AI初创估值泡沫：烧钱循环与风险警示

在私有AI初创领域，哪些公司最具价值？投资人Deedy Das近期汇总了估值最高的15家AI初创，并揭示了它们公开的营收和增长细节。

OpenAI、xAI和Anthropic毫无悬念地占据前三甲。

OpenAI以约5000亿美元估值领先，xAI和Anthropic紧随其后；零收入的Figure AI、SSI也成功跻身超独角兽行列。

目前，上榜企业的估值最低为100亿美元，最高达到5000亿美元。

零客户、零产品、零计划，

估值却突破千亿

有些AI初创公司既无客户、也无产品，甚至没有明确计划，但估值却惊人地高——Figure AI、Safe SuperIntelligence和Thinking Machines Lab就是典型例子。

根据Deedy Das的统计，这三家公司收入为零，但估值分别高达390亿美元、320亿美元和120亿美元。

华盛顿大学计算机科学教授、《2040》和《终极算法》作者Pedro Domingos，直接批评Ilya的Safe Superintelligence最为可笑。

这些AI初创的融资逻辑令人费解——

估值几乎未反映任何风险，但再先进的技术也存在失败可能。

当前，市场对未来的乐观预期接近“完美执行”的假设——而且需注意，微软拥有OpenAI的全部访问权限，包括其知识产权，却未完全满足OpenAI的算力采购需求。

要知道，微软拥有“优先购买权”，本可接手Oracle的订单，但最终放弃。

微软CEO纳德拉以理性著称，如果连他都不全力押注，我们更应保持谨慎。

即便AI技术持续进步，但相关金融泡沫正在形成，且比互联网泡沫更危险。

一个常被忽视的事实是，如今许多科技公司的巨额支出，并非用于开拓新业务，而是为了“维护”现有护城河。

整个行业已卷入一场失控的竞赛。

正如Meta的扎克伯格所说，“投入几千亿美元的风险，远小于被边缘化的风险。”

这或许解释了巨头们为何必须背水一战。

但资本市场的责任是：在估值倍数中准确体现风险。而当前市场明显未能做到这一点。

烧钱循环

AI公司与芯片公司的共谋

当前AI行业的估值水平，已远超2000年互联网泡沫高峰期。

与2000年不同，当时的公司至少还有“梦想”和“用户增长”，而今天的AI公司普遍缺乏清晰的商业模式和盈利能力。

AI基础设施支出（如数据中心、芯片）与实际收入严重失衡，形成“烧钱循环”：

AI公司烧钱→芯片公司盈利→AI公司继续融资→持续烧钱。

过去，在资助独角兽初创公司的经典路径中，一般由大型风险投资公司初期出资（规模在10亿至100亿美元之间），发展到100亿至300亿美元时，像软银这样的巨头接手，然后准备IPO。

但像OpenAI和Anthropic这样的AI实验室，如今并不打算上市，因为一旦上市，它们的商业模式和盈利逻辑将被彻底剖析，分析师会深入质疑哪些合理、哪些不可持续。

即便选择IPO，它们也无法筹集足够资金。

现在一家AI初创所需融资，已超过过去五年科技五巨头自由现金流的总和。

今年，OpenAI的营收预计在150亿至200亿美元之间。

即便明年翻倍甚至三倍增长，这个数字也远不足以支撑其扩张所需的投资规模。因此，OpenAI未来还需持续融资，甚至可能举债。

此外，即使有这些收入，OpenAI今年预计仍将亏损约90亿美元，亏损未来将继续扩大，预计到2028年将达到470亿美元。

但问题是，谁有实力一次性投入超过1000亿美元？

目前唯一有能力这么做的似乎是Nvidia。

而Nvidia之所以愿意出资，很大程度上因为OpenAI是“AI无冕之王”。

最近，在播客中Semianalysis的Dylan Patel表示，OpenAI和Anthropic两家公司就买下了全球三分之一的Nvidia GPU。

问题不仅在于这是一种“循环投资”模式，更在于当项目规模超过1000亿美元时，唯一可能出资的只剩下像Nvidia或苹果这样的公司。

更关键的是，即便Nvidia出了1000亿，OpenAI还需要筹集剩下的1.4万亿美元——这笔钱又该从何而来？

另一个值得警惕的信号是，这类融资交易中开始越来越多地引入债务。

Meta最近为一个数据中心融资290亿美元，其中260亿美元是债务，该数据中心本身成为贷款抵押品。Oracle也完成了一笔380亿美元的债务融资。

微软：宁愿外包，不押注芯片

至于超级云厂商如微软等，也开始向新兴云计算服务商（neocloud）寻求合作。

比如，微软与Nebius达成的174亿美元（未来可能扩展至194亿美元）协议就是其中之一。

微软为何与新兴云服务商（neoclouds）合作？

因为它们正目睹企业客户对算力的强劲需求。

微软想维持客户关系、让客户满意，但不愿继续增加资本支出。因此，它更倾向于转嫁风险。

对客户而言，谁提供底层设施并不重要，他们只要结果。而一旦热潮过去，旧芯片的损失就由neocloud承担，不会体现在微软账上。

对微软来说，这是“双赢”：既保住了客户，又避免了芯片贬值损失。若未来需求持续增长，微软也有时间自建数据中心，重新掌控算力基础。

在当前“AI狂热”周期中，将“芯片贬值风险”外包出去，比自己承担更为明智。

这也是微软与neocloud合作的关键原因之一：他们对资本支出的未来不确定，因此更倾向于将其转化为运营支出。

更令人担忧的是，现在连芯片本身都被装入特殊目的载体（SPV）中作为抵押品进行融资。

不过，根据谷歌趋势数据，上个月网络上对“AI泡沫”的搜索量急剧下降。

这表明人们对估值的担忧正在减轻。

AI的繁荣可能会停滞，但未必会破裂。

虽然可能存在泡沫，但当所有人都察觉时，可能是它最不易破裂的时刻。

参考资料：

https://x.com/AndrewCurran_/status/1980997765397430320

https://x.com/pmddomingos/status/1978049025669841404

https://x.com/Prashant_1722/status/1977899559964582115

https://x.com/RihardJarc/status/1979895399818354883

https://www.uncoveralpha.com/p/too-much-ai-too-soon