马斯克转发 AI 资本虹吸观点:全球资金正被算力基础设施吸走

马斯克转发 AI 资本虹吸观点:全球资金正被算力基础设施吸走

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News Editor
2026-09-03 05:48:10
马斯克转发 ARK Invest 首席未来学家 Brett Winton 的观点,称「AI 激流已经袭来」。文中提到,过去一年全球 AI 推理 Token 用量增长约 25 倍,OpenRouter 的 Token 总量约每 11 周翻一番。ARK 认为,AI 基础设施回收期缩短、内部收益率偏高,正把资金、债务融资和人才持续吸向 GPU、数据中心与 AI 公司,传统企业则面临融资成本上升、估值与流动性承压。

马斯克转发 ARK Invest 首席未来学家 Brett Winton 的观点时写道:「The AI riptide is already underway.」对应中文意思是,AI 激流已经袭来。

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这次讨论的核心,不是单一模型升级,而是围绕 AGI(通用人工智能)、算力扩张和资本流向变化展开。Brett Winton 提出的判断是,AI 基础设施的投资回收期正在缩短,内部收益率高到足以持续吸引资本流入,并把传统企业推向更高融资成本的环境。

马斯克借「激流」描述 AGI 临近

原文将「riptide」解释为一种表面平静、但水下暗流强劲的状态。文章据此指出,马斯克所说的「巨浪」并不只是聊天机器人继续升级,而是他对 AGI 与技术奇点临近的判断。

文中提到,马斯克此前多次警告,在很短时间内,AGI 大概率会比全人类中最聪明的人更聪明;再往后,地球上的数字算力总和将呈指数级超过生物算力,也就是全人类大脑的总和。文章将这一临界点称为「技术奇点」。

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按文中的表述,一旦越过这个点,AI 将具备自我迭代、自我进化的能力,技术进步的推动力量也会发生变化。文章据此认为,围绕算力、能源和数据的投入,已经让 AGI 不再像几十年后的科幻叙事,而被视为未来一到两年内可能实现的现实目标。

过去一年 AI 推理 Token 用量增长约 25 倍

文章列出的一个核心数据是,过去一年,全球 AI 推理 Token 用量增长约 25 倍,而不是 25%。

文中还写到,OpenRouter 的 Token 总量约每 11 周翻一番。ARK Invest 创始人 Cathie Wood 认为,Token 用量正在以指数级速度增长,并逐步渗透到整个经济体系中,甚至可能把实际 GDP 年增长率推向两位数区间。

文章强调,多数投资者很少经历「25 倍」这种数量级的增长,因此容易把这一表述误读成 25% 的常规增速。两者差别在于,100 个单位增长 25% 只会变成 125,而增长 25 倍则会直接升到 2500。

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ARK:前沿 AI 实验室收入在 6 个月到 1 年内可增至 5 倍到 10 倍

文章援引 Cathie Wood 的说法称,全球前沿 AI 实验室的年化收入,能在 6 个月到 1 年内实现 5 倍到 10 倍的增长。

即便是那些已经站到 AI 变革「正确一边」的传统成熟企业,原本较平缓的营收增速,也会从 25% 被重新拉升到 30% 甚至 40% 以上。

原文用「被车灯照住的鹿」来形容许多传统企业家的状态,意思是他们已经感受到变化正在发生,但很难处理这种级别的增长信息。

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资本开始向 GPU、数据中心和 AI 公司集中

文章把 Brett Winton 的核心判断概括为资本转移与挤出效应。

按文中说法,全球资金池在一定时期内是有限的,资本会流向回报率更高、回本周期更短的方向。Brett Winton 认为,只要 AI 基础设施维持当前回报水平,资金就会持续涌向 GPU、数据中心和 AI 公司。

文章还提到,当前风投市场里,如果商业计划书里没有大量涉及 AI 和算力的内容,融资会变得很困难。作者将这种现象称为一级市场的「AI 虹吸效应」,并认为这种趋势正在向下游继续扩散。

文中称英伟达芯片已被视作可抵押的「硬通货」

为建设面向 AGI 的超级 AI 数据中心,文章称行业需要海量资金,除自有资金外,还会大量通过发债融资。

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原文判断,由于市场上的算力处于极端短缺状态,已建成的算力中心并不愁销售,且利润较高,因此建设方能够承受更高的融资成本。

文章还提到,英伟达芯片已经变成一种「硬通货」。只要数据中心采购的是英伟达体系设备,这些芯片就可以直接作为债务抵押品。

在原文叙述中,极高回报率、对高利息的承受能力,以及具备抵押属性的芯片资产,共同让算力基础设施被华尔街视为一种更稳定、更具投资级属性的新型资产类别。

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文章列出四步传导链:融资、估值、债务与人才

文章认为,当 AI 吸走大量资本后,其他行业短期可用资金会被明显抽离,并列出四步影响路径:

  • 第一,AI 赛道的高回报率会推高全市场的期望收益率,传统企业融资成本上升,甚至可能融不到钱。
  • 第二,二级市场资金重新配置,与 AI 无关的股票会被机构剔出核心持仓,估值下调,流动性减弱。
  • 第三,旧债到期后需要以更高利率滚续新债,利息覆盖率变差,现金流脆弱的企业承压。
  • 第四,资本流向会带动人才流向,传统行业会落入「没钱、留不住人、效率落后、更没钱」的循环。

对于这套判断,文章称马斯克「百分百认同」,并提到 Cathie Wood 将当前市场心理变化概括为,正从对「AI 炒作」的盲目狂欢,转向逐只股票的「Oh NO」与「Oh YES」。

马斯克在相关内容下回复:「You are right。」

原文结尾:AI 对传统企业的冲击不只来自产品竞争

文章最后给出的判断是,AI 对许多传统企业的冲击,未必只是因为 AI 在业务上更强,也可能来自资本端的持续抽离。原文将其概括为,AI 会先把企业赖以生存的「资本氧气」抽走。

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作者还用蒸汽机取代马车、移动互联网兴起两个历史案例做类比,强调每一次生产力跃迁背后,都伴随着资源重新分配。文章称,今天这场「AI 激流」的烈度,将是工业革命和互联网革命的十倍、百倍。

文末援引 Cathie Wood 的一句话:「事实是顽固的东西。」文章同时写道,资本已经做出选择,并正在以每天数百亿美元的速度用脚投票。

参考来源

文中列出的参考资料包括 Cathie Wood、MaxForAI 和 Brett Winton 在 X 平台上的相关内容。原文注明,本文来自微信公众号「新智元」,作者为大卫。

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