AI泡沫不存在？数据中心的真相
I'm Not Convinced the AI Bubble Exists
我不相信AI泡沫存在。尽管行业投入了数万亿美元，但这主要是建设数据中心的巨额一次性支出，而非持续的运营亏损。一旦基础设施建成，成本将大幅下降。Anthropic的S-1文件显示，其收入增长惊人，且已能覆盖算力成本。虽然像Google这样的公司可能没有护城河，但这并不妨碍它们像麦当劳一样通过规模效应和机构锁定获利。与互联网泡沫不同，当前AI巨头的市盈率依然健康，盈利增长足以支撑估值。
你无法既担心AI会改变世界，又确信AI只会产出没人愿意付费的垃圾内容。
HN 评论区
831- viktorcode
作者依据 Anthropic 的 S-1 文件讨论了收入增长，却忽略了随后发布的第三季度财报。
增长已经放缓，运营利润也已转为亏损。公司虽然仍能赚钱，但速度已不足以覆盖投资回报。
此外，作者混淆了 AI 的技术潜力与市场潜力，天真地假设随着技术成熟，需求也会随之增长。
- swatcoder
铁路、半导体、塑料、网络……所有这些领域都有实用价值，也有获利潜力。
大家都心知肚明。
但有些投资者缺乏耐心，不愿等待这些“稳赚不赔”的项目成熟并实现商业价值；而另一些人则深知，可以在投机过程中通过利用它们来大捞一笔。
这些泡沫与潜力无关，只关乎时机。
如今的 AI，无论其革命性如何，其成熟过程与过去任何事物一样漫长。
目前涉足 AI 的顶级玩家大多会富甲一方。20 年后，世界将在无数领域深度融入 AI。但在这些顶级玩家之下，会有大量公司倒闭，因为基础设施、技术打磨和集成都需要时间，而一旦重大发现被确认，FOMO（错失恐惧）驱动的投机就会立即开始。
- hmontazeri
似乎没人担心 AI 的需求问题，这让我很困惑。以我的邻居为例，他们都是普通的上班族，连怎么打开 zip 文件都不知道（遇到这种事会打电话叫我帮忙），而且他们才四十出头，并不算老。当然，公司和工作流程确实会变得像智能体（agentic）一样，但并非每个人都需要，甚至想要这种功能。此外，还有像 Qwen 27b 这样更聪明的小型模型可以在 Mac mini 上运行，且这类模型还会持续改进和进化。如果使用足够简单，我认为人们会下载一个极其简单的桌面应用程序，而不是付费使用 ChatGPT。我看不出这些公司的增长曲线能持续 20 年以偿还债务。
- pmg101
> 大多数（甚至可能所有）程序员 [...] 在他们各自的领域都不如配备良好工具的 AI 群体
这现在是共识了吗？我并非任何类型的否认者，我也承认动机性思维可能会让我高估自己的价值。
但试着保持绝对的客观，我仍然不确定这是否属实。诚然，AI 不会犯人类常犯的某些错误。但即使在 2026 年第四季度，我仍每天被它所搞砸的事情所震惊。通常是那些局部看似有益，但全局却微妙地糟糕的改动。
- fraywing
我认为指向相反方向的一些重大红色警报包括：
- Anthropic IPO 重新定价
- 开源模型与闭源模型之间的帕累托前沿差距逐月缩小
- SpaceX 令人失望
- 作为闭源 Token 主要消费者的企业买家正在被几分钱的操作系统竞争所取代
- 失业和初级岗位招聘崩溃
- 当前数据中心合同债务的大幅折扣
- 消费者级开源权重模型的效率持续提高
- 中国的军备竞赛
- 可能出现的快速向下螺旋，迫使政府介入并提供补贴
我是否遗漏了什么？
- maxnevermind
> 利润可以大幅增长
提到了利润，但随后只讨论了收入，收入不等于利润。收入确实可以增长，是的，但实验/Token 最大化阶段即将结束，价格战已经打响，所以我并不确定利润会上升。AI Labs 未必能捕获利润空间（>>中国<<），最终捕获大部分利润的可能是公司或消费者。如果是这样，那就存在泡沫——泡沫在于拥有万亿美元估值的 AI Labs，它们可能会陷入逐底竞争。BigTech 大部分并不处于泡沫中，它们将经历一次修正，并回归其现有业务。
- treebeard901
关于这是否是泡沫的整个前提，取决于 LLM 是否能超越“下一个 Token 预测机”。添加推理智能体、智能体群等来增强结果，本质上仍然只是预测下一个 Token。它不是 AGI，除非发生根本性变化，否则永远也不会是。当然，正如我们在编程、数学和其他领域所见，这项技术肯定有有价值的应用。但它本质上仍然只是摄入大量数据并预测下一个 Token。
与此同时，主要科技巨头最初是利用现有收入产生的现金流来资助这一建设的。一旦这变得难以证明合理性，他们实际上就成立了一些公司，将其直接移出资产负债表，这些公司最终注定是要亏损并失败的。但在达到这一失败阶段并违约之前，他们找到了华尔街的“罪犯”，设计了一种金融产品，其结构与抵押支持证券（MBS）并无太大不同。此外，随着其现有业务的