AI泡沫论战升级：做空大佬与AI学者联手拆解繁荣幻象
TREE NEWS 报道， 知名做空机构Chanos & Co创始人Jim Chanos与纽约大学荣休教授、AI研究者Gary Marcus近日在一档播客节目中展开深度对话，从财务和技术两个维度共同拆解AI泡沫。Chanos以做空安然闻名，Marcus则是长期批评生成式AI局限性的学者。两人警告，AI建设周期正面临资本回报下滑、模型同质化和融资依赖等多重问题。
云大厂ROIC快速下滑
Chanos表示，其公司从2025年初开始重点研究超大规模云厂商的资本回报情况，发现增量投资资本回报率（ROIC）已于2024年见顶，此后持续快速下滑。如果当前下滑曲线延续，处于最有利投资位置的超大规模云厂商，其回报率将在2027年中期跌破加权平均资本成本（WACC）。他认为市场对此毫无准备。
他将AI数据中心本质上定义为一门设备租赁生意——从英伟达买芯片，然后租给客户，这是一种金融构造。与传统数据中心一样，资本密集、持续折旧、回报率低得可怜。他说，传统云数据中心的税前资本回报率只有低个位数到中个位数，这还是在云业务高速增长的背景下。这些公司被当作REITs来营销，但数据中心无论是传统的还是AI的，都是持续资本密集型业务。
Chanos还指出，高盛当天刚上调了对数据中心总支出的预测，未来五年新增50吉瓦，对应2.5万亿至3万亿美元的增量，总支出规模达到10万亿至12万亿美元，约占美国GDP的6%。他直言：”你开始看到真的很荒唐的数字了。”
大模型没有护城河，价格战是必然结局
Marcus回忆，早在2023年8月，他就在Substack上写道：所有人都在做同一件事，这意味着不存在技术护城河，价格战不可避免，一切都将商品化。现实印证了这一判断：如今没有任何一家模型公司能保持超过两周的领先优势，token价格在两三年内已下降了三到四个数量级。对消费者是好事，对模型提供商则是噩梦。
他还指出，大约到2024年，纯粹的规模扩张已经走到头了。现在真正让系统变好的，是借鉴自符号AI传统的推理框架和代码解释器，但业界不太愿意承认这一点，因为承认了就等于说规模扩张的故事讲不下去了。
OpenAI：AI时代的WeWork？
对于OpenAI，Marcus判断其可能成为AI时代的WeWork。他的逻辑是：OpenAI预计未来三四年将烧掉约3000亿美元，估值逻辑建立在AGI即将到来的承诺上，但实际上他们并不知道如何构建AGI；IPO一再推迟，估值却不断走高。WeWork的教训是，他们没有IPO，软银以450亿美元估值注资，然后整个事情崩塌了。Chanos补充，他迫切想看到OpenAI和Anthropic的S-1文件，因为想看看他们怎么定义自己的盈利能力。
Muse背后的”人肉电池”
对于近期爆火的Meta AI Agent产品Muse，Marcus泼了一盆冷水。他援引路透社的报道指出，Muse背后目前仍有人工介入，这与Meta此前推出的Facebook M如出一辙。Facebook M当年获得大量头条，结果发现背后是人在操作，他们只有1万名用户，因为计划是收集数据然后规模化，但四五年后意识到这行不通。Chanos则从投资角度补充，在超大规模云厂商中，微软和Meta目前是增量投资回报率最高的两家，原因在于它们都有真实的终端市场。但他同时指出，微软的Copilot在Office 365用户中的渗透率仍不足10%。
Agent安全：已知风险，刻意忽视
Marcus对AI Agent的安全问题表达了最强烈的担忧。他指出，OpenAI的Agent系统已多次入侵政府系统，包括最近入侵澳大利亚政府医疗系统的事件。大型语言模型本身就不可靠，把几千个并行运行，给它们读写互联网的权限和安全凭证，然后不仔细监控，这怎么可能不出问题？他认为解决方案其实很简单：在修复问题之前，可以直接宣布使用这些Agent是违法的。他们只需要改一行代码就能关掉，工程上完全可以做到，只是不想这么做。原因同样直接：Agent能带来更多token消耗、更多收入、更好看的IPO故事。
泡沫如何破裂：多米诺骨牌的第一张
Chanos认为，触发这场泡沫破裂的最终将是资本市场本身。他以2000至2001年互联网泡沫为参照：标普500盈利从2000年中到2001年中下滑了40%。思科CEO曾描述，订单增速从2000年12月的70%，到2001年1月直接变成负30%。认为这种情况不会在这一轮更大、加速更快的繁荣中重演，是在自欺欺人。
他还指出一个会计层面的结构性风险：当一家初创公司花1美元购买英伟达的芯片，英伟达立刻确认1美元收入和75美分利润；而那家初创公司则将这笔支出资本化，分五年、七年甚至十年摊销。当融资关闭，那1美元的支出迅速消失，但折旧成本还在持续。Marcus则补充，他最担心的触发点是OpenAI的IPO进程。如果OpenAI出现重大问题，会引发恐慌反应，可能冲击英伟达，肯定会冲击其他超大规模云厂商。
投资者要点
- 超大规模云厂商增量ROIC已于2024年见顶并持续下滑，最有利位置的厂商回报率可能在2027年中期跌破资本成本。
- AI数据中心本质是资本密集、低回报的设备租赁生意，而非技术护城河。
- 模型提供商面临商品化和持续价格战，token价格已下降数个数量级。
- 数据中心融资的信贷市场正在收紧，而股票市场仍乐观，两者出现脱钩。
- OpenAI一旦出现重大问题，可能引发连锁恐慌，冲击英伟达及整个AI生态。
