BIS警告AI泡沫：万亿资本支出仅支撑两家亏损公司

作者：Ed Zitron

编译：深潮 TechFlow

深潮导读：国际清算银行（BIS）年报揭示了一个被科技巨头刻意忽略的真相：万亿级 AI 资本支出已经超过这些公司的现金流和盈利能力，而这些钱的最终流向，只是在维持 OpenAI 和 Anthropic 这两家巨额亏损的模型实验室。如果微软、谷歌、亚马逊决定停止每季度 300 亿美元的 GPU 采购，整条供应链都将崩塌。

本月，我发布了一个两部分系列深度报道，剖析了 AI 泡沫中的"泡沫套泡沫"结构——从半导体公司不可持续的鲁莽增长，到围绕 Sam Altman 和 Dario Amodei 的个人崇拜。周五，我将发布期待已久的《软银黑粉指南》，你不会想错过的。

周日，国际清算银行（BIS）发布了年度报告，说了一堆我一直在说的话：

短期内，正在进行的 AI 投资热潮引发了对当前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 年到 2026 年期间在 AI 相关资本支出上花费超过 1 万亿美元。这些承诺超过了这些公司的盈利和自由现金流，导致一些公司发行债务以筹集额外资金。

看到各国央行的央行说出我过去几年一直在说的话，确实很令人欣慰。但这部分既让我觉得自己说对了，也让我为整个世界感到糟糕：

回报率令人失望可能引发融资的突然撤退，并将资本支出热潮转变为长期投资萧条，对金融状况产生潜在连锁效应……如果超大规模云计算公司放慢或停止激进的资本支出部署速度，供应链中的许多借款人可能难以替代失去的收入并偿还债务。

废话。去年 4 月，我写了一篇名为《AI 对科技行业是系统性风险》的文章，概述了一家模型实验室 OpenAI 的失败将如何对其供应链产生地震级影响，给英伟达、甲骨文、微软以及为其提供算力的各种新云服务商（最著名的是 CoreWeave）带来一次又一次的重击。

从那时起，OpenAI 的黏糊触手已经伸入科技行业的更多方面，它与谷歌、亚马逊、Cerebras 和博通等公司签署了协议，同时还接受了更多投资，包括软银的巨额承诺。软银只能通过出售 ARM 和英伟达等公司的珍贵股票以及举债来兑现这些承诺。

系统性风险的概念从未真正离开过我的作品，过去一年我花了很多时间思考这个问题——因此，我的写作审视了 AI 支出回撤对该行业融资方的潜在后果，特别是私人信贷，以及半导体行业。

BIS 关心的不是收入暴跌——如果超大规模云计算公司如其所担心的那样"放慢或停止激进的资本支出发展速度"，收入确实会暴跌——而是收入暴跌且 AI 供应链中的借款人无法偿还不断增长的债务负担。

同样，这是我多次拉响警报的事情。CoreWeave 一直是本通讯的宠儿，2025 年 3 月，我发表了《CoreWeave 是一颗定时炸弹》，重点关注该公司压倒性的有毒债务堆以及对 OpenAI 作为客户的依赖。

在更大的规模上，我们有甲骨文——我在《甲骨文黑粉指南》通讯中详尽地介绍了这家公司。

与 CoreWeave 等新云服务商不同，甲骨文是一家更老的公司，其大部分存在期间都在向一些世界上最大的公司和公共部门机构销售数据库和 ERP 软件。甲骨文在其核心业务线开始停滞时转向提供 AI 算力，由于其规模庞大，它能够筹集疯狂数额的债务。

正如我之前指出的，甲骨文是一家即使在 AI 泡沫之前也负债累累的公司。碰巧的是，由于与 OpenAI 的幽会，Larry Ellison 认为有必要把债务旋钮扭到十一档。

甲骨文的支出已经将其自由现金流推入负值区域——截至 2026 财年末为负 237 亿美元——截至 5 月底，它有 1295 亿美元的未偿债务。这还不包括其各种租赁承诺，加起来近 380 亿美元，也不包括已签署但尚未实际开始的额外 2600 亿美元租赁承诺。

所有这一切都是说，甲骨文为了一家公司 OpenAI 的利益而大规模举债，如果那家公司付不起账单，它就完蛋了。甲骨文的存在——以及 Larry Ellison 的个人财富——取决于 OpenAI 能否兑现在算力上花费 3000 亿美元的承诺。

这既是 AI 泡沫中最明显的部分，也是讨论最少的部分——超大规模云计算公司超过 1 万亿美元的资本支出正在推动一场大规模的半导体热潮，这种热潮充其量是基于大型语言模型将变成完全不同的东西这一可能性极小的假设。

如果微软、谷歌、亚马逊和 Meta 决定停止每季度在 GPU、RAM、存储和数据中心建设上花费 300 亿美元或更多，那将在人们认为的永久超级周期的侧面撕开一个洞。

我需要说明的是，认为所谓的半导体繁荣不是一个短暂的机会，在全球股市灾难来临前装满靴子，是多么愚蠢的想法。这场灾难将严重到让 Futurum Group 都想自杀。

超大规模云计算公司——其资本支出将在 2026 年第三季度超过其现金流——在 AI 投资上的回报如此之差，以至于他们中没有一个会真正披露除了模糊的"年化收入"之外的收入，这意味着所有这些投资实际上都是基于未来会发生完全不同的事情这一想法。

这个未来必须在 2030 年之前为他们带来至少 2 万亿美元的全新收入，因为如果做不到，实际上所有的资本支出都将被用于支撑 Anthropic、OpenAI，以及 Meta 用其聊天机器人在做的任何事情。

没有支持继续资本支出的有说服力或理性的论据，至少没有一个不默认接受当前大部分支出都是浪费的论据，除了抬高股价和孵化两家不同的大型亏损 AI 实验室之外。那些数百万个 H100、B200 和 B300 GPU 不会迎来数字上帝，它们不会创造递归自我改进，它们不会成为为当前服务增加 6000 亿美元或更多全新收入的支点，它们产生的唯一收入是来自 Anthropic 和 OpenAI 的算力支出，我估计这占谷歌、亚马逊和微软云收入的 20%或更多。

我还必须明确，这些公司的成本远远超出股权投资。虽然微软向 OpenAI 投资了 130 亿美元，但微软高管 Michael Wetter 在马斯克诉 Altman 案件中透露，这一合作已经花费了超过 1000 亿美元，暗示仅 OpenAI 的基础设施成本就至少 870 亿美元。我想亚马逊和谷歌必须花费类似的金额来处理 Anthropic 同样贪婪的算力需求，特别是考虑到亚马逊为 Anthropic 专用的 Rainier 项目数据中心的 110 亿美元及以上的成本。

这是 AI 泡沫中被严重讨论不足的部分。Anthropic 和 OpenAI 自 2019 年以来总共筹集了不到 3000 亿美元，但我估计它们的真实成本至少是 5000 亿美元，考虑到为它们的存在所必需的超大规模云计算公司资本支出投资，这还没有考虑甲骨文为 OpenAI 建设 7.1GW 的"星门"数据中心所花费的 3400 亿美元或更多。这些不是创业公司，而是大型科技公司的子公司，它们作为独立部门存在只是为了抬高股权头寸并隐藏真相：AI 资本支出完全是浪费钱，即使你把两个每年亏损数百亿美元的肥胖败家子也算进去。

正如我两周前报道的，OpenAI 在 2025 年在微软 Azure 上花费了 172 亿美元，这一年它在 130.4 亿美元的收入上亏损了 209 亿美元。即使那是利润（它不是），那也比微软在 2025 年第一季度的资本支出少 42 亿美元。

除了 OpenAI 之外，微软可以说没有 AI 业务。虽然它在 4 月吹嘘拥有 370 亿美元的 AI 年化收入（意思是一个非特定月份乘以 12），但那只相当于每月约 30.8 亿美元，或者不到它在该季度 319 亿美元资本支出的十分之一。更糟糕的是，微软透露这个数字"同比增长 12%"，暗示其在 2025 财年第三季度的 AI 年化收入为 165.9 亿美元，或每月约 13.8 亿美元。

然而我去年 11 月关于 OpenAI 推理支出的报道显示，它在 2025 财年第三季度花费了 29.47 亿美元，年化约为 117 亿美元，这意味着至少在那个季度，OpenAI 可能占微软 AI 收入的约 70%，我会很惊讶如果这一年中有戏剧性变化，因为 OpenAI 在 2026 财年第一季度的推理支出为 36.48 亿美元。

所有这一切都是说，所有这些资本支出的唯一真正结果似乎是支撑 Anthropic 和 OpenAI 这两家深度亏损的公司，然后以收入的形式收回一小部分，而这些收入只有通过数千亿美元的风险投资补贴才能实现。

现在 OpenAI 和 Anthropic 占超大规模云计算公司剩余履约义务的 50%或更多，约 7480 亿美元。

除了错误地相信 OpenAI 或 Anthropic 实际上能在没有谷歌、亚马逊或微软给它们钱的情况下支付得起之外，在 AI 上进一步投资资本支出根本没有逻辑或理性的理由。超大规模云计算公司除了他们自己的伪创业公司投资之外，没有任何形式的有意义的 AI 收入，A）他们继续投资和 B）市场、分析师和记者表现得好像一切都很好，这既荒谬又不理性。

旁注：我没有讨论 Meta，因为 Meta 没有 AI 故事。Mark Zuckerberg 浪费了它每一盎司的资本支出，除了它可以通过将产能转售给其他人获得的任何东西——但别担心，他认为（这是引用！）Meta 对算力有用处！不，对不起，那些 GPU 没有推动广告收入的有意义增长，我过去已经谈过了。

英伟达、美光、闪迪、SK 海力士和三星的创纪录销售是一个完全投机性资产泡沫的直接结果，由世界上一些最大和最富有的公司的鲁莽和无方向的资本支出驱动。

任何投资数据中心的人都在为 Anthropic 和 OpenAI 之外不存在的需求建设投机性产能。如果存在所述需求，AI 数据中心新云公司 CoreWeave 将拥有健康和多元化的收入流，而不是其 65%的收入来自微软（为 OpenAI）和英伟达，其余来自谷歌（为 OpenAI）、Anthropic、Meta，当然还有 OpenAI。根本没有其他大规模 AI 算力消费者，我们还没有触及那个严酷现实的唯一原因是数据中心需要 18-34 个月才能完成。

即使有，我也几乎找不到除了 OpenAI、Anthropic 和超大规模云计算公司之外有任何人拥有证实数据中心建设所需的需求或资金的证据。

我真的需要强调这一点。

如果我们假设英伟达首席执行官黄仁勋预测的 1 万亿美元 Blackwell 和 Vera Rubin 销售额成真，那将是大约 40GW 的数据中心容量，IT 负载约 30GW，如果我们假设数据中心每兆瓦获得约 12 美元的收入，慷慨地说，到 2030 年将产生约 4350 亿美元的年度算力需求。

让我们非常清楚一件事：现在唯一能负担得起在算力上花钱的公司要么是超大规模云计算公司，要么是超大规模云计算公司补贴的公司。即使如此，除了 OpenAI 在 2026 年的 500 亿美元算力支出和我估计 Anthropic 的类似金额之外，似乎没有超过几十亿美元的需求，如果有的话，CoreWeave、IREN、Nebius、Cipher Mining 和其他新云服务商将拥有数千亿美元的剩余履约义务，而不是只有在超大规模云计算公司支持或 Meta 的扎克伯格式 AI 精神病深度下才会扩展的剩余履约义务。

让我说得更简单：那些数千亿美元的数据中心正在为无人建设，唯一能"负担得起"支付哪怕一小部分算力费用的公司是由超大规模云计算公司支撑的不盈利 AI 公司。

虽然这可能读起来像是一个激进的立场，但我认为看着当前的事态说"管它的，我认为超大规模云计算公司明年应该花 1 万亿美元"要激进得多。

除了被一个渴望避免思考科技没有任何高速增长想法的疯狂市场驱动的幻想思维之外，这样做没有理性的理由。

除了创建 OpenAI 和 Anthropic 之外，当前的资本支出几乎完全是浪费。Microsoft 365 Copilot 很烂。GitHub Copilot 很烂。Google AI Overviews 很烂。Google Gemini 是一个跟随者 LLM，因此也很烂。Meta 的 LLM 非常危险。Amazon Rufus 很烂，亚马逊应该因为暗示它在 2025 年第三季度推动了 100 亿美元的"年化收入"而被 SEC 调查，因为它绝对没有。Alexa+很烂。一切都很烂，如果大型科技公司只花了四分之一的资本支出，它会同样糟糕。

这些产品几乎被普遍厌恶，几乎不产生任何收入，即使在适度成功的 GitHub Copilot 案例中（截至去年底年化收入约 10.8 亿美元），那也只是因为用户的算力得到了大量补贴，导致微软将用户转移到基于 token 的计费，激怒了习惯于每月支付 39 美元就能燃烧数千美元 token 的客户。

是的，所有这些钱都可能是错的

Sundar Pichai、Andy Jassy、Satya Nadella 和 Mark Zuckerberg 是失败者。他们可能拥有数十亿美元，他们可能经营着巨型科技公司，但他们是失败者，在销售一种注定失败的技术，这种技术基于不可靠、低效和过于昂贵的技术，不适合人们实际上与 AI 联系在一起的那种可靠、确定性、"设置后就忘记"的特性。

四大输家是唯一让人们认真对待这些大型输家模型的原因，这标志着科技行业和我们的经济也是由输家驾驶的。我们看到的 LLMs 的每一点"进步"都来自于强行把方钉塞进圆孔——数十亿美元的训练成本、数千亿美元的资本支出、无尽的工具、脚本、包装器和层级，试图榨取任何接近所谓自主性承诺的东西。

所有国王的马和所有国王的人都把每一美元和每一盎司脑力投入到试图让 LLMs 变成它们本不是的东西，而我们作为一个社会，被期望去呵护这些东西，表现得像它们很出色，并为尚未发生的事情给它们记功。我拒绝接受 LLMs 生成代码或复制开源软件的能力就是这些东西将来会成为强大自主工具的证据这一前提，我认为那些推断到这一点的人要么智力破产、要么深度愤世嫉俗、要么容易被骗到会点击每一封声称他们的 Paypal 账户被盗的邮件。

我向你保证，这些钱都可能是错的！超大规模计算公司确实可以在某件不做它们所说的事情上花一万亿美元，因为这些公司非常乐意误导你，引用 Nik Suresh 的话：

经济的很大一部分是由那些简单来说非常容易被暗示的人驱动的。也就是说，让他们兴奋并愿意花钱是非常非常容易的。

为什么每个人都投资数据中心？因为超大规模计算公司这么做了！为什么美光和内存公司卖这么多内存？因为 A） GPU 使用大量高带宽内存，B） 该高带宽内存消耗的晶圆空间是普通 DRAM 的三倍，为其他种类更便宜、利润率更低的内存留下更少空间，以及 C） 因为这些 AI GPU 的服务器也装满了内存！

这些数据中心的建设不是因为债权人对生成式 AI 工具需要和将需要的大量 AI 算力有任何"洞察"。他们看到 ChatGPT 和 Claude（两个严重补贴的产品）的"成功"，认为因为 Anthropic 和 OpenAI 需要大量算力，每个人都会需要大量算力。而且因为银行和私人信贷渴望投资方式，每个人都如此兴奋，让他们对建造大型、性感且昂贵的东西的前景感到兴奋超级容易！

很多信息深度、深度有缺陷这一事实也无济于事。

Exponential View 应该为自己感到羞耻

Exponential View 的研究使用模糊的专有数据操纵骰子。

Anthropic 和 OpenAI 代表了过去 12 个月所谓 1100 亿美元 AI 收入的至少 68%。虽然报告声称"去重"整个 AI 堆栈的收入，但它没有提供任何形式的源数据，使其无法验证。

报告使用"年化运行率"试图让 AI 行业的收入看起来比实际更大。

这份报告是伪装成研究的行业营销，但使用刻意积极的框架和可疑的数据来源。

上周，研究公司 Exponential View 发布了一份可疑报告，声称 AI 在过去 12 个月的收入达到 1100 亿美元（看起来在 2025 年 6 月到 2026 年 6 月中旬之间），并通过将所有 AI 收入拼凑在一起来做到这一点，包括 OpenAI 和 Anthropic 的客户支出和算力支出。虽然报告声称以某种方式"去重"了数字，但 Exponential View 拒绝解释它是如何做到的。将收入和算力支出都包含进来以试图代表 AI 行业的实质健康状况也是深度欺骗性的。

这是因为 AI 行业充满了不通过篡改数字就无法获胜的输家，而且因为每个人都如此兴奋，他们准备好被愚弄，并犹豫是否再深挖一寸。

不是我！我不在乎，我讨厌被欺骗的感觉，所以我深挖了。

这是因为 OpenAI 和 Anthropic 在其算力支出和收入之间代表了该收入的多达 75%。根据 The Information 和我自己的报道，OpenAI 在 2025 年有大约 87.7 亿美元的收入并在算力上花费了约 174.8 亿美元，根据 The Information 在 2026 年第一季度有 57 亿美元的收入并在算力上花费了 178 亿美元，总计约 440 亿美元（占 Exponential View 总数的 40%），这还不包括 OpenAI 在 4 月、5 月或 6 月的任何算力支出或收入，这可能会进一步推高总数。

虽然由于华尔街日报不愿制作可读图表，Anthropic 更难解析一些，但它在 2026 年第一季度有 48 亿美元的收入，并在推理上花费了我认为至少 40 亿美元，虽然其训练成本未报告，但我认为假设它们至少 50 亿美元是合理的，总计 146 亿美元。如果我们根据 The Information 的报道，取 Anthropic（所有数字都是预测）2025 年 45 亿美元收入、27 亿推理成本和（我严重质疑这个数字）41 亿美元训练支出的一半（很慷慨了，因为大部分集中在年底），我们得到 56.5 亿美元，对 Exponential View 分析的总贡献为 202.5 亿美元，约占那 1100 亿美元总数的 18.4%。

所以，是的，不包括 2026 年第二季度的任何内容，Anthropic 和 OpenAI 代表了 Exponential View 试图让人们兴奋的 1100 亿美元 AI 收入的 68%。

这些是一个输家支撑一个无法通过告诉你真相获胜的输家行业的行为。这份报告完全是为了愚弄已经被愚弄的人并支持现有叙事，这就是为什么彭博社以最晦涩、最迎合行业的方式报道它：

根据研究公司 Exponential View 的一份报告，人工智能的收入已达到一个临界点，表明科技公司在其上投入的数千亿美元可能在经济上是可持续的。不包括中国在内的全球 AI 销售额在 2026 年第一季度达到 250 亿美元，连续第二个季度超过该行业与数据中心和芯片投资相关的估计 210 亿美元折旧成本。虽然这个里程碑表明 AI 公司开始能够覆盖其资本支出的成本，但利润很薄。折旧费用仍然消耗超过三分之二的收入，留下很小的缓冲来覆盖其他成本，如电力、劳动力和融资。

这很傻的两个原因！

你在将整个行业的成本与实际购买 AI GPU 的少数公司的折旧成本进行比较。