多空头激辩：AI资本回报率与赢家输家

在当万亿美元的基建狂热撞上低成本大模型的“价格战”奇袭，人工智能（AI）究竟是一场媲美第四次工业革命的万亿财富盛宴，还是一场即将迎来阵痛的资本泡沫？

在最新一期的《Real Eisman Playbook》访谈中，《大空头》原型史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）对话华尔街知名多头丹·艾夫斯（Dan Ives）与理性估值派分析师吉尔·鲁里亚（Gil Luria），围绕AI资本回报率（ROI）、大模型护城河坍塌、SaaS末日论等核心争议展开激辩——这场史无前例的AI大分化中，英伟达、微软、苹果与被低估的美光正牢牢占据胜者高地，而缺乏创新仅靠涨价的传统SaaS巨头、虚高估值的英特尔以及私有股权（PE）包袱下的边缘软件，则正一步步走向被市场清洗的淘汰边缘。

核心要点归纳

• 资本开支与ROI争论：AI行业已从轻资产模式转向高资本密度模式。目前AI产业链已创造超过1000亿美元的年化变现收入，虽然相较于万亿美元的资本投入尚显不足，但已证明实际经济需求的存在。
• 模型护城河坍塌与价格战：大语言模型（LLM）正快速走向同质化与商品化。未来的核心价值不在模型本身，而在数据、算力基础设施及生态入口。
• 开源生态与闭源风险：闭源模型面临开源生态的全面侵蚀。将企业核心数据过度绑定在单一闭源模型上，容易招致数据泄露风险与业务被动。
• SaaS末日论的真实分化：AI不会毁灭所有软件，但会引发剧烈分化。缺乏研发投入、仅靠涨价维持增长的SaaS大厂以及私募股权（PE）控制的未上市小软件将被企业预算清洗；而微软、Palantir等掌控核心数据与生态的企业将胜出。
• 胜负手盘点：赢家：英伟达（绝对核心卖水人）、微软（云与生态双重防御）、苹果（消费级AI“通行证”）、美光（严重被低估的存储巨头）、Palantir（数据壁垒）及网络安全板块（CrowdStrike/Palo Alto）。输家/风险标的：Salesforce（无增值仅涨价）、英特尔（高估值与弱基本面严重错配）、PE持有的未上市边缘软件、受AI直接替代冲击的传统软件（Intuit/Adobe）。

资本狂热与ROI大拷问：AI产业的两大核心争议

在一年前，市场讨论AI时几乎没有任何看空的理由，然而一年后的今天，怀疑论开始占据主流。

吉尔·鲁里亚指出，当前科技界最核心的辩论在于极其高昂的资本开支能否兑现足够的投资回报率。尽管全行业年化AI变现收入已从零爆发至上千亿美元，证明了经济需求的真实存在，但相较于地下埋藏的数万亿美元资本开支，这一回报依然处于早期阶段。

史蒂夫·艾斯曼也补充称，过去从不依靠外部融资的谷歌、微软和Meta，如今因AI的高额投入变成了高资本密度企业，这在财务层面本身就是一种隐忧。

然而，丹·艾夫斯对此持完全不同的长周期视角。他认为人类目前正处于长达八到十年的AI基建革命的第三年，这就像1955年建设拉斯维加斯大道一样，中间必然会经历数次考验市场胆量的剧烈波动。艾夫斯指出，根据其亚洲供应链的最新调研，芯片的供需比依然高达15:1，这表明底层需求远未饱和，美国在技术与基础设施上再次取得了对全球竞争对手的绝对领先。

护城河坍塌与开源逆袭：大模型不再是“独角戏”

针对艾斯曼提出的“大模型缺乏护城河、低成本模型引发价格战”的忧虑，分析师们揭示了AI产业链的深层结构。

吉尔·鲁里亚表示，AI产业链由设备商、芯片商、云算力提供商和底层模型商共同组成。模型同质化甚至价格战，主要冲击的是最下游的模型公司，而上游设备、芯片与算力提供商的价值并不会受到削弱。尤其是当英伟达等硬件巨头开始主动向市场投放免费开源模型时，闭源大模型厂商的定价权正在快速丧失。

此外，嘉宾们还特别援引了Palantir首席执行官亚历克斯·卡普的警告。

在企业级市场上，数据控制权远比模型本身重要。企业如果直接将核心数据暴露给第三方闭源大模型，不仅面临商业机密泄露的风险，还极易被底层模型绑定。未来的趋势必然是“模型无关”，即模型会逐渐沦为通用的基础工具，而围绕企业自有数据建立的知识架构和应用生态才是真正的壁垒所在。

SaaS末日论分化：谁在制造恐慌，谁在通吃市场？

在面对“AI是否会摧毁传统软件”的争议时，两位分析师给出了非常精细的分化判断。

鲁里亚指出，所谓的失业恐慌和大模型厂商散布的“AI将取代白领”言论，某种程度上是大模型头部创始人为了推动政府出台严苛监管、从而“抽掉后人梯子”阻断竞争的策略。从历史微观经济学来看，技术进步提高生产力后，往往会带动企业效益与岗位数量的同步增长，而非摧毁总体就业。

但软件行业确实在经历剧烈的重新洗牌。市场并不是要毁灭所有软件，而是要清理劣质软件。

以微软为例，即便AI Agent全面普及，用户依然需要Outlook、Teams和Office等底层基础设施，微软不仅不会被颠覆，反而能通过将AI赋能云服务与办公套件实现增速再提升。

反观Salesforce等公司，多年来未能向客户提供明显的新增价值，仅靠单方面提价维持业绩增长，在企业为了AI重新划拨IT预算时，这类缺乏核心壁垒的软件必将首先被淘汰。

终极胜负手：华尔街眼中的科技赢家与输家

基于以上分析，两位分析师梳理出了一份清晰的胜负手清单。

在赢家阵营中，英伟达依然占据着绝无仅有的核心卖水人地位。

艾夫斯认为，英伟达芯片的领先优势不可替代，在英伟达芯片上每花费1美元，就能为整个科技生态圈带来8到10美元的乘数效应。

苹果公司则展现出极为高明的战略姿态，被艾夫斯比喻为消费级AI的“通行证”。苹果无需承担数千亿美元的算力基建风险，只要牢牢把控25亿台终端设备入口，无论未来的模型战局谁胜谁负，苹果都能从容集成最强模型并实现生态变现。

美光科技则展现出极度显著的估值错配，在存储芯片景气度大好的背景下，其6倍的市盈率隐含了极度悲观的错误预期，具备极高的风险收益比。

此外，Palantir以及受AI冲击攻击面扩大而需求翻倍的网络安全板块（如CrowdStrike和Palo Alto）同样处于胜者高地。

在输家与风险阵营中，除了无增值仅涨价的Salesforce外，虚高估值与弱基本面严重错配的英特尔也备受质疑。

更具隐患的是私有股权（PE）基金控制的中小型未上市软件公司，由于PE机构收购后往往砍掉研发以抽取现金流，面对企业CIO大幅削减软件供应商数量的现实，这些缺乏创新的边缘软件正面临批量倒闭的命运。与此同时，传统报税软件Intuit和内容创作软件Adobe的固有商业模式也正面临大模型底层的解构威胁。

以下为访谈全文：

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

嗨，我是史蒂夫·艾斯曼，欢迎收看新一期的《Real Eisman Playbook》。当下最激烈的辩论显然围绕着人工智能（AI）展开——它到底能创造多大的利润？它的可持续性究竟如何？而且，这场辩论的焦点几乎每周都在变化，这真的很不可思议。

因此，今天我邀请了两位科技领域的顶尖分析师：丹·艾夫斯（Dan Ives），他刚离开 Wedbush 并创立了自己的投资银行；以及来自 D.A. Davidson 的吉尔·鲁里亚（Gil Luria）。

我喜欢这两位分析师的原因在于，他们的覆盖面非常广泛。绝大多数科技分析师要么只看芯片，要么只看硬件设备，要么只看软件，但他们两位几乎涵盖了科技领域的方方面面。因此，我相信他们能对这场辩论的广度与深度带来深刻的见解。

在节目最后，我会重返镜头分享一些总结体会。不过在开始之前，如果你喜欢我们的访谈和每周总结，支持节目最好的方式就是去 YouTube 和 Substack 上免费订阅我们。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

嗨，我是史蒂夫·艾斯曼，欢迎来到新一期的《Real Eisman Playbook》。每周科技界都有太多大事发生。我在周记里也常说，我从未见过任何一个行业的发展速度如此之快，以至于每一条新闻都不仅仅是渐进式的补充，而几乎是在重塑整个投资逻辑。

今天我们请到了两位嘉宾。第一位是我们的老朋友丹·艾夫斯。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

非常高兴能再次来到这里，史蒂夫。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

第二位是我们的新嘉宾吉尔·鲁里亚。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

非常感谢。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

丹正在筹备他的新项目，我们就不在此细说了；吉尔目前在 D.A. Davidson。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

是的。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

我邀请二位的主要原因之一，就是绝大多数人只关注半导体或软件，而你们二位的覆盖面非常广泛，而当下发生的事情影响面实在太广了。

在把话筒交给你们之前，我想先提几点。如果在一年前，我们站在这里讨论 AI，我知道丹一定会极其乐观，他会大谈特谈英伟达（Nvidia）的营收增长有多惊人，超大规模云厂商（Hyperscalers）的发展有多迅速，当时你几乎找不到任何唱衰的看空逻辑。

一年后的今天，想找一个看空的论调可就没那么难了。所以，吉尔，我想先把话筒交给你。能否请你用几分钟时间，从高视角帮我们总结一下：目前辩论的核心焦点是什么？你在这场辩论中持什么立场？

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

没问题。目前科技界正在展开两大核心争论：

第一，我们能否从所有这些巨额投资中获得回报？ 这些建设中的数据中心和部署的巨额资金，能否为相关公司创造足以证明这种极端支出合理性的投资回报率（ROI）？大家必须客观承认，这种支出是极其剧烈、前所未有的。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

确实是前所未有。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

是的，史无前例。这是目前正在反复拉锯的第一大争论，我们对此持有一些微妙的观点。

我们再来看看争论的另一面：AI 将如何影响所有其他公司，尤其是软件公司？ 在 AI 时代，软件公司的日子会怎样？这就是所谓的“SaaS（软件即服务）末日论”。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

没错，SaaS 末日。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

所谓的“SaaS 末日论”，就是一种认为软件公司全都要完蛋的观点——觉得“这行没什么可看的了，五年内它们全都会死光，软件将不复存在”。

而现在我们有了更精细的讨论，待会儿可以聊聊我们在这方面的立场。但总的来说，这就是两大核心争论。

我们可以把这两点合并到像微软（Microsoft）这样的公司身上来看。微软在这两端都吃尽了苦头：

• 一方面有人说：“看，你建了那么多数据中心，根本拿不到投资回报！既然 AI 没价值、AI 是坏东西，那就意味着你同时在浪费大量资本。”
• 但与此同时，又有人说：“看，你是一家软件公司，而 AI 太强大了，它会直接摧毁你的现有业务！”

所以，微软在两头都挨了板子。但我们认为：等一下，我完全可以向你证明为什么我认为我们正在获得良好的投资回报，而且投资回报率还会进一步提升。因此，对他们来说继续投资是有道理的。

接着我还可以证明：五年后的清晨，我依然会起床打开电脑，登录 Outlook，使用 Teams，使用 PowerPoint、Excel 和 Word。顺便说一句，届时会有 AI 智能体（Agents）协助我使用 Excel、Word、Outlook 和 Teams，但我本人依然会在那里。猜猜当这一切发生时，谁站在这些模型的前面？是微软。

所以，这就是目前正在发生的两大争论，而微软恰好成了夹在中间的“受气包”。这也正是当前市场最有趣的地方。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

丹，这个总结太精彩了。看来你没什么可补充的了？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

哈哈，我是这么看的：我们目前正处于长达 8 到 10 年的 AI 革命建设期的第三年。在我看来，这有点像 1955 年建设拉斯维加斯大道（Vegas Strip）。

在这种背景下，必然会出现各种疑问：资本支出何时才能真正转化为变现？Anthropic（AI 独角兽）会不会抢走其他所有人的饭碗？估值是不是太高了？这究竟是 1999 到 2000 年的互联网泡沫重演，还是真正的第四次工业革命？

我显然坚信是后者。因此，我认为每年都会经历三到四次我称之为“考验胆量”的剧烈波动时刻。

但如果退一步来看，在我们最近的亚洲考察中，芯片的供需比高达 15 比 1。我这个人通常不会被市场上的叙事所围困。如果你一年前陷入那些叙事——比如当时纽约的出租车司机都看空 Alphabet（谷歌母公司），喊着“AI 会摧毁搜索引擎，司法部要拆分谷歌”——你会发现我们现在正处于一种叙事的重塑期。

比如当存储芯片价格飙升，或者在 SK 海力士交易后大幅回落时，确实会引发这种让人抓紧扶手的惊悚时刻。但在我看来，这项技术将以积极的方式改变社会。我相信 AI 创造的就业岗位将多于它摧毁的岗位。

过去我人生中的许多时刻，都是刚从遥远的地方飞回纽约机场，看到扣扣搜搜的场景，然后又得飞回中国台湾，去参观那些工人们每天工作 18 个小时的晶圆厂。

至于你看到的亚洲与这里的差距，我认为这种差距已经大幅缩小，现在轮到美国掌握主动权了。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

那让我来逼问一下你们两位。我提出三个反驳论点，你们告诉我怎么看。

第一，问题不仅仅在于他们花了太多的钱，而是涉及到的这些公司自成立以来几乎就没怎么筹集过外部资本。 谷歌上市是在 2000 年代初期，之后就再没筹过资；微软从不筹资；Meta 也从不筹资。而现在，突然之间因为极其惊人的资金消耗，这变成了一项高资本密度的业务。在其他条件相同的情况下，这绝对是个负面因素。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）/ 丹·艾夫斯（Dan Ives）：

我认为这个说法很客观/确实如此。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

第二，从局外人的角度来看，这个行业似乎没有任何护城河。 每周都有人发布一份关于某种新 AI 大语言模型（LLM）的新闻稿，成了最新的热门玩具，大家纷纷从这个模型切换到那个模型。谷歌当年在搜索领域拥有不可逾越的护城河，也许未来他们能在 AI 业务拿走 30% 的份额，但绝不可能像以前那样吞下 100%。所以感觉这个行业缺乏护城河，这也是个负面因素。

第三是价格战。 上周有新闻提到一款新的 AI 模型，叫 Kimi——我喜欢这名字，Kimi K3。不知道他们怎么想出 Kimi K3 这名字的，估计上一代叫 Kimi K2 吧，但干嘛叫 Kimi 呢？（笑）

关键是，他们对 Token（文本单位）的收费大约只有其他大模型厂商的五分之一。

因此，站在局外人的角度（虽然这不是我的专业领域），我看到的是一个没有护城河、人人都在砸重金、而且还有极低价格杀入的行业。在我看来，这预示着一场惨烈的价格战。

这就是我的反驳逻辑，请告诉我你们怎么看。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

那我先说，吉尔你补充或反驳。

首先关于护城河：我的观点是，模型本身随着时间的推移会变得越来越便宜，越来越同质化/商品化（Commoditized）。真正的价值依然在于数据和用户基础（Install Bases）。

因此，无论是 Meta、甲骨文（Oracle）还是微软，超大规模云厂商现在所做的一切，其核心和灵魂都在于数据中心和算力。因为每一家企业、每一个个体在走向 AI 之路时，你最终能选择的服务商一只手就能数得过来。

所以眼下护城河看似不明显，但他们实际上正在眼皮底下一步步构建自己的生态系统。未来你要么选微软，要么选谷歌，要么选甲骨文，选择将非常有限。企业不得不走这条路，而企业和消费者最终都必须为此买单——他们必须向这些巨头“付过路费”。

今天看起来没有护城河，但现实是他们正在我们面前建立护城河。无论是具身智能（Physical AI）还是自动驾驶，未来与今天没有什么不同。这就像你在内容领域有什么选择？网飞（Netflix）最早布局，砸了无数钱，起初投资者也不理解，但现在你还能去哪？网飞基本上垄断了核心内容，这就是他们的机会和用户基础。这也是我从“拉斯维加斯大道”视角看待它的方式。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

等等，让我追问一句。说未来只会有少数几家超大规模云厂商，所以你要么用甲骨文、要么用微软或亚马逊的数据中心，这是一回事。

但我提出这个问题的立场是——我也同意你的说法，那些云基础设施一旦运转起来会是非常好的生意——我是从 Anthropic 和 OpenAI 这些模型创作者的角度来看的。如果我是 Anthropic 或 OpenAI 的负责人，看到上周发布的 Kimi K3，我会吓得瑟瑟发抖。因为我的收费是这个模型的 5 到 7 倍，而据称这个模型和我的一样好。那我该怎么办？

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

史蒂夫，你把 AI 归结为了单一的一门生意，但它并不是。我们谈论的是正在创造的一整个产业链：

• 最上游是生产芯片制造设备的公司，主要是 ASML（阿斯麦）和台积电（TSMC），以及一系列配套企业；
• 其次是设计和制造芯片的公司，英伟达、AMD、美光（Micron）等；
• 再往后是购买这些芯片以提供算力服务的公司，主要是三大超大规模云厂商：微软、亚马逊和谷歌；
• 最后才是模型公司。

整个产业链都在创造巨大的价值。我可以为你指出一个关键的数据点：OpenAI 和 Anthropic 目前的合计年化营收跑道（Run Rate）已经明显超过了 750 亿美元。

如果把谷歌 Gemini 的收入，再加上 Meta 和 XAI（马斯克的 AI 公司）的一点份额，全行业从几年前的零起点，到现在已经突破了 1000 亿美元 的营收规模。

我之所以关注这个数字，是因为它代表着个人和企业真正愿意为 AI 掏出真金白银。这是实打实的经济活动。

也许我们到现在为止已经在地下砸了 1 万亿美元的资本开支，但消费者和公司已经展现出了每年支付 1000 亿美元的意愿。虽然相对于投入来说回报率还不算极高，但在两年前这个数字还是零，而现在是 1000 亿，并且还在持续增长。

不仅如此，即使模型走向开源（Open Source），前三个环节（设备商、芯片商、算力提供商）所产生的价值也一点不会少，甚至会更多。所以，开源模型确实对 OpenAI 构成威胁——

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

吉尔，给观众科普一下吧，因为不是所有人都懂。我认为这一点非常关键，即开源相对于便宜模型的概念。定义一下什么是开源，以及谁在用开源，好让大家的理解保持同步。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

好的。像 Anthropic 和 OpenAI 的模型，你基本上只能通过他们自己的闭源渠道使用，因为它是封闭的。他们控制着所有的参数和代码，但绝不透露具体细节。

要想让模型更开放，有两种方式：一是共享模型的权重（Weights/参数），二是共享代码（架构与运行逻辑）。如果两者都共享，它就是一个开源模型。你可以把这个模型下载到本地离线使用，无需连接模型公司，还可以根据喜好随意修改它。这大大降低了使用成本。