The对AI的巨大押注如今已演变成世纪泡沫。包括谷歌在内的几家大型科技公司市值蒸发高达5000亿美元。我们也看到亚马逊和英特尔在近日发布的财报表现极差。此外，Meta正巨资投入算力建设，导致现金流出现巨额流失。最新预测显示，80%的AI云初创企业将面临破产。在科技巨头中，谁会被AI首先压垮？今天我们将深入分析这些问题。特别是在当前环境下，科技巨头向AI投入了数千亿美元。他们能否获得丰厚回报尚属未知，但其现金流正在不断失血。让我们先看看谷歌的最新表现。
昨日谷歌遭受重创，单日股价暴跌12%。其市值在一夜之间蒸发5000亿美元——约合新台币15万亿元，创下美国股市历史上第二大单日市值损失纪录。仅次于英伟达，为何市场情绪突然转变？事实上，我们看到谷歌的TPU芯片已开始大规模销售，且其云业务第三季度收入表现强劲，同比增长超过100%。但问题出在哪里？资本支出仍然过高，超过500亿美元，导致自由现金流为负91亿美元。这就是谷歌的情况。接下来看看最近发布财报的公司；我们先从亚马逊和英特尔说起。
看亚马逊，其资本支出也达到了极高水平，高达2200亿美元。过去12个月中，其现金流由正转负至424亿美元。至于英特尔，他们已正式发出警告。英特尔发布了财报，预计第四季度收入仅为150亿至160亿美元，远低于市场预期。加上其以色列工厂被炸造成的损失以及供应链中断，目前估计损失达6亿美元，股价暴跌超过20%。还有Meta。Meta表示也将继续加倍投入。Meta增加的承诺涉及资本支出高达1450多亿美元，以持续扩展AI数据中心和超级计算机。
那么，随着今天节目的开始，让我们从蒋教授关于AI收入及其带来的现金流失血谈起。我们刚才看到几家关键公司：谷歌、亚马逊和Meta。他们实际上在盈利，还是定时炸弹？魏志教授您怎么看？>> 你提到了一些巨大的数字，谈到数千亿。观众听到了吗？数百亿、数百亿。Meta价值数百亿美元，而谷歌刚刚看到5000亿美元蒸发。这些巨大的数字，各位——这种情况实际上始于20世纪90年代。随着互联网的到来，我们获得了“千里眼”，而随着手机的到来，我们可以终于无休止地交谈。那个时代也有大量资本流入大型科技公司。
在美国，你有东部和西部：东部是华尔街，资金机构所在地；西部是硅谷，天才技术人员创新之地。从孵化阶段开始，就需要天使投资者不断注入资金，停不下来。每个阶段，从投资银行到金融领域，都需要大量注资。到底有多少钱？想想看：如果整个市场只有8万亿美元，我们有10家科技独角兽，每家都需要1万亿美元才能生存，难道大家不会争夺这笔钱吗？因此会出现两个问题。首先是资金不足，所以有些人拿不到。你会发现所有10家都想冲在前面，但两三家最终失败退出。所以10减2剩下8家。他们不能平分这笔钱——生存需要超过一万亿——所以有些人拿走两三千亿，而其他人崩溃，只剩下六七家。
我告诉你，这六家公司随后争夺有限的市场，就像当年家乐福、爱买、大润发、惠康和全联超市竞争时一样冲在前面。我告诉你，市场就这么大，只有2300万人消费这些商品；你如何竞争？每个人都在通过烧钱生存——谁烧得最多谁就赢。如你所知，在金融领域我们有“协同效应”。协同效应有三个来源：第一，损益表上需要更高的销售收入；第二，销售成本必须降低；第三，也是最重要的，运营成本也必须削减。现在我问你，最先发生的是什么？
你提到有些似乎盈利了，但兰德尔，那不是利润。运营成本居高不下。钱不仅仅花在营销上；还有研发成本以及具体的硬件机械费用。看看你提到的云公司，云服务提供商——你不认为他们处境艰难吗？他们已经建立了庞大的数据中心，我告诉你，他们的折旧成本巨大。这就引出了第二个问题。我们讨论的第一个问题是无法获得资金，对吧？第二是无法盈利。如果你获得了资源却无法获利，你就完了。看，市场仍然需要AI，但正如我所说的，在那六七名参与者中，那些获得资源却未能盈利的——两三家将会消亡。你相信我吗？
因为这个市场就像交易期货一样。最终你会发现，对于任何给定产品，只有一两家能幸存下来，就像ETF或许多其他金融产品一样。少数会有高交易量，其余的都会消亡，只剩下两三家。当市场看到只剩两三家的时侯，我告诉你，是时候跑掉了。那时泡沫就在你面前了。现在每个人都在冲刺，仍在烧钱。看起来大家都在奔跑；科技股仍在攀升，由资金和梦想驱动。但是各位，当梦醒时分会非常可怕。我们在谈论这些科技巨头都在烧钱。他们的现金流岌岌可危，随时可能崩溃，因为对于许多这些科技巨头来说，他们的现金流已从正转负。
现在看AI浪潮，恐慌已经从科技巨头蔓延到下游玩家。我们需要看看这些算力提供商，最具代表性的是CoreWeave。我们上次谈过CoreWeave——他们是做什么的？他们购买英伟达GPU构建数据中心，然后将算力租赁给
下游企业，无论是微软还是Meta，都面临这一问题。然而最近出现了一个问题：它们的债券收益率飙升至15%以上，融资压力增大。但最严重的问题是这位知名的空头交易员开始做空CoreWeave。这意味着什么？人们开始质疑其整个借贷模式，以及这种不断扩张的策略是否真的存在缺陷。黄仁勋此时站出来表示，他没有看到任何重大问题，也没有必要救助CoreWeave，并辩称其财务状况正在改善。然而，他遭到了CNBC主持人的反驳：“黄仁勋，既然你对CoreWeave如此有信心，为什么你不购买它们的债券？”
接下来我们看到，市场对AI股票的态度也开始转变。华尔街最近点名了一些他们认为可能面临巨大压力的AI科技股，比如热门的Super Micro股票，甚至有人建议其潜在跌幅超过50%。这是否会引发依赖融资的AI行业的连锁违约反应？李军，你怎么看？>>我们知道，对于这些AI公司来说，归根结底它们是企业。企业需要资本支出，产生收入后，如果盈利就赚钱；如果不盈利，就必须再次借款以维持运营。这是最简单的商业原则。
让我们看看AI领域：如果你想创办一家AI公司，首先你需要建立数据中心，然后购买高端计算芯片，此外还要支付电费。这些都是它的资本支出。我必须花这么多钱。现在，让我们简单看看我们谈论的是多少钱。对于这些支出，以亚马逊为例：他们最初估计为2000亿美元，但现在已达到2200亿，甚至有些人预计到2027年将超过2800亿美元。
好吧，所有这些钱从哪里来？我认为有两种方式。第一种是通过股权；你进行投资，例如黄仁勋收购了CoreWeave 10%的股份。你投入资金，如果赚钱我们就分享收益。第二种是通过借款，即发行债券来筹集资金。在发行债券时，人们会评估你在发债后是否有偿还能力。如果你无法偿还，那就变成了违约。在这种情况下，如果人们认为你的债券风险很高，那么你不得不支付的收益率当然也会非常高。
让我们看看这家公司现在的状况；其收益率已经突破了15%。这代表了什么？如此高的收益率表明风险已经非常高，这也是为什么CNBC主持人克拉默问黄仁勋为什么不直接购买这些高收益债券。那么，什么是高收益债券？事实上，虽然高收益债券确实提供高回报，但也伴随着相应的高风险。鉴于这种情况，我认为对于AI领域的这些公司来说，资本支出实际上变成了一个无底洞。
此外，有这么多AI公司在运营，真的有足够的市场需求吗？我一直在观察这一点，因为不仅仅是谷歌或亚马逊等公司使用闭源系统，而中国使用的是开源系统。一些公司现在正在考虑：如果我需要计算能力，我是应该使用昂贵的闭源系统，还是选择开源的？我们知道中国的开源AI在成本上更便宜，所以一些公司觉得他们不需要完全依赖这些AI公司提供的高端、昂贵的计算能力。
他们可以使用中国更便宜的开源替代品，这就是为什么这些公司的收入可能低于预期。在这种情况下，如果他们已经发行了这么多债券，他们别无选择，只能借更多的钱来偿还债务。陷入这种恶性循环中，我怀疑当某件事最终出错时，整个体系可能会崩溃。对，正如我们刚才看到的，许多公司正在发行这些高收益债券。
高利率和沉重债务是目前许多AI科技公司面临的问题，每个人都在问：在这种情况下，美国经济衰退会发生吗？特别是我们会看到所谓的收益率曲线倒挂现象吗？原因是2000年的互联网泡沫危机和2022年美国股市熊市之前都出现过倒挂。虽然我们目前没有看到这样的倒挂曲线，但每个人都在问：在这种整体萧条的环境中，这种情况会发生吗？这是第一个问题。
第二个问题是Gartner的最新市场预测，该机构估计到2030年，全球80%的新云提供商可能会破产。甘兄，你怎么看待这两件事？>>没错，我认为Gartner的预测非常清晰且深刻。他们说到2030年，可能有80%的新兴云提供商可能会关闭。为什么？我们刚才听到了数百亿、数千亿的金额；让我告诉你，仅2026年一年，这些数字加起来就达到一万亿美元。
你知道从2027年到2030年这四年间还需要投入多少资金吗？这些云公司已经为你算好了。还有六万亿美元，不是人民币，也不是新台币。随着另外六万亿的投入，投资者会问，风险投资公司也会问：你打算如何收回成本？你打算如何收回投资？信用评级往往像是一个人遮住半张脸；他们没有说出全部真相，你知道的。
因为你绝对需要巨大的计算中心和数据中心，你必须投资，否则你就无法与他人竞争。在这种情况下，投资者会说：“我们的预期回收门槛是从现在开始到2030年我们需要收回8.5万亿美元。”抱歉，Gartner已经为你计算过了；我可以告诉你到2030年你实际上能收回多少。>>总市场只能带来3.5万亿美元的收益。
嗯哼。>>那么对于这五万亿的缺口我们该怎么办呢？嗯，除了继续借钱别无他法，对吧？这不是正常的状态，这就是为什么Gartner指出行业基础设施的支出远远超过了你实际能收回的金额。这种不平衡对这些新的云运营商构成了特别严重的打击和风险。
这些公司专门租赁AI处理器和GPU等设备，然后将计算能力托管在云端。实际上，亚马逊也这样做，但亚马逊有许多其他多样化的方式来回收其资本支出。其他的新型运营商则做不到这一点，这就是为什么Gartner告诉你到2030年超过80%的这类公司可能会停止运营，因为成本压力实在太大。
我们不知道这种巨额投资究竟能维持多久，也不确定它是否真的会引发一场真正的AI革命。为什么这么说？因为你需要观察事态的发展；它们不会在同一时间全部破产或被掏空，而是逐步发生的。今年已经过半了。Gartner表示，从明年第一季度开始，投资者就应该开始关注。如果有些公司真的撑不下去了，这将是一个警示信号，潜在的连锁反应可能会让你措手不及。每个人每天都在使用AI，无论是在手机上还是电脑上。它确实很有用，但我们也必须面对泡沫的风险。让我们看看如果AI泡沫破裂，美国股市会跌得多惨。
现在，TSLORD公司发布了一位宏观策略师的展望报告。他们表示，虽然AI目前炙手可热，正在推动经济和投资趋势，但他们预测市场将在2027年底发生逆转。由于大幅削减资本支出，大型科技公司可能会在2028年初遭遇严重下滑，这令人恐惧。代表美国更广泛经济的标普500指数也可能下跌30%，瞬间蒸发20万亿美元的市场价值。这真的那么可怕吗？这只是又一个华尔街的鬼故事，还是背后确实有逻辑和证据可循？让我们看看这份报告揭示了AI热潮背后的哪些结构性弱点。
这包括这些科技巨头在开发AI方面——无论是软件、硬件还是数据中心——所进行的巨额支出，从而形成了一个高资本支出的循环。这不再仅仅是简单的资金转移问题；它开始看起来像是一个循环融资机器，许多人担心它会爆炸。报告中列出的触发因素包括外部需求疲软、融资周期断裂、客户集中度高、小型云提供商债务违约、供过于求、高利率以及政治反弹——所有这些都被视为这颗定时炸弹的潜在引信。
如果其中任何一个引信真的被点燃，是否会导致最糟糕的情况发生？市场对AI的信心会开始改变吗？你认为当前关于AI叙事的现状是一种有根据的预防措施，还是一种过于悲观、像恐怖故事一样的感觉？>> 我不认为目前任何关于AI的预测或讨论可以被称为过于悲观；你只应将它们视为结构性风险预警。事实上，在过去几个月里，每个人都在讨论AI行业的增长是否会在今年年底开始放缓。
但有时，当这类投资遇到放缓时，可能会显示出泡沫的迹象。另一方面，我们也知道，泡沫并不意味着行业正走向衰退。事实上，在200年代初，互联网泡沫发生了，但看看它的发展是如何蓬勃兴起的；只是初始投资没有产生预期的快速回报，无论是在财务报告、收入还是融资成本方面——市场回归基本面，这些因素共同导致了所谓的互联网泡沫。
然而，互联网技术的发展至今仍是至关重要的话题。AI行业也是如此；不要对它失望，因为它代表了人类技术的下一个阶段。然而，重要的是，这一时期对AI的投资确实是资本密集型的，反映了行业发展的创造性本质——即需要大量资金购买GPU并构建整个服务器相关基础设施，同时投入巨资建设数据中心和发电厂。
还要花费巨额资金聘请最聪明的人才来构建大模型。因此，一些国家根本玩不起。例如，最近欧洲人说：“我们在欧洲不需要开发自己的大模型，因为我们负担不起。”一些德国和法国公司反对这一点，但这就是现实情况。目前，只有中国和美国拥有黄仁勋提到的“五层蛋糕”的每一层——大模型、数据中心和发电厂。
特别是关于大模型，因此如果到今年年底收入或财务报告不及预期，我们可能会看到投资放缓和融资减少，许多发行公司债券的公司可能无法一次性获得大规模资金。黄仁勋这两天也提到，AI行业仍然需要大量资本，虽然仍有不少资金愿意流入，但每个人现在都开始变得有些谨慎。
特别是在美国，因为这么多钱都花在了这些所谓的领先、前沿的大模型上，他们实际上并没有在应用层投入同等的关注，这与中国截然不同。最近，英特尔CEO帕特·基尔辛格在接受日经新闻采访时提到，无论是Anthropic或DeepSeek与美国之间的差距，其实都非常接近，但中国的大模型更便宜且应用范围更广。这就引出了我们在美国谈论的“AI泡沫”，这很可能反映在美国股市中。
现在你看，在这些项目中，软件和数据中心正面临困难，但黄仁勋的GPU仍然卖得非常好。因此，你现在看到的是人们可能正在回归基本面，我还要补充一个因素：美国大选。>> 对。鉴于目前对美国大选的期望是民主党可能会至少控制众议院，或者两院都控制，民主党人可能认为特朗普在AI行业的大笔支出是让他获利或进行腐败的机会，因为许多当前选举的人认为特朗普获利过多。
那么，AI行业会因此受到影响并回归基本面吗？但你知道让一个行业回归基本面的好处是什么吗？这意味着关注真实的需求和真正的发展，而不是盲目地跳入某些投资项目。然而，如果增长突然放缓，人们可能会认为这是真相终于暴露了。是的，过去六个月里，每个人对AI的追求，无论是资本投资还是技术想象力，确实有些过度炒作和夸张。有时一个
现实回归冷静，让市场回到其真实状态并不一定是坏事。就在市场对AI发展感到怀疑之际，杠杆贷款市场也在同时恶化，规模升至2020年3月以来的最高水平。过去一年，交易价格低于面值80美分的贷款激增近90%，表明资本正从高杠杆、高风险企业中撤出。如果这些AI公司缺乏稳定的现金流，它们就必须支付更高的利率，甚至可能完全无法借到钱，这表明这一浪潮如今已变成一个高债务区。
此外，美国高收益债券的平均风险溢价已达到17个月来的高点，一级市场也见证了今年最大规模的订单取消潮。让我们看看数据：CCC级垃圾债券的收益率已攀升至15.85%，创下2020年以来的新高，这意味着你只需持有这些债券就能获得15.85%的利息回报。信不信由你，目前市场似乎并不相信这一点；他们怀疑这些投资能否成功收回，这就是收益率飙升如此之高的原因。
回到正题，我们并不是说AI技术不好，只是过去六个月它增长过快，大量热钱和非理性买入可能导致了这种虚假繁荣的局面。AI是否面临修正？那个被吹嘘的“超级大蛋糕”的梦想是否在2026年底开始破灭？你怎么看，历史哥？>> 我认为人们观察这种潜在的AI泡沫危机已经很久了，从去年到今年。
例如，中国大陆的一些学者估计，从今年底到明年年中可能是转折点。整个市场实际上已进入拉锯战状态，你可以看到空头和多头之间的不断斗争。因为大家都急于入场，这表明依靠描绘梦想和销售IP来筹集巨额资金已进入深水区，这直接反映在CCC级垃圾债券的状态上。老实说，15%的被动回报怎么可能？
这意味着没人愿意进入市场，这表明局势可能会进一步恶化。>> 现在最大的问题是《财富》杂志 earlier mentioned的2030年预测——即8.5万亿美元的数字，以及你需要12%的基础回报率才能盈亏平衡。问题是，与目前仅3.6万亿美元的预测相比，如果按照现有模式发展，缺口将近5万亿美元。那么，你究竟期望什么来填补这一差距？
更糟糕的是，根据贝恩公司的一份报告，2031年后，AI需要再产生6万亿美元的收入来支持如此大规模的硬件扩张。换句话说，虽然我们将2030年设定为一个里程碑，但它并不是终点；随着持续扩张，它可能只是另一个起点。因为在当前美国的AI思维中有一种观点认为：
随着我们构建AI，这就像构建人脑神经元——一旦它们被刺激到一定程度，就像早期人类在进化过程中突然开悟的时刻。这种突如其来的突破使他们能够使用火，带来了燧人氏；然后他们学会建造房屋，导致了有巢氏；最后他们学会了耕种，被称为神农。>> 但问题是，我们都知道三皇五帝的发展经历了人类漫长而艰辛的历史进程。你的AI真的能达到那种状态吗？
没错，除此之外，你还面临着风险问题。以目前的AI技术为例，如果让它在有限范围内自由探索，经常会出现所谓的“AI失控”现象。我们甚至还没有考虑到与此相关的潜在成本。因此，我们现在实际上可以看到一个非常有趣的现象出现在AI领域：它是否处于杨教授 earlier mentioned的类似互联网泡沫的状态？
是的，AI绝对是人类的下一代技术，无论你是否喜欢，都必须面对它。而且我们许多人甚至没有为这个时代的迅速到来做好准备。上次我讲课的时候，许多学生质疑AI，甚至认为我是AI游说者，试图说服他们使用它。我告诉他们不；无论你喜欢与否，AI都会留在这里。
是的，在这种情况下，在如此巨大的资本投入之后，AI真的能取代人类吗？我们确实不知道。我们知道AI是下一个大趋势，但我们不清楚它将如何取代、推进或飞跃，也不知道需要多少资金。这产生了未知风险，反映在市场上：目前我们看到AI的资本支出（CAPEX）实在过于庞大。
没错，所以鉴于这种情况，问题出现了：这些投资能成功收回吗？首先，“火花”如果从未出现，那所有的努力岂不白费？所以现在你看两条不同路径之间的冲突：中国道路和美国道路。中国的做法其实很简单：通过实际应用稳步前进，不草率或盲目地扩大硬件产能。
当然，这部分是由于贸易战的限制，所以他们无法像以前那样轻易采购所需设备。但对于美国来说，他们目前的思维是：如果他们能抓住领先地位并迅速达到那个“火花”时刻——即人类真正超越的那个点——这真的会发生吗？
就我个人而言，我觉得如果你看看黄仁勋这样的人，他们正在推销一个新概念：将AI与国家安全联系起来。这增加了超越纯粹商业利益的层次。老实说，我不相信目前对AI的大规模投资仅凭商业基础就能产生真正的利润，但通过引入国家安全因素，它可能能够维持更长时间。
是的，AI肯定被包装成未来——但它是美国的未来还是中国的未来？他们很可能都与它密不可分；各个方面最终都需要使用AI。这导致了许多新的金融花招的发展，甚至将昂贵的GPU芯片变成抵押品。
AI公司批量购买芯片，并利用GPU租赁合同出售“未来算力”的概念，推动这样一种叙事：如果你拥有未来的算力，你就拥有了世界。由黄仁勋领导的英伟达现在是行业领导者，召集了包括阿波罗、黑石集团、贝莱德和高盛在内的主要机构。
动员超过5000亿美元的第三方资本，正式将AI算力打包为一种新的明星投资资产类别。人工智能确实蓬勃发展，但标普全球警告称，美国的数据中心正面临电网短缺、环境争议和土地问题。随着分区限制和居民反对，任何新兴风险——如建设延误或项目取消——都意味着如果现金流无法按预期产生，资金缺口将无法填补，从而可能引发过度杠杆危机。这就是为什么我们观察到保险和医疗等防御性板块最近开始上涨；这是市场上的“聪明钱”在感知到某种动向后，从风险资产中撤出。
那么，你是如何观察到这种聪明钱的转移？为什么这些聪明钱开始转向？这实际上与折旧有关。当我们谈论AI和GPU时，它们不能无限期使用。它们的目的是以最快的速度和最少的数量实现AI计算目标，但这需要基础设施的支持。如果你跟不上电力需求，那么很遗憾，它就无法工作。这也是为什么我们现在看到不断出现警告信号的主要原因之一。
如果我们查看当前的GPU利用率，对比去年和今年，去年投资了217万美元，今年是279万美元。看这两年的增长，它增长了28%。在如此高的增长率下，它们不是很快就会被淘汰吗？关于我们要提到的当前融资租赁现象，让我们考虑这一点：如果我们将GPU视为一种金融资产，首先我们需要一个更优越、更好的估值模型，而这个模型将带来更好的信心。
这种增加的信心有效地扩大了二级市场。为什么？因为“旧”意味着慢且不可用，但它变成“旧”和不可用需要多长时间？如果我们看这张图表，我们可以清楚地看到估计值是多少。估计实际上是36个月，也就是三年。但这真的是黄仁勋的估算方式吗？不对，这不是黄仁勋的估算方式。黄仁勋现在也在从事AI代理的工作。
他实际上每年向每台这样的GPU收取2000美元的费用，但他卖同样的GPU多少钱呢？他实际上以4500美元出售。这意味着他的估计实际上是两年零一个季度，即27个月。基于我们刚才所说的一切，为什么这些警告不断出现？因为从黄仁勋的部署和我们提到的GPU能力来看，人们已经做出了预测。
让我们回想一下，我们第一次听说AI是什么时候？大概是两年前吧。现在这个时间快到了，所以每个人都应该停止说这次不一样；其实是一样的。我们只是不确定这场爆炸背后的现象到底是什么。美国股市的AI狂热会变成泡沫吗？首先，让我们看几家大公司。因为Anthropic最近有大新闻，正式提交了IPO申请。看起来很不错，提振了整体市场情绪，导致半导体指数这次飙升。
然而，当我们查看细节时，他们上半年的收入达到163亿美元，与去年同期相比大幅增加。人们说这很好，增长了13倍，但你注意到了吗？净亏损现在已达到807亿美元。他们甚至不再将其隐藏在招股说明书中；他们已经向投资者发出了直接警告：“我们未来可能无法实现或保持盈利。”这确实是一个非常严重的警告。
这就涵盖了Anthropic，现在让我们看看另一家公司Meta。Meta最近发生了什么？他们开始大规模筹集资金。除了这一轮融资可能高达950亿美元之外，他们还承诺继续花费超过8000亿美元，投资于目前最热门的领域，无论是数据中心、云计算还是个人超级智能。看着大家担心的自由现金流这一点，它在第三季度转为负21.2亿美元。请记住，去年它是106亿美元。
这一数字实际上是十多年来首次正式陷入负值区域，所以难怪投资者现在感到非常焦虑。然而，其他主要公司仍决定继续认购这些公司的股份，包括Nvidia、AMD和Broadcom。随着这些主要公司决定继续投资，大家都在观望这种类型的投资是否真的是正确的举措。因为目前看来，芯片制造商正在向AI客户投资，而AI客户随后使用这些资金购买芯片；这似乎是一个互利的局面，但这是一种健康的合作，还是另一种可怕的AI循环融资？
因此，在今天节目的开始，我们的第一个问题是给大使的：你怎么看这件事？无论是Anthropic还是我们刚才看到的OpenAI上半年7亿美元的账面亏损，加上Meta的现金流被卷入这场军备竞赛，看起来我们是不是烧穿了口袋？既然像OpenAI这样的大玩家都能公布亏损并警告他们可能无法实现盈利，这场AI危机是否只是冰山一角？既然他们是主要参与者，会不会还有更多未被揭露的案例？大使怎么看？
实际上，表面上看，这场AI军备竞赛看起来像是用自由资本进行的赌博，依靠外部资金来维持。 >> 而且表面上看，收入增长的速度似乎无法跟上承诺支出的速度。但如果你看看现实情况，可能并没有那么严重。为什么呢？
因为关于Anthropic目前的亏损，如果你实际上查看他们8亿美元的会计报表，你会发现其中7.2亿美元是非现金会计调整；并不是实际烧掉的硬通货，所以亏损并没有看起来那么严重。 >> 对。 >> 另一方面，让我们看看他们自己的财务状况。
2022年时，他们的收入增长和支出之间的比率是多少？当时相差十倍；在2023年，他们的收入和支出仍然相差十倍。但到了今年上半年，他们的收入与支出的比率仅相差55%，甚至不到两倍。所以事实上，如果你看实际数字，他们的收入支出比率实际上显示出改善的趋势。当然，公平地说……
他们的客户和用户都在增加，尤其是大型商业客户，仍在持续增长。这与他们发布的大型模型有关，事实上也与其实用性的提升相关。现实中我们看到，我们周围的人以及整个社会开始越来越多地使用这些大型AI模型。此外，许多商业部门正在利用它们进行设计、视频制作以及各种特效处理。事实上，他们都在重度使用什么？他们在重度使用AI工具。
另一方面，硅谷正经历一波失业潮，程序员纷纷失业。原因是什么？公司转而使用AI软件来完成工作。因此，从这一角度来看，虽然你可能觉得他们的收入增长不快，但确实在增加。只是我们看到这些巨额支出；事实上规模非常大。有人计算为7500亿美元甚至更高的支出。我们看到大型公司在云方面的投入，以及大模型构建公司与云服务提供商之间签署的合同，承诺未来的市场规模——这些支出达到数千亿甚至数万亿美元。
因此，从当前的财务结构来看，出现了一种所谓的收入与支出承诺之间的巨大差距。一个非常大的缺口。虽然正如我们刚才提到的，Anthropic的Claude被广泛认为是最好的且使用量最高。实际上，与我们之前提到的他们2023年实际收入与支出相比，尽管随着更多投资项目的承诺总额仍在增加，但差距正在迅速缩小。因此，已经到了有人形容AI已从过去的“讲故事”阶段进入必须提交结果的阶段；这一阶段已经开始。过去你只需讲个故事，钱就会滚滚而来。现在你必须展示结果，但这仅仅是开始；这只是AI呈现方式的开端，我认为许多人都是这样看的。
另一点是，关于当前市场状况，许多人说这是一个警示信号，而非末日场景，因为国家，特别是强国，无论是中国大陆还是美国，基本上都将其视为长期竞争的决定性因素。我最近听到孙正义说他认为AI最终将比人类聪明1000倍。是的，许多事物都是AI；他看到了这种潜力。从发展潜力来看，孙正义是谁？孙正义是一位投资远见者；他说他想投入更多资金。因此，对于这些事情中的许多而言，如果我们只看今天的财务问题，真正的问题是资本是否愿意继续支持它。当你遇到财政困难时，也许现在有200家公司在挣扎，这是一种初始阶段或整合阶段，从讲故事转向交付结果。
在这个过程中，许多公司将会崩溃，而有些则能幸存下来。对于亚马逊和微软这样的云巨头来说，20亿美元的现金流差异对他们而言微不足道；根本不是问题。因此这些大型云服务提供商将继续支持它，而目前AI中最盈利的部分是什么？是芯片制造；你知道芯片公司现在在做什么吗？是的，无论是ARM、AMD还是其他公司，他们都在购买这些公司的股票。本质上，他们是利用自己的收益并将资金重新投入这个循环，即整体的AI周期中。有些领域可以说是烧钱；没有陷阱，他们所谓的实际收入增长率不会那么好。是的，整个AI景观变成了一个内部循环。像黄仁勋这样的硬件制造商，甚至英特尔，都在用自己的资金重新投资到这个周期中。
因此，总的来说，我认为这只是一个警示信号，而非末日。是的，正如我们刚才所见，这些都是大型公司，无论是OpenAI、Meta等；大多数仍然是能够继续融资的主要企业。依靠信用维持叙事并持续支出，等待何时能实现盈利。然而，如果我们看这些中小企业甚至初创公司，他们真的能撑得住吗？稍后我将请尚志为我们梳理这一点，因为大家现在担心的是中小企业是否会率先崩溃。
目前已有处于这种情况的具体公司，例如明星初创企业Character.AI，当前估值约为10亿美元。尽管它有1200万活跃用户，但其月亏损高达900万美元。运营五年后，它现已申请破产保护。另一家公司是AI硬件公司Humane。它总共筹集了2.3亿美元，推出了被誉为“智能手机杀手”的AI Pin，但现已确认退出市场。此外，OpenAI也开始削减一些不太盈利的产品。标普全球的最新统计数据显示，42%的公司最终将放弃其AI项目，因为成本太高，且无人知道收益何时会出现。
甚至埃隆·马斯克最近也表示，超过20家新的AI云公司可能面临大规模淘汰和整合。中小企业破产潮是否会在此时触发？那么，尚志，你是怎么看的？首先我想让大家理解整个AI行业，它拥有上游、中游和下游的供应链。目前公认绝对的上游是谁？包括英伟达这样的公司，以及微软甚至亚马逊。为何如此？他们要么创造大量AI，要么像英伟达那样购买海量芯片并提供所谓的云计算能力，包括出租。这些是我们看到目前赚钱最多的公司。直接获利最多的是英伟达、微软和亚马逊。
那么中游是谁？看当前AI大数据模型格局中的关键参与者，包括OpenAI和Anthropic。自OpenAI创立以来，这些公司一直在不断扩张。然而，他们目前负债累累且严重依赖融资。他们大多需要从英伟达购买芯片，通常使用贷款，并从上游租赁计算能力。
微软等科技巨头正在推动大数据模型的发展，这些日益强大的底层技术正深刻影响着下游应用层。过去，像Character.AI这样的基于应用的AI使用自有专有模型来满足特定需求，例如根据用户的性别等性格特征创建虚拟人格进行对话。这种AI能深入了解用户，甚至让部分美国用户对其产生情感依赖，从而积累了千万级用户并赚取了可观利润。然而问题在于，OpenAI和Anthropic等巨头的大模型如今已能完全覆盖这些功能。
在上中下游的产业链条中，上游巨头赚取巨额利润，中游企业四处举债。尽管专家提及它们可能寻求上市或融资以缓解压力，但下游应用层的生存空间正被极度压缩。此前OpenAI推出的Sora视频生成工具曾引发轰动，国内字节跳动的即梦虽表现优异，但Sora更多被视为展示实力的工具。它消耗了海量算力却未能产生实际收入，这揭示了一个残酷现实：随着中游巨头实力增强，下游应用层已无路可走。
AI行业目前面临严重的成本倒挂问题。尽管用户支付了高昂的月费或年费，但每产生1美元收入，背后却需要耗费1.70美元的算力成本。这意味着无论营收多少，由英伟达或微软掌控的算力及相关成本都超出了企业的控制范围。为了维持生态稳定，避免下游崩溃引发系统性风险或AI泡沫破裂，微软和英伟达甚至通过贷款和投资构建封闭的资金循环。
然而，算力昂贵且迭代迅速是客观事实。英伟达芯片更新换代快，企业可能三年后就需要购买更先进的设备，这种持续的高昂投入让大多数公司难以承受。因此，包括OpenAI和Anthropic在内的许多企业不得不重度依赖租赁算力。虽然AI仍是美国经济的驱动力，但随着下游中小玩家因无法生存而退出市场，行业正加速向头部集中。
大模型提供商如OpenAI正在通过降价进行恶性竞争，这尚未计入中国开源模型的冲击。在这个生态系统中，“强者恒强”是必然趋势，如同小猫无法与大猫竞争一样，下游处于绝对劣势。新兴或中小型企业面临巨大的融资障碍和现金流危机，这很可能成为压垮它们的最后一根稻草。
回顾行业趋势，“大鱼吃小鱼”的现象在科技巨头中尤为明显。摩根士丹利的报告指出，微软、亚马逊、谷歌和Meta控制了全球75%的AI资本支出。凭借优越的信用评级和庞大的现金流，这些巨头可以无限期地融资扩张。相比之下，中小甚至低评级云服务商正面临巨大压力。亿万富翁Chamath的最新估算显示，全球AI年度投资额已接近1万亿美元，但实际的企业AI收入仅约为1000亿至2000亿美元。
这一高达7000亿至8000亿美元的缺口令人震惊。在四大巨头消耗了绝大部分资本的情况下，中小玩家是否即将面临现金流危机？对此，嘉宾甘先生指出Chamath的观点切中要害。尽管马斯克等人也发表看法，但作为长期深耕此领域的亿万富翁，Chamath的数据更具权威性。他指出全球AI年投资已达1万亿美元，但回收规模仅为其零头，这显然远远不够。
有人或许认为随着算力进步，明年的回报率会更高；或者相信经过多年巨额投资，AI终将达到公众接受、投资者安心的阶段。但事实并非如此乐观。今年投入1万亿美元，明年是否要投2万亿？这取决于未来四大巨头如Alphabet等的投资计划。目前已知Meta承诺未来支出8250亿美元，Alphabet承诺7500亿美元。
虽然这些巨额投入并非集中在一年完成，但仅这两家巨头合计就超过1.5万亿美元。这将导致其他公司乃至更小的企业生存空间被彻底挤压。马斯克曾罕见地指出真相：如果200家新兴AI云服务公司不进行整合，它们就会消亡。他用了“死亡”这样严厉的词汇来形容这一结局。事实上，受影响的将不止200家公司。
在这场竞争中，中小公司根本无法与科技巨头或大型云服务商抗衡去建设如此庞大的算力中心，因为那需要天文数字的资金。在这场AI热潮中，真正赚钱的是谁？是那些公司的COO、CEO以及顶级股东。至于普通散户投资者，他们往往只能获得微薄的收益或面临巨大风险。
扩散开来。我说这话并非出自我口，而是来自 Citadel（城堡投资集团）。那是一家什么样的公司？它是对冲基金，其创始人是著名的 Griffin。他曾表示，关于人工智能——而且他当时还算是比较保守的观点——泡沫实际上已经形成，但他没有说得更严厉的话，比如它何时会破裂；他也没有深入探讨这一点。>> 没错。>> 但他的另一位联合创始人 Sarame（萨姆·阿尔特曼，此处音译可能有误，结合语境指另一位高管）则表示，并非所有公司都能从中受益，巨大的资本需求已经转移到了这些投资者身上，由他们承担所有风险，但没人知道他们何时真正需要……
……承受这些风险的冲击。所以，老实说，人工智能的发展对人类非常有益。但这种全球性的狂热投资热潮是一件好事吗？>> 还有待观察。中国大陆的新任 AI“王牌”已揭晓；今天，我们将特别关注他们如何掌控全球一半的人造钻石市场！通过使用金刚石，其芯片的散热效率可提高约 80%。目前，韩国进口这些模型的一半实际上依赖于中国大陆。今天，我们将对此话题进行深入分析。首先，让我们看看这场 AI 霸权之战，特别是关于芯片的决赛。过去我们谈了很多算力和大语言模型，但现在我们要谈谈这种散热材料：金刚石。
没错，为什么我们专门谈论金刚石？因为 AI 芯片越强大，功耗就越高，散热就成了关键所在。过去我们知道可以依靠传统的铜和铝来散热，但这些热材料现在面临着许多瓶颈，很容易导致故障、电源问题等。因此，行业目前关注的新型材料正是我们今天重点介绍的金刚石。关于金刚石，今年四月，中国大陆的一个研究团队发布了一种“金刚石-铜复合冷却模块”。它将热导率提高了 80%，效率提高了约 10%，目前已在河南郑州的一个 AI 节点投入使用。我们可以看到几个优势，
包括其热导率大约是铜的五倍。它还具有绝缘、耐热和热膨胀系数低的特点，能够快速散发芯片的热量并防止短路。路透社也报道说，中国大陆目前占全球培育钻石产量的约一半，仅河南省就贡献了中国总产量的 80%。看到如此重要的技术，我们注意到美国、日本和西班牙也在投入大量资金建设相关生产线。这能否成为中国在 AI 科技战中的新王牌？优势何在？老师，您怎么看？
好的，让我给观众简要介绍一下。这并不算是“新”的王牌；它一直以来都是如此。这个话题已经讨论了一段时间了。实际上，想想你的手机在充电时。>> 你有没有觉得它们很烫？>> 是的。>> 我们以前也处理过笔记本电脑的问题。我曾经担任一家涉及笔记本制造公司的独立董事。我们的产品销往惠普等公司。你知道，有些惠普笔记本电脑因为过热而爆炸或起火。一旦热量导致爆炸并在许多国家出现问题，该公司的股价就会暴跌。散热——热管理极其重要
当我在美国时，我从事计算机贸易，并担任北美第一家电脑商会的关键执行董事。我们创立了它，我写了很多关于计算机的文章，当时就强调散热问题。>> 台湾当时有很多冷却公司
有时使用小风扇，但现在冷却真正归结为材料问题。我想强调这一点。你说这是“新”的，但中国早就知道这个了。中国真的有很多牌可以打——真的很多。这就是金刚石。当然，我们可以唱一首关于它的歌：“钻石是女孩最好的朋友……”让我告诉你，金刚石有两种。一种是天然钻石；拿在手里很漂亮，象征着永恒的婚姻
那些是天然钻石，南非、俄罗斯和加拿大等地大量生产。但合成金刚石不同。它们由金刚石材料制成，中国依靠的是技术。目前，中国是世界上唯一能够生产工业级合成金刚石技术的国家。他们现在已经达到了什么程度？他们已经实现了绝对的主导地位，占全球工业级单晶合成金刚石的 95%。>> 你认为这是不同于稀土的另一张筹码吗？
或者像他所说，是一种关键的全球材料。我们之前讨论过这一点；这不仅仅是走过场——他们还有更多的牌可打。大家都清楚金刚石是什么。你刚才说得非常完美：它具有极高的热导率，是你提到的铜的五倍。众所周知，它的效率是硅光子和硅片的 14 到 15 倍——它是扩散和散发热量的如此重要的关键材料。我要向你报告，我们的技术创新正在以越来越快的速度消耗能源。只看那些算力
这么小的东西，如果不散热，怎么运作呢？AI 计算、半导体以及所有高功率组件都需要散热；它们目前正面临重大瓶颈。这就是我在谈论金刚石的原因。不是天然的，
而是高科技合成金刚石是实现真正散热的唯一途径。因此，我想说的是，你会发现中国很奇怪。以前你看不出他怎么样——看起来瘦弱、病态和单薄。怎么突然进了健身房，或者发生了什么？突然间，他练出了如此强壮的手臂。这很奇怪。以前他们很穷，穿着朴素，但突然间穿上了西装
打着领带，打扮得越来越好，甚至戴着名牌。>> 我认为整个世界都在慢慢惊叹于中国的发展。>> 嗯。好吧，专家刚才向我们展示了中国大陆 AI 王牌之一：这种依赖金刚石的关键散热技术。接下来，我们将看他们的另一张王牌
低成本、开源的技术和模型，它们也在积极抢占全球市场。包括英伟达 CEO 现在正式发出警告，称来自中国大陆的威胁。他说美国必须认真对待；大陆是一个强大的竞争对手，因为它拥有庞大的制造能力、丰富的人工智能人才、开放权重的模型以及迅速增长的产业生态系统。最
明显的证据就在数据中。在OpenRouter平台上，9月中旬中国大陆模型处理的令牌份额飙升至57%至67%，而6月时峰值仅为13%。其关键优势包括价格低廉、注重开放性、产品完整以及快速迭代。即使在韩国，我们也看到大多数人在使用中国大陆的模型。在Hugging Face发布的1800多个模型中，约50%来自中国大陆，而美国模型约占35%。我们还看到他们的成本相对较低，且差距显著。
宇俊，你怎么看中国大陆在开源模型中的地位？年的关注点主要在硬件上，但让我们谈谈他们的软件优势。实际上，无论是全球竞争还是商业 rivalry，其实有一些历史案例可以参考。仔细比较目前中国大陆和美国的开源模型时，大家都会遇到同样的现实：这就像苹果与安卓系统的对决。美国的人工智能目前实现了商业化；它仍然遵循一种商业逻辑，即公司想要赚钱，因此将模型封闭起来。
然而，中国大陆采用的是安卓模式。这就像安卓将其系统免费提供给所有手机制造商一样，“使用我的系统，并在此基础上进行开发”。虽然美国在技术上领先——有人说领先5个月，也有人说12个月——这是一场人工智能竞赛。但在未来，中国大陆竞争的不只是领先地位，还有市场份额：让你在他们的基础上构建你的AI系统。
你之前提到韩国现在使用中国开源系统的比例高于美国，约为40%对30%。原因有几个；首先是成本问题——更便宜，费用低约10%至15%。第二点目前存在争议的是，中国大陆声称其开源系统服务器的数据不会传回给他们或美国，你可以拥有它本身，因为这涉及国家安全问题。然而，这个通义千问系统确实更用户友好。
我不知道其他语言的情况，但它声称支持130多种语言的开源，这令人印象深刻。最终，该系统遵循与其之前在电动汽车、太阳能板和稀土元素上相同的模式：首先，他们创造过剩。在造成过剩后，他们垄断市场。在垄断之后，他们将此武器化。因此，现在大家讨论的问题是：既然他们的领先地位已无疑问，他们将来是否会将其武器化？
Hugging Face还有另一项统计数据：通义千问去年的下载量达到21亿次。如果我们没有对21亿的直观概念，Google Play应用下载量为4亿；月活跃用户（MAU），或者每天在Facebook发帖或观看张将军新闻的人数，约为2亿。是的，这个是21亿次，所以最终这两条路截然不同：一条是商业路径，另一条是大范围采用路径。
最终，如果从国家战略角度来看，美国继续将其视为商业行为，而中国则将其提升为战略层面，那么赚钱更重要，还是占领领土（市场）更重要？中国大陆现在正在复制安卓的故事。我们可以看到，未来安卓和苹果将是一场战场，而中美在人工智能领域则是另一场战场。好的，这具体突出了美国和中国在这场AI模型竞赛中不同的优势和竞争方向。
但让我们也看看国际商会目前如何看待这一局势：在这场中美AI竞赛中，谁赢谁输？首先，让我们看看国际商会对113个经济体和超过350家商会的最新调查统计数据。过半数的受访者认为中国大陆在全球AI发展中处于领先地位，而美国的份额仅为3%左右。在北美受访者的调查中，甚至有49%的人认为中国大陆处于领先地位。
这是否意味着市场认识到实际应用实际上比单纯追求性能更重要，或者说商业价值更为重要？情况确实如此吗？张将军，你怎么看？我相信这种“中国制造”、中国标准的优势将持续存在。我为什么这么说？因为当前中国的AI模型是由规模经济驱动的。有了规模经济，我们知道大规模生产和大市场能降低成本；当成本下降时，竞争力增强，因为价格这只“看不见的手”是每个人关注的焦点。
那么我们将看到AI复制什么样的局面？它将复制大疆无人机的模式。是的，大疆在美国的市场份额并没有停滞不前；其功能不断创新，且价格保持低位。即使美国改进了其功能，大疆也改进功能，但我的价格仍然更低。你会买哪一个？所以它并非处于停滞状态；而是处于增长状态。美国强调自由竞争，而中国大陆强调一体化发展。
什么是一体化发展的重点？它强调的是分工。我不试图自己做所有事情；你制造连接器，他制造变压器，他们制造调节器，而我制造电池组。我们一起创造出成品。这成为一种趋势。美国不这样做；美国更重视知识产权保护。当你保护知识产权时，每个人都会创造自己的利基市场，竞争转变为垄断各自的市场。
但问题在于你的竞争力下降了，因为最终价格变得非常高，这与中国大陆不同。因此我相信无论是AI还是中国模型，他们已经解决了这些问题——他们仍在迭代和增加投入，所以价格不会上涨。正如我们提到的，市场份额将会扩大，通过价格的普及性，将实现全民消费采用。市场会自行调节。
亲爱的观众们，我们正在推出会员频道！关于中美关系、中东和印太地区的混乱局势：你所看到的是新闻，而我们看到的是幕后真正操纵世界的人。加入会员将获得独家视角的通行证。你将优先获得更深入的分析，包括核心真相洞察、历史背景解析、局势逻辑梳理，以及会员徽章、优先互动权、问答环节和幕后内容等。
同时支持我们的高质量视频制作。点击下方“加入”按钮，成为我们的战友会员。