Citadel 创始人 Ken Griffin 日前在 Citadel Securities 年度「Future of Global Markets」大会上接受彭博记者 Dani Burger 采访，谈到人工智能（AI）产业前景、GPU 供需、企业 AI 支出，以及近期金融市场波动。
Griffin 认为，当前 AI 热潮中几乎肯定存在局部泡沫，但他并不认为这意味着 AI 革命会失败。按他的说法，真正需要警惕的是，市场目前给 AI 基础设施的估值，可能建立在过度乐观的需求与定价假设之上。
GPU 像航空公司座位，供过于求时价格可能快速下跌
谈到近期半导体类股遭遇卖压，Griffin 说，市场并不只是失去对 AI 的信心，投资人也开始重新审视整条供应链的盈利能力。过去几年，AI 主题的投资逻辑相对直接：既然科技巨头准备投入数千亿甚至上万亿美元建设数据中心，投资人就可以买入云服务提供商、芯片制造商，以及台湾、韩国、日本的相关零部件企业。
现在，市场提出的问题更具体了：哪些企业真正掌握供应链瓶颈？当前的高毛利还能维持多久？两三年后，需求是否仍足以支撑现有价格？
Griffin 特别提到 DRAM 内存与多层陶瓷电容（MLCC），称这些领域目前确实存在供应限制，也让相关企业拿到很高利润，但投资人已经开始评估，这种稀缺性能持续多久。
至于 GPU，他用了航空业作类比：「GPU 就像航空公司，运营的边际成本非常低。」他解释说，当航空公司已经决定执飞一趟航班后，额外卖出一个座位的成本很有限。即使票价只有 20 美元，也可能比让座位空着更划算。因此，一旦航空市场出现运力过剩，航空公司就可能大幅降价抢客，票价也会迅速下跌。
他认为，GPU 算力服务也可能出现类似情况。如果未来 GPU 供给超过实际算力需求，数据中心运营商为了提高设备利用率，可能竞相降价，进而破坏原本建立在高租赁费率之上的投资模型。
Griffin 还提到 2000 年互联网泡沫时期的电信行业。当年企业大规模铺设光纤网络，但最终供给远超需求，形成大量尚未启用的「暗光纤」，通信容量价格随后大幅下跌。他提醒，AI 基础设施投资人也需要考虑类似风险。
旧 GPU 的租赁收入未必能长期维持
除了供过于求，Griffin 还点出 GPU 的经济使用年限问题。按他所说，目前市场上一些已经使用 5、6 年的 GPU，仍然可以拿到相当可观的租赁价格。
不过，随着新一代 GPU 持续推出、算力效率提升，以及 AI 工作负载逐步变化，这些旧设备未来是否还能维持高价格，仍然未知。Griffin 认为，投资人不能直接假设，一颗 GPU 在第 7、第 8 甚至第 9 年的营收表现，还会和现在一样。
这个问题对那些大量举债建设 AI 数据中心的企业尤其关键。如果设备实际能够产生高额现金流的时间短于预期，或者未来算力服务租赁价格下降，数据中心项目的投资回收期就可能被拉长，进而影响整体估值与融资能力。即便未来 AI 算力需求继续增长，也不代表每一家投入 GPU 基础设施的企业都能维持当前利润水平。
企业重新核算 AI 成本，开源模型成为部分替代方案
Griffin 对 AI 投资回报率的另一项担忧，来自企业端的真实支出。他说，美国企业利用 AI 创造经济价值的能力并不均衡，一些技术领先的公司已经开始更细致地计算不同 AI 模型的成本效益。
例如，企业可能只在确实需要最先进推理能力的任务上，使用 OpenAI 或 Anthropic 的高阶模型；至于其他较简单的工作，则改用成本低得多的开源模型。即使企业整体 AI 使用量增加，也不意味着它们愿意持续支付最高等级模型的价格。
Griffin 表示，企业正在重新审视支付给 OpenAI 与 Anthropic 的账单，确认这些支出是否真正转化为生产力。采访主持人也提到，市场传出 Anthropic 在上市文件准备过程中，提出未来支出规模可能高达 7,500 亿美元。Griffin 认为，一边是 AI 公司持续增加资本支出，另一边是企业客户逐渐寻求压低模型使用成本，这两者之间确实存在潜在矛盾。
不过他也说，关键仍取决于模型未来究竟能创造多大价值。如果 AI 有一天能帮助制药公司突破癌症治疗或其他重大医学难题，企业可能愿意为这种能力支付非常高的费用。因此，AI 模型未来的定价能力仍存在很大不确定性。
「几乎肯定存在一些泡沫」，但泡沫不等于技术没有价值
面对市场对 AI 泡沫的讨论，Griffin 没有否认风险。他直言：「此刻几乎肯定存在一些泡沫，而任何对经济产生根本性改变的技术革命，通常都伴随着泡沫。」
他回顾 1999 年到 2000 年的互联网热潮，称当时许多互联网公司的商业模式与估值都不切实际，但互联网最终仍成为现代社会不可或缺的基础设施。
Griffin 甚至提到，自己至今仍希望当年没有卖掉 Amazon 股票。在他看来，铁路、互联网等重大技术革命都经历过资本过度投入，但泡沫退去后，真正具备竞争力的企业往往会成为此后数十年的行业领导者。
AI 已把部分研究工作从 4 到 6 周压缩到数小时
尽管 Griffin 对 AI 投资泡沫提出警告，他也承认，过去一年 AI 能力的进步已经彻底改变了自己对这项技术的看法。他回忆说，Citadel 过去需要博士和硕士研究人员花 4 到 6 周完成的一些高阶白领工作，如今部分任务借助 AI 工具，几个小时就能得到相同答案。
第一次亲眼看到这种能力时，Griffin 坦言自己感到相当沮丧，因为这也意味着白领工作可能受到冲击，企业长期建立的竞争护城河可能迅速消失。另一面，他也意识到，AI 正在为新一代创业者创造过去难以想象的机会。
他认为，当初创公司能以很低成本获得原本只有大型企业才负担得起的专业能力时，未来可能迎来一个创业黄金年代。至于 Citadel 自身，Griffin 仍坚持，人类研究员是创造超额回报（Alpha）的核心。
他把 Citadel 的基本面投资工作与新闻业作比较，称最重要的是理解企业商业模式、市场规模、单位经济和管理层激励，并建立正确的投资叙事。AI 可以协助研究部分信息，但最终仍需要研究员把不同信息整合起来，形成投资判断。相比之下，交易执行反而是 Citadel 内部自动化程度最高的环节之一。