大空头预警AI闭环融资 集中度与电网瓶颈恐引踩踏

大空头预警AI闭环融资 集中度与电网瓶颈恐引踩踏 数千亿美元AI资本开支高度依赖少数未盈利初创公司回流，在开源竞争削弱护城河与电网硬约束夹击下，外部增量资金枯竭或将引爆流动性螺旋抛售。 节目借由《大空头》原型人物 Steve Eisman 与 Michael Burry 的最新动向与示警切入，揭示当前 AI 繁荣底层极为脆弱的资本链条。深入拆解英伟达等巨头财报可发现，应收账款与云端收入高度依赖极少数持续巨额失血的模型初创公司，形成了不可持续的闭环循环融资与折旧做账美化。与此同时，中国开源模型的崛起迅速瓦解了封闭模型的 API 溢价，加上实体电网交付瓶颈与债务成本飙升，使得全云端扩张遭遇物理和资金的双重天花板。摩王指出当前股价并未充分定价这些风险，一旦外部融资断链或被动指数触发机械性抛售，极易诱发严重的流动性踩踏，投资人应战略性减持无护城河标的并做好防御配置。 《大空头》原型 Steve Eisman 与 Michael Burry 密集示警 AI 资本链风险，指出数千亿美元资本支出的底层信用高度押注于少数几家持续严重失血的模型初创公司。 (0:00) 产业链呈现惊人的 70% 极端集中度：英伟达 70% 应收账款仅来自 5 家客户，而四大云厂商的 AI 增量收入 70% 仅由 OpenAI 与 Anthropic 贡献，形成科技巨头注资换取算力采购的闭环循环融资。 (8:28) 开源模型（如 DeepSeek、Kimi）崛起导致 Token 溢价崩塌，企业端超过 60% 部署转向开源架构，倒逼头部闭源巨头以“AI 灭世论”游说监管设立牌照壁垒以维持寡占。 (16:03) 数据中心机柜功率密度激增与变压器长达 2 至 3 年的交期构成严峻物理瓶颈，迫使算力从全云端向本地私有小云与边缘端混合架构迁移，动摇云端基础设施无限扩张假说。 (21:18) 科技巨头年资本开支逼近 7,000 亿美元，部分公司拉长芯片折旧年限至 5 到 6 年虚增账面利润，若宏观高利率导致融资断流或被动 ETF 机械调仓，可能引发流动性螺旋踩踏。 (29:18)

具有资深买方背景的摩王指出，当前数千亿美元的 AI 繁荣高度建立在脆弱的闭环循环融资与极端集中的客户结构之上；结合《大卖空》原型人物 Steve Eisman 与 Michael Burry 的警示，在巨额折旧、电网瓶颈与开源替代的多重夹击下，AI 资本链正面临外部资金断链与流动性踩踏的严峻考验。 闭环循环融资与极端的客户集中度 (8:28) 科技巨头与前沿大模型企业之间形成了非健康的“闭环循环融资”体系。巨头向 OpenAI、Anthropic 等模型初创公司注入股权资本，后者随即以采购硬件和租赁算力的方式将资金回流，粉饰巨头营收；但模型公司的造血能力严重滞后，如 OpenAI 单季营收增加 10 亿美元却伴随运营成本飙升 30 亿美元。Steve Eisman 等专业空头更警示，英伟达截至 2024 年 7 月底有 70% 的应收账款仅集中在 5 家核心客户手中；四大云端服务商（Hyperscalers）由 AI 驱动的增量收入中，有 70% 由上述两家模型公司贡献；甲骨文在手剩余履约义务（RPO）中更有 50% 押注于 OpenAI。整个资本链底层信用被少数节点高度捆绑，一旦关键初创公司因失血过快或 IPO 推迟而资金链断裂，去杠杆挤兑势必冲击全美经济。 延长折旧的会计修饰与看跌期权押注 (3:02) 面对 AI 商业变现的不确定性，云端巨头正通过会计手段掩盖真实成本。Michael Burry 尖锐指出，微软、甲骨文等厂商将服务器与芯片的折旧年限由行业常规的 3 至 4 年人为拉长至 5 到 6 年，此举压低了账面当期折旧费用，直接虚增了报告利润，掩饰了表外累计估算达 3 万亿美元的硬件采购与租赁承诺。摩王补充指出，美股大盘科技股估值已达历史 P99 极端高位，市场价格尚未充分反映资本开支无法转化为营运现金流的风险。鉴于普通股融券做空成本高昂且易遭轧空，Burry 已转向在低 VIX 环境下买入看跌期权（Put Options），并将行权到期日高度集中于一年之内，摩王认为这显示出这位大空头判断乐观预期支撑的资本窗口期已进入最后阶段。 开源模型逆袭与电网基础设施物理撞墙 (16:03) 在应用与技术层面，闭源大模型的定价权与集中式运算神话正被双重击穿。由于 LLM 缺乏深度嵌入业务流程的转换壁垒，加上 DeepSeek、Kimi 等高性价比开源与开放权重模型的崛起，已有超过 60% 的企业端部署转向开源架构，客户不再盲目追求高额 Token 消耗。闭源巨头近期大肆宣扬“AI 灭世论”并呼吁加强监管，被华尔街老手视为以道德安全为名谋求特许经营牌照、借政策构筑寡占壁垒的游说“阳谋”。与此同时，数据中心机柜功率密度激增至 160 kW 级别，令电网变压器交付排期长达 2 至 3 年。为突破算力集中与电力物理约束，企业加速推动算力向“端侧地端私有小云”迁移，云端通用 Token 的长期需求预期因而面临结构性下修。 融资窗口关闭与被动 ETF 螺旋踩踏 (29:18) 摩王推演认为，本轮 AI 行情大概率不会以单日崩盘收场，而是经历“持续失血后集中爆雷”的阶梯式阴跌，其核心催化剂在于外部增量资金枯竭。目前几大科技巨头年度资本支出逼近 7,000 亿美元，自由现金流转负迫使其转向债务市场，但在全球主权债利率攀升的环境下，新增融资成本极其高昂。目前，甲骨文已出现因数据中心建设延宕、与蓝猫头鹰公司（Blue Owl Capital）就私募债资金相互推诿的信用风险苗头。更危险的传导机制在于被动投资的高集中度：这批科技巨头占据标普 500 等指数极高权重，一旦信用受损导致股价下跌与权重下调，被动型 ETF 将触发机械式抛售规则，引发难以遏止的流动性螺旋踩踏。 摩王强调，多头若要逆转下行趋势，需仰赖宏观通胀快速回落以及 AI 带来每年 0.5% 以上的实体生产力跃升，但目前两项边界条件均极其严苛。在配置上，投资人应避免盲目追逐科技股溢价，战略性减码无护城河的 API 套壳软件商与高负债二线服务商，并对冲信用债风险，适度关注突破电网瓶颈的重型电力设备标的。

[0:00] Steve Eisman: 如果现在当下 OpenAI 倒下的话，整个美国的经济将会在一夜之间瞬间陷入衰退。 [21:18] 埃隆·马斯克（Elon Musk）: 中国缺芯片，美国缺电力。

[0:00] 大家好，我是摩王，在两家摩根、JP Morgan以及Morgan Stanley的买方工作30年。 [0:07] 我姓王，这是摩王想两下。 [0:08] 在市场中我们拆解现象找到趋势。 [0:11] 这一集我想要探讨的是关于AI泡沫的问题。 [0:14] 那今天这一系列呢 [0:16] 我是在 [0:17] 我内容做完是10月初的时候 [0:19] 因为有后制时间 [0:21] 不知道什么时候上 [0:22] 那市场变化很大 [0:24] 那就是真正各位听到的时间呢 [0:27] 跟市场会有一个什么time lag [0:30] 所以请大家注意一下 [0:31] 后来我总结呢 [0:33] 我用的大题目是 [0:35] 大卖空本尊出现了 [0:37] 他们来示警 [0:38] 那现在AI的资本链 [0:40] 是不是正在失血 [0:42] 那这个系列呢共有两集 [0:44] 这是第一集 [0:45] 那今天第一集呢 [0:46] 我的集中的题目是来谈集中度的危机 [0:50] 就是所有的资金集中70%的集中度 [0:54] 还有这个AI缺乏护城河它的陷阱 [0:59] 针对AI是不是有泡沫 [1:01] 这个题目呢最近讨论特别多 [1:03] 那我想从我最近看到了一篇 [1:06] Steve Eisman他的访谈说起 [1:11] 那这个人呢是个神奇人物 [1:13] 他就是在2008年全球金融风暴爆发之前 [1:17] 他有精准的预测到美国次贷 [1:20] 次级房贷以及房市呢将会崩盘 [1:24] 那他做了什么呢 [1:25] 他就做了CDO的 [1:29] 因为他穿透了房贷担保证券 [1:33] 就是CDO他的定价的盲区 [1:35] 他认为这个是有问题的 [1:37] 所以透过放空次贷相关的金融产品 [1:40] 就是CDO赚进了巨额的利润 [1:43] 也就一战成名 [1:44] 他的故事在电影大卖空 [1:48] 就是Mark Baum的原型 [1:51] 他在近期的访谈当中 [1:53] 他谈了很多 [1:54] 总结有一句话 [1:56] 其实特别令人毛骨悚然 [1:58] 他就提到了 [1:59] 如果现在当下OpenAI倒下的话 [2:02] 整个美国的经济将会在一夜之间 [2:05] 瞬间陷入衰退 [2:07] 那我觉得他这个不是为了赚取流量的危言耸听 [2:12] 而是有一个推演的过程 [2:14] 那他的推演的逻辑是这样的 [2:17] 就是当前现在有数千亿美元规模的AI的资本支出 [2:22] 如果我们不断的去摸索这个链条 [2:26] 那他的底层的信用还有现金流的回报呢 [2:30] 现在看起来是高度的集中在少数的这个几家大型的公司手上 [2:38] 而且是非常的脆弱的 [2:39] 那这些公司呢就是营收的增长的速度呢 [2:43] 其实远远追不上它失血的速度 [2:46] 那这个就是比较危险的一个模式 [2:50] 那在这个时候呢 [2:52] 另外有一个同样是在大卖空就是08年之后一战成名的 [2:58] 也是在大卖空里面有演 [3:01] 就是Michael Burry [3:02] 那我在这个频道 [3:04] 我们也提过他 [3:05] 他近期 [3:06] 其实他已经大概超过两年了吧 [3:10] 他对于市场呢 [3:11] 一直有发出一些警讯 [3:14] 那近期他的警讯的声音 [3:16] 大概就是比较强烈 [3:17] 那Michael Burry他的说法是提到了 [3:21] 就是超大规模的业者 [3:23] 正借由拉长晶片的折旧年限 [3:26] 就是从 [3:27] 就是基本上就是 [3:30] 它的折旧年限就是拉长到 [3:32] 五到六年 [3:34] 来合法 [3:35] 因为原本它是 [3:36] 这个晶片是大概三到四年 [3:38] 它现在延长到五到六年 [3:40] 所以等于是作帐 [3:42] 它认为是合法的作帐 [3:43] 就是虚增它的获利 [3:45] 那基本上就是点名了 [3:48] 包括微软 [3:49] Oracle [3:50] 这些巨头 [3:52] 那它认为这些已经从 [3:55] 这些加起来呢 [3:56] 在表外已经累积了高达三兆美元的 [4:00] 硬体采购 [4:01] 还有租赁的承诺 [4:02] 所以一旦AI的变现速度不如预期的话 [4:06] 这会形成巨大的现金流的黑洞 [4:09] 那这些人呢 [4:10] 都不是 [4:11] 他们两位其实都不是嘴上说说的评论者 [4:14] 他们是真金白银的下去玩 [4:16] 那尤其Michael Burry [4:18] 他最近还有变招 [4:20] 他交易有变招 [4:21] 他原本是放空 [4:22] 那他近期已经放弃了普通股的放空 [4:25] 因为市场还在涨 [4:26] 其实对他来讲 [4:27] 他认为成本太高 [4:29] 其次就是放空的问题 [4:30] 因为你在前期的等待当中 [4:33] 其实是那个 [4:35] 怎么讲 [4:36] 你底子要很厚 [4:37] 不然你就会被嘎空 [4:38] 那他认为 [4:40] 他现在已经全面转向 [4:41] 买入看跌的期权 [4:43] 就是put options [4:44] 因为他认为在现在 [4:46] 在市场他的VIX还是偏低 [4:49] 所以他就用有限的权利金 [4:51] 来锁住风险 [4:53] 然后把期权 [4:55] 它是它的到期日的异常 [4:57] 就集中在一年之内 [4:59] 就是明年此时之前 [5:01] 他都可以执行这个put option [5:04] 所以他认为 [5:04] 基本上就是空头在这一年之内 [5:08] 他的预测就是 [5:09] 空头在这一年之内就会来临 [5:12] 那Michael Burry也是一向是 [5:14] 市场上面认为他 [5:15] 可能是太早进场 [5:17] 但是他也很有耐心的 [5:19] 就像一匹猎狼 [5:21] 就是在那边安静的等著 [5:23] 所以是一个逆向投资者 [5:25] 那他现在 [5:26] 而且他这一次呢 [5:28] put option [5:28] 他基本上就是已经锁定了时间 [5:31] 所以反映出他当下认为 [5:33] 市场呢 [5:34] 他认为以乐观预期支撑的资本循环呢 [5:38] 大概已经到了最后的窗口 [5:40] 这两位呢 [5:42] 为什么我觉得还是要注意一下 [5:43] 他们的看法 [5:44] 那从这个观点来出发 [5:46] 那我们也盘点了一下 [5:48] 各个报告 [5:49] 还有特别我查了一些资料 [5:52] 那现在我们就来看 [5:53] 他的资本回报的这个结构 [5:56] 所以今天的第一个部分 [5:58] 我们来看 [5:59] 就是重要的观点 [6:00] 我们因为要投自己的钱嘛 [6:03] 我还是要想说 [6:04] 在这个可能会来的 [6:06] 是不是真的窗口已经准备关闭了 [6:09] 那我们的钱 [6:10] 要怎么样找到好的安置处 [6:11] 不能仅停留在说 [6:13] 转述他人的言论 [6:15] 或者是盲目恐慌当中 [6:17] 所以我想说 [6:18] 这也是我的研究笔记 [6:20] 所以我想试著去检视 [6:21] 那针对AI是不是有泡沫 [6:24] 市场目前的多数讨论是处在说 [6:27] 技术有没有颠覆世界等等 [6:30] 就是比较简单 [6:32] 那我想要探究的几个 [6:34] 其实就回答几个问题 [6:35] 就第一个 [6:36] 现在有几个看似致命的风险因子 [6:40] 它有没有可能被消除呢 [6:42] 第二个就是市场目前的 [6:44] 对这些AI相关的股票 [6:47] 债券来讲 [6:49] 他有没有这些资产定价 [6:51] 是不是已经把这些风险因子 [6:53] 已经price in了 [6:54] 有没有估算进去 [6:56] 第三个就是说 [6:57] 现在看起来最有可能触发估值崩跌的 [7:01] 他的trigger [7:02] 就是这个扳机是他的关键因素 [7:05] 扣扳机的关键因素是什么 [7:07] 那他会出现的是悬崖式的短期的崩盘 [7:11] 还是就是像初雪 [7:13] 这样子慢慢慢慢阶梯式的阴跌 [7:16] 那第四个就是说 [7:19] 多头也可能会反攻啊 [7:21] 他就会突破啊 [7:22] 那在什么样的条件之下 [7:24] 多头还是可以逆势 [7:26] 继续高歌猛进 [7:28] 因为现在还在多头的这个氛围之上 [7:30] 那当我们把供应链 [7:32] 我们现在就把供应链它的集中度 [7:34] 还有循环融资这个问题 [7:36] 还有开源平替 [7:38] 就是说有新的竞争者出来 [7:40] 还有电网就是电力的短缺 [7:43] 这些零零总总把它纳进来 [7:46] 还有一个很重要的 [7:48] 就是一个AI模型的一个转换 [7:51] 就是端到端的这个小云的算力 [7:55] 它现在已经大的这个变革 [7:57] 就可能不上云了 [7:59] 就在地端这个部分 [8:02] 因为企业可能很多都改采这种方式 [8:05] 那这样子的话 [8:06] 整个产业链 [8:08] 它的这个真实的边界 [8:11] 还有这个交易的这个逻辑 [8:14] 投资的逻辑呢 [8:15] 可能要做一些调整来改变 [8:18] 好今天第二个部分我们来看 [8:20] 就是盘点几个资料 [8:23] 我也要回答我刚刚提的这四个问题 [8:25] 那这些资料我想我们来 [8:28] 我查了一下第一个问题 [8:30] 就是供应链极端集中度的问题 [8:34] 还有循环融资 [8:35] 这个循环融资已经是比较脆弱的这个架构 [8:39] 现在是来到什么样的水准 [8:41] 那最 [8:43] 就是最近像包括 [8:45] Steve [8:46] Steve Eisman他提到的 [8:49] 就是NVIDIA [8:51] 最近揭露的财报 [8:53] 他附注的第七条 [8:55] 是他核心 [8:57] 去讨论的 [8:58] 看到七月底到今年的七月底 [9:01] 根据NVIDIA揭露的报表 [9:03] 有70%的 [9:05] 应收帐款只集中在 [9:07] 五家核心客户 [9:08] 就是认为集中度太高 [9:11] 另外看到微软 [9:13] Google [9:14] Meta [9:14] Amazon等等 [9:16] 这些大型的云端的厂商 [9:19] 云端的这个AI厂商 [9:22] 就是所谓的Hyperscalers [9:24] 的这些地端就在云的 [9:27] 他们AI相关的收入呢 [9:29] 有高达七成 [9:31] 是仅仅有两家 [9:33] 就是Anthropic [9:35] 还有OpenAI [9:36] 这两家的模型开发商所贡献 [9:39] 所以这些所有的收入 [9:41] 其实占总云端的营收 [9:44] 大概25%到30% [9:47] 那这里面有70% [9:50] 是由OpenAI跟Anthropic两家来贡献 [9:53] 所以就集中度很高 [9:54] 另外Oracle [9:57] Oracle它也出现了一些爆发性增长的 [10:01] 它有一些剩余履约义务 [10:04] RPO [10:05] 其中有50%的承诺的金额 [10:08] 只有由OpenAI一家支撑 [10:11] 所以这个你可以慢慢可以理解 [10:14] 为什么他会提到这句话 [10:19] 就是说如果OpenAI现在倒下的话 [10:21] 美国经济会在一夜之间陷入衰退 [10:25] 因为所有的钱都堆到那个方向去 [10:28] 我们在盘点资料的再看 [10:32] 还有一点就是在讲供应链集中 [10:35] 以及闭环的循环融资这个部分 [10:39] 还有一个就是funding gap [10:42] 就是现金流倒挂跟资金的缺口 [10:45] 就是我们看到模型这一层 [10:49] 就是云端计算模型这一层的 [10:51] 营运现金流呈现严重的失衡 [10:55] 以OpenAI为例 [10:56] 第二季的营收增长 [10:58] 10亿美元的背后 [11:00] 它的成本却膨胀了30亿美元 [11:04] 换句话说 [11:04] 你每收进10亿 [11:06] 其实你花出去30亿美元 [11:09] 所以毛利跟扩张的成本形成倒挂 [11:12] 然后资本的运作呢 [11:15] 形成了闭环的循环的融资 [11:18] 就是一个circle [11:19] 所以就是科技巨头 [11:21] 向模型这些公司注入资金 [11:26] 换取股权 [11:27] 那模型的这些公司 [11:29] 再把募到的钱 [11:30] 再回流去采购 [11:32] 这些巨头的云端的算力跟硬体 [11:35] 其实就是NVIDIA跟OpenAI [11:38] 跟Anthropic等等这些的模式 [11:40] 这也是比较对很多的投资人 [11:44] 尤其做空头的 [11:46] 就是盯上他这一块来狙击 [11:48] 华尔街日报最近有一篇文章 [11:50] 他有做一些复盘 [11:52] 历史的复盘 [11:53] 他有提到资金狂热 [11:55] 终结真正的讯号 [11:56] 往往不是警讯出现 [11:58] 而是就是外部新资金注入的停滞 [12:02] 引发的一个资金缺口 [12:04] 所以就在OpenAI [12:06] OpenAI其实就是说现在市场也发现这个现象 [12:10] 所以为什么OpenAI [12:11] 他就有讯息说他要delay [12:15] 今年之内的上市 [12:16] Anthropic他也延迟了IPO的节奏 [12:21] 原因是可以看到 [12:23] 他的私募股权的融资的窗口就收紧了 [12:26] 所以这个链条会成为去杠杆的 [12:30] 可能会产生一些流动性的踩踏 [12:33] 但是这是两股力量在博弈 [12:35] 因为他怕拿不到钱 [12:37] 拿不到理想中的这么多的钱 [12:39] 可是问题是原本投资他的 [12:41] 这些私募基金要急著下车 [12:44] 所以给他很大的压力 [12:45] 总结这一段的资料 [12:48] 我们可以发现 [12:49] 就是当前AI的产业链 [12:51] 表面上它出现了一个指数级的增长 [12:54] 你看NVIDIA的资料很漂亮啊等等 [12:57] 这个本质上它还是建立在一个比较畸形的 [13:01] 一个信用和客户集中度 [13:04] 就通通都很高的集中度 [13:06] NVIDIA70%就七成的应收帐款 [13:09] 它只来自于五家客户 [13:11] 那有四大超大规模的云端巨头 [13:15] 这里面包括Amazon啊 [13:16] Meta等等 [13:17] 他们大概有七成的AI的增量 [13:20] 只来自于两家 [13:22] 就是OpenAI跟Anthropic [13:23] 而Oracle它这家公司 [13:26] 有一半的未来的订单 [13:28] 仅由一家未上市的公司 [13:30] 支撑的时候 [13:31] 这已经脱离了传统软体业 [13:34] 它其实不止软体业 [13:36] 就是各个产业都是一样 [13:38] 就脱离了一个健康的生态 [13:40] 就演变成一个高度共生的 [13:42] 一个闭环的循环融资 [13:45] 那偏偏他们的钱又很大 [13:47] 其实这个模式 [13:48] 在很多有的产业 [13:50] 像有一些未开放的市场 [13:52] 一些就是少数垄断的这个产业 [13:56] 也会有这样的现象 [13:57] 可是毕竟它的规模没有那么大 [13:59] 那现在AI的规模因为非常的巨大 [14:02] 所以为什么会 [14:03] 它可能牵动了很多人的资金在里面 [14:06] 所以在这个闭环的环境之中 [14:09] 科技巨头它注入的股权的资本 [14:12] 被迅速转换为新创的研发的费用 [14:16] 再以云端租赁还有硬体采购的形式 [14:20] 回流到巨头 [14:22] 变成巨头的营收 [14:23] 这个所谓的巨头 [14:24] 就是NVIDIA为代表 [14:25] 那这里面看起来是 [14:28] 有制造了终端需求繁荣的一个 [14:31] 不能说假的 [14:35] 但是会是一个比较表象的 [14:37] 一个帐面的数字 [14:38] 然而呢 [14:39] 我们看到OpenAI [14:41] 它单季 [14:41] 刚前面有提到 [14:43] 这边再强调一下 [14:44] 它营收增加10亿美元 [14:48] 可是它的成本上升了30亿美元 [14:50] 这样的倒挂的现象揭示了 [14:53] 就是说它的这个本身这个结构 [14:57] 它底层造血的机能 [14:59] 现在看起来非常的脆弱 [15:01] 它没有办法造血 [15:02] 它在失血 [15:03] 历史上所有资本周期的终结 [15:06] 都不是多头听之想像 [15:08] 而是它这个资金就没有了 [15:11] 就是外部资金注入已经停止了 [15:13] 那所以产生了比较距离 [15:15] 慢慢先从一点点的资金缺口开始 [15:18] 到后来就断流了 [15:20] 所以在新创 [15:22] 为什么你看到新创的这个公司 [15:24] 他推迟IPO [15:25] 一级市场他流动性 [15:27] 因为他开始也募不到钱了 [15:29] 这个边际收紧的 [15:31] 就找不到新的钱 [15:32] 所以一旦这个循环链 [15:34] 任何一个核心的节点 [15:36] 他已经断链了时候 [15:38] 市场现在给他很高的PE [15:40] 还有膨胀的未履约的合约 [15:44] 就是RPO [15:45] 这个将会面临剧烈的去杠杆 [15:49] 而且会产生踩踏现象 [15:52] 这是为什么可以理解 [15:54] 或者是Michael Burry [15:55] 还有Steve Eisman [15:58] 他会放空 [16:00] 会提出这样的情绪 [16:03] 好 [16:03] 我们在盘点资料的第二个部分 [16:06] 我们来看 [16:06] 他还有另外一个威胁 [16:11] 来自于开源模型的逆袭 [16:15] 比如说像还有Token [16:17] Token Maxing的退场 [16:20] 还有对于护城河 [16:22] 它能不能够继续持续这个挑战 [16:25] Token的定价权 [16:27] 我们先来看 [16:28] Token的定价权和使用习惯 [16:30] 它已经产生了一些结构性的拐点 [16:32] 大语言模型LLM本身 [16:35] 它并不具备传统企业级的软体的 [16:39] 高客户的转换成本 [16:41] 开发者跟机构客户 [16:43] 对于特定的闭源的 [16:46] 封闭的这个环境的黏著度 [16:48] 现在看起来不高很低 [16:50] 另外我们看到它的盲测 [16:53] 还有这个也出现了过度使用API的 [16:57] 这个Token Maxi [16:59] 本来给你随你用 [17:00] 就是很多企业买了之后呢 [17:02] 就随你用 [17:03] 但是现在就是它Token有的跑不动了 [17:06] 所以它有的像OpenAI [17:09] Anthropic现在要开始要加价 [17:10] 那开始加价企业就不乐意了 [17:13] 他不愿意花这么多的钱 [17:15] 所以企业就转向他更加严格的成本控制 [17:19] 那这时候出现了像DeepSeek [17:22] 像Kimi就是中国的这些企业 [17:25] 他是采取开源的这个模式 [17:28] 他代表的是高效能的开源 [17:31] 还有开放权重的这个模型 [17:33] 就快速的崛起 [17:35] 因为他把这个修改的这个决定权 [17:38] 就放到企业本身了 [17:40] 对企业来讲 [17:41] 它拥有更多的弹性 [17:43] 所以目前已经有超过60%的企业端的部署 [17:47] 转向开源的结构 [17:49] 就是转向像Kimi K3的这样的结构 [17:52] 或DeepSeek [17:54] 那闭源的就是封闭式的API的 [17:57] 它的高额的Token的溢价 [17:59] 现在已经实质上面要下修了 [18:02] 即使它价格调整 [18:05] 它也没有办法改变这个趋势 [18:08] 那另外一个事件也是有所讨论 [18:13] 就是他们提出了这几家OpenAI [18:16] Anthropic看起来好举著道德的高地 [18:20] 就提到说AI会毁灭人类等等 [18:23] 就是所谓AI灭世论 [18:25] 但是其实很多这种投资者 [18:28] 就是跟鲨鱼一样的投资者 [18:30] 就不以为然 [18:31] 认为他这个根本不是阴谋了 [18:34] 是阳谋 [18:34] 他背后的考虑是什么 [18:36] 就是这些业者大肆宣传AI具有灭世的风险 [18:41] 就是毁灭世界的这些风险 [18:43] 而且主动呼吁大家要放慢节奏 [18:47] 大家要慢下来 [18:48] 那像以Steve Eisman为代表 [18:52] 他就提出说 [18:53] 你这个根本就是对于开源竞争结构的一个 [18:57] 一个游说公关的策略 [18:59] 因为你希望政策推动政策 [19:02] 把这些你的竞争者挡在墙外 [19:05] 就等于说只保护你自己 [19:08] 所以他的战略的意图 [19:11] 是为了推动政府祭出非常严格的特许监管 [19:15] 就是封杀境外的开源的模型 [19:18] 所以试图借由政策建筑这个壁垒 [19:21] 来成为自己的寡占的这个护城河 [19:25] 所以他们其实就基本上就是很轻蔑看不起 [19:28] 就觉得你用这种方式来对付竞争者 [19:32] 就觉得这种小把戏一向就被看穿 [19:35] 所以这些的结构 [19:38] 就是我们总结可以看到 [19:41] 就是说这个资料和产业行为的演变 [19:44] 就我们可以看到它的一个 [19:47] 展现的就是AI模型的这个战争 [19:52] 它已经迅速进入传统科技周期的 [19:56] 一个商品竞争 [19:57] 就是它不同的business model的竞争 [20:01] 所以大语言模型LLM [20:03] 它因为缺乏企业级的软体 [20:06] 深植于工作流程的高转换的成本 [20:10] 又在开源跟开放权重的 [20:13] 等于说它的供给齐席之下 [20:17] 就是这个价效比比较高 [20:19] 所以它现在大语言模型 [20:22] 它的定价权就慢慢慢慢的丧失 [20:24] 有60%的企业的部署转向开源的模式 [20:30] 还有终端的客户 [20:31] 也开始慢慢告别 [20:32] 盲目的消耗token [20:34] 这个等于狂热时代 [20:36] 慢慢降温 [20:37] 所以这时候封闭的大模型 [20:40] 它现在赖以支撑的 [20:43] 数百亿美元估值的 [20:45] 这种高毛利的API的神话 [20:49] 看起来就瓦解了 [20:50] 所以可能要注意 [20:53] 就是说它陆陆续续 [20:55] 会出现的就会杀估值 [20:57] 杀估值的风险 [20:58] 其实现在已经开始蔓延 [21:00] 从最顶层的云端的公司 [21:03] 其实已经开始蔓延到中介层 [21:06] 然后另外资金也会慢慢转向了 [21:10] 这些基本上就从这边就开始移出了 [21:14] 我们推演资料还有第三个问题要回答 [21:18] 就是第三个角度来看 [21:21] 就是电网的摩擦 [21:24] 就是电网物理的摩擦 [21:26] 就是我们前面本频道一直讲说 [21:28] 你可以印得出钞票 [21:31] 但是你印不出矿物 [21:32] 电力也没有办法那么快生出来 [21:35] 因为没有那么快生出来 [21:37] 大家就想办法去解决 [21:39] 那电网的摩擦呢 [21:41] 也逼出了这个算力就大搬家 [21:43] 所以端对端的小云就开始崛起 [21:48] 比如说在公用事业上面 [21:51] 我们看到的Elon Musk [21:53] 他提出了 [21:55] 他有讲一句话 [21:56] 就是中国缺晶片 [21:57] 美国缺电力 [21:59] 这个其实他总结的很清晰 [22:02] 但这不是一个新的现象 [22:05] 之前大家就发现了这个现象 [22:07] 目前AI机柜的功率的密度 [22:10] 已经从历史常态的 [22:12] 4到6Gigawatt [22:15] 跃升到160个Gigawatt [22:17] 所以这个跃升的幅度是很大的 [22:20] 那也直接拉动了全美的用电的需求 [22:23] 从以往是用电需求 [22:26] 它现在年增率是要3%到4%的速度来攀升 [22:31] 那这个需求它就有点跟不上 [22:33] 那现在另外它的高压开关的装置 [22:37] 以及变压器全球的交货期呢 [22:40] 已经长达2到3年 [22:42] 就是不够了嘛 [22:43] 还有重型的涡轮机制造商 [22:46] 就是GE Vernova这家公司呢 [22:49] 它的订单已经排到2030年之后 [22:52] 那当然这家公司股票已经涨翻了 [22:54] 那现在云端的算力的集结 [22:57] 已经现在扩张到天上去了 [23:00] 那漫长的等待那怎么办 [23:02] 那就坐著等吗 [23:03] 不会 [23:03] 那大家就会想办法要求变 [23:06] 所以这个时候开始出现了 [23:09] 就会有所谓的地端的小云的构造出来了 [23:14] 当AI进入了具有自主执行能力的 [23:18] agent的这个形式的时候 [23:20] 模型对于高频即时的情境 [23:24] 就是real time context [23:26] 跟私有的识别的资料 [23:29] 它的依赖度就陆陆续续上升 [23:32] 很明显 [23:32] 那企业还有高阶的个人 [23:35] 为了防范核心的创新 [23:37] 还有自己的这个技术 [23:39] 专有的这个资料库 [23:41] 被云端的模型 [23:43] 它吸收之后呢 [23:44] 它很怕 [23:45] 也怕资料外泄的问题 [23:47] 所以这是资料隔离的需求呢 [23:50] 就非常的高 [23:51] 安全性的要求也很高 [23:52] 所以结合了这些需求之后 [23:55] 就有新的模型出现 [23:58] 所以这时候很多的地端 [24:00] 就开始端到端 [24:01] 就拉到自己家里面 [24:03] 它就不上大云了 [24:05] 所以运算架构就由全云端处理 [24:08] 开始转向地端私有的小云 [24:12] 还有加上云端 [24:14] 它有一些功能 [24:15] 它透过高的在外面的云端来协作 [24:19] 可是它主要资料库 [24:21] 它要放在自己家里面 [24:23] 所以云端通用的token的 [24:25] 这个长期的消耗的预期 [24:28] 就面临结构性的下修 [24:31] 所以整体来讲 [24:32] 看到这个趋势就是 [24:34] 资料和产业趋势开始演变 [24:37] 好我们爬梳了这些资料之后 [24:39] 我做投资 [24:40] 所以我要回答 [24:41] 试著去回答三个 [24:42] 四个问题 [24:43] 就第一个问题是 [24:45] 现在我们看 [24:47] 到底有哪些风险因子 [24:49] 会不会被消 [24:51] 有没有可能被消除掉 [24:53] 第一 [24:54] 现在看起来是有三大风险因子 [24:57] 第一个是集中度的风险 [24:58] 看起来这个问题 [25:00] 短期内很难被消除 [25:02] 因为你分散客户 [25:04] 你需要实体经济全面的改变 [25:07] 全面的提升 [25:09] 但是现在企业正在缩减 [25:11] Token Maxing [25:13] 就是缩减盲目的 [25:15] Token的扩张 [25:18] 而且开始转向平价的开源的模型 [25:22] 所以新增的需求目前看起来 [25:24] 还没有办法去填补巨额的失去 [25:27] 好 [25:28] 风险因子的第二个 [25:30] 护城河消失的风险 [25:32] 就是技术上面没有办法转移 [25:35] 所以他们采取 [25:36] 他们现在用的招数就是 [25:38] 想要去说服监管 [25:40] 在美国想要说服监管 [25:41] 去挡住开源模型 [25:43] 挡住Kimi-K3 [25:45] 挡住DeepSeek [25:46] 他希望用政治和特许权的介入来干预 [25:51] 如果各国的政策真的像封闭式的 [25:55] 就是这种巨头 [25:57] 就像OpenAI跟Anthropic [25:59] 他真的像如他们所愿 [26:01] 祭出了严格的防御的法规 [26:03] 或许这个确实能够短暂的去保护他 [26:08] 让他继续在这个保护的环境之下 [26:12] 有这个寡占利益 [26:14] 但是它还是扭转不了 [26:16] 开源演算法 [26:18] 它的这个鲶鱼效应 [26:19] 它的渗透的这个趋势 [26:21] 因为总是要希望寻求成本更低的 [26:25] 而且是更符合需求的 [26:27] 而且现在大家各家对安全性的要求很高 [26:30] 那这个需求是没有办法改变的 [26:33] 所以除非OpenAI跟Anthropic [26:35] 或者是其他新的业者 [26:37] 可以改变这个模式 [26:39] 第三个风险因子就是电 [26:42] 电网的物理的束缚 [26:44] 目前实体建设的周期 [26:46] 因为没有办法 [26:47] 你就是得等 [26:49] 生不出来 [26:50] 唯一的解法 [26:51] 就不是等待电网的扩建 [26:53] 而是改变自己 [26:55] 因为你改变不了外在环境 [26:56] 只有改变自己 [26:57] 电网 [26:58] 你这个所有的东西都要排队 [27:00] 美国的电网要上网 [27:02] 也要排一两年 [27:04] 那怎么办 [27:05] 你只好改变自己 [27:06] 改变企业自己的运用模式 [27:09] 所以把算力的架构 [27:11] 就实质的转移 [27:12] 把非核心的这些任务 [27:14] 就下放到端对端的小云 [27:18] 还有这个比较小的 [27:20] 尤其是open的 [27:21] 开源式的这些模式 [27:25] 会比较低阶的token [27:26] 就可以解决了 [27:27] 它借由算力去中心化 [27:30] 来绕过集中式的电网的瓶颈 [27:33] 所以这些因子 [27:35] 其实就是我自己盘点了一下 [27:37] 好第二个问题是 [27:39] 目前的现在这些公司的股价 [27:42] 有没有把这些风险因子 [27:44] pricing [27:45] 目前看起来还没有 [27:47] 没有充分的定价 [27:49] 而且甚至出现还是定价错位 [27:53] 那目前大型科技股的估值 [27:55] 是处于历史P99 [27:58] 就是比较高的这个位置 [27:59] 这里面定价呢 [28:00] 还隐含了资本开支 [28:02] CAPEX [28:03] 转换成利润的这些美好的预期 [28:06] 那如果从会计帐的角度来看的话 [28:09] 超大规模的业者 [28:11] 他将晶片和他的server [28:13] 伺服器 [28:14] 他的折旧年限还拉长 [28:16] 从三到四年拉长到五到六年 [28:19] 这已经刻意的压低 [28:21] 帐面的折旧的费用 [28:23] 所以他的可能利润是被高估的 [28:26] 所以因利润被高估 [28:27] 他的本益比可能也会被错估 [28:30] 所以这个本益比可能是在 [28:32] 有存在很明显的人为修饰的 [28:36] 很极致上 [28:36] 那现在看起来 [28:38] JP Morgan有一个VIX的数字 [28:41] 它的数字显示市场长期处于Q4到Q5的一个高度的焦虑区间之内 [28:49] 历史资料证明在这个区间之内如果盲目的介入之后 [28:53] 可能在很短的时间之内会有大概超过8%的大幅的回撤 [28:58] 不过我们用我们这个频道讲的会比较长 [29:01] 我现在讲的时候到这个频道播出可能会有一段时间 [29:05] 那我觉得主要是就是看 [29:08] 大家可以看这个指数 [29:09] 因为我不是做技术 [29:10] 我不太仰赖做技术层面 [29:13] 但是这些数字呢 [29:15] VIX的数字 [29:15] 我大概会看一下 [29:17] 给大家参考 [29:18] 好我还要回答的第三个问题 [29:20] 就是最有可能触发暴跌的因素跟事件 [29:25] 会是什么呢 [29:26] 想尽办法我们去找 [29:27] 那而且出现了之后 [29:29] 它会是快速的崩跌 [29:31] 还是慢慢的失血 [29:32] 现在看起来 [29:34] 外部的资金缺口 [29:35] 就是这里面可能资金断裂 [29:37] 是比较高机率会出现的 [29:40] 就是它的融资窗口可能关闭 [29:42] 我们看到历史上 [29:44] 所有的资本狂热 [29:45] 都会是在外部资金的 [29:48] 等于说你的活水源头 [29:51] 就看起来就开始水越来越少 [29:54] 到后面发现你水源已经枯竭了 [29:57] 就是资金就是这样子 [29:59] 因为现在可能没有什么新钱 [30:01] 那现在明显的OpenAI跟Anthropic [30:04] 它在私募的融资上面就受挫 [30:06] 而且IPO的估值呢 [30:08] 也大幅的折价 [30:10] 或者是我们看到科技业的巨头 [30:12] 因为它现在的这个CAPEX [30:14] 已经高达7000亿美金 [30:16] 所以很多存疑的投资人越来越多 [30:19] 而且他们因为CAPEX太高 [30:22] 所以导致现金流转为负 [30:24] 所以他们在债市融资的时候 [30:26] 股市因为他现在这两家公司要上市 [30:29] 他都不敢走 [30:31] 那如果是从债市融资的话 [30:34] 那很不幸的撞上 [30:36] 主权债的利率不断的升高 [30:39] 所以这时候你要在市场上面借钱 [30:41] 那个债主也会跟你要更高的利息 [30:45] 所以对你来讲就成本非常的高 [30:47] 所以这时候因为争夺资金的话 [30:50] 要付出的成本很高 [30:52] 所以表示说 [30:53] 第一个便宜的资金就不在了 [30:57] 第二个可能新的钱就变得很少 [30:59] 几乎没有 [31:00] 所以这是这个压力所在 [31:02] 所以可能看起来 [31:03] 可能的走势是说 [31:05] 可能会倾向于像 [31:07] 就是一个 [31:08] 慢慢慢慢流血的这个状况 [31:12] 随后可能在 [31:13] 比较小心会在信用违约点 [31:16] 会集中的爆发的时候 [31:18] 出现踩踏现象 [31:19] 目前最近Oracle在美国 [31:21] 有几个案子 [31:23] 就是说 [31:23] 他的新建机房的时间不如预期 [31:26] 已经开始出现一些纠纷 [31:28] 他跟Blue Owl的 [31:30] 透过Blue Owl就蓝猫头鹰公司 [31:32] 募资的私募债 [31:33] 现在开始扯皮 [31:34] 那这个事情还没有开始放大 [31:37] 如果慢慢放大的话 [31:38] 这个讯息我在关注 [31:40] 那投资人也可以去注意 [31:42] 那这个可能会 [31:43] 如果事件持续扩大的话 [31:45] 投资人信心会不断的消退 [31:48] 甚至会产生亏提的现象 [31:52] 那现在这些科技巨头 [31:55] 他手上其实还是有钱的 [31:57] 目前他还是有一些现金 [31:58] 可以维持他的CAPEX的支出 [32:01] 初期的表现呢 [32:02] 看起来怕是二线的 [32:05] 这个SaaS [32:06] 他的估值瓦解的话 [32:08] 就会比较麻烦 [32:10] 那现在 [32:11] 但是另外一个 [32:12] 要注意的就是 [32:14] 因为现在这些大型的公司 [32:17] 他占股价的股价指数的权重 [32:20] 实在太大 [32:20] 所以有很多的钱是被动的钱 [32:23] 就是像ETF这些钱 [32:25] 他放在这些公司上面 [32:27] 所以当他的权重下滑的话 [32:29] 可能会触发这些ETF的踩踏 [32:32] 因为他是被动的强迫抛售 [32:35] 所以会出现流动性踩踏的现象 [32:37] 这个也是一个比较大的一个潜在的风险 [32:42] 好第四个问题 [32:43] 我想要试著去探究说 [32:46] 难道没有可能去逆转这些风险吗 [32:49] 那多头是不是有可能持续呢 [32:51] 现在看起来是总是有可能吗 [32:55] 没有事情是绝对的 [32:56] 但是它的条件变得很严苛 [32:59] 第一个就是地缘冲突可不可以快速的弭平 [33:02] 就是通货膨胀的因素快速的回落 [33:06] 就不要再打仗 [33:07] 然后油价大幅的下调 [33:09] 那大家可以看一看有没有可能 [33:12] 我不是川普 [33:13] 我难以预测 [33:14] 但是我们就人性来讲 [33:16] 尤其原油价格上涨之后 [33:20] 它会有一些黏著性 [33:21] 我们在过去几个节目 [33:23] 本频道有提到 [33:25] 所以通货膨胀让它快速的回落 [33:28] 是有一定的僵固性 [33:30] 所以这个是在宏观面 [33:33] 希望能够发生美好的愿望 [33:36] 但事实上就是有困难 [33:38] 那在微观面的话 [33:40] 来看AI的技术 [33:41] 有没有可能大幅的突破 [33:44] 比如说它可不可以为实体经济 [33:47] 带来每年 [33:48] 比如说0.5以上的增长 [33:50] 最近看到Venga [33:51] 就美国的Venga [33:54] 它有一个测算的路径 [33:56] 它有一个比较乐观的预期 [33:58] 它是这么算的 [33:59] 它是反正经营公司 [34:01] 就是钱看钱参考 [34:02] 所以这个路径也是一个角度 [34:07] 另外还有一个很重要 [34:08] 就是说如果传统产业跟服务业 [34:11] 能够快速的导入这些AI的这些模型的话 [34:15] 那可能可以就消灭这些 [34:18] 目前他们花的太多的钱 [34:20] 那就看企业转型的速度 [34:24] 但很不幸 [34:24] 因为现在整个经济在趋缓的情况之下 [34:28] 企业要转型 [34:29] 它其实也是会比较存在犹豫 [34:31] 因为它不想再花钱 [34:33] 最后我们来看投资决策的部分 [34:36] 投资决策我这边列了一个表 [34:38] 就来看信用跟定价的风险 [34:42] 它有一个防御性的矩阵 [34:45] 我们从哪些可以战略性的减码 [34:48] 哪些是做信用的风险的对冲 [34:51] 哪些是用这个资本结构 [34:54] 因为现在在AI跟云端支出的高峰期 [34:57] 所以我们可以做一些调整 [35:01] 那面对现在看起来面对AI [35:04] 面对AI的资本的链的底层的这个失血 [35:09] 模型定价权可能会慢慢慢慢的瓦解 [35:14] 还有算力它慢慢从云端往下 [35:17] 往下沉 [35:19] 下沉到小的云 [35:20] 地方云 [35:23] 地端 [35:24] 端侧的移动 [35:26] 这个会产生一个结构性的拐点 [35:28] 所以投资人可能要注意这些 [35:32] 避免去追逐科技股的溢价 [35:35] 然后可能要有一些战略性的减码 [35:39] 还有一些现金流 [35:41] 要有一些调整 [35:42] 所以这边我就做了这个图给大家参考 [35:46] 另外呢 [35:48] 最后如果大家有兴趣的话 [35:50] 加入会员 [35:50] 我会把我整理了一下 [35:52] 倒不是报名牌 [35:54] 而是我整理了一些 [35:55] 跟这个相关的这些个股 [35:58] 比如说我们再看这个封装 [36:01] 比较无转换成本的 [36:03] 一些API的封装的软体 [36:05] 还有一些就是高负债 [36:09] 但是承诺集中云端商的 [36:11] 这些公司可能要注意一下 [36:14] 然后还有一些重型涡轮机发电 [36:17] 在怎么样去突破电网物理限制的这些公司 [36:24] 我们列了一些个股给大家参考 [36:27] 各位可以加入会员来看 [36:29] 另外跟这个AI股相关的 [36:32] 我们在之前有提过 [36:34] AI股背后的资本的真相 [36:37] 我有做了另外一个系列的三集 [36:40] 我参考的连结也放在这里给大家参考 [36:43] 所以这个题目呢 [36:45] 我们是持续的在追踪 [36:46] 感谢今天的收听 [36:48] 下一集呢 [36:49] 我们会继续谈 [36:50] 这个主题的第二集 [36:52] 来看这个资本博弈的部分 [36:55] 我是摩王 [36:56] 频道命名摩王想两下 [36:58] 就提醒自己要多想一层 [36:59] 直面恐惧与贪婪 [37:01] 如果你喜欢这样 [37:02] 蹲马步的分析方式 [37:03] 对于今天的题目 [37:05] 你的看法是什么呢 [37:06] 欢迎分享 [37:06] 也欢迎订阅频道 [37:08] 我们下次再见