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OpenAI是AI泡沫的雷曼兄弟，泡沫剛剛被中國戳破了？【邦妮區塊鏈】

📺 来源信息

✨ Highlights

  • S&P Global 将甲骨文信用评级从 BBB 下调至 BBB-，仅差一级便落入垃圾级；核心风险是其对 OpenAI 的高度依赖——甲骨文手握 OpenAI 约 3000 亿美元的五年云端合约，但 OpenAI 目前年亏损高达 209 亿美元。
  • 中国 AI 模型 Kimi K3 在 7 项测试中 6 项夺魁，完成基准任务的成本仅为 Anthropic Claude（Quad Fable 5）的三分之一左右，且采用开源模式，赋予使用者部署自由与议价权，直接冲击美国闭源模型的高估值。
  • 前白宫 AI 顾问 David Sachs 警告：如果美国用繁琐的政府监管捆绑自己的 AI 公司，反而可能输掉 AI 竞赛；他批评 Anthropic 提出的类似 FAA 的审批制度会让模型更新周期从几个月拉长到数年。
  • 整个 AI 产业链正陷入一场“无人敢先踩刹车”的资本竞赛：Meta、Alphabet、亚马逊相继抛出千亿级资本开支计划，任何放缓都可能被市场解读为需求见顶，触发骨牌效应。

1. 甲骨文降级：当 OpenAI 变成 AI 泡沫的雷曼兄弟

7 月，S&P Global 将甲骨文（Oracle）的信用评级从 BBB 降到 BBB-，再往下一级就是俗称的垃圾级。市场开始流传一种说法——OpenAI 正在成为 AI 泡沫的“雷曼兄弟”，一个可能引爆连锁崩塌的关键角色。

这一比喻的核心在于甲骨文与 OpenAI 之间极不对称的依赖关系。甲骨文目前持有约 6380 亿美元的“剩余履行义务”，即已签约但尚未入账的订单。其中，有 3000 亿美元来自 OpenAI 签订的一份五年云端运算合约。听上去是天降大单，但前提是甲骨文必须先行投入巨资建设数据中心、采购 GPU、铺设电力与网络，然后才能逐步把服务费收回来。

风险恰恰在于：S&P Global 质疑 OpenAI 的支付能力。OpenAI 虽然增长迅猛，但仍然深陷大规模亏损。2025 年，其营收为 130.7 亿美元，成本却高达 340 亿美元，亏损约 209 亿美元。与此同时，OpenAI 已承诺在英伟达、AMD、甲骨文、CoreWeave 等供应商身上的总支出超过 1 万亿美元。如果 OpenAI 无法在短期内实现营收的爆发式增长或持续获得大规模融资，就可能无法兑现付款承诺。一旦 OpenAI 付不出钱，甲骨文不仅前期投入打水漂，还会面临大量坏账。

接下来的骨牌效应会迅速蔓延——CoreWeave、微软等为 OpenAI 提供算力的公司同样会被波及，进而拖慢整个云端行业的数据中心建设节奏，最终影响到英伟达、博通、AMD 以及记忆体、网络设备、散热、电力基础设施等上下游企业。并不是说微软、谷歌、亚马逊的 AI 业务只依赖 OpenAI，而是市场风险高度集中在那些客户集中度高、负债沉重且已提前大量投入资本的企业身上，甲骨文正是典型代表。

从基本面看，甲骨文原本是一家高毛利的资料库软体公司，服务于银行、航空公司、政府等机构。但传统业务已经成熟饱和，公司才转型大规模建设数据中心、采购 GPU、出租算力给 OpenAI 这类模型训练厂商。评级下调后，甲骨文发债成本将上升，若再跌至 BB+（垃圾级），许多只能持有投资级债券的基金将被迫出清，进一步抬高其融资成本，形成恶性循环。

2. 中国模型亮剑：Kimi K3 戳破估值泡泡

很长一段时间里，市场的主流叙事是“美国 AI 领先其他地区 6 到 12 个月”。但 7 月 16 日，中国模型 Kimi K3 在 7 个领域的测试中有 6 个拿下第一。前白宫 AI 与加密货币顾问 David Sachs 随即发文称：“这就是美国会输掉 AI 竞赛的方式。”

更具冲击力的是成本对比。根据 Artificial Analysis 的基准测试，Kimi K3 完成一项任务的平均成本约为 0.95 美元，而同期 Anthropic 的 Claude（Quad Fable 5）则需要约 2.75 美元，前者成本仅为后者的约三分之一。在“智力指数”（Intelligence Index）上，Claude 得 60 分，Kimi K3 得 57 分，差距并不显著。无论哪一方在某一细分指标上略占上风，两者的能力实质上已处于同一梯队。

这种“差不多聪明、却便宜得多”的现实正在动摇美国 AI 高估值的逻辑根基。如果大量用户和企业开始转向平价替代品，那些基于极高增长预期的天价估值就会面临下修压力，而美国股市的市值权重又高度集中在这些科技巨头身上。

另一个不可忽视的变量是开源。Kimi K3 选择了开源模式，这意味着使用者不仅可以付费使用 Kimi 官方 API，还可以把模型下载后部署在自己的伺服器上，或交由其他云端业者运行。这么做并不等于免费，但它打破了定价权的垄断——模型谁来营运、资料存在哪里、付多少钱，全由使用者自主决定。相比之下，Claude 等美国模型采取封闭策略，企业只能把资料交给 Anthropic 的系统，也只能接受对方的报价。开源带来的选择权、资料控制权和议价能力，叠加明显的价格优势，构成了对美国封闭模型的直接威胁。

此前的 6 月，美国商务部长 Howard Lutnick 突然通知 Anthropic，要求 Quad Fable 5 和 Mythos 5 两个模型立即受到出口管制，即使是身在美国境内的外国人也不得使用，连 Anthropic 自己的非美籍员工也不例外。由于来不及排查国籍，Anthropic 干脆直接将这两个模型对所有用户下线。这是全世界第一次见识到美国政府可以在极短时间内关停全球最强的 AI 模型，也让市场进一步审视封闭模型的政治与监管风险。

3. 监管路线之争：筑墙还是自缚

面对中国的迫近，美国 AI 圈分裂成两条路线。

一方是 Anthropic 派，主张筑起高墙。今年 2 月，Anthropic 公开指控 DeepSeek、Moonshot（Kimi 的母公司）与 Minimax 三家中国 AI 公司，利用约 2.4 万个假账号从 Claude 截取超过 1600 万次对话，用于蒸馏并提升自身模型能力。尽管 Anthropic 自己的模型同样是从各类书籍、网络资料中训练而来，但它仍强烈要求美国政府：继续限制中国取得最先进的晶片，限制中国公司接触最强的 AI 模型，防止中国用蒸馏技术低成本复制美国高投入下的成果，并建立严格的安全制度，对中国进行全面封锁。

另一方是 David Sachs 派，主张松绑而非绑死自己。Sachs 认为，在中国已经快要追上的当下，最不该做的事就是用一大堆监管限制捆住自己的 AI 公司。他主张让产业内部自行订出规则，而不是让“不懂的政府”来写规则。

Sachs 尤其批评 Anthropic 共同创办人兼执行长 Dario 提出的监管概念，他将之比作“AI 版的美国联邦航空总署（FAA）”。FAA 的职责之一是核准新飞机设计，任何全新设计或重大维修都必须取得型号认证，整个过程通常需要 5 到 9 年，即便是对现有认证的修改也可能耗时 3 到 5 年。如果 AI 模型也要经历类似的政府审批流程，那么每隔几个月就会更新的模型，可能要拖上几年才能发布一次，这在 AI 竞赛中无异于束手待毙。

Sachs 进一步提出了五条具体原则：第一，监管机构应只评论最前沿模型，也就是真正代表智能突破的模型；第二，低于前沿水平的模型不应被阻碍上市，大公司不该利用监管来捆绑较小的竞争者；第三，国家安全监管应仅针对灾难性风险，目前主要指网络攻击以及化学、生物、辐射与核（CBRN）领域，而不应成为对不实信息、冒犯性言论等内容的言论管制工具；第四，应先采取自愿机制，让新组织证明有效后再赋予法律强制力；第五，这种机制应替代而非叠加成立新的监管机构。

两派争论的底色，其实也是商业利益。如果政府规定只有少数公司可以训练最先进模型，最终有能力达标的很可能就是 Anthropic、OpenAI、Google 这类巨头，监管反而成为阻挡新进入者的壁垒。

4. 囚徒困境：一场无人敢退出的资本竞赛

整个 AI 产业的叙事建立在同一个假设之上：AI 算力需求将持续高速成长。这种逻辑支撑起一套“借钱—投资—签约—收入增长”的循环。CoreWeave 是典型样本——它大量举债购买英伟达 GPU、盖资料中心，再凭借 OpenAI、微软、Meta 这类大型客户的长期合约，把未来收入用于支撑今天的投资。英伟达不仅是 CoreWeave 的晶片供应商，也是其股东与客户。只要 AI 算力需求不断扩张，这个模型就能一路狂奔。

然而，一旦大型客户开始延后计划或缩减算力订单，CoreWeave 面对的将不仅是营收增速放慢，还有利息、设备折旧、资料中心租金与电力成本等刚性支出的夹击。而这些成本，不会因为客户减少或者用量下降而自动消失。

更吊诡的是，当下所有科技巨头都已卷入一场没有退路的投资竞赛。Meta 宣布 2026 年资本开支 1350 亿美元，Alphabet 随即喊出 1850 亿，隔天亚马逊再加码到 2000 亿。谁都不敢停下，甚至不敢放缓——一旦一家公司踩刹车，市场就会立刻将其解读为“AI 需求正在减弱”，股价承压，也会让其他公司获得跟进的借口，最终引发整个板块的恐慌。这就像一场无人敢先退出的比赛，全场都在全力冲刺，故事就还能讲得下去；但什么时候谁会先停下来，已经成为悬在整个市场头顶的最大未知数。