Sam Altman的萬億泡沫：為什麼 OpenAI 就是 AI 界的「雷曼兄弟」？
- 核心觀點：OpenAI 是當前 AI 泡沫的核心，其商業模式本質上不可持續，高度依賴循環融資和虛假需求。一旦 OpenAI 崩潰，將成為 AI 時代的「雷曼兄弟」，引發全球數據中心、AI 基礎設施及科技股的全面重估和市場危機。
- 關鍵要素：
- OpenAI 計劃到 2030 年底燒掉超過 8520 億美元，其 2027 年算力支出計劃超 500 億美元，佔全球 AI 算力總支出 50% 以上，資金主要依賴融資而非營收。
- OpenAI 與微軟、Oracle 等巨頭的 7480 億美元算力承諾，以及 NVIDIA 等晶片商的銷售，共同構成了一個缺乏真實終端需求的循環融資體系。
- OpenAI 的免費用戶成為巨大負擔，週活 9 億用戶中付費比例僅約 5%，且付費用戶年流失率高達 80%，廣告收入遠低於預期。
- 軟銀和 Oracle 已因對 OpenAI 的巨額投資和債務承諾導致信用評級被下調，面臨流動性惡化和破產風險，其困境將衝擊日本和美股市場。
- OpenAI 與三星、SK 海力士的虛假公告被用於操縱記憶體市場，導致消費電子產品價格上漲，損害了消費者和散戶投資者利益。
原文來自 Ed Zitron
編譯｜Odaily星球日報 秦曉峰（@QinXiaofeng 888 ）
編者按：OpenAI 2026 年 6 月秘密向 SEC 提交上市申請，正逐步接近 IPO，目前的時間表可能推遲至 2027 年；若成功，OpenAI 將成為 AI 領域最大 IPO 之一。
近期，獨立科技評論家 Ed Zitron 發文長文抨擊 OpenAI。其指出真正的 AI 泡沫本質上是 「OpenAI 泡沫」（OpenAI is the bubble）；如果 OpenAI 失敗，它將成為 AI 時代的 「雷曼兄弟」（Lehman Brothers），可能引發數據中心、AI 基礎設施和科技股的重新定價，強調 OpenAI 的商業模式不可持續，依賴補貼和循環融資，缺乏真實需求。（Odaily 註：Ed Zitron 因以直率、高度關注財務細節的風格拆解科技泡沫而聞名，這篇長文是 Zitron 長期批評 AI 泡沫系列的最新激進一篇，此前曾發佈多篇文章，如 OpenAI 虧損獨家報導、Silicon Valley Bubble 系列等等。）
原文較長，Odaily星球日報 編譯如下，Enjoy～
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今天的文章是我寫過的最大的免費通訊之一，彙集了過去六個月的工作成果。
而一切都從一個問題開始：你有多信任 Sam Altman？股市，以及在某種程度上全球經濟，都取決於你的答案。
OpenAI 已經成為近代經濟史上最大的負債之一。你可以爭辯說 OpenAI 不再是 AI 泡沫的焦點——你可以隨便談論開源模型或 Anthropic 或任何其他元素——但沒有 OpenAI，AI 行業就不存在，數萬億美元資本支出的合理性也就煙消雲散。
AI 泡沫並非源於任何實際的投資回報——無論是純粹貨幣意義上的，如收入或盈利能力、生產力提升，還是任何有形或可衡量的東西。相反，這是一場類似邪教般的精神病發作，感染了一些最有權勢和財富的個人與機構的頭腦，一家公司強大的神話色彩啟發了一一並被用來啟發一一歷史上最大的資本錯配。
儘管這會惹惱一些人，但我完全相信，這件事能持續這麼久，唯一的原因就是 OpenAI 尚未崩潰。它的失敗將是一個分水嶺時刻——AI 泡沫的雷曼兄弟，一個將定義一個時代終結、另一個時代開啟的事件，將把那些受感染者從精神錯亂中搖醒。沒有這個警鐘，NVIDIA 繼續銷售 GPU，半導體行業的金庫繼續膨脹，越來越多的支出承諾被做出。
OpenAI 計劃到 2030 年底燒掉超過 8520 億美元。它占微軟、亞馬遜和 Oracle 剩餘履約義務中的 7480 億美元，此外還有 Cerebras、CoreWeave、Nebius、IREN、Lambda 和 Nscale（根據 Kakashii 的數據）至少 700 億美元的 RPO（恢復點目標），並計劃在 Broadcom 的「Jalapeno」晶片上花費不確定的數十億美元。它計劃今年在算力上花費 500 億美元或更多，我估計這超過全球 AI 算力總支出的 50%（OpenAI 占據了全部 AI 算力基礎設施的 50%以上）。
OpenAI 能夠負擔這些支出，僅僅是因為其最新一輪（假設已完全完成）1220 億美元的融資，已收到至少 500 億美元，其中 200 億美元來自軟銀（總計 300 億美元，第三筆將於 2026 年 10 月 1 日到期）。NVIDIA 在其最新季度財報中提及，它「估計一家 AI 研究和部署公司通過向其客戶購買雲服務，為[其]2027 財年第一季度的收入貢獻了可觀份額」，所指的當然是 OpenAI。
AI 泡沫就是 OpenAI 泡沫——走向必然的終結
OpenAI 是所有人關注 AI 的原因。2019 年 3 月（根據 JustDario 的數據），NVIDIA 收購了一家名為 Mellanox 的公司，該公司生產創建 AI GPU 集群所需的高速網路技術。四個月後，微軟向 OpenAI 投資了 10 億美元，並開始購買 AI GPU 並為其建設 AI 基礎設施。到 2020 年 3 月，NVIDIA 出貨了其 A100 GPU，2020 年 5 月，微軟宣佈已為 OpenAI 建造了一台超級計算機，配備「超過 285,000 個 CPU 核心[和]10,000 個 GPU」。
ChatGPT 於 2022 年 11 月推出，時機對科技行業來說恰到好處——彼時科技行業已黔驢技窮，正徘徊在長期蕭條邊緣。IPO 市場已經崩潰，加息終結了零利率時代，疫情時期的過度招聘開始以行業歷史上一些最嚴重的裁員潮收場，全球風險投資在 2021 年歷史性過度投資後萎縮，科技股遭受重創。
科技行業第一次被迫量入為出——這是它歷來不願做的事。大型科技公司不受投資者和公眾的歡迎。過去十年的過度行為——加上對「科技例外論」（即認為支配世界其他地區的規則不適用於矽谷）日益增長的挫敗感——考驗了監管者和立法者的耐心。而且，在缺少「又一件事」——一個轟動性的、改變遊戲規則的產品類別——的情況下，它不再有藉口進行揮霍性支出，或定期打破支配社會的不成文和成文規則。
OpenAI 的存在為一個狂熱和奢靡的時代提供了正當性。超大規模企業缺乏新的超增長創意，於是指著 ChatGPT 擁有「有史以來增長最快的用戶群」和構建它的微軟「超級計算機」告訴投資者，如果他們不投資，就會被甩在後面。亞馬遜、Meta 和谷歌在 2023 年宣佈了自己的模糊「超級計算機」。
到 2023 年底，NVIDIA 已售出 50 萬塊 A100 GPU，而它能做到這一點的唯一原因就是 ChatGPT 的快速增長。Sam Altman 的短暫下台只會讓 AI 泡沫進一步膨脹——為一個缺乏奇思妙想和個性的科技行業增添了一層沉悶的宮廷權謀色彩——並進一步鞏固了微軟作為 OpenAI 家長式資助者的角色，確保了 Altman 重返掌舵。
澄清一下，我說的「快速增長」是指 OpenAI 在 2023 年底達到了 1 億周活躍用戶，月收入約為 1.08 億美元。微軟那年又投資了 100 億美元，其中大部分資金以微軟 Azure 信用額度形式提供。
OpenAI 也是 Anthropic 存在的原因——不僅因為其多位創始人來自該公司，還因為谷歌和亞馬遜都同意在 2023 年向其提供總計 60 億美元，作為「與」微軟新寵「競爭」的手段，這讓兩者都有了進一步花費數千億美元「確保不錯過 AI」的理由。
當你把「AI」一詞從等式中去掉，這一切似乎有點荒謬。160 億美元的股權投資，加上到 2023 年底超過 1500 億美元的資本支出，所有這些基本上因為一個網站非常受歡迎而得以合理化。
而這兩家公司能夠成長的唯一原因，就是超大規模企業為它們的整個基礎設施提供資金。
2023 年第四季度，全球風險投資降至 2016 年第三季度以來的最低水平，美國初創企業占據了當年投資總額的 1836 億美元。風險投資本身不可能——也不會——真正以 OpenAI 或 Anthropic 所需的基礎設施規模來支持它們，如果沒有超大規模企業抬高這兩家公司的價值，也不會有任何來自超大規模企業或為數據中心提供債務融資方的饑渴——這幾乎完全是因為 OpenAI 的成功。
如果把 OpenAI 從 2020 年到 2024 年這段時間移除，AI 泡沫根本不會膨脹。沒有其他主要 AI 公司顯示出任何生命跡象——無論是超大規模企業兜售的、風險投資家資助的，還是其他科技公司推出的。
任何超大規模企業的 AI 努力能產生收入的唯一原因——而且除了 OpenAI 和 Anthropic 之外，收入都相當微薄！——是因為它們知道自己只需坐在那裡不斷說「AI 是未來」，直到客戶最終屈服並嘗試……很大程度上是因為所有人都在談論 ChatGPT。
Anthropic 直到 2025 年初才被視為陪跑者，而且能持續獲得融資只是因為人們想投資下一個 OpenAI，Anthropic 的初始融資輪次和基礎設施建設僅以與 OpenAI 競爭為理由。
2025 年美國數據中心債務交易達 1785 億美元？幾乎完全由 OpenAI 的增長及其對算力的貪婪需求所證明，因為除了 OpenAI（以及後來的 Anthropic），沒有其他人在使用數萬塊 GPU 的大規模集群，而且這種規模的算力市場在此後數月乃至數年間似乎也沒有出現。
最大的算力消費者仍然是微軟（為 OpenAI）、谷歌（為 Anthropic）、亞馬遜（為 OpenAI 和 Anthropic）、CoreWeave（為 OpenAI 和 Anthropic）、Meta（模仿其他超大規模企業的做法）和 Oracle（為 OpenAI）。否則，幾乎沒有證據——而且我確實仔細查找過——表明 AI 算力需求超過幾十億美元，這已經很慷慨了。
所有這些投資——無論是 AI 初創企業還是數據中心——都是為了資助下一個 OpenAI，或成為下一個 OpenAI 的房東而存在。
假設——因為從來沒人認真思考——既然有一個 OpenAI 存在，就會有更多 OpenAI 開花結果。既然有一個算力大客戶存在，未來算力密集型初創企業的模板已經建立……而且，再說一次，因為從來沒人認真思考任何事，也沒人意識到，之所以沒有出現第二個 OpenAI，是因為 OpenAI 和 Anthropic 是全球最大的軟體公司精心策劃的金融心理戰。
OpenAI 和 Anthropic 是專為矽谷單一文化打造的超大規模心理戰專家
殘酷的事實是，你無法通過風險投資來資助一個 AI 實驗室。雖然 OpenAI 和 Anthropic 在過去幾年籌集了近 3000 億美元，但它們實際的基礎設施成本——為其服務提供動力的 GPU 和數據中心——完全由超大規模企業資助，過程中可能又花費了 2500 億美元，因為微軟表示截至 2026 年初，已在其與 OpenAI 的關係上花費了 1000 億美元。
然而，真正的成本不僅僅是財務上的，還包括實際執行大規模基礎設施紓困所需的經驗和產業知識。除了谷歌、微軟和亞馬遜，沒有其他公司具備 OpenAI（以及後來的 Anthropic）所需的那種 AI 集群的規模或建設經驗。
我們知道這一點有幾個原因。首先，因為在 2023 年之前，幾乎沒有公司在建設 OpenAI 或 Anthropic 所需規模的那種 AI 計算集群。最接近的可能是加密貨幣挖礦公司，而且很能說明問題的是，今天許多新雲服務商（最著名的是 CoreWeave）最初都是運營裝滿 ASIC 晶片的倉庫來挖比特幣和以太坊的。
第二，因為根據與數據中心業內人士的交流，關於什麼算「大」設施的整個奧弗頓窗口已經移動了。以前，一個 50MW 的數據中心會被認為是重要的（甚至是值得注意的）開發項目。這些都是例外而非慣例，大多數數據中心規模要小得多。唯一有這種規模建設經驗的公司，大多是超大規模企業。
通過將 OpenAI 視為「風險投資支持的初創企業」，超大規模企業製造了一種錯覺，認為這是下一類大公司，將反過來創造雲計算的下一個巨大需求中心——只不過這些公司存在的唯一原因，正是超大規模企業本身在促成它們的存在，用鉅額資金資助它們，允許它們隨心所欲地燒錢。
這就是為什麼 OpenAI 將繼續無限增長的想法是 AI 泡沫神話的核心。一個 OpenAI 的存在，讓其他人——無論多麼不合邏輯——可以想像更多 OpenAI 的存在，這反過來意味著那些 OpenAI 將需要與 OpenAI 一樣多的算力。
相信這種鬼話的愚蠢投資者，可以通過無數買方分析師或被收買的媒體人士來合理化——他們談論「對算力的永不滿足的需求」，指出產能限制（由數據中心建設緩慢造成，以及 OpenAI 和 Anthropic 占用了全球大部分算力）和 GPU 價格上漲，作為實際上存在巨大需求的證據，而從來不真正深入思考。
超大規模企業玩的最大的把戲就是從不退讓。通過在沒有顯示出一美元利潤的情況下向 AI 資本支出投入超過一萬億美元，它們為任何人投資 AI 數據中心提供了合理性，邏輯是「全球最大的公司不可能都錯」——即使它們這樣做的原因是為了給 OpenAI 和 Anthropic 擴展產能，而這兩家公司正是超大規模企業自己孵化的。
超大規模企業在 AI 基礎設施上花費這麼多錢，從根本上說是不合邏輯和瘋狂的，而很少有人願意這麼說的原因，是因為直到最近，暗示這是浪費錢還被認為是激進的——幾乎完全是因為 OpenAI 的存在和持續增長。（註：我意識到 Anthropic 在過去一年引起了大量關注並快速增長，但它能做到這一點，A）是因為 OpenAI 的神話，B）因為它也是被孵化並被允許大規模虧損運營的。）
無論你從 LLM 中獲得或不獲得什麼效用，都不相關，因為這並不是數據中心投資的實際基礎。雖然代碼生成方面的加速進展（這本身只有在鉅額補貼下才能實現）可能幫助了 Anthropic 增長，但絕大多數數據中心資本支出都是在追逐 AI 可能成為什麼的幻影，而不是與公司整體收入或經濟狀況有任何聯繫——當然，除了它們的算力支出之外。
這正是驅動這個浪費、魯莽和毀滅性時代的潛在貪婪——相信還會有另一個 OpenAI，以及如我所說，有機會成為下一個 OpenAI 的房東。而因為媒體和分析師極少有原創想法，每個人都通過同樣陳詞濫調來合理化（並繼續合理化）這種浪費，說這「就像 Uber（不是！）」或「就像亞馬遜網路服務（2003 年至 2015 年間，亞馬遜在資本支出上花了 297 億美元，按通脹調整後）」。
就像任何偉大的投資泡沫一樣，湧入的錢越多，錯失恐懼症就越強烈，反過來可以合理化的美元就越多，神話就變得越複雜和扭曲——這就是為什麼你會看到知名風險投資家聲稱 AI 實驗室有「90%以上的推理利潤率」，這是一個完全未經證實的說法，AI 擁躉們緊緊抓住並反覆傳播，以至於被奉為真理，很可能是因為不願面對這樣一個事實：你可以在每月 200 美元的 ChatGPT 訂閱上燒掉價值 14,000 美元的 token。
這種神話只在一個被故意剝奪了良好信息的環境中生長。我們已經陷入這個可怕的泡沫四年了，仍然對大型語言模型的實際成本沒有一致共識，這證明了全行業範圍的努力在壓制這些信息。
OpenAI、Anthropic、微軟、谷歌和亞馬遜已竭盡全力——根據與熟悉其基礎設施的消息人士的討論——來混淆其運營的實際底層成本，而矽谷，這個號稱由自由思想者和個人組成的行業，卻非常樂意接受任何可能維持其夢想的便利神話。
最終，他們都成了超大規模企業有用的傻瓜。他們對 OpenAI——以及延伸開來的 Anthropic——的癡迷依附，看起來是在「讓強大 AI 民主化」的名義下做出的決定，而實際上每一美元都流向微軟、谷歌、亞馬遜或 Oracle，這些公司又將錢輸送給 NVIDIA 或 Broadcom，後者再將錢輸送給台積電、SK 海力士、三星或美光。
投資 AI 初創企業？它們會付錢給某個 AI 實驗室，後者再付錢給超大規模企業。投資 AI 基礎設施公司？錢會流向 NVIDIA，然後向上游流向半導體公司。最終，無論它們死
