研究ai怎么用、怎么赚

Ai的泡沫程度分析是否要持有股票 @Melly在硅谷

「硅谷的AI,到底是不是泡沫」

一个在香港被问了四年的问题,和一个从来没人算过的答案。上周在中环,一顿饭的时间里,同一个问题被问了三次:硅谷的 AI 是不是泡沫。2023 年在同一条街上被问过,2024 年被问过,2025 年被问过,今年是第四年。问的基本是同一批人,坐的基本是同一张桌子,连语气都没怎么变。

四年里有一个细节始终没变:这批人里,没有一个人买过硅谷 AI 公司的任何一份股权,一股都没有。这个细节本身,就是答案的一半。

本文数据背景:文中第四、第五节关于「全球重度付费 AI 用户不到 1000 万」「token 用量的幂律分布」「a16z 组合内部五个月增长 100 倍」这几组数字,都出自 2026 年 8 月底 a16z 播客的一期对谈。主持人是 a16z 的合伙人 David George,嘉宾是 Atreides Management 的 CIO Gavin Baker。这些是投资人基于自身组合的估算,不是审计数据,也不是公开统计,引用时请按估算对待。下文两段文字节选,来自这期播客的中文整理。

泡沫是一个结构概念,不是估值概念

泡沫的判定标准

先把词定义清楚,否则这顿饭还能再吃四年。泡沫是一个结构概念,不是估值概念。判断一个资产是不是泡沫,只需要问三件事:第一,它有没有一个公开的二级市场,每天由匿名的边际买卖决定价格?第二,这个边际买家,是不是不承担研究成本、也不承担尽调义务的公众资金第三,这个价格有没有通过杠杆、指数纳入、股权质押,传导到不知情的第三方资产负债表上

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维度 要点
泡沫的判定标准 结构概念而非估值概念:公开二级市场 + 匿名公众资金 + 价格传导到第三方资产负债表,三问皆「是」才叫泡沫,否则最多叫贵
未上市的两大核心资产 OpenAI 投后 8520 亿、Anthropic 9650 亿美元,合计 1.8 万亿,二级市场买不到一股,接盘结构「在物理上不成立」
两地市销率倍数对比 同一份 AI 叙事:硅谷 15 到 34 倍,港股 216 到 1280 倍,差距约四十倍,这才是「泡沫」一词所指的是谁在定价
重度用户规模与幂律 全球重度付费用户不足 1000 万、占 15 亿知识工作者的 0.67%,却支撑约 800 亿美元年化收入;头部用量是中位数的 10 到 100 倍
需求跳变的条件 用户数线性扩张叠加人均用量数量级抬升,得到指数级跳变,且不需要任何技术突破,只需要时间与使用习惯的自然形成
熊方三条论据检验 折旧、循环融资、现金流缺口三条都真实存在,但打的全部是投资回报率而非接盘结构,推不出「泡沫」结论
港股三问复核结果 公开市场每日定价、孖展盘属公众资金、杠杆与指数纳入层层传导,三个问题在港股第一次全部答「是」
9 月解禁与压力 2026 年港股全年解禁约 1.7 万亿港元,9 月单月 5309 亿占全年 32.6%,真实浮筹被强行补齐的过程
香港的定价层角色 香港的重要性不在生产层而在定价层,问题不是角色错,是定价能力与它承接的资产之间不匹配
谁会死在周期反转 算法二房东、无壁垒的套壳应用、市销率八百倍的公司;年化 650 亿的 Anthropic 与月收入 20 亿的 OpenAI 都不在其列
质疑的零机会成本 「泡沫」四年来不是风险管理工具而是不下场的理由,持有成本为零,对面资产的机会成本却没人算过
数据来源可信度分级 附录按一手公开事实、单一来源、二手转述、作者推算四级标注每条数据的证据强度,读者可自行判断

三个都是「是」,才叫泡沫;三个都是「否」,最多叫贵。贵和泡沫的区别在于代价的分配:贵是一个人自己承担损失,泡沫是少数人赚钱、多数不知情的人埋单。2000 年纳斯达克的问题从来不是思科这家公司不行,是全美国的 401k 账户里都是思科。接下来我把这三个问题原样搬到硅谷,再原样搬到香港,看谁的答案更像泡沫。

最核心的两个资产 OpenAI 与 Anthropic,压根还没上市

未上市的两大核心资产

2026 年 3 月 31 日,OpenAI 完成 1220 亿美元融资,投后估值 8520 亿美元。亚马逊出资 500 亿,英伟达和软银各出 300 亿——其中亚马逊的 350 亿与 OpenAI 上市或达成 AGI 里程碑挂钩。

2026 年 5 月 28 日,Anthropic 完成 650 亿美元 H 轮,投后估值 9650 亿美元,超过 OpenAI,成为全球估值最高的私营公司。领投方是 Altimeter、Dragoneer、Greenoaks、红杉,共同领投包括 Capital Group、Coatue、D1、GIC、ICONIQ、XN,跟投名单里有 Baillie Gifford、黑石、博枫、Fidelity、Lightspeed、T. Rowe Price、淡马锡,以及美光、三星、SK 海力士这三家内存供应商。

这两家公司加起来 1.8 万亿美元的估值。二级市场上,你买不到一股。Anthropic 在 2026 年 6 月 1 日递交了保密版 S-1,目标 10 月登陆纳斯达克。OpenAI 的 CFO Sarah Friar 在 8 月 20 日对员工说,公司计划 2027 年上市,Anthropic 可能先走一步。也就是说,截至今天,全球 AI 叙事最核心的两个资产,还没有进入任何一个公众可以自由买卖的市场

没有二级市场,就没有匿名的边际买家;没有边际买家,就没有接盘结构;没有接盘结构,「泡沫」这个词在物理上不成立。你可以说这两家公司估值给高了,可以说出资方判断错了,但那叫机构定价失误,不叫泡沫

出资名单本身更能说明问题。亚马逊、英伟达、软银、红杉、GIC、淡马锡、Capital Group、Fidelity、T. Rowe Price、黑石、博枫、美光、三星、SK 海力士——这是一张由产业资本、主权基金和共同基金构成的名单。这些机构可能全部判断错误,但他们不是「接盘的人」。他们有尽调义务,有锁定期,有能吸收损失的资产负债表,而且大部分人的仓位在总资产里是个位数百分比

还有一个反向信号:Anthropic 在 2026 年 5 月主动封掉了大部分二级转让通道。一家公司在估值最高点限制自己股权的流通性,这跟泡沫期公司的行为完全相反。泡沫期的公司恨不得让全世界都买到自己。

通俗解读。想象一栋楼。硅谷现在的情况是,这栋楼由十几个专业地产基金内部换手定价,每次换手都要做完尽调、签完锁定期。你可以说他们互相把价格喊高了,但楼没有卖给街上的人。泡沫是「街上的人接了盘」,不是「楼贵」。今天你想让一个香港散户买到 Anthropic,他做不到;想让一只全球 ETF 被动持有 OpenAI,也做不到。风险没有社会化,就没有传染路径

把倍数摊开看:英伟达 17 倍市盈率,思科当年 150 倍

两地市销率倍数对比

现在说倍数。Anthropic 的 run-rate 收入,2026 年 7 月底是 650 亿美元(路透)。按 9650 亿美元估值算,约 15 倍市销率。5 月中它披露的数字是 470 亿,按当时估值算 20.5 倍。OpenAI 在 2026 年 3 月 31 日的官方口径是月收入 20 亿美元;按 6 月中的第三方口径,市销率约 34 倍

再看已经在公开市场上的那一头。英伟达 2027 财年第二季度(截至 2026 年 7 月 26 日)收入 962 亿美元,同比增长 106%,环比增长 18%;数据中心收入 890 亿美元,同比增长 117%;下季度指引 1080 亿美元,上下浮动 2%,而且明确说不包含任何中国数据中心收入。CFO Colette Kress 在电话会上说,前五大超大规模厂商的资本开支预计从 2026 年的 8000 亿美元,增长到 2027 年的 1.3 万亿美元

这家公司当前财年的一致预期市盈率,按标普全球的 Visible Alpha 口径,是 17 倍,区间 14 到 19 倍。思科在 2000 年 3 月的市盈率是 150 到 180 倍。再看股价:英伟达 2026 年年初到 8 月底涨了约 13%,同期收入翻了一倍多。这是估值压缩,不是估值扩张

泡沫的定义性特征是价格跑在基本面前面。现在的情况是基本面跑在价格前面,而且差距在扩大。而且过去两个月,公开市场的 AI 股是往下走的。7 月底那一轮芯片股抛售,英伟达、SK 海力士、三星领跌,全球芯片板块市值蒸发超过 1 万亿美元;SK 海力士单日收跌 9.61%,盘中一度跌超 15%。8 月英伟达走出了 2022 年以来最长的连跌,8 个交易日里 7 天下跌。8 月 26 日财报公布,收入和指引双双大幅超预期,股价当天基本没动。

一边是收入同比 106%、指引 1080 亿美元、AWS 一次采购 200 万颗 GPU;一边是股价横着走。这两件事同时发生,说的是市场正在给增长打折,不是在给增长溢价。Gavin Baker 那句话我认为是今年最准的一句行业观察:他整个夏天见了一圈公司,问的都是同一个问题——你的业务里有没有任何一个量化指标在变差,一个就行。七八两个月,他一个都没找到。一句话:如果这是泡沫,那这是人类历史上第一个市盈率 17 倍、收入增速 106%、股价还在跌的泡沫

不到 1000 万重度用户,撑起 800 亿美元年化收入

重度用户规模与幂律

真正被所有人低估的,是分母。Atreides Management 的 CIO Gavin Baker 在 2026 年 8 月底的 a16z 播客上给了一组数字:全球重度付费 AI 用户不到 1000 万人,这不到 1000 万人支撑了各大模型实验室约 800 亿美元的年化收入;而全球知识工作者是 15 亿人。1000 万除以 15 亿,等于 0.67%

播客中文整理节选(原文图 1):a16z 播客对谈中关于重度用户规模与幂律分布的部分。

这是整段对话里我觉得最容易被忽视、但含义最深的部分。Gavin 问了一个问题:现在全球 AI 的重度付费用户,到底有多少人?有人估计大概三千万,他说他可能还要取更低的数——实际可能不到一千万。

他解释了为什么这个数字这么低。从 a16z 投资组合里的公司来看,即使是技术最激进的 AI 原生公司,token(生成内容的基本计量单位)开支占人力成本的比例也只有 10% 出头,而传统行业里做得比较好的公司大概只有 1%。在每家公司内部,AI 使用量遵循严格的幂律分布:用量最高的工程师,可能是中位数工程师的一百倍。换言之,这几百万到一千万人,是全球 AI 消费的真正引擎,而他们之外的十几亿知识工作者,基本还没有开始认真用 AI。

Gavin 还分享了一个自己公司的真实数据:从三月到八月,内部 token 消耗……(该段中文整理在此截断,后续结论见下文「五个月增长 100 倍」。)

来源:a16z 播客(主持人 David George,嘉宾 Gavin Baker),中文整理。

再拿公开数字对一遍。ChatGPT 官方口径 9 亿周活用户,5000 万消费者付费订阅——付费转化率约 5%;到 2026 年 6 月,ChatGPT 应用的月活跃用户突破 10 亿,是史上最快。谷歌的 Gemini 应用在 2026 年 5 月的 I/O 上披露 9 亿月活。用户是海量的,付钱的是极少数,重度使用的更是极少数中的极少数

供给侧的曲线更狠。Pichai 在 I/O 2026 上给了一条自家的 token 曲线:2024 年 5 月,谷歌全平台每月处理 9.7 万亿 token;2025 年 5 月,480 万亿;2026 年 5 月,超过 3200 万亿。两年 330 倍,一年 7 倍。850 万开发者每月在谷歌模型上构建应用,模型 API 每分钟处理约 190 亿 token,过去 12 个月里有 375 家谷歌云客户各自处理了超过 1 万亿 token。国内的曲线同构:截至 2025 年 12 月,豆包大模型日均 token 使用量突破 50 万亿,相比 2025 年 9 月的 30 万亿接近翻倍,相比 2024 年 12 月的 4 万亿增长超过十倍。

a16z 自己组合内部的数字更极端:2026 年 3 月到 8 月,内部 token 消耗增长 100 倍。五个月。还有一个分布特征值得单独拎出来:在每一家公司内部,AI 使用量都严格服从幂律——用量最高的工程师,是中位数工程师的 10 到 100 倍。AI 原生公司的 token 支出占人力成本的比例,是高个位数到 10% 出头;传统行业里做得最好的公司,大概 1%。

通俗解读。把这几个数字连起来看:今天全球所有的 GPU、所有的数据中心、所有为 AI 烧掉的电,服务的是不到 1000 万个重度用户,占全球知识工作者的 0.67%。剩下的 99.33% 不是不需要,是还没开始。而且已经开始的那批人里,头部和中位数之间还差 100 倍——这 100 倍的差距,就是中位数用户未来的成长空间。你现在看到的所有「AI 需求很大」的数据,都是这 0.67% 制造出来的。

用户增长不需要技术革命

需求跳变的条件

这是整件事里最容易被忽略、也最重要的一点。当重度用户从 1000 万扩张到 1 亿,需求不是翻十倍。因为新进来的人不会停在今天的用量水平上——他们进场的时候,Agent 已经是默认形态,一次任务消耗的 token 比 2023 年一次对话高好几个数量级。用户数的线性扩张,叠加人均用量的数量级抬升,得到的是指数级的跳变

关键在于,这个跳变不需要 GPT-6,不需要 Claude 6,不需要任何一次范式突破。它只需要时间,需要使用习惯的自然形成

播客中文整理节选(原文图 2):同一期对谈中关于扩散曲线位置与代际用量差的部分。

……者的总数是十五亿。我自己做了一个简单的推算:如果重度用户只有几百万,而潜在市场是十五亿,我们现在大概处在扩散曲线的 1% 不到的位置。这意味着现有的所有供给,都是在服务这个微小的早期群体。当用户规模从几百万扩张到几亿,需求的绝对量会发生什么?不是翻倍,不是增长十倍,是一个指数级的跳变。而且这个跳变不需要什么技术突破来触发,它只需要时间,需要使用习惯的自然形成。

Gavin 说他五十岁,不管多努力,用 AI 的方式永远不可能像二十三岁的年轻人那样流畅自然。这句话听起来是个人感慨,但背后是一个关于未来需求曲线的精确预测:下一代人会把 AI 当成空气,他们的用量会比我们高出一个数量级,而他们现在还在读大学

来源:a16z 播客(主持人 David George,嘉宾 Gavin Baker),中文整理。

Gavin Baker 在那期播客里说过一句话,被很多人当成中年人的自嘲:他五十岁了,不管多努力,用 AI 的方式永远不可能像二十三岁的年轻人那样流畅自然。这不是自嘲,是一条需求曲线。今天在读大学的那一代人,把 AI 当成空气;他们的人均用量会比现在的重度用户还高一个数量级,而他们现在还在读大学,还没进入劳动力市场。

历史上有一个形状几乎一样的时刻。1996 年判断互联网是不是泡沫的人,看的是当年的电商 GMV 和拨号上网人数。他们没看的是:1996 年上小学的那批人,2006 年会把网购当成买东西的默认方式。1996 年的估值判断确实错了,但错在低估,不是高估。

真正的泡沫发生在 2000 年。而 2000 年的错误也不是「互联网没用」——互联网后来做到的事情远超 1999 年最疯狂的预测。2000 年的错误是接盘的人换了:从产业资本和风险资本,换成了不做尽调的公众。所以判断泡沫的关键从来不是问「这东西有没有用」,是问「现在这个价格,是谁在跟谁定的」

ai设备折旧、循环融资、现金流缺口

熊方三条论据检验

熊方的弹药我全部认真读过。一共三条,都真实存在,我一条都不打算含糊过去。

第一条,折旧。超大规模厂商按 5 到 6 年折旧 AI 硬件,实际经济寿命可能只有 2 到 3 年。Michael Burry 等人估算,2026 到 2028 年被低估的折旧规模约 1760 亿美元,直接美化了报表利润。第二条,循环融资。英伟达向模型公司出资,模型公司拿钱买 GPU,英伟达收入上升、股价上升,再拿钱去投更多公司。2026 年 8 月 10 日,英国《金融时报》报道英伟达正与阿波罗、黑石、贝莱德、博枫、高盛、KKR 搭建一个约 5000 亿美元规模的 AI 基础设施融资平台,消息当天英伟达市值蒸发 1300 亿美元。1999 到 2001 年,朗讯和北电做过结构完全一样的事。

第三条,现金流缺口。PIMCO 估算 2026 到 2027 年超大规模厂商的资本开支将吃掉约 94% 的经营性现金流;穆迪指出约 6620 亿美元已签未启用的数据中心租约挂在表外;贝恩测算,要撑住当前的基建投入,2030 年整个 AI 生态需要 2 万亿美元年收入,而当前轨迹差约 8000 亿。FactSet 的数据显示,五大超大规模厂商 2026 财年自由现金流预计将趋近于零或转负,Alphabet 和微软除外。

三条我都同意。但没有一条能推出「泡沫」这个结论——因为三条打的全部是投资回报率,不是接盘结构。它们证明的是「某些人会亏钱」,不是「风险已经转移给公众」。逐条说。

折旧这条有一个可以直接检验的实证。如果 GPU 的经济寿命真的只有 2 到 3 年,那三年前的卡今天应该在二手市场上崩价。FactSet 看到的是相反的情况:H100 和 A100 这些 2020 到 2022 年发布的产品,合约租赁价和二手价都撑得很稳,说明这些芯片在 3 到 6 年的区间里仍然具备经济价值,部分原因正是今天的算力稀缺。折旧假设是否激进可以继续争论,但市场价格现在站在长折旧那一边

循环融资这条,成立的前提是终端需求是假的。可现在的情况是:英伟达数据中心收入同比 117%,下季度指引 1080 亿美元,而且不含中国;AWS 宣布采购 200 万颗英伟达 GPU;超大规模厂商资本开支从 8000 亿走向 1.3 万亿。朗讯和北电的问题是它们把货赊给了没有真实终端客户的运营商,最后应收账款烂掉。今天掏钱的是黑石、KKR、阿波罗——做基础设施债权融资的机构,跟 2000 年买 .com 股票的散户不在一个星球上。这些钱要的是抵押物、现金流覆盖率和优先级,不是叙事。

现金流这条最强,但它推出的正确结论是「某些参与者会破产」,不是「这是泡沫」。而且它需要跟资产的回本速度放在一起看:一个吉瓦级数据中心造价约 500 亿美元,客户预付 50% 到 60% 的容量,实际需要的股权支票约 150 亿美元;Nebius 和 CoreWeave 披露的回本周期是 9 到 10 个月

我在这个行业投了三十年。回本周期 9 个月的资产,市场从来不会给它便宜的钱。当一类资产的现金回报快到这个程度,资本蜂拥而入是理性的,不是狂热的。狂热是回本十年的东西被按九个月定价——那才是泡沫

同一把尺子放到港股:智谱五个月二十倍,MiniMax 跌去七成

港股三问复核结果

现在把第一节那三个问题,原样搬到香港。智谱,2026 年 1 月 8 日登陆港交所,发行价 116.2 港元,上市首日收市市值约 550 亿港元。到 6 月 22 日,开盘涨超 40%,市值一度冲破 1.33 万亿港元——五个多月,二十多倍。招股阶段券商借出孖展 1978 亿港元,公开发售超额认购 910 倍

MiniMax,1 月 9 日上市,发行价 165 港元,首日涨 109%。3 月 18 日盘中最高 1330 港元,市值 3882 亿港元。到 7 月 2 日收 356.8 港元,跌回上市第二天的水平,从高点跌掉七成以上。它 2025 年全年收入 7903.8 万美元,经调整净亏损 2.5 亿美元。

倍数。按 2026 年 6 月 15 日收盘价计算:智谱市销率 823 倍,MiniMax 216 倍。同一天,OpenAI 是 34 倍,Anthropic 是 20.5 倍。到 7 月,有测算把智谱推到 1280 倍

流通盘。解禁之前,智谱的真实流通率不足 4%,MiniMax 不足 6%。2026 年 5 月,智谱单月上涨 83.76%,市值增加近 4000 亿港元,而当月成交额只有 311.01 亿元人民币,累计换手率 11.89%。几百亿的成交量,抬起了几千亿的市值

A 股这边同构。寒武纪 2026 年 6 月 30 日盘中市值突破 9471 亿元人民币,年内涨幅超 900%,动态市盈率 373 倍。这家公司 2025 年全年收入 64.97 亿元,2026 年上半年收入 59.96 亿元、归母净利润 23.11 亿元——业绩是真的,增长是真的。但它前五大客户占收入 88.66%,其中字节跳动和阿里巴巴合计贡献 47.8%。

现在把三个问题重新问一遍。公开二级市场每天定价?是。边际买家是不承担研究成本的公众资金?910 倍超额认购背后的孖展盘是;被纳入恒生科技指数后被动买入的资金也是。杠杆和指数有没有把价格传导给第三方?孖展是杠杆,指数纳入是传导,港股通开通是再一层传导三个都是「是」

我不是在说智谱和 MiniMax 是坏公司。智谱截至 2026 年 3 月 MaaS API 的 ARR 约 17 亿元人民币,一季度定价上调 83% 而调用量仍增长 400%,这是极强的经营数据。GLM 在国产模型里长期第一梯队。这些都成立。我说的是另一件事:同样一份 AI 叙事,在硅谷被定价成 15 到 34 倍市销率,在香港被定价成 216 到 1280 倍。买硅谷那份的是黑石和淡马锡,买香港这份的是 910 倍超额认购的孖展账户。「泡沫」这个词如果有意义,它指的就是这两句话之间的差别

9 月解禁 5309 亿港元,占全年 32.6%

9 月解禁与压力

还有一个数字,时间点非常巧。浦银国际测算,2026 年港股全年解禁市值约 1.7 万亿港元,是 2025 年约 0.6 万亿的近三倍,相当于港股日均成交额的十倍左右。全年有六个月的解禁规模超过 1000 亿港元,其中9 月一个月高达 5309 亿港元,占全年 32.6%。这个数字超过了 2025 年全年港股 IPO 的募资总和,在港股历史上极为罕见。(Wind 口径略低,为全年 1.55 万亿、9 月超 4100 亿,量级一致。)

浦银国际首席策略分析师赖烨烨统计了 2018 至 2025 年 766 家设有常规限售期的港股新上市公司,结论是:解禁前后三个月是股价压力最集中的阶段,58% 的样本跑输恒指;把月度解禁市值突破 500 亿港元定义为解禁高峰,11 个样本里,恒指在解禁当月平均下跌 0.6%,下跌概率 64%。

7 月那一轮已经演示过分化。7 月 8 日智谱解禁 2568 万股、约占总股本 5.76%,因为近七成基石股东提前表态锁仓,当天股价反而大涨 13.35%,市值单日增加近 1000 亿港元;7 月 9 日 MiniMax 解禁 1.53 亿股、占总股本 48.9%,当天大跌近 18%,收盘市值约 933 亿港元,只有智谱的十分之一。同一天,云知声解禁首日几近腰斩。

今天是 9 月 1 日。我不预测这个月会发生什么。我只指出一件结构性的事实:过去四年在香港反复追问「硅谷是不是泡沫」的那批人,他们坐的位置,离真正的接盘结构比硅谷近得多

香港的重要性不在生产层,在定价层

香港的定价层角色

写到这里必须说清楚一件事,否则容易被读成「香港不行」。不是。香港在这轮 AI 里的角色,比大部分人以为的重要,只是它的重要性不在生产层,在定价层。硅谷是生产层:模型在这里训练,芯片在这里设计,算力在这里堆叠,收入在这里产生。定价层是另一回事——是谁把这些资产折算成一个可交易的数字,是谁提供流动性,是谁承接退出

2025 年香港以 2869 亿港元的新股募资额重回全球第一,同比增长两倍以上;2026 年前四个月又有近 50 家公司上市,募资 1528 亿港元,同比增长超过六倍;港交所排队企业超过 400 家。智谱和 MiniMax 在这里完成了全球第一批独立大模型公司的公开定价,比纳斯达克早了大半年——这件事的历史意义会比现在的股价大得多。

问题不在这个角色,在这个角色目前的定价能力和它承接的资产之间不匹配。真实流通盘不足 4% 的时候,价格反映的不是估值判断,是筹码稀缺。910 倍超额认购反映的也不是对 GLM 技术路线的判断,是对「稀缺纯 AI 标的」这个身份的抢购。

一个健康的定价层需要三样东西:足够深的流动性、足够多的可比标的、足够真实的浮筹。今年 9 月的解禁,恰恰是第三样东西被强行补齐的过程。补齐会疼,但补齐之后,香港才真正具备给 AI 资产定价的能力。

而如果 Anthropic 10 月在纳斯达克挂牌,全球第一次有了一个大规模、高流动性、有审计报表的 AI 原生资产可比标的。到那一天,823 倍和 15 倍这两个数字会被放在同一张屏幕上,被同一批人同时看到。这才是 9 月和 10 月连在一起看的意义。

那 OpenAI 和 Anthropic 会不会倒闭

谁会死在周期反转

这是饭桌上的第二个问题,总是紧跟着第一个来:泡沫破了以后,这两家是不是就完了。先看 Anthropic 的收入曲线:2025 年底约 90 亿美元年化;2026 年 2 月 G 轮时 140 亿;4 月与谷歌、博通扩大合作时超过 300 亿;5 月 28 日 H 轮公告 470 亿;7 月底 650 亿(路透)。同时,2026 年二季度录得成立以来第一个经营性盈利季度。(第三方估算约 5.59 亿美元经营利润、季度收入约 109 亿美元,Anthropic 未公开披露季度损益表,请按估算对待。)

这些数字全部出现在融资公告里。对刚刚投进 650 亿美元的机构在收入数字上说谎,是证券欺诈,不是公关口径。OpenAI 这边:2026 年 3 月 31 日官方披露月收入 20 亿美元,2025 年全年收入 131 亿美元,ChatGPT 周活 9 亿、月活破 10 亿,5000 万消费者订阅、900 万付费商业用户、超过 100 万企业客户。

一家年化收入 650 亿美元、刚刚跑出经营利润的公司,和一家月收入 20 亿美元、拥有近 10 亿周活用户的公司,讨论「会不会倒闭」是问错了题。正确的问题是:如果周期反转,谁会死。答案很清楚,三类。

  • 第一类,靠债务扩产、没有长约锁定、被夹在英伟达和超大规模厂商中间的算力二房东。它们的商业模式是借短钱买长资产,赚中间的价差;只要租金曲线走平半年,股权就归零。
  • 第二类,没有专有数据、没有分发渠道、只是在别人模型上套一层壳的应用公司。它们的收入是真的,但每一次基座模型迭代都在吃掉它们的存在理由。
  • 第三类,市销率八百倍的公司。不管它在哪个交易所挂牌。

OpenAI 和 Anthropic 都不在这三类里。它们真正的问题不是活不活得下去,是上市那天会被重新定价成多少。Anthropic 6 月 1 日已递交保密 S-1,目标 10 月纳斯达克;有六位投资人向《金融时报》表示预期定价在 2 万亿美元以上,而 H 轮后二级市场撮合价隐含的估值区间是 1.05 到 1.15 万亿。这两个数字差了一倍。十月见分晓。但那是「贵不贵」的问题,不是「死不死」的问题。

Ai的泡沫程度分析是否要持有

质疑的零机会成本

回到中环那张桌子。「泡沫」这个词在过去四年里的实际功能,不是风险管理工具。是不下场的理由。它的好处在于,说这句话的人永远不需要为它负责。市场涨,他说「泡沫嘛,早晚的事」;市场跌,他说「我早说了」。四年下来,这句话的持有成本是零。而同一时期,对面那个资产从几百亿美元走到近万亿美元,没人算过这四年的机会成本是多少

我不认为现在没有风险。折旧假设是激进的;资本开支正在吃掉超大规模厂商的自由现金流;算力二房东里一定会有人破产;模型层的价格战会把一批公司的毛利打穿。这些我在第六节一条都没绕开。我认为的是:风险不等于泡沫

泡沫需要一个转移点——一个把风险从有尽调义务、有锁定期、有资产负债表的专业投资者,转移到不知情公众手上的时刻。硅谷的 AI 原生公司还没有走到那个转移点。Anthropic 的转移点是今年 10 月,OpenAI 是 2027 年。在此之前,硅谷 AI 的价格,是一小群拿着资产负债表、承担尽调责任、被锁定期绑住的机构互相之间的定价。

而在香港和 A 股,转移点四年前就过了,只是被定价的资产不一样:那里定价的不是模型本身,是关于模型的叙事。910 倍的超额认购、不足 4% 的真实流通盘、823 倍的市销率、9 月 5309 亿港元的解禁,这些指标凑在一起,在金融史上有一个非常固定的名字。

所以真正值得盯的时间点,不是「泡沫什么时候破」。是 Anthropic 和 OpenAI 上市之后的那十二个月。那才是泡沫在物理上第一次成为可能的时刻——第一次,全球任何一个散户账户都能买到这个叙事本身。在那之前,硅谷的 AI 不便宜,也不是泡沫。它只是还没轮到公众来定价。至于中环那张桌子第五年会不会再问一遍这个问题——我猜会。而且我猜,还是这批人。

文章信息数据可信度标注,读者可自判证据强度

数据来源可信度分级

本文所有数据均按下列四级标注来源与可信度。读者可据此自行判断每一条主张的证据强度。

已确认公开事实(一手来源)

OpenAI 2026 年 3 月 31 日完成 1220 亿美元融资、投后估值 8520 亿美元、月收入 20 亿美元、2025 年收入 131 亿美元:OpenAI 官网公告「Accelerating the next phase of AI」,及 Bloomberg、Forbes、CNBC 同日报道。亚马逊 500 亿、英伟达 300 亿、软银 300 亿的分拆金额来自 Bloomberg 报道,OpenAI 公告本身未披露单一出资人金额。

Anthropic 2026 年 5 月 28 日完成 650 亿美元 H 轮、投后估值 9650 亿美元、递交保密 S-1(6 月 1 日):Anthropic 官方公告及 Crunchbase 记录。运行率收入曲线(2025 年底约 90 亿、2026 年 2 月 140 亿、4 月超 300 亿、5 月 470 亿)均出自 Anthropic 各轮融资与合作公告原文。7 月底 650 亿美元为路透报道。

英伟达 2027 财年 Q2(截至 2026 年 7 月 26 日)收入 962.21 亿美元、数据中心 890.23 亿美元、同比分别增长 106% 和 117%、Q3 指引 1080 亿美元:英伟达 10-Q 及 8-K 原文(SEC EDGAR)。超大规模厂商资本开支 8000 亿→1.3 万亿美元来自 CFO 电话会,经 CNBC 报道。

谷歌 token 处理量 9.7 万亿(2024 年 5 月)→480 万亿(2025 年 5 月)→超 3200 万亿(2026 年 5 月)、850 万开发者、每分钟 190 亿 token、375 家云客户各超 1 万亿 token:Google 官方博客 Sundar Pichai I/O 2026 主题演讲全文。

ChatGPT 9 亿周活、5000 万消费者订阅、900 万付费商业用户、超 100 万企业客户:OpenAI 官方口径,经路透与 TechCrunch 报道。10 亿月活为 Sensor Tower 估算经路透报道。

智谱、MiniMax 上市日期、发行价、首日表现、解禁日期与规模、2025 年财务数据:港交所公告及公司业绩公告,经 21 世纪经济报道、第一财经、钛媒体、36 氪转述。

寒武纪 2025 年年报(收入 64.97 亿元、归母净利润 20.59 亿元)与 2026 年半年报(收入 59.96 亿元、归母净利润 23.11 亿元、扣非 21.66 亿元):上交所公告原文。

单一来源,需注意

「全球重度付费 AI 用户不到 1000 万人、支撑约 800 亿美元年化实验室收入、全球知识工作者 15 亿人」「头部工程师 token 用量是中位数的 10 到 100 倍」「AI 原生公司 token 支出占人力成本高个位数至 10% 出头、传统优秀企业约 1%」「a16z 内部 token 消耗 2026 年 3 月至 8 月增长 100 倍」:均出自 Gavin Baker 与 David George 的 a16z 播客对谈(2026 年 8 月底发布),本文经二手报道转述,未逐字核对音频原文。这些是投资人估算,不是审计数据。

「Nebius 与 CoreWeave 披露吉瓦级数据中心回本周期 9 到 10 个月」「造价约 500 亿美元、客户预付 50%–60%、股权支票约 150 亿美元」:同上播客中 David George 转述,未核对两家公司财报原文。

Michael Burry 等人对 2026–2028 年折旧低估约 1760 亿美元的估算、PIMCO 关于 94% 经营性现金流的测算、穆迪 6620 亿美元表外租约、贝恩 2030 年 2 万亿美元收入缺口:均为第三方机构测算,经卖方与财经媒体转述,本文未取得原始研究报告。

浦银国际关于 2026 年港股解禁 1.7 万亿港元、9 月 5309 亿港元、766 家样本 58% 跑输恒指的统计:出自浦银国际研报,经 36 氪与新浪财经转述。Wind 口径为全年 1.55 万亿、9 月超 4100 亿,两者量级一致但统计边界不同,本文已并列标注。

「六位投资人向《金融时报》表示预期 Anthropic 上市定价在 2 万亿美元以上」「H 轮后二级撮合价隐含 1.05–1.15 万亿美元」:经第三方汇编平台转述 FT 报道,本文未取得 FT 原文。

OpenAI CFO Sarah Friar 于 2026 年 8 月 20 日对员工表示计划 2027 年上市、Anthropic 可能先行:经第三方汇编转述,未见 OpenAI 官方确认。

Anthropic 2026 年二季度首个经营性盈利季度(约 5.59 亿美元经营利润、季度收入约 109 亿美元):第三方估算,Anthropic 未公开披露季度损益表。请按估算对待。

英伟达与阿波罗、黑石、贝莱德、博枫、高盛、KKR 搭建约 5000 亿美元融资平台:FT 报道,引述六位未具名知情人士;英伟达未公开确认。

智谱、MiniMax 市销率 823 倍与 216 倍(2026 年 6 月 15 日收盘)、OpenAI 34 倍、Anthropic 20.5 倍:36 氪测算。汇率与股价每日波动,实际倍数会有差异。1280 倍为另一测算口径。

豆包日均 token 使用量 50 万亿(2025 年 12 月):字节火山引擎口径,经卖方研报转述。

二手转述,未独立核实

「Gavin Baker 说他五十岁,不管多努力,用 AI 的方式永远不可能像二十三岁的年轻人那样流畅自然」:转引自中文自媒体对该期播客的整理,本文未核对音频原文。此处为意思转述,非逐字引语。

「全球 AI 重度付费用户有人估计约三千万,他认为可能不到一千万」:同上出处。

本文中所有对 Gavin Baker、David George、Sundar Pichai、Colette Kress、Sarah Friar 观点的描述均为意思转述,不构成逐字引语。文中未使用任何未经公开来源确认的直接引号。

作者推算与判断

「1000 万÷15 亿=0.67%」、「ChatGPT 付费转化率约 5%(5000 万÷9 亿)」、「谷歌 token 两年增长约 330 倍」:作者基于上述公开数字直接计算。

「泡沫的三个必要条件」框架、对折旧/循环融资/现金流三条论据的逐条反驳、「转移点」概念、对三类高危公司的分类:均为作者观点,不是任何机构的研究结论。

关于智谱、MiniMax、寒武纪估值结构的判断为作者观点。文中对这三家公司经营数据的引用均出自其公开披露,本文未对其经营质量作出负面事实指控。

本文写于 2026 年 9 月 1 日。市场数据随时变化,上述所有价格、市值与倍数请以最新公开信息为准。

本文为独立分析,不构成任何证券的买卖建议。作者持有本文所涉行业的广泛权益,详见文首利益披露。转载请注明出处。

来源:Melly在硅谷 原文链接

读者热评
王昊新加坡

如果一堆人在谈泡沫,那十有八九不是泡沫

Zombie Cafe新加坡 · 回复 王昊

同样一份 AI 叙事,在硅谷被定价成 15 到 34 倍市销率,在香港被定价成 216 到 1280 倍

Zombie Cafe新加坡

Atreides Management 的 CIO Gavin Baker 在 2026 年 8 月底的 a16z 播客上给了一组数字:全球重度付费 AI 用户不到 1000 万人,这不到 1000 万人支撑了各大模型实验室约 800 亿美元的年化收入;而全球知识工作者是 15 亿人

Zombie Cafe新加坡

如果这是泡沫,那这是人类历史上第一个市盈率 17 倍、收入增速 106%、股价还在跌的泡沫。

斯佳美国

有个疑问:收入确实在真实增长,但这个增长到底是谁在买单。C端付费转化率一直不高,真正撑住增长曲线的是B端按量付费。虽然目前不是金融意义上的泡沫,但散户他们入场更关心的是股价会不会大幅回调。如果有下篇,能不能分析下商业模式意义上是不是军备竞赛。因为如果个人付费意愿始终起不来,这个行业就完全靠企业预算撑着,而企业预算对经济周期的敏感度,可能比折旧、循环融资这些更致命。真正的,可能在企业IT预算那条线上。

Zombie Cafe日本

「泡沫」这个词在过去四年里的实际功能,不是风险管理工具。是不下场的理由。它的好处在于,说这句话的人永远不需要为它负责。市场涨,他说「泡沫嘛,早晚的事」;市场跌,他说「我早说了」。

Zombie Cafe新加坡

那之前,硅谷的 AI 不便宜,也不是泡沫。它只是还没轮到公众来定价。至于中环那张桌子第五年会不会再问一遍这个问题——我猜会。而且我猜,还是这批人。

Zombie Cafe新加坡

泡沫的定义性特征是价格跑在基本面前面。现在的情况是基本面跑在价格前面,而且差距在扩大。

沧海一声啸美国

如果一堆人在谈泡沫,那十有八九不是泡沫

裴昌力 易和 寻求孙子学院国外合作四川

与智者分享:西方推崇二元对立博弈文化,二元对立博弈文化比较容易形成世界单极地缘格局;东方推崇五元生克博弈文化,五元生克博弈文化比较容易形成世界多极地缘格局,东方文化精髓就是通过揭示不同事物阴阳五行共性指导社会实践;未来人类文明将通过东西方文化的优势互补逐渐形成人类命运共同体文化。

贺欢欢上海

我去年到过硅谷,不是泡沫,且回来后我和同学们都保持了沉默

沧海一声啸美国

写得好。太压抑了,太真实了,太血腥了

Zombie Cafe日本

第三类,市销率八百倍的公司。不管它在哪个交易所挂牌

Glendon北京

由ai写出的文章来捍卫ai,挺好。

Alan美国

这三个条件基本上就是在说一级市场不可能有泡沫。但是一级市场也是可以有泡沫的,并不是所有的投资者都是理性且尽职的,这句话放在专业的机构投资者身上也同样适用。

yuzhu美国

很认同,尤其是 0.67% 那段很有启发。现在看到的需求是极少数重度用户创造的,真正大规模的生产力重构可能才刚刚开始。

  • 硅谷的AI到底是不是泡沫?本文把「贵不贵」换成三个结构性问题,给出一个与大众直觉相反的答案,并说明结论最终落在谁在定价上。
  • 泡沫是结构概念不是估值概念:贵是一个人自己承担损失,泡沫是少数人赚钱、多数不知情的人埋单,差别在于代价的分配。
  • 同一份AI叙事,在硅谷被定价成15到34倍市销率,在香港被定价成216到1280倍,四十倍的差距才是「泡沫」这个词真正指的东西。
  • 全球重度付费AI用户不到1000万人,占15亿知识工作者的0.67%,却支撑了各大模型实验室约800亿美元的年化收入,分母才是被低估的那一端。
  • 从1000万到1亿重度用户,需求不是翻十倍而是指数级跳变,而且这个跳变不需要任何技术突破,只需要时间与使用习惯的自然形成。
  • 折旧、循环融资、现金流缺口三条熊方论据逐条检验:它们都真实存在,但打的都是投资回报率,不是接盘结构,推不出泡沫的结论。
  • 智谱823倍市销率、MiniMax 216倍、真实流通盘不足4%:把同一把尺子放到港股,泡沫三问第一次全部答「是」。
  • 2026年港股全年解禁约1.7万亿港元,9月单月5309亿占全年32.6%,浮筹被强行补齐的过程,正是香港给AI资产定价能力的起点。
  • 如果周期反转谁会死:算力二房东、无壁垒的套壳应用、市销率八百倍的公司;而OpenAI与Anthropic都不在这三类里。
  • 「泡沫」这个词过去四年的实际功能是不下场的理由,持有成本为零,而同一时期对面资产从几百亿美元走到近万亿美元。
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