AI 次贷危机已经到来

读者们，请听我细说。我需要做一点历史性的铺垫，以充分解释正在发生的事情。

在大金融危机爆发前夕，不道德的贷款机构发放了约 190 万笔次级贷款，其中许多是可调利率抵押贷款（ARMs），其浮动利率在两到三年的优惠期后，每 12 个月调整一次，据 2006 年 7 月的 CBS 新闻报道：

对于几年前开始的一笔 20 万美元的 ARM 贷款，初始利率约为 4.5%。当该 ARM 调整至 6.5% 时，月供将从 1,013 美元增加到 1,254 美元，增幅近 24%。 虽然自 2004 年以来利率已上升超过 4 个百分点，但大多数 ARM 通常将年度利率增幅限制在每年 2.5 个百分点。因此，这些增长仅仅是开始，今年经历 ARM 月供增加的人极有可能在 12 个月后看到类似的增长。

当时，18% 的房主持有可调利率抵押贷款，这类贷款也占 2006 年第一季度新抵押贷款的 25% 以上，（当时）预计有超过 3,300 亿美元的抵押贷款将上调利率。表面之下情况更为严峻。2009 年 JustAnswer 上的一条提问显示，一名房主在被诱骗签署“负摊销贷款”（negative amortization loan）后即将失去房子——这是一种月供实际上无法覆盖利息的抵押贷款，这意味着每个月[贷款余额都在增加]。不诚实的贷款机构因售出更多抵押贷款而获得奖金，无论对方是否有能力偿还。而到 2007 年 11 月，约有 200 万房主持有总额 6,000 亿美元的 ARM 贷款。

然而，关于次贷危机的神话是，它完全是由低收入借款人造成的。据杜克大学的 Manuel Adelino 所言：

我们发现，向低收入借款人提供的信贷并没有激增。事实上，在繁荣时期，美国最贫困的 20% 人口的住房拥有率反而下降了，因为这些买家被挤出了市场。相反，我们发现信贷是全方位扩张的。每个人都在玩同样的游戏。但在房价上涨最剧烈的地区，信贷扩张最为激进，而这些市场是低收入借款人无法触及的。 在繁荣时期，绝大多数抵押贷款流向了中等收入和相对高收入的家庭，就像一直以来那样。

尽管《大空头》中戏剧性的“拥有六处房产的脱衣舞娘”场景生动地展示了次贷问题，但现实情况是，每个人都被诱导利率抵押贷款所迷惑，推高了房产价值，而这个住房市场之所以存在，完全是因为那些专门设计用来在利率和借款人月供每 6 到 36 个月上升时隐藏真实成本的抵押贷款。我要补充的是，近优级抵押贷款（near-prime mortgages）——针对信用评分略低于优级的借款人——也在增长，2005 年此类贷款超过 110 万笔，占所有贷款的近 32%。

许多购买了负担不起的房子的人，是基于对抵押贷款条款的拙劣理解，认为住房价值会像过去一百多年来那样继续攀升，或者相信他们能轻松地进行贷款再融资。即使在 2000 年代中期情况恶化时，人们仍在为事情会好转寻找理由，例如布鲁金斯学会的 Anthony Downs，他在 2007 年 10 月的一篇名为《信用危机：天没塌下来》的文章中说道：

美国股市正因次级住房抵押贷款违约引发的所谓信贷紧缩消息而剧烈波动。这种疯狂促使华尔街大喊资本危机。然而，并不缺乏资本——只是对华尔街发明的一些工具缺乏信心。大量金融资本仍在寻找去处。 正如本简报所述，事实几乎没有表明存在信贷危机。截至 2007 年年中，数据显示现有住房价格并未崩盘。尽管新房产量和二手房销量大幅下降，但房价总体仅略有下跌，且在许多市场仍在上涨。次级抵押贷款的违约率正在上升，但这些向信用较差的借款人提供较高利率的贷款，在所有新增抵押贷款中占比相对较小。根据抵押贷款银行家协会的逾期研究，约 87% 的住宅抵押贷款不是次级贷款。

布鲁金斯学会还补充说：“……只要美国经济的失业率保持在目前的低水平，绝大多数次级抵押贷款很可能继续全额偿还。”当时，美国失业率为 4.7%，但一年后达到 6.5%，并在 2009 年 10 月达到 10% 的峰值。

在《经济政策评论》2004 年 12 月刊的一篇文章中，Jonathan McCarthy 和 Richard W. Peach 辩称，对房价的担忧“几乎没有依据”，“房价基本上是随着家庭收入的增加和名义抵押贷款利率的下降而同步变动的”，并用关于“需求”的模糊陈述打发了所有担忧：

我们的主要结论是，被广泛引用的泡沫证据并不具说服力，因为它未能解释过去十年住房市场的发展。特别是，名义抵押贷款利率的显著下降和人口结构力量支撑了这一时期的住房需求、住房建设和住房价值。考虑到这些因素，我们认为市场基本面足够强劲，可以解释近期房价的走势，并支持我们认为不存在泡沫的观点。 至于房价大幅下跌的可能性，我们对历史全国房价的考察发现没有理由感到担忧。即使在经济衰退和名义利率高企的时期，实际房价总量也仅适度下降。

从外部看，这使得住房价值显得是指数级增长的，且对住房的“积压需求”使得建筑业大规模繁荣，该行业在 2006 年 1 月达到顶峰，新建住房 227 万套。一年后，这个数字崩塌至 108.4 万套，到 2009 年 1 月，全美仅新建 49 万套住房，为历史最低水平。

抵押贷款的拒绝率急剧下降（伴随而来的还有 40 年或 50 年期抵押贷款的增加），这意味着突然之间任何人都能买房，这使得建造更多住房显得顺理成章。2006 年之前的低利率允许消费者承担堆积如山的新信用卡债务，在 2007 年升至家庭收入的 20%，以至于到 2000 年代，信用卡公司从信用卡贷款中赚取的钱超过了人们使用信用卡的费用。据费城联储经济学家 Lukasz Drozd 称，在信用卡行业 950 亿美元的收入中，有 650 亿美元来自债务利息，贷款相关的罚款和现金预支费又贡献了 124 亿美元。

虽然事件的确切顺序稍微复杂一些，但次贷危机的总体梗概很直截了当：唾手可得的资金让大量的人——其中许多人在没有这些资助泡沫的廉价资金的情况下根本买不起房——进入了住房市场，这反过来使得以更高价格卖房变得容易得多，从而吹大了住房价值。

人们基于根本缺陷的信息做出了决定。2004 年 1 月，布什政府宣布美国经济正处于复苏之路，小企业创造了大部分新工作岗位，股市繁荣。债务全方位唾手可得，商业和工业贷款激增，消费者债务也是如此（包括令人担忧的次级汽车贷款增长）。好日子正在延续，只要你别想得太深。

但是，正如我所说，事件链条很简单：借钱买房很容易，这意味着很多人在买房，这意味着住房价值看起来比廉价资金时代之外的实际价值更高。唾手可得的资金向经济注入了大量现金，导致价格上涨，进而引发通胀，迫使美联储在两年时间内加息 17 次，这使得获得任何贷款都变得更难，获得抵押贷款更难，卖房更难，迫使人们降价卖房，降低了住房价值，使得对坏账进行再融资更难，这意味着人们失去了住房赎回权（断供），这反过来又降低了住房价值，而与此同时，由于没人能买得起房，住房需求也随之下降。

潜在的问题最终是价值和流动性的幻觉。当时的借款人相信他们投资的是具有稳定（且持续增长）价值的东西——房子——并且总能轻松获得信贷（通过信用卡和贷款），因为税前家庭收入从未如此之高。在 2007 年初，消费者和商业贷款的违约率攀升，被遗弃的住房开发项目增加，依赖住房泡沫的美国经济（见保罗·克鲁格曼 2005 年 8 月的《那声嘶嘶声》）开始蹒跚。到 2009 年 11 月，23% 的美国消费者抵押贷款处于“资不抵债”状态（即价值低于贷款额）。

住房泡沫是由唾手可得的债务、基于债务驱动投机的疯狂估值、无所作为的监管者（比如后来的美联储主席本·伯南克，他在 2005 年 10 月还说不存在住房泡沫）以及被推销了一个不可能、不可持续梦想的消费者共同创造的，推销者在财务上受到激励，诱导消费者将不合理合理化，并相信永远不会有坏事发生。

2005 年 2 月，IndyMac Bancorp 单季度 40%（190 亿美元）的抵押贷款发放来自“支付选择 ARM”（Pay-Option ARM），这种贷款起步利率仅为 1%，但在短短几个月内就会跳升至 4% 或更高，且调整频繁。华盛顿互惠银行（Washington Mutual）首席执行官 Kerry Killinger 在 2003 年表示，他希望 WaMu 成为“银行业的沃尔玛”，并（引用《纽约时报》的话）通过使用“放宽的标准”来实现这一目标，包括向一名声称拥有六位数收入并仅凭一张个人照片验证身份的流浪艺人发放抵押贷款。

到 2008 年 9 月倒闭时，WaMu 拥有超过 529 亿美元的 ARM 贷款和 160.5 亿美元的次级抵押贷款。

如果华盛顿互惠银行和许多发放可疑 ARM 及次级贷款的银行是根据申请人的实际信用状况来承销贷款，那么就不会有住房泡沫，因为这些借款人中的许多人将无法支付抵押贷款，从而不会被视为具有信用，因此也就不会产生明显的住房需求增长。

简单来说，住房“需求”是被一种隐瞒实际成本、定价具有欺骗性的产品吹大的，通过这种欺骗，数百万人被误导相信该产品是可行的。

你算出这指向哪里了吗？

次级 AI 危机开始

在 2024 年 9 月，我首次提出了对次级 AI 危机的担忧：

我假设一种次级 AI 危机正在酝酿，几乎整个科技行业都买入了一种以极低折扣价格出售的技术，该技术高度中心化并由科技巨头补贴。在某个时刻，生成式 AI 惊人的、有毒的烧钱速度会追上他们，这反过来会导致价格上涨，或者公司发布带有极其沉重费率的新产品和功能——例如 Salesforce 的“Agentforce”产品那令人震惊的每对话 2 美元的费率——这将使即使是有预算可烧的坚定企业客户也无法证明这笔支出的合理性。

这个理论很重要，因此我将投入大量的时间和精力来拆解它。

这要从涉及的各方开始，以及所涉及的经济学如何随时间恶化，回到我的“AI 痛苦链条”理论，以及实际 AI 经济如何运作的层级结构。

美元如何在 AI 行业中流动，以及消费者如何被补贴误导

AI 行业在掩盖其经济模式到底有多脆弱方面做得非常出色，因此，我需要解释资金是如何筹集的、资金是如何部署的，以及经济模式在哪里开始崩溃。

出资者

通常，AI 的资金仅来自几个地方：

  • 数据中心从银行、私人信贷、私募股权或“商业发展公司”筹集债务，后者是向银行借钱再贷给高风险公司的非银行实体。

    • 在对 26 宗著名数据中心交易的分析中，我发现（早在 2025 年 12 月）有几个名字经常出现——Blue Owl、MUFG（三菱）、高盛、摩根大通、摩根士丹利、SMBC（三井住友）和德意志银行。

  • AI 实验室（和 AI 初创公司）从风险资本家（例如：Dragoneer（Anthropic, OpenAI, Perplexity）和 Founders Fund（Anthropic, OpenAI））、超大规模云服务商（谷歌、亚马逊、NVIDIA、微软，这些公司现在都投资了 OpenAI 和 Anthropic）、主权财富基金（GIC，新加坡主权财富基金，投资了 Anthropic），甚至提供信贷额度的银行筹集资金，就像他们为 Anthropic 和 OpenAI 所做的那样。

    • 数据中心开发领域的许多大名鼎鼎的公司（我相信他们都以某种方式支持了 CoreWeave）资助了这些信贷额度，包括摩根士丹利、SMBC、摩根大通和 MUFG。

需要注意的一些事项：

  • 这些共同的名字是故障点，特别是 SMBC 和 MUFG，这两家日本大型银行一直激进地向 AI 经济的几乎每个部分提供贷款。这与日本政府因中东持续动荡而考虑加息的事实形成了糟糕的组合，加息将使债务成本更高。
  • 风险资本家由有限合伙人（例如：养老基金、投资银行和富人）出资，而风险投资行业正面临历史性的流动性危机（即：他们筹不到钱，且其投资无法变现），这意味着它无法永远维持 AI 行业。

AI 行业，以及高度补贴的 AI 经济

  1. NVIDIA（以及其他规模小得多的硬件销售商）向数据中心开发商和超大规模云服务商销售 GPU 及相关硬件。 1. 包括 GPU、数据中心和电力建设在内，每兆瓦成本约为 4,200 万美元，这些数据中心几乎完全是用债务支付的。 2. 这是链条中唯一真正盈利的环节。

  2. 数据中心开发商将他们的 GPU 租给 AI 实验室和超大规模云服务商。开发商（去年仅在美国就筹集了 1,785 亿美元的债务）必须大量借款以资助扩建，由于许多项目由品牌方或相对较新的开发商运营，债务成本更高。 1. 结果是，根据我的高级数据中心模型，许多数据中心项目即使有付费客户也是不盈利的，而这还是假设它们能建成。 2. 更糟糕的是，正如我上周讨论的，全球宣布的超过 200GW 的数据中心容量中，实际在建的仅有 5GW，这意味着许多此类贷款目前仅在支付利息。 3. 所有证据都指向 GPU 算力要么是低利润业务，要么是负利润业务。CoreWeave——最大、资金最充裕且由 NVIDIA 支持的 AI 算力提供商——在 2025 年的营业利润率为 -6%，净亏损率为 -29%。

    1. CoreWeave 最大的客户是微软、OpenAI 和 NVIDIA，这意味着理论上它应该能获得业内最好的费率。

  3. 像谷歌、Meta、亚马逊和微软这样的超大规模云服务商，他们既从数据中心提供商那里租用 GPU，又将 GPU 租给 AI 实验室（并提供对某些 AI 实验室模型的 API 访问——谷歌和亚马逊销售 Anthropic 的模型，微软销售 OpenAI 的模型，以及它自己的模型和其他模型如 xAI 的 Grok）。 1. 超大规模云服务商坚决拒绝谈论他们的 AI 收入，也不细分成本。 2. 我也会把甲骨文（Oracle）归入这一类。

  4. AI 实验室从超大规模云服务商或数据中心公司租用 GPU，用于训练模型或运行推理（生成模型的输出），通过其 API 销售模型访问权限，并向消费者和商业客户提供订阅服务。 1. 重要细节：在几乎所有情况下，AI 实验室必须做出预先承诺，可能还包括预付款，以确保未来的容量。这意味着 AI 实验室除了极高的持续成本外，通常还必须支付巨额的预付资本。 2. Anthropic 迄今已获得 50 亿美元收入，并在算力上花费了 100 亿美元，在 2025 年筹集了约 165 亿美元后，又不得不在 2026 年 2 月再次筹集 300 亿美元。 3. 截至 2025 年 9 月，OpenAI 收入为 43 亿美元，仅在推理上就花费了 86.7 亿美元。

    1. 这两家公司都没有盈利路径。

  5. AI 初创公司通过 AI 实验室的 API 购买模型访问权限，构建由这些模型驱动的具有“AI 功能”的服务，按每百万 token 计费（包括输入 token（用户提供的数据）和输出 token（模型输出））。 1. 每一家 AI 初创公司都是不盈利的，每一家 AI 初创公司都通过提供由 AI 实验室提供的 AI 模型驱动的服务来运作。在我发现的每一个案例中，这些提供商提供的 token 消耗量总是远超其订阅成本。

  6. 消费者和企业支付月度订阅费，或者在某些情况下支付模型的 API 访问费。 1. 在大多数情况下，支付 AI 服务的客户支付的是月度服务费，例如 Anthropic 的 Claude Pro 或 Max，或者 Perplexity Pro/Max，价格从每月 20 美元到 200 美元不等。

    1. 这些订阅在很大程度上掩盖了你作为客户实际消耗的 token 数量，但在我发现的每一个案例中，该数量总是超过订阅成本。

“补贴 AI”是什么意思？

这是一个关键点，请听我说。

AI 模型的运作方式是针对输入（你输入的东西）和输出收取每百万 token 的费率。输出可以是模型生成的内容（如图像、文本或代码），也可以是许多模型现在依赖的“思维链推理”（chain of thought reasoning），即它们接收输入，生成一个计划（这是一个“输出”），然后根据该计划执行操作。

AI 初创公司在很大程度上没有自己的模型，因此必须向 OpenAI 或 Anthropic（或其他规模较小的提供商）付费以使用它们构建服务。

当你为 AI 初创公司的服务支付访问费时——这当然包括 OpenAI 和 Anthropic——你支付的是月费，例如 Anthropic 的 Claude 每月 20、100 或 200 美元，Perplexity 每月 20 或 200 美元的计划，或者 OpenAI 每月 8、20 或 200 美元的订阅。在某些企业用例中，你会获得针对某些工作单位的“额度”，例如 Lovable 在其每月 25 美元的订阅中允许用户拥有“100 个月度额度”，以及 25 美元（直到 2026 年第一季度末）的云托管费，额度可在月份间结转。

当你使用这些服务时，相关公司随后会向相关 AI 实验室支付 AI 模型访问费（按每百万 token 计费），或者（在 Anthropic 和 OpenAI 的情况下）向租给它们运行模型所需的 GPU 的云提供商付费。一个 token 大约是 3/4 个单词。

作为用户，你体验不到 token 的消耗，只能看到输入和输出的过程。AI 实验室通过使用“token”或“消息”或带有百分比仪表的 5 小时费率限制来掩盖服务成本，而你作为用户，并不真正知道这一切花了多少钱。在后端，AI 初创公司正在疯狂烧钱，直到最近，Anthropic 还允许你每支付 1 美元订阅费就消耗超过 8 美元的算力。OpenAI 也是如此，尽管很难衡量具体超出了多少。

这就是经济问题开始的地方。当 AI 泡沫开始时，风险资本家向 AI 初创公司注入大量现金，鼓励它们利用月度订阅成本来创建超高速增长的业务，而这些成本根本无法覆盖开支。

结果是，许多 AI 公司通过销售一种只有在拥有无限资源的情况下才能存在的产品，经历了快速增长。

问题相当简单：提供 AI 服务非常昂贵，成本因客户、输入和输出而异，而输出会根据提示词和模型本身发生剧烈变化。编程模型高度依赖思维链推理，这意味着尽管 token 成本在下降（这并不意味着提供它们的成本降低了，这是一种营销手段），但模型正在使用多得多的 token，从而全面增加了成本。

而且消费者渴望新模型。他们要求拥有它们。不提供新模型访问权限的服务无法与提供新模型的服务竞争，而且由于模型的成本在很大程度上对用户隐藏，用户的预期始终是以同样的价格提供最新的模型。

结果是，这些服务以月费形式存在确实没有任何意义，每一家 AI 公司都亏损惊人，同时最初就没能赚到多少收入。

例如，Harvey 是一款面向律师的 AI 工具，刚刚以 110 亿美元的估值筹集了 2 亿美元，而其年度经常性收入（ARR）仅为惊人的 1.9 亿美元，即每月 1,580 万美元。它在 2025 年 12 月又筹集了 1.6 亿美元，此前在 2025 年 6 月筹集了 3 亿美元，在 2025 年 2 月筹集了 3 亿美元。

Cursor 是一款 AI 编程工具，在 2024 年筹集了 1.6 亿美元（截至 2024 年 12 月，其 ARR 为 4,800 万美元，即约 400 万美元的月收入），在 2025 年 6 月筹集了 9 亿美元（5 亿美元 ARR / 4,160 万美元月收入），并在 2025 年 11 月筹集了 23 亿美元（10 亿美元 ARR / 8,300 万美元月收入）。截至 2026 年 3 月 2 日，Cursor 的年化收入为 20 亿美元，即每月 1.66 亿美元。

  • 到目前为止，Cursor 已筹集了 33.6 亿美元，并将其转化为至多约 10 亿美元的收入，这还是假设它在各阶段之间是线性增长的，而非（更有可能的）有起有伏。

我稍后会谈到 Cursor，因为它对次级 AI 危机至关重要。

什么是次级 AI 危机？

次级 AI 危机发生在有人真正需要开始赚钱，或者换句话说，停止亏损那么多的时候，这揭示了链条中的每一个环节是如何基于可疑的假设和致命的短期思维获得资助的。

以下是我看到的事件顺序。

  • 随着 AI 实验室的成长，其成本剧烈增加，包括直接的算力成本以及 GPU 提供商为确保未来算力分配而要求的预付现金。

    • 与此同时，随着 AI 初创公司的成长，它们在每个客户身上烧掉更多的钱，这增加了它们对风险投资的依赖。

  • 在此过程中， AI 实验室面临现金和算力的双重挤压，这意味着它们必须开始控制客户使用的算力量，或者从提供算力中赚更多的钱。

  • 因此，AI 实验室被迫提高对 AI 初创公司的价格，要么通过“过路费”（优先处理），要么通过原始成本增加。

    • 另一个重要细节：AI 实验室提价的方式之一甚至不是通过“让东西变贵”，而是销售消耗更多 token 的模型访问权限。把这看作次级 AI 危机的浮动利率抵押贷款。

  • 随着 AI 实验室提高对 AI 初创公司客户的价格，这些初创公司在让客户习惯了多年显著廉价或更好的服务后，被迫降低服务质量和/或增加成本，这使得它们的产品吸引力下降，导致客户流失。

    • 更糟的是，这些客户习惯了使用 Anthropic 和 OpenAI 那种带有惊人费率限制的订阅，即使是资本雄厚的 AI 初创公司也无法与之竞争，这意味着这些改变只能减缓烧钱速度，而不能让这些公司盈利。
    • 结果是，这些 AI 初创公司更加依赖风险投资。
    • 虽然 OpenAI 和 Anthropic 在食物链顶端过得很开心，但它们也依赖 AI 初创公司的存在来获取模型收入，这意味着虽然这些价格变动在短期内增加了它们的收入，但它们不可避免地将 AI 初创公司推向更便宜的开源模型以及死亡。

  • 这段时间以来，AI 实验室一直在大规模补贴自己的产品。据《福布斯》报道，AI 编程平台 Cursor 在与 Anthropic 竞争时面临重重困难，Cursor 声称 Anthropic 曾一度允许用户在每月 200 美元的订阅中消耗价值 5,000 美元的 token，这反映了我去年的报道。Cursor 在同一篇文章中还声称其企业客户是盈利的，但我认为这是胡扯，因为有多位企业客户联系我，告诉我他们每支付 1 美元订阅费就能消耗 2 或 3 美元的算力。

  • 问题在于，补贴永远是一个亏本买卖，这意味着在某个时刻 Anthropic 和 OpenAI 将不得不大规模减少人们在其账户上使用的 token 数量。

    • 正如我稍后会谈到的，这激怒了用户并让他们夺门而逃。

  • 在某个时刻，与 Anthropic 和 OpenAI 做生意的成本将杀死 AI 初创公司，因为它们中没有任何一家能变得可持续，这反过来将杀死销售模型访问权限带来的收入。

  • 在某个时刻，用户将被迫以与其订阅成本实际匹配的速率消耗 token，这将降低产品的价值，进而减少订阅者的数量。

  • 而且在某个时刻，Anthropic 和 OpenAI 将面临一堆它们已经预定、但因增长预测失误而不再需要且负担不起的算力预留。正如 Dario Amodei 在 2 月份所说，如果 Anthropic 购买了太多算力，世界上没有任何对冲手段能阻止它破产。

  • 作为 AI 算力的两大客户——除了 xAI 和超大规模云服务商外，真的没有哪怕排在远处的第三名，而后者主要是在支撑 OpenAI 和 Anthropic（或者像 Meta 那样搞一堆不盈利的 LLM 废话）——谁来为所有这些数据中心买单？他妈的海王吗？

整个生成式 AI 行业都建立在不盈利、不可持续的经济模式之上，由风险资本家和银行家基于对大语言模型服务的理论价值进行的投机所合理化和资助。这自然激励了开发商将其订阅价格定在吸引用户而非反映服务实际经济情况的水平。

旁注：如果你眯起眼睛看，这在过去是行得通的。但现实中，在整个科技史上，AI 泡沫的经济模式没有任何历史对比——没有任何业务曾如此糟糕，没有任何软件曾耗资如此巨大，除了涨价 10 倍或将费率限制降低到用户想杀了你的程度外，没有任何解决方案。

风险资本家也是次级 AI 危机的一部分，他们坐拥价值“数十亿美元”的 AI 公司，而这些公司亏损数亿美元，它们建立在 OpenAI 和 Anthropic 拥有的 AI 模型之上，缺乏差异化且没有盈利路径。没人上市！没人被收购！正如我在《AI 是一个金钱陷阱》中讨论的那样，投入大多数 AI 公司的数十亿美元确实没有流动性机制。上市还会揭露这些初创公司丑陋的财务状况。例如 MiniMax 在 2025 年仅获得了可怜的 7,900 万美元收入，却在此过程中亏损了 2.509 亿美元。

就像大金融危机中的房子一样，AI 初创公司只有在市场存在，或者至少在人们认为这些公司理论上可以上市或被收购的认知存在时，才能维持其价值。只需要一次失败的退出或贱卖就能打破这种幻觉。

至少房子还能住。每一家 AI 公司都将是一个在推理上烧钱、因依赖 OpenAI 和 Anthropic 而缺乏知识产权的问题孩子。没有永恒补贴的 Perplexity 有什么用？让 Aravind Srivinas 整天坐在你办公室里的价值？我宁愿在车库里发动汽车。

“快速增长”的 AI 公司之所以增长，只是因为它们被允许随心所欲地烧钱来销售完全不可持续的服务，随着用户增长的每一次爆发筹集更多的风投资金，并将其用于向新用户激进营销，进一步增长以筹集又一轮风投资金。

结果是，AI 实验室和 AI 初创公司在两个方面培养了用户的负面习惯：

  • 用户天生被训练去期待一种按月支付的服务，他们的服务体验与“token 消耗”完全分离，这使得让他们直接使用模型或应用费率限制变得不切实际甚至不可能。
  • 用户使用服务的时间越长，他们的习惯就越围绕“无限”或“部分限制”的服务展开，这意味着你唯一的选择是涨价或应用费率限制，而这两者的唯一理由只能是“新模型”（更贵）或“我们负担不起公司运营了”，而用户根本不在乎后者。

为了尽可能快地增长用户群，AI 初创公司（和 AI 实验室）允许用户消耗惊人数量的 token，我假设这是因为他们相信在某个时刻事情会变得有利可图，或者他们总能获得廉价的风投资金。这创造了整个 AI 初创公司行业，它们使客户与产品的原始经济情况脱节，创造了一场逐底竞争，每一家 AI 初创公司都必须拥有每一个 AI 模型、每一个 AI 功能并做每一件 AI 的事情，而这一切都伴随着似乎只会不断增加的惊人成本。

另一个有趣的特征是，几乎每个产品都会为新（且昂贵的！）模型提供某种“免费”访问期，例如 Cursor 在 GPT 5 发布时提供免费访问期。目前尚不清楚谁承担了这部分负担，但有人在支付这些成本。

在任何情况下，没有任何地方的补贴比 Anthropic 和 OpenAI 更高，它们利用数百亿美元的资金，允许用户每支付 1 美元订阅收入就消耗 3 到 13 美元的算力，以超越竞争对手。

次级 AI 危机发生在最大的参与方最终被迫面对其腐烂的经济模式，以及随之而来的下游后果之时。

次级 AI 危机始于 2025 年 6 月，当时 Anthropic 和 OpenAI 推出了“优先服务层级”，大幅提高了对 Cursor、Augment Code、Replit 和 Lovable 等 AI 初创公司的价格

正如我在 2025 年 7 月报道的，从去年 6 月开始，OpenAI 和 Anthropic 都推出了“优先服务层级”，大幅提高了对其企业客户（这些客户通过 API 购买模型访问权限以在软件中提供模型）的价格，以换取保证的正常运行时间和更少的服务限制，同时还要求预先（3-12 个月）保证 token 吞吐量。

Anthropic 的变动立即增加了 Lovable、Replit、Augment Code 以及 Anthropic 最大客户 Cursor 等 AI 初创公司的成本。Cursor 被迫将其定价从按请求模式剧烈更改为一种奇怪的定价模式，即你按模型定价支付并加收 20% 的费用，但同时也会 A) 获得至少与其订阅费等额的 token 额度，以及 B) “慷慨地包含” Cursor 的 Composer 模型使用量：

图像 1 疯狂的是，即使采用这种定价，Cursor 在其每月 60 美元的计划中每 1 美元仍亏损 16 美分，在其每月 200 美元的计划中每 1 美元仍亏损 1 美元，而这还没算上其他模型的“慷慨使用量”。

我还要补充的是，Anthropic 已经开始对它的订阅客户下手了，在 2025 年 7 月 28 日对 Claude 订阅者增加了每周限制，而在几周前它还悄悄收紧了其他限制。

在接下来的几个月里，几乎每一家 AI 初创公司都不得不实行某种形式的紧缩。 Replit 在 2025 年 6 月转向了所谓的“基于努力”的定价，然后在 2025 年 9 月推出了名为“Agent 3”的东西，它消耗用户额度的速度更快——而且要明确的是，Replit 的定价在让它们上线所需的云托管费用之外，每个月还会返还你的订阅价格作为额度，这意味着一个每月 20 美元的订阅者可能每月至少烧掉 25 美元，而 Replit 依然不盈利。

编程平台 Augment Code 在 2025 年 10 月被迫更改其定价，改为按消息计费，这意味着无论所需的响应多么复杂，你发送的任何消息成本都相同。在一个案例中，一个用户在每月 250 美元的计划中消耗了价值 15,000 美元的 token。自那以后，Augment Code 转向了混乱的“基于额度”的模型，它们声称每个 Claude Sonnet 4.5 任务消耗约 293 个额度，而用户绝对讨厌它，因为 Augment Code 太胆小了，不敢根据实际模型定价向用户收费，因为那样会把他们吓跑。

现在 Augment Code 正计划移除其自动补全和下一处编辑功能，声称它们的全球使用量在下降并表示开发者“……不再主要在单行代码层面工作；相反，他们正在跨任务编排智能体集群。”

在其他地方，Notion 将其商业计划从每用户每月 15 美元上调至 20 美元，这归功于其新的“AI 功能”，我想这对于那些不想要“AI 智能体”或任何此类垃圾但确实想要单点登录和高级集成等功能的现有商业订阅者来说很糟糕。结果呢？利润率下降了 10%。干得好，各位！

2026 年 2 月，Perplexity 用户注意到费率限制被激进地削减了，甚至比其 2026 年 1 月的限制还要低。每月 20 美元的订阅者现在被限制在任意的搜索“每周平均使用限制”和研究查询的“每月限制”（一位用户算出这让他们从每月 600 次深度研究查询降到了 20 次），而此前是每天 300+ 次搜索和慷慨的深度研究限制。

随着情况变得绝望，价格上涨和产品变动很可能在接下来的几个月里加速。但现在，插播一段简短的幕间休息……

如果你再提 Uber 或亚马逊云服务（以及其他几个神话），我就他妈的给你一个抱摔

我一直在跟随 Nik Suresh 训练，他是《如果你再提到 AI，我就他妈的给你一个抱摔》的作者。虽然我是在开玩笑，但我想要明确一点，如果你不停止把 Uber 和 AWS 作为 AI 会成功的例子拿出来，我可能会反应过激，因为我他妈的听腻了这个论点，因为它既愚蠢又错误。我发誓，我会送你去见上帝。

AI 泡沫及其代表性公司并不代表，也从未代表过亚马逊云服务的扩建或 Uber 的增长和烧钱速度。如果你还在这么说，那你就是错误的、无知的，或者是他妈的大骗子。

正如我大约一个月前讨论的，亚马逊云服务从 2003 年（首次内部使用）到实现盈利后的两年（2017 年），耗资约 520 亿美元（经通胀调整！）。OpenAI 去年就筹集了 420 亿美元。Anthropic 在 2 月份筹集了 300 亿美元。如果你继续这么说，你就是在满口胡言。

正如我几周前讨论的，Uber 的经济模式与生成式 AI 完全不同。Uber 没有资本支出，并将那数十亿美元花在了研发和营销上（这使它最终更像 Groupon）：

“但是 Ed，Uber 怎么说？”

Uber 怎么了？Uber 与 Anthropic、OpenAI 或任何其他 AI 公司是完全不同的业务。它在过去十年左右亏损了约 300 亿美元，并通过结合削减多个市场和业务线（例如：自动驾驶汽车），同时压榨客户和降低司机报酬，实现了一种奇怪的盈利。

经济模式也完全不同。Uber 不支付司机的油费，也不支付他们的车费，它也不拥有任何车辆。自成立以来，其机器设备净值（PP&E）一直在 15 亿至 21 亿美元之间。Uber 的收入不会随着 PP&E 的收购而增加，其业务也不会因为司机开多远、一天可能有多少乘客或可能送多少顿饭而显著变贵。Uber 实际上是一个将物品或人从一处移动到另一处的数字市场，其亏损归因于不断需要向客户推销自己，以防其他网约车（Lyft）或外卖公司（DoorDash, Seamless）抢走它的现金。 另外：Uber 的主要商业模式是基于单次行程，而不是月度订阅。用户可能支付得更少，但他们仍然在以某种交易的眼光看待与 Uber 的每一次互动，这在涨价时是有意义的（尽管它在 2016 年曾短暂尝试过无限次行程通行证选项）。

以下是我听腻了的其他神话：

然而，我听到的最显而易见的一个观点是最滑稽的：Anthropic 和 OpenAI 只要涨价就行了！

2026 年 3 月——次级 AI 危机降临 Anthropic 订阅者，因为它在通往 IPO 的道路上收割订阅者

随着 OpenAI 和 Anthropic 都激进地蹒跚着尝试将其糟糕的业务上市，两者都在采取行动试图成为“体面的企业”，我的意思是“仍然亏损数十亿美元但方式没那么烦人的企业”。上周，OpenAI 杀死了 Sora——包括应用和模型——以及来自迪士尼的 10 亿美元投资，《华尔街日报》报道称其每天烧掉 100 万美元，但《福布斯》估计这个数字接近 1,500 万美元。

OpenAI 将此框架化为其“超级应用”（Superapp）“重心转移”的一部分（据《华尔街日报》），该应用将 ChatGPT、编程应用 Codex 以及它那危险的垃圾浏览器结合成一堆没人能弄清真实商业模式的 LLM 玩具。所有这些都是所谓的内部努力的一部分，旨在“优先考虑编程和商业客户”，我们已经听过某种版本的这种说法好几个月了。与此同时，OpenAI 向其用户引入广告的尝试有点令人尴尬，一项涉及“不到 20%”ChatGPT 用户的为期两个月的试验产生了“1 亿美金的年化收入”，也就是一个月约 830 万美元，而据《金融时报》报道，这原本被认为是一条在 2026 年带来“数十亿低额”收入的业务线。

与这种“重心转移”时间点令人困惑的是，OpenAI 计划到 2026 年底将其员工人数从 4,500 人增加近一倍至 8,000 人。事实上，把这些写下来让我觉得 OpenAI 除了“买更多东西”和每六个月喊一次“超级应用！”之外，并没有什么真正的重点。嘿，OpenAI 那个要成为“互联网接口”的计划后来怎么样了？Alex Heath 曾报道说这会在 2025 年上半年发生。发生了吗？我错过了吗？

无论如何，OpenAI 的另一个策略是全力推进其 Codex 编程产品——例如，我发现一个用户在每月 200 美元的 ChatGPT 计划中消耗了价值 2,192 美元的 token，另一个用户在同样的订阅下三天内消耗了 1,461 美元。

与此同时，Anthropic 在经历了 12 月和 1 月的一场全面媒体战后，正处于长达数月的“抽地毯”（rugpull）收割中，它向那些不愿深思的科技和商业记者推销 Claude Code，见我的《Anthropic 仇恨者指南》：

2025 年 12 月 3 日，《金融时报》报道称 Anthropic 最快将于 2026 年进行 IPO，同时还透露该公司已经在进行另一轮估值 3,000 亿美元的融资。 大约在此时，奇怪的事情开始发生。帖子

开始出现，声称 Claude Code 是有史以来最好的东西。软件开发因为它的强大而“现在变得无聊了”。甚至 Dario Amodei，一个在财务上有动机撒谎的人，也说 Anthropic 内部不确定数量的程序员不再写任何代码了。甚至 Claude Code 的创造者也说它完成了他所有的编程工作。一位博主说它变得“太好了”。Twitter 上充斥着关于 Claude Code 如何完成所有工作、他们对它让他们变得如此优秀而感到恐惧的晦涩故事，却并没有真正解释这意味着什么。 在 12 月的最后一周，

Anthropic 推出了一个促销活动，在 2025 年 12 月 25 日至 12 月 31 日期间将其所有月度计划的费率限制翻倍。到 2026 年 1 月 5 日，用户就开始抱怨惩罚性的新费率限制，一名用户声称 token 使用量减少了 60%。Anthropic 声称这仅仅是假期费率限制到期，但实际上，这都是 Anthropic 持续操纵费率限制以诱骗客户购买价值不断衰减的 Claude 订阅计划的一部分。 最终，Anthropic 得到了它想要的。The Verge 会声称

Claude Code “正处于高光时刻”，与 12 月 29 日至 1 月 26 日的前 30 天相比，口碑曝光率激增了 13 个百分点，这很可能是因为所有这些该死的媒体报道和水军造势。尽管并没有什么实际的东西可以指出来，但 Claude Code 显然成了有史以来最伟大的东西，恐吓着竞争对手，并以某种可能非常酷但又不确定的方式改变着生活。 媒体攻势奏效了，Anthropic

得以在 2026 年 2 月 12 日完成一轮 300 亿美元的融资。

2026 年 2 月 18 日，Anthropic 开始封禁任何使用多个 Claude Max 账户的人，这在它需要每个人不停谈论 Claude Code 之前从未是个问题。同一天，Anthropic “澄清”了其 Claude Code 政策，表示你不能将你的 Claude 账户连接到外部服务，这意味着所有那些一直在运行 OpenClaw 实例并购买价值 10,000 美元的 Mac Mini 的人，突然间会发现他们必须为自己的 API 调用付费了。

大约一个月后，Anthropic 启动了一个为期两周的非高峰时段 2 倍费率限制促销活动，该活动于 2026 年 3 月 27 日结束。

就在前一天，2026 年 3 月 26 日，Anthropic 宣布开始实行“高峰时段”，Claude 用户在周一至周五太平洋时间凌晨 5 点到晚上 11 点之间会更快达到会话上限，一位发言人无力地补充说“效率提升”将“抵消这一点”，并且只有“7% 的用户会触及限制”。 所有这一切都被推销为“管理对 Claude 日益增长的需求”的结果。

老实说，这可能是 Anthropic 迄今为止最恶劣的骗局。通过提升非高峰使用量，然后紧接着在引入高峰时段之前立即削减它，Anthropic 进一步搅浑了关于你实际能获得多少产品访问权限的水。高峰时段似乎变得极度受限，我想象非高峰时段的感觉……就像以前正常的的高峰时段一样。

用户几乎立即开始触及限制，无论他们在什么时间或哪天使用。

一位每月 100 美元 Max 计划的用户抱怨在四次提示词后（消耗了 10.26 美元的 token）就达到了 61% 的会话限制。另一位表示，他们在每月 200 美元的计划中，在一天之内就达到了 63% 的费率限制，还有另一位在使用其 Max 计划（我猜是每月 100 美元）20 分钟后就达到了 95%。这个人在“两三件事”后就达到了 Max 限制。这一位在一天之内耗尽了每周限制后发誓要取消每月 200 美元的订阅，并表示他们（我是根据翻译说的，请见谅）“期望以 200 美元获得高级体验，结果得到的是持续的限制压力。” 这家伙因为限制而不敢使用 Claude Code。这家伙在不到一小时内就消耗了 28% 的限制。这家伙“即使在 20 倍 Max 计划上也无法完成基础工作。” 这家伙在 Anthropic 每月 20 美元的 Pro 计划上“几次提示词”就达到了限制，而同样的提示词（显然）原本只会消耗 5% 的限制（我猜是上周），虽然来自 Anthropic 的 Thariq 向他保证这是不正常的，但他并没费心去回复该线程中另一位表示自己在 15 分钟内就用完 Max 计划额度的家伙。

虽然 Anthropic 技术人员 Lydia Hallie 发帖称 Anthropic “意识到人们在 Claude Code 中触及使用限制的速度比预期的快得多”并且正在进行一些调查，但很难想象 Anthropic 对这些限制如此严苛毫不知情，或者这一切是个意外。

自然，OpenAI 在这些报告开始的瞬间就重置了其 Codex 编程模型的限制，声称它们“希望人们尝试它们推出的宏伟插件”，而不是说一些更真实的话，比如“我们正在降低限制，以便那些对 Anthropic 愤怒咆哮的猪猡开始付钱给 OpenAI。”

虽然一位热心的 Reddit 用户声称这些费率限制是 Claude Code 上的一个缓存错误导致的，但 Anthropic 迅速表示这不是原因，他们也没说存在什么原因或者出了什么问题。

与此同时，用户正在抱怨其 Claude Opus 4.6 模型输出质量下降，有人说它的表现像更便宜的模型，还有另一人指出这可能是因为 Anthropic 即将推出的 Mythos 模型，该模型在《财富》杂志神秘地发现了一个公开可访问的“数据缓存”时被泄露了，其中包含 3,000 个资产，但不知何故除了该模型将是一个“阶跃式变化”且其网络安全能力太强而无法一次性发布之外，没有任何关于该模型的实际信息。这在科技界相当于故意从钱包里掉出一个大号避孕套在女人面前，或者是 Dril 那篇“我只是在给我生病的叔叔买耳朵药水……顺便说一下他是个模特”的帖子。

老实说，我一点也不在乎 Mythos 或 Capybara 或任何旨在恐吓网络安全股票的公然泄密，特别是因为这些模型也注定会更加消耗算力，因此运行成本要昂贵得多。

这到底要如何与这些费率限制配合运作呢？

我认为这有几种走向：

  • Anthropic 将宣布它“修复了错误”（即：放宽了它故意设置的费率限制）并向社区道歉，从而拖延不可避免的结果。费率限制将随着时间继续衰减，只是速度较慢。
  • Anthropic 保持限制不变，我们进入一个让每个人都非常愤怒的新常态。

我敢打赌，这只是 Anthropic 和 OpenAI 在拼命互相推挤以提交世界上最糟糕的 S-1 文件过程中，几次重大紧缩操作中的第一次。两家公司都亏损数十亿美元，两家公司都没有盈利路径，且两家公司销售的产品——无论是面向消费者还是企业——在用户被迫支付接近可持续成本的价格时，根本无法运作。

即使有这些恶劣的限制，我之前链接过的一位用户在每月 100 美元的计划中，四次提示词仍被允许消耗 10 美元的 token。即使在 Amodei 的“程式化事实”世界里，那仍然是每 5 小时 5 美元的提示词，在一个月的时间里，绝对会超过 100 美元。

然而，Anthropic 客户表现出的极度愤怒只证明了 Anthropic 商业模式的根本弱点，以及永远无法找到任何盈利可能性的现实。

而 AI 行业除了它自己，谁也怪不了。

Anthropic 和 OpenAI（以及其他 AI 初创公司）训练了用户以不可持续的方式使用其不可持续的产品，而其用户无法容忍费率限制和价格上涨

虽然嘲笑那些痴迷于 LLM 的人很容易，但我想要明确的是，Anthropic 和 OpenAI 本质上是滥用权力的公司，它们建立在盗窃、欺骗和剥削之上。

任何在众多的 AI Reddit 版块中待过超过几分钟的人，都读过一个又一个关于模型神秘地“变笨”或费率限制似乎随机扩张和收缩的故事。甚至“费率限制”的概念也只是为了进一步欺骗客户。除了刻意询问模型外，用户完全察觉不到他们的“token 消耗”，或者至少他们围绕费率限制建立的习惯，在目前看来，与哪怕一个月前都完全不同。

一个在 2025 年 12 月购买了每月 200 美元 Claude Pro 订阅的用户，仅仅三个月后，现在极大概率无法在 Claude Code 上完成他们在决定订阅时所做的那些事情。而那些在日常工作中使用这些订阅的人，现在不得不无所事事地坐着等待费率限制过去，并且完全不清楚他们是否能以哪怕一个月前的速度工作，更不用说他们刚订阅的时候了。

所有这一切都是 Anthropic、OpenAI 和其他 AI 初创公司故意欺骗客户的结果，通过晦涩的定价，让人们在订阅时相信产品将继续提供同样的价值。我会争辩说，这些服务的年度订阅即使不构成欺诈，也达到了某种程度的消费者欺骗，值得采取法律行动和监管介入。

要明确的是，没有任何 AI 公司应该销售月度订阅，因为其经济模式从未有过合理的时候。 然而，如果这些公司真的收取其实际成本，没人会理会 AI，因为即使有这些高度补贴的订阅，AI 仍然没有带来有意义的生产力提升，除了一大群给我发邮件说“它改变了我作为程序员的生活！”却不向我解释这意味着什么、为什么这很重要、或者最终实际结果是什么的人。

我们拥有的这些 LLM 订阅产品，会以一种无法真正衡量的方式任意变得难以访问或性能下降，而实验室从不正面回应，这难道不奇怪吗？我们不知道 Claude（除了通过 CCusage 或 Shellac 的研究）、ChatGPT 或任何这些产品的实际费率限制，这是有意设计的，因为如果我们知道了，这些产品是多么不可持续和荒谬就会变得显而易见。

而大语言模型最神奇的地方在于，你最投入的客户也是你最昂贵的客户，工作强度越高，输出就变得越昂贵。

如果你正准备说“好吧，他们只要涨价就行了”，也许你应该看看 Twitter 或 Reddit，并注意到 Anthropic 的客户正尖叫着，仿佛被蜜蜂蜇死一样，仅仅是因为新的费率限制只允许他们在五小时内消耗 10 美元的算力。 你认为这些人会接受每月 130 美元、1,300 美元或 2,500 美元的订阅吗？那种表现方式（如果不是更糟的话）与其每月 20、100 或 200 美元订阅表现一样的订阅？

还是你认为他们会对着 Anthropic 的贪婪发表 Aaron Sorkin 式的演说，并立即跳槽到 ChatGPT，寄希望于几个月后不会发生同样的事情？

就像房主们被保证他们只要在浮动利率生效前重新办理住房贷款就行了一样，AI 粉丝们反复切换订阅到当前提供最优惠条件的提供商，在某些情况下，他们在明确知道费率限制存在且会变得日益严苛的情况下，支付了多个订阅。

根据其用户的反应，我真的看不出 AI 实验室——或者 AI 初创公司——如何解决这个问题。

一方面，AI 订阅者表现得像婴儿，哭喊着他们的产品不让他们用 200 美元消耗 2,500 美元的 token。这是一个明显的骗局，公然的补贴，以及一场不会永远持续的派对。

另一方面，AI 实验室和 AI 初创公司在成本方面从未表现出任何程度的诚实或清晰，而是选择增加“令人兴奋”的新功能，这些功能通常在不向终端用户多收费的情况下消耗更多 token。这听起来很美好，直到你记起东西是要花钱的，而且钱不是无限的。

每一家 AI 初创公司的根基在经济上都是破碎的。它们中的大多数销售某种每次生成成本高达数美元的“深度研究”报告功能，许多销售某种昂贵的编程或“计算机使用”产品、基于工具的网页搜索功能，以及许多其他旨在让用户保持参与同时消耗 token 的产品，却从未向用户解释：“是的，我们花在你身上的钱远超我们从你身上赚到的钱，这只是一个入门费率。”

这种蓄意的、公然的且全行业范围的欺骗为次级 AI 危机定下了基调。通过以每月 20、50 甚至 200 美元的价格销售 AI 服务，AI 初创公司和实验室为自己的毁灭创造了条件。用户被训练了多年去期待以固定费率销售的相对无限的访问权限，而这项服务是由大语言模型驱动的，这些模型根据对用户提示词的推理以任意速率消耗 token，使得成本近乎无法调节。

而当这些公司为了稍微控制成本而做出改变时，他们的用户表现出厌恶，因为费率限制不是涨价，而是对产品功能的直接改变。 想象一下，如果汽车服务的订阅是每月 200 美元，让你走 50 英里，或 25 英里，或 100 英里，或 4 英里，或 12 英里，取决于哪一天，而且除了基于百分比的费率限制外，从未告诉过你还剩多少英里。更糟糕的是，有时汽车会任意采取不同的路线，把你带向相反方向五英里，或者决定停在路边，按每一英里向你收费。

这就是在主后 2026 年使用 AI 产品的现实。一个 Claude Code 或 OpenAI Codex 用户无法清晰地说明三个月后他们当前的工作量或工作流程在当前的订阅下是否可行。任何购买任何 AI 产品年度订阅的人，都在立即将自己献祭给那些为了榨取增长而故意决定欺骗用户多年的初创公司 CEO 们的反复无常。

而当这些限制衰减时，是否最终会使得某些用户使用 Claude Code 的方式变得不可能？费率限制的变动在什么时候开始改变体验的可靠性以及一个人一天能完成多少工作？一个随着时间变得越来越不可靠且昂贵的工具有什么用？即使本周的费率限制是一种过度矫正，人们也必须想象它们代表了 Anthropic 产品的未来，并预示了其订阅价值衰减的更大模式。

我要尽可能直白地说：每一丁点 AI 需求——而 2025 年仅存在不到 650 亿美元的需求——之所以存在完全是由于补贴，如果这些公司要收取可持续的费率，上述需求将会烟消云散。

这艘船无法回正。既没有客户会大规模支付的合理定价，也没有在后台等待的、能降低成本的神奇技术突破。Vera Rubin 救不了 AI，某种“大到不能倒”的情景也救不了，因为“大到不能倒”是建立在银行本会停止向人们提供美元、保险公司本会停止签发保险的事实之上的。

尽管 NVIDIA 拥有支撑大盘的估值，且人们不断讨论 OpenAI 和 Anthropic 等公司，但与大金融危机中涉及的数万亿美元 CDO 和超过一万亿美元的抵押贷款相比，它们的实际经济足迹相当小。AI 行业的死亡对风险资本家来说将是灾难性的，会终结“美股七巨头”的超高速增长时代，并很可能杀死甲骨文，但是——严肃地说——这与大金融危机的规模相比根本不算什么。我这么说不是在淡化随之而来的混乱，而是试图表达 2008 年的一切是多么彻底地完蛋。

周五我将在高级版中深入探讨这一点。这原本不是一个故意的广告，我只是在写那句话时意识到那是我必须做的。

无论如何，我将以一个冷酷的想法结束。

与次贷危机的对比有趣之处在于，老实说，存在多个不同版本的《大空头》中的“拥有五套房子的脱衣舞娘”：

  • 那些只有在每 1 美元收入花费 3 到 10 美元的情况下才有客户的 AI 公司。
  • 那些在账面上极度富有、在 Harvey（价值“110 亿美元”）和 Cursor（价值“293 亿美元”）等烧掉数亿或数十亿美元的公司中投入重金的风投机构，这些公司现在既大到无法卖给另一家公司，又糟糕到无法上市。
  • 那些建立了庞大业务、向不愿付费的客户销售高度补贴订阅，并向只有在资源无限的情况下才能付得起钱的 AI 初创公司销售 API 调用的 AI 实验室。
  • 那些数据中心公司，由于债务唾手可得，已经启动了 200GW 的项目（且仅开始建造了 5GW），而这些项目针对的是并不存在的 AI 需求，完全基于一种“也许未来会有”的理论感。
  • 甲骨文，它正在为 OpenAI（OpenAI 需要无限资源才能支付其算力成本）建造价值数千亿美元的数据中心，并承担着同样巨大的债务，这一切都因为它假设永远不会有坏事发生。
  • 那些 AI 初创公司的客户，他们围绕这些公司建立生活方式、身份和工作流，相信我们“才刚刚开始”，而这一切都建立在不可持续的 AI 订阅之上。

所有这些实体都基于一种错位的信念在行动，即世界会迎合他们，且一切永远不会改变。虽然可能存在不同程度的愤世嫉俗——那些知道存在补贴但假设自己一旦到达终点就会没事的人，或者像萨姆·奥特曼那样已经很富有且根本不在乎的人——但我认为 AI 行业的每个人都欺骗了自己，相信自己拥有上天的旨意。

苍白之马回归

回到 2024 年 8 月，我命名了几匹 AI 启示录的“苍白之马”，在提前两年精准预言了 OpenAI 向公众推出 Sora 的“宏大、愚蠢的魔术”之后，我认为是时候更新它们了：

  • Anthropic 和 OpenAI 的任何进一步涨价或服务降级都是它们现金短缺的信号。

  • 科技巨头的任何资本支出削减都是 AI 泡沫破裂的信号，因为 NVIDIA 的持续增长仅来自于微软、谷歌、亚马逊、Meta、甲骨文和其他大公司从富士康和广达等台湾 ODM 厂商购买数百亿美元的服务器。

  • AI 初创公司的任何进一步涨价或服务降级，例如 Cursor、Perplexity、Harvey、Lovable 或 Replit。这些都是极度消耗 token、每 1 美元收入烧掉 4 或 5 美元的风投吸血鬼。

  • AI 公司裁员的任何讨论。

  • 尚未开工的数据中心交易的崩溃。

  • 已经在建但尚未完工的数据中心的崩溃。

  • 已经建成的数据中心的崩溃。

  • CoreWeave 或任何主要数据中心参与者在筹集债务方面遇到困难或失败。我们已经看到了这方面的苗头，比如 CoreWeave 在为其宾夕法尼亚州兰开斯特数据中心融资时遇到的问题。

  • “Stargate Abilene”的进一步崩溃： 如果 OpenAI 在德克萨斯州阿比林（由甲骨文建造）的旗舰数据中心建设出现任何问题，你就知道情况变糟了。

  • OpenAI 或 Anthropic 上市的任何问题或延迟：这两家公司在财务上都相当于切尔诺贝利，所以我只能想象需要多么有才华的会计师才能让它们达到让没有铅中毒的投资者真正想参与其中的状态。

  • Blue Owl 持续经营的任何问题： Blue Owl 是 AI 泡沫中最松散的贷款人，如果它在贷款上掉队或与其有限合伙人出现问题，那也是个坏兆头。

  • 软银（SoftBank）的任何问题：软银不知何故能够筹集 400 亿美元的债务（一年内偿还）来资助其在 OpenAI 伪 1,100 亿美元融资轮中的份额，超过了其承诺的贷款占资产价值 25% 的比例。这使软银处于非常危险的境地。

    • ARM 股价暴跌： 软银的很大一部分财富来自其对 ARM 的投资，包括一笔基于其股票的 150 亿美元抵押贷款。如果 ARM 跌破 80 美元，孙正义的情况将会变得棘手。

  • NVIDIA 客户支付能力的任何问题： 如果 NVIDIA 的客户不能可靠地向其付款，财报季的情况将会很难看。

  • NVIDIA 财报未达预期：这是一个显而易见的信号，但我认为如果 NVIDIA 的

财报未达预期，市场会吓得屁滚尿流。

总之，感谢阅读本文。