跨国深谈← 返回←AI 投资泡沫的崩盘剧本:为什么万亿美元建数据中心注定亏钱

AI 投资泡沫的崩盘剧本:为什么万亿美元建数据中心注定亏钱

关联

人物 Paul Kedrosky

公司 OpenAI · Anthropic · Meta · Palantir · PIMCO

概念 数据中心 · token · GPU · 推理 · 商业地产 · 前沿模型 · harness · 预训练 · 后训练 · AGI · 杰文斯悖论

一边是 AI 实验室要争 AGI,一边是资本把它们当房地产来算账——结果算出来根本对不上。说这话的人是 Paul Kudrowski,他亲手拆解了这场万亿美元 AI 基建狂热里最没人愿意正视的账本问题。

史无前例的钱:规模大、压缩在两三年内

把这轮 AI 基建跟历史上所有基建狂潮——运河、铁路、农村电气化、州际公路、光纤——做对比,用任何指标(GDP 占比、对非住宅固定投资的贡献、对 GDP 增长的贡献),这一轮的量级都已经超过了除「二战重整军备」之外的所有历史时刻。但更关键的一点是速度:电气化花了近 30 年,铁路是几十年,光纤用了四年半到六年,而这一轮是更高的支出量级被压缩在更短的几年里完成。这意味着市场根本没有「暂停点」去消化预测、反思回报——钱一直在涌。

更危险的是资金结构正在悄悄变化:过去两年,乐观派的护身符是「这些大厂都是用自有现金流在投,不是借债」。但截至 2026 年第二季度,数据中心资金里超过 50% 已经是外部融资(资产负债表外融资)。科技债在垃圾债市场里已经是最大的一块,在投资级债里也是除金融外最大的一块。

要让回报合理,得拿它跟商业地产比——但这正是陷阱

外部资本提供者怎么给数据中心定价?他们拿它跟商业地产(CRE,比如多租户公寓楼)做类比,问的是「我把 1000 亿美元投进去,能拿到的资本化率(年化净收益/资产价值)能不能跟同类地产项目比」。

主持人顺着这个逻辑想,觉得门槛好像不高:Meta 每季度利润就三四百亿,拿回 6% 或 20% 的回报似乎不难。但这个类比里有三个致命的结构性错误:

错误一:这不是「一次投完、坐收年金」的地产。 数据中心更像非受监管的公用事业——除了前期巨额资本开支,还要每 4 到 7 年周期性地把大部分硬件、冷却系统整体换掉。地产前期 capex 之后是年金式现金流;数据中心是持续的资本消耗,不断稀释回报。

错误二:GPU 的故障率取决于它的历史用途。 一块被高强度用于训练的 GPU,跟一块只做推理的 GPU,故障率天差地别——就像一辆跑了 5000 英里的车,你是 72 小时不间断拉力赛跑出来的,还是周日去教堂跑出来的?用于训练的芯片故障率远高于只做推理的芯片,而数据中心的芯片是个「混合车队」,用平均寿命去算账会严重失真。

错误三:卖的是史上贬值最快的商品。 数据中心本质是工厂,它生产的是 token——而 token 在恒定性能下每年跌价 70% 到 80%,持续至少四年,没有停下来的迹象。付给资本提供者的是固定回报率,底层资产却在超级通缩,这在任何历史周期里都没出现过:铁路、农村电力、光纤都不是贬值商品(光纤反而随时间增值)。

「价格降,用量涨」救不了——数学算不过来

乐观派的标准反驳是「杰文斯悖论」:token 越便宜,大家用得越多,总收入还是涨。Paul 的回击很直白:80% 的复合价格下降,要在另一端补回来,未来六年需要大约一亿倍的 token 用量增长。

有没有可能?有可能。

大概率吗?不大。而且这次更糟,因为模型正在快速趋同(百事可乐盲测都喝不出区别),竞争从「能力差异」转向纯价格战,叠加中国主权补贴的 token(像中国这样用国家补贴压价),通缩只会加速。

「向高端市场走」也救不了——逻辑被颠倒了

既然卖 token 不赚钱,那 OpenAI、Anthropic 是不是该学早期微软,自己上去做应用、吃掉垂直市场(让 Palantir 的 CEO Alex Karp 在电视上跳脚)?Paul 有个很巧的反杀:如果前沿模型真的强到能吃掉整个经济,**它们为什么不直接自己吃,还要辛苦地把 token 卖给我们?

** 还在卖 token,本身就证明它们知道做不到。Karp 的原话也是:如果你真能让我销售额翻倍,为什么你不直接拿走那 30% 的增量?

即便它们被迫往上游走,这生意本身极痛苦:企业买 SaaS 软件(像 Salesforce、ServiceNow)不是因为觉得它们不可替代,而是因为有问题要解决、不想自己建、还要有个人可以吼可以告。前沿模型公司去做垂直应用,等于主动去当全世界的被告——这是门烂生意。

【背景】Paul 说的「向高端市场走」(move up market),在科技语境里指的是从底层基础设施(模型/token)向更靠近终端用户的应用层(如 Claude Code、做客户管理软件)扩张,试图在更高毛利的环节赚回来。

为什么钱还在狂奔:群体便利 + 四重泡沫叠加

既然账算不过来,为什么支票还在签?Paul 的观察很冷:资本方对自家 LP(有限合伙人)讲 AGI 故事,但在内部合伙人会议上,根本没人信这套,他们算的是跟水电大坝一样的项目融资账。

「这次不一样」(This time is different)的信念本身也有毒——历史上的泡沫参与者没有「因为上次铁路泡沫最终也兑现了,所以这次也一定会兑现」这种自我合理化的反身性飞轮。更深的结构原因是大型基金的「支票规模过滤器」:主权财富基金管着几千亿美元,他们开始按「能不能签出足够大的单笔支票」来筛项目——除了大型数据中心园区,地球上没什么别的地方能让你一次签几百亿美元。

Paul 概括:美国历史上最大的泡沫都跟「技术、地产、宽松信贷、政府政策」这几个因素有关。这一轮是美国历史上第一次四者同时叠加(还要加上跟中国的生存博弈)——每个泡沫里的人都觉得能用自己那套逻辑自洽。

「你愿意为 AGI 的看涨期权付多少钱」是个有毒的偷换

当所有经济论据都站不住,最后的挡箭牌是 AGI:「你不可能出价过高,因为 AGI 的价值像永生的看涨期权一样无穷大。」 Paul 的反驳:这是「填补空白的上帝」(God of the gaps)式论证——把 AGI 当作无法定价的万能牌插进所有算不过账的空白里。一旦接受这个前提,对话就变成了「没有球网的网球」,任何理性讨论都失效。

音乐怎么停:超定事件——多条引信,迟早一根先燃

崩盘不需要某个戏剧性单点事件,它在统计学上是「超定」的(overdetermined,即引爆路径太多,总会有一条先触发):① 宏观利率一变,外部资本要求的门槛利率抬到高个位数,数据中心的回报立刻显得没有竞争力;② AI 公司 IPO 后被公开市场按通缩商品估值,投资者发现向高端市场走也没救,继续重金 capex 就撑不住;③ 国家博弈导致市场割裂,禁用对方模型,可用市场瞬间缩水;④ 政府入股(如美方可能持有 OpenAI 股份),这种资本结构让商业投资者重新评估估值;⑤ 市场终于看穿:模型的大部分增益其实来自「挽具」(harness,指 Claude Code、OpenCode 这类在模型上层编排调用的工具框架,就像高功能保姆管住顽童)和后训练(RLHF 等事后调整),而不是动辄十亿美元的预训练——那预训练的开支就守不住了。

真崩了长什么样:2008 式的债务散播

一旦引爆,它的传染路径跟 2007–2009 的次贷危机高度同构。你哪怕什么都不做、只持有标普 500 指数基金,也已经被动持仓——因为超大规模企业和 AI 相关标的已经占了指数约 40%。更隐蔽的是,这些债务被包装进高评级投资级债券,先在 PIMCO 这类机构之间转手,最终落在保险公司和欧洲银行的资产负债表上,跟当年 CMBS(商业地产抵押贷款证券)和信用违约掉期的扩散路径几乎一模一样。

本集带走

• 别按地产逻辑给数据中心定价:它每 4–7 年要把大部分硬件整体换血,更像非受监管公用事业,持续吃资本。
• 卖的是史上最惨的通缩商品:token 恒定性能下每年跌 70–80%,付的是固定回报率,底层资产却几何贬值,需要一亿倍用量增长才能补平账。
• GPU 的「二手成色」决定寿命:训练用芯片(72 小时拉力赛)和推理用芯片(周日去教堂)故障率差异巨大,用平均寿命算账会严重失真。
• 还在卖 token 就证明吃不了全经济:前沿实验室如果真能吃掉所有垂直市场,就不会辛苦卖 token——它们自己最清楚做不到。
• 前沿模型正在趋同:百事可乐盲测都喝不出差别,差异从「能力」转向纯价格战,叠加中国主权补贴,通缩只会加速。
• 模型收益的真实来源是「挽具」而非预训练:过去 18 个月的能力提升,很大部分来自上层编排工具(保姆)和后训练(RLHF),而不是动辄十亿美元的大规模预训练——这笔账一旦被市场看穿,训练 capex 守不住。
• 真崩了没人躲得开:超大规模企业已占标普 500 约 40%,相关债务被包装成投资级债,经 PIMCO 转手后落在保险公司和欧洲银行手里——路径与 2008 次贷同构。
• 「AGI 看涨期权」是无法定价的万能牌:当所有经济论据失效,就把 AGI 塞进每个空白处——接受这个前提等于放弃理性对话。
• 泡沫四要素史无前例地同时叠加:技术、地产、宽松信贷、政府政策,再加中美博弈,每个参与者都觉得能用自己那套逻辑自洽。
• Paul 自己的操作:VC 端避开 AI 赛道(结构上对投资人极不友好);个人端两年多没往宽基指数被动基金里投新钱,因为被动持有也意味着被迫超配这一资产。

截至 2026 年第二季度,现在数据中心资金中超过 50% 是外部融资,这显然是资产负债表外和自有现金流之外的术语。
As of the second quarter of 2026, This is now more than 50% of the funding for data centers is external financing, which is obviously the term of art for off-balance sheet and out of your own cash flows.
—— Paul Kedrosky · [03:58]

这些代币是我们在现代经济中见过的贬值最快的资产之一,在性能恒定的情况下逐年持续下降 70% 到 80%,至少在过去四年里是这样,没有理由预期这种情况会改变。
These tokens are among the most rapidly depreciating assets we’ve ever seen in a modern economy that they’ve continually been falling 70 to 80 percent year over year on a constant performance basis for at least the last four years and there’s no reason to expect that to change
—— Paul Kedrosky · [13:13]

在未来六年左右,你必须看到大约一亿倍的代币增长。
You have to see around 100 million-fold growth over the next six years in terms of tokens.
—— Paul Kedrosky · [20:38]

如果前沿公司的技术如此惊人,可以吞噬整个经济,他们为什么不直接吞噬经济并停止把它卖给我们?
If the frontier company’s technology is so amazing that it can eat the entire economy, why don’t they just ingest the economy and stop selling it to us?
—— Paul Kedrosky · [28:27]

不,是因为他们有一个问题,他们不想自己构建,并且他们想有人可以起诉或吼叫。就是这样。这就是人们购买 SaaS 软件的原因。
No, it’s because they have a problem, they don’t want to build it themselves, and they want someone to sue or shout at. That’s it. That’s why people buy SaaS software.
—— Paul Kedrosky · [33:06]

所以现在发生的是它已经变得几乎是一个密封的循环,在某种意义上是一个飞轮,因为我们要根据我们在之前的周期中没有掌握的信息来为事情正名,并用它来为更严重的过度建设正名。
So now what’s happened is it’s become a hermetically sealed, almost a flywheel in a sense, because we’re justifying things on the basis of information that we didn’t have in prior episodes and using that to justify an even larger overbuild.
—— Paul Kedrosky · [37:55]

这是一个填补空白的上帝的论点。我插入 AGI 是因为现在这让我能够创造一个不可折现的看涨期权,我无法给它定价,因此我应该愿意花任何代价,而我拒绝这一点。
This is a God of the gaps argument. I’m inserting AGI because now that allows me to create an undiscountable call option that I can’t price, therefore I should be willing to spend anything, and I reject that.
—— Paul Kedrosky · [40:01]

只要音乐还在播放,我就继续跳舞。
As long as the music is playing, I keep dancing.
—— Paul Kedrosky · [42:53]

一旦你管理着数千亿美元,你就会开始根据支票规模而不是经济价值来审视机会。
Once you’re managing hundreds of billions of dollars, you start looking at opportunities, not in terms of their economic value, but in terms of check size.
—— Paul Kedrosky · [43:18]

这是美国历史上第一次处于这四者的交汇点上。
This is the first moment in US history that sits at the intersection of all four of those.
—— Paul Kedrosky · [45:49]

我们在过去 18 个月看到的改进中,有很大一部分实际上是关于施加挽具,有效的保姆坐在顽皮的孩子身上,而不是关于模型本身实际的结构性改进。
Much of the improvement we’ve seen in the last 18 months has really been about the imposition of harnesses, effective nannies sitting on top of bratty kids, and not about the actual structural improvements in the models themselves.
—— Paul Kedrosky · [55:47]

它是一种公用事业。它将成为底层支撑一直发生的许多其他事情,我不再会知道谁提供我的代币,就像我不知道给我 MacBook 供电的电是来自哪个水电站一样。
It’s a utility. It will become underlying a host of other things that go on all the time, and I will no more know who provides my tokens than I do from which hydroelectric dam the power came from that’s powering my MacBook right now.
—— Paul Kedrosky · [66:37]