BIS警告：万亿资本支出的不可持续性
国际清算银行（BIS）在年度报告中明确指出，当前AI投资热潮的规模已引发对经济扩张可持续性的质疑。五大超大规模云计算公司计划在2025年至2026年间在AI相关资本支出上花费超过1万亿美元，这一数字已超过这些公司的盈利和自由现金流，导致部分企业不得不发行债务筹集额外资金。BIS特别警告，如果回报率令人失望，资本支出热潮可能突然撤退，转变为长期投资萧条，对金融状况产生连锁效应。一旦超大规模云公司放慢或停止激进的资本支出部署，供应链中的众多借款人将难以替代失去的收入并偿还债务。
系统性风险：OpenAI的失败将引发连锁崩塌
OpenAI已将其触手深入科技行业多个角落：与谷歌、亚马逊、Cerebras、博通等签署协议，并接受软银巨额承诺。但系统性风险从未消失——如果OpenAI失败，英伟达、甲骨文、微软及CoreWeave等新云服务商将依次受创。以甲骨文为例，这家传统数据库巨头为迎合AI算力需求大规模举债：截至2026财年末，自由现金流为负237亿美元，未偿债务高达1295亿美元，另有380亿美元租赁承诺及已签署但未开始的2600亿美元租赁承诺。甲骨文几乎完全押注于OpenAI能否兑现在算力上花费3000亿美元的承诺，公司存亡与Larry Ellison的个人财富均系于此。
资本支出的真实回报：算力支出循环
超大规模云公司在AI投资上的回报极差，以至于它们从不披露具体收入明细，只用模糊的“年化收入”掩人耳目。微软2025年吹嘘拥有370亿美元AI年化收入，但仅相当于每月约30.8亿美元，不到该季度资本支出（319亿美元）的十分之一。更关键的是，OpenAI在2025年在微软Azure上花费了172亿美元，而其自身收入仅130.4亿美元，亏损209亿美元。微软AI收入中，OpenAI占比可能高达70%。同样，亚马逊和谷歌在Anthropic上的投入也呈类似结构。所有资本支出的唯一真正结果是支撑OpenAI和Anthropic这两家深度亏损的公司，然后以算力支出的形式收回一小部分，而这些收入又来自数千亿美元的风险投资补贴。
Exponential View报告：伪装成研究的行业营销
研究公司Exponential View发布报告称AI过去12个月收入达1100亿美元，试图证明投入的可持续性。但深入分析发现，该报告将OpenAI和Anthropic的客户支出与算力支出叠加，虽声称“去重”但拒绝解释方法。根据The Information及本文作者考证，仅OpenAI和Anthropic两家就占该收入总额的68%以上（OpenAI约440亿美元，Anthropic约202.5亿美元，合计约642.5亿美元）。报告还使用“年化运行率”夸大数字，并采用自有折旧模型将AI资本支出折算，刻意让图表显得有利。彭博社以此报道称AI收入“达到临界点”，却被广泛批评为误导。
四大巨头的困境：输家驾驶的行业
微软、谷歌、亚马逊和Meta的CEO——Satya Nadella、Sundar Pichai、Andy Jassy、Mark Zuckerberg——在AI浪潮中表现出典型的“输家”模式：产品普遍不受欢迎（Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot、Google AI Overviews、Amazon Rufus、Alexa+等），几乎不产生实际收入，却消耗巨大资本。Meta没有独立AI故事，其庞大的GPU投资无法推动广告收入有意义的增长。四大巨头唯一真正显著的AI收入来自对OpenAI和Anthropic的补贴式算力支出，形成“输家支撑输家”的循环。
数据中心需求：为无人建设的庞然大物
当前新建的数千亿美元数据中心几乎全部是为OpenAI和Anthropic的需求而建，其他大规模AI算力消费者几乎不存在。CoreWeave 65%的收入来自微软（为OpenAI）和英伟达，其余来自谷歌（为OpenAI）、Anthropic、Meta和OpenAI本身。除了一两家不盈利的模型实验室，没有其他客户能负担得起AI算力。如果英伟达CEO黄仁勋预测的1万亿美元Blackwell和Vera Rubin销售额成真，将需要约40GW数据中心容量，但对应年化算力需求仅约4350亿美元，而目前唯一能支付如此高费用的只有超大规模云公司或其补贴的AI公司。
软银与孙正义的赌注：IPO推迟与信心危机
软银已向OpenAI投入640亿美元，将自身命运绑在Sam Altman身上，赌OpenAI能从2025年亏损209亿美元的公司变成2030年收入超2840亿美元的企业。然而，OpenAI推迟IPO至2027年，银行家认为其无法达到万亿美元估值。软银甚至无法以OpenAI股份（账面价值超1000亿美元）获得60亿美元保证金贷款，显示银行信心不足。孙正义在股东大会上将软银比作“金蛋机器”，但现实是，他的赌注高度依赖AI数据中心资本支出不崩塌。
开源模型的局限与行业未来
AI行业最好的机会是开源模型，但它们可能只是通过蒸馏美国模型才变得更好。一旦Anthropic或OpenAI因训练成本过高而放缓或停止模型迭代，开源模型也将停滞。两家公司依赖持续融资维持训练，而开源模型若在商业上抢占市场份额，将进一步压缩融资空间。美国政府要求监管模型发布，叠加成本压力，可能导致整个行业进入减速期。
结论：输家无法通过真相取胜
AI行业通过操纵、欺骗和前瞻性陈述维持泡沫。所有产品在当下都无法证明其成本的合理性。支持AI的论点要求所有人用“未来时”说话，忽视现实亏损和产品平庸。一旦超大规模云公司停止每季度300亿美元的GPU采购，整条供应链将崩塌。这场由资本推动的狂热最终将带来财务屠杀和混乱，而真正的创新被扭曲为服务于两家不盈利公司的算力循环。