我不相信 AI 泡沫存在

AI 泡沫论认为，AI 行业被严重高估。如果这个判断成立，大多数涉足 AI 的公司（其中好几家市值远超一万亿美元）将大幅贬值，整个经济都会被拖垮。只要看看网上任何关于 AI 行业财务状况的讨论，几乎都把泡沫当作既定事实，认为它随时会破。但我不觉得这是个合理的假设。没人能预知未来，不过我认为，过去几年 AI 公司的爆发式增长相当有可能是合理的，而且它们还有更大的增长空间。

支出高得离谱，但有边界

说 AI 公司花钱如流水，都算轻描淡写。AI 公司的债务和支出承诺通过复杂的工具安排，很难看清它们的开支究竟有多少（这是个严重的问题，也是支持“AI 是泡沫”最有力的论据之一），但到目前为止，它们已经承诺的支出至少达到 3 万亿美元。另有估算认为，AI 公司已经花掉了 1.9 万亿，整个 AI 行业的总支出因此达到约 5 万亿美元。这样的投资规模前所未有，如果维持这种支出水平，AI 根本不可能盈利。然而，这种支出水平本来就没有必须维持下去的理由。AI 公司之所以花这么多钱，是为了建设数据中心来运行 AI。这些支出是一次性采购，不是日常运营开支。等数据中心建完，AI 支出就会大幅下降。

除了这些开支，AI 的运行成本并不高。整个行业的完整数据我们手上没有，但 Anthropic 的 S-1 文件显示，他们每投入 1 美元算力，就能赚回 2.08 美元。把基础设施建设成本排除在外，AI 非常赚钱。这份 S-1 文件还表明，Anthropic 的收入已经开始超过其算力和基础设施投资的总和，这与“建设数据中心的成本本质上不可持续”的说法相矛盾。真到了紧要关头，AI 公司还可以通过取消产品的免费使用、暂时搁置昂贵的 AI 研究来削减成本。这些措施可以立刻执行，而租约、支出承诺之类的开支要砍掉就难得多。

这里唯一需要认真对待的长期支出，是最初为支付这些数据中心而背负的巨额债务。正如我之前所说，这些承诺的发行方式很复杂，很难真正算清楚，但我们可以做个粗略估算。如果 AI 行业需要在 20 年内偿还 5 万亿美元，那就是每年 2500 亿美元。作为参照，Alphabet（Google 和 Youtube 的母公司）2019 年一年的营收就接近 1620 亿美元。按通胀调整后，这个数字更可观，达到 2130 亿美元。由于这只是非常粗略的计算，所需的总营收很可能远超每年 2500 亿美元，但结论依然成立。尽管这是一笔巨额支出，但根据目前掌握的数据，偿还它并非不可想象。部分债务以可转换票据的形式存在，可以用股份而非现金偿还。2026 年上半年，Anthropic 以应付给贷款方的股份形式记录了 720 亿美元的亏损。成本之所以这么高，只是因为估值已飙升至约 1 万亿美元，Anthropic 的股权足以让贷款方全身而退。

利润可以增长，而且增幅可以很大

S-1 文件显示，Anthropic 的营收从 2023 年的 4100 万美元，涨到 2024 年的 3.86 亿美元、2025 年的 45.85 亿美元，2026 年前 6 个月就有 163 亿美元。营收增幅惊人，而且可以合理推断，OpenAI 等其他主要 AI 公司也在经历类似的增长。增速终有一天会放缓，但不必是近期。看看 AI 当前的能力，前沿模型有太多潜力尚未被应用。大多数（甚至可能是全部）程序员和数学家在各自领域都不如一个配备了良好 harness 的 AI 集群，而且成本还高得多。AI 无法取代律师和医生，但可以自动化他们的文书工作，腾出时间做别的事。在生成式 AI 之外，自动驾驶汽车正在成为现实，甚至有证据表明它们比人类司机更出色。AI 的普及需要时间，但没有理由认为 AI 的使用量不会大幅飙升，即使 AI 不比今天更好（而它肯定会变得更好）。AI 公司面前有巨大的未满足需求可供获利。

AI 怀疑论者身上有个奇怪的矛盾。他们害怕 AI 会改变世界，却又似乎坚信 AI 只会产出没人愿意花钱买的垃圾。这两件事没法同时成立。害怕 AI 抢走你的工作完全说得通，但真到那一天，钱是会易手的。我说不准未来具体是什么样，也说不准 AI 大规模普及要多久才真正发生，但当我设想 AI 将如何改变世界时，很难想象 AI 消费不会达到现在的 10 倍。

Google 没有护城河，麦当劳也没有

2023 年，Google 一份题为《我们没有护城河，OpenAI 也没有》的备忘录遭到泄露，其中概述了开源社区如何跟上 AI 实验室的步伐。更广泛地说，这份备忘录否定了任何公司能在 AI 开发上真正拥有持久优势的想法。能拥有当然赚钱，但现有的信息和研究已经多到没人能指望自己的前沿模型长期停留在前沿。某家公司赢下 AI 战争的时刻永远不会到来，只有无休止的厮杀，业内每家公司都想压过别人一头。你知道还有哪家公司没有护城河，还发现自己陷入了一场卖竞争对手轻易就能复制的产品的战争吗？炸鸡汉堡大战中的 Popeyes。我知道这听着滑稽，但从商业角度看，两者惊人地相似。卷入炸鸡汉堡大战的餐厅没有一家对其他任何一家拥有持久的竞争优势，而且它们都得面对潜在顾客干脆选择在家做饭，但参与其中的每一家仍然赚得盆满钵满。仅仅说一家公司没有护城河，并不足以断定它赚不到钱。

理论上，AI 公司本该担心用户转投竞争对手，或者干脆改用开源模型。实际上这并不是什么大问题。首先，普通人根本不会去用本地部署的模型，永远不会。我知道这在技术圈里是常见的爱好，但普通用户不想为了搭一套最多也就和 ChatGPT 打平的东西去折腾，也不想花那份钱。也就是说，绝大多数人会用到的模型，原则上就那么几个。理论上人们可以在不同模型之间切换，但人往往会安顿在某个产品上，养出品牌忠诚度。比如我基本只用 ChatGPT，倒不是有什么非用不可的理由，纯粹因为它是我用过的第一个 LLM。这在一定程度上抵消了客户流失到别的产品上的风险。公司在没有护城河的情况下还能赚钱的另一条路，是机构层面的锁定。一家大企业一旦把某个 AI 接入了日常运营，想换掉就不是零成本了。他们甚至可能签了合同，承诺购买一定数量的 token，这就把他们绑在了继续使用这个 AI 上，而不是迁移走。

还有大量资金可以筹集

泡沫破裂的一种可能路径是，身处其中的公司在扩张途中耗尽可花的资金，进而倒闭。以 AI 公司庞大的资金消耗和债务规模来看，这个风险值得认真对待。但即便如此，现在就担心这些公司融不到钱，我认为现在担心还为时过早，它们大多数连 IPO 都还没做。SpaceX（尽管名字如此，它某种程度上也算一家 AI 公司）上市时募到了800 多亿美元。除此之外，许多 AI 公司还没有发行公开债务，而这是私人放贷方不愿再往 AI 里投钱时获取贷款的主要途径。已经发过公开债的那几家，比如 Alphabet 和 Meta，债券评级都很优秀。真需要更多资金，它们不难找到人放贷。

当然，投资者并不是获取资金的唯一途径。AI 公司一旦实现盈利（看起来已经做到了），就可以用利润支撑增长、偿还债务。所谓 AI 公司必须不断寻找新投资人才能维持运转的说法，大概已经过时了几个月。从 Anthropic 的 S-1 来看，AI 行业或许已经走过了押注高风险的阶段，现在可以专注于收获回报了。

这轮 AI 行业不像我们见过的任何泡沫

泡沫出现之前，相关公司的估值通常会先涨到明显虚高的地步，事后回看，破裂一目了然。上市 AI 公司身上看不到这种情况。Alphabet、Meta 和 NVIDIA 的市值过去几年都大幅膨胀，但三家的市盈率都稳定在 20 多倍。如果估值的上涨是非理性的（哪怕只是基于对未来增长的预期而非当前盈利），市盈率本该跟着走高。实际上，它们的估值恰恰符合我们对一家健康的万亿美元公司的预期。互联网泡沫很大程度上是由无法盈利、或市盈率高达成百上千倍的公司推动的。我不打算假装自己是金融泡沫专家，但我从没听说过哪个泡沫里，相关公司基于盈利的估值如此温和，哪怕它们的盈利（以及由此而来的估值）本身已经极其庞大。

AI 成为泡沫还有一条可能路径，就是 AI 最终被证明只是一阵风潮。这一轮估值上涨，很大程度上来自 GPU 需求和数据中心利用率的提升，而这两者都是 AI 需求的下游。可以设想，AI 实验室靠巨额投资资本撑着，这些资本又撑起了制造或出租 GPU 的公司的估值。但这种情况似乎并没有发生。Alphabet 拥有全栈式的 AI 供应链，自研 AI 专用 ASIC、训练自己的 AI、把 AI 集成进自家产品，还把算力租给客户。他们的招股书很贴心地拆分了收入来源，把出租算力归入 Google Cloud，其余归入 Google Services，因此很容易判断 Alphabet 盈利增长是否主要来自数据中心。答案是否定的。Google Cloud 收入的百分比增速更高，但 Google Services 的绝对增量大得多。具体来说，Google Services 收入增长了 378 亿美元，增幅 12%；Google Cloud 收入增长了 155 亿美元，增幅 36%。Alphabet 确实从出租数据中心中获益，但这不是其盈利暴涨的主要原因。Meta 完全不出租数据中心，但他们的招股书同样记录了收入的大幅增长，2024 到 2025 年多出约 300 亿美元，2023 到 2024 年又多出约 300 亿美元。这些钱是找到了 AI 变现途径的公司实打实的利润，投资者并没有盲目地往任何做 AI 的公司身上砸钱。从 S-1 文件来看，Anthropic 的收入似乎也在指数级增长。唯一看不清的是 OpenAI，它从其他公司购买了海量算力。它的财务状况可能很糟糕，但即便它倒下，我也不认为这足以构成泡沫破裂。反倒更可能的情况是，它的竞争对手会借机整合、争夺更大的市场份额，而不是它的崩溃引发连锁反应、拖垮整个行业。

结论

我写这篇文章，并不是想对 AI 泡沫论发起什么大批判。即便有这些证据，AI 行业的财务可持续性仍然存在严重风险。公众对数据中心的反对，会让 AI 革命所需的基础设施更难继续推进；监管壁垒也可能让新模型的开发和部署更加困难。除此之外，还有一个巨大的风险，自主 AI 黑客造成严重破坏，导致公众对 AI 的需求骤降。另外，即便在写完之后，我依然对 AI 公司实际背负的债务规模感到不安。它们能够还清债务是一回事，这个数字有多大是另一回事。它们用越来越复杂的方式为基础设施投资融资，这本身就不是好事；一旦收入增长突然放缓，这完全可能发生，这场豪赌就可能反噬。别把一辈子的积蓄 YOLO 到 AI 革命上，或者至少，如果你输得精光，别怪我。我写这篇文章，是因为我觉得关于 AI 的讨论已经变成了某种回音室，而回音室从来不是弄清对错的好办法。尽管身处回音室，人们口头上的信念和实际行为却大相径庭。说 AI 是即将破裂的泡沫是一回事，可如果我们都同意这一点，那这些投资人的钱又是从哪来的？说到底，当人们必须真金白银地下注时，他们把钱从嘴里拿出来，拿去买了 NVIDIA。他们这么做可能是错的，但也许没错。时间会给出答案。

最后再说一点。我认为关于 AI 泡沫的论调，其实跟财务没多大关系。AI 泡沫的讨论太普遍了，不可能是少数派的逆向观点；又太幸灾乐祸了，不像是出于投资者的恐惧。我认为，所谓的 AI 泡沫之所以成为如此热门的话题，最主要是因为它承载着一种期待，期待一切能回到过去的样子。人们害怕 AI 带来的后果，这种害怕是有道理的。除了对未来的恐惧，AI 在当下也已经普遍到令人不适，网上到处都是 AI 垃圾内容，现实生活里也越来越多。这一切发生得太快，很容易让人忘记 ChatGPT 问世还不到 4 年。我们的世界以一种可怕又古怪的方式改变了，虽然我对 AI 总体上相当乐观，但我理解人们为什么希望它消失。于是，人们开始一厢情愿地想象。他们告诉自己，这一切都是巨大的泡沫，不久的某一天，一切都会轰然崩塌，然后立刻回到从前的样子。不管好坏，这不会发生。即便 AI 最终被证明是泡沫，它也会是互联网那种意义上的泡沫，底层技术依然有用。从今往后，我们只会生活在 AI 时代里；由此产生的一切后果，希望至少对经济是件好事。

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