵子已开始被市场重估。

还有一类玩家则是自己不建楼、只租用算力做 AI 模型卖 Token 的公司，就像希尔顿、海底捞一样，好处是轻资产，不用扛几百亿的资本开支，坏处是要交高昂的 " 算力基建税 "，利润的大头（如果有）被上游抽走。

AI 生态最舒服的位置则是 " 发展商 "：拿到现成的算力，甚至用开源的模型，做出国民级的爆款应用，比如 Manus 这样的公司，很小的团队搞出爆款应用，发展成几十亿美元的公司。

这几天微信 AI 还没发布都被市场高度关注，腾讯股价暴涨，为什么？因为微信就属于这样的 " 发展商 "，它有十几亿用户，有社交关系链，有小程序服务生态，有支付闭环，只需把 AI 能力塞进对话框、朋友圈、视频号，就能把 Token 变成钱，这是轻资产的 AI 发展商模式。