特约记者丨王应贵
编辑丨和佳 强燕
AI行业正大量投资数据中心，以满足不断增长的算力需求。诚然，投资者都希望大型明星模型能更快、更多地产出词元，但眼下最关心的问题却是大型模型公司的变现能力，即把生产出来的词元变为稳定的现金流量。简单来说，投资者担心本世纪初的互联网股崩盘会重演。
上周，美国投资与租赁数据中心的几家公司遭到市场的无情抛售，股价大跌，同时拖累了芯片股及相关企业。由英伟达支持的CoreWeave大跌25.21%，有着欧洲背景的Nebius大跌25.1%，Applied Digital跌23.78%，IREN跌23.30%，TeraWulf跌15.18%。迄今为止，今年这些股票涨跌幅分别为-14.27%、97.68%、-26.39%、-28.54%、1.65%。未上市的数据中心投资公司，如Lambda Labs、Crusoe等，估值一定会受到影响。上周，道琼斯工业平均指数涨0.67%，标准普尔500指数、纳斯达克指数分别跌1.95%、4.48%，费城半导体指数跌8.99%。
AI算力需求是否存在泡沫？
据CB Insights《AI报告》（State of AI Q3’26），今年前三季度，全球AI融资额分别为2391亿美元、1531亿美元、1033亿美元，下降趋势明显；美国AI融资额分别为2135亿美元、1152亿美元、630亿美元，中国AI融资额分别为76亿美元、184亿美元、97亿美元。另据SIFMA（美国证券行业与金融市场协会）统计，今年前三季度，美国公司债券发行规模分别为7990亿美元、7465亿美元、6496亿美元。不难看出，高利率环境抑制了企业的融资冲动。
科技业界盛行一种宏大叙事：芯片越先进，训练用的参数越多（超过万亿参数），模型推理能力就越强；任何先进模型不加速迭代就有可能被替代；未来算力缺口很大，AI基础设施投资会超过36万亿美元，会持续拉动经济增长。这些说法或许半真半假，但话语权只掌握在少数几家公司手中：英伟达、微软、谷歌、博通、亚马逊。OpenAI的主要股东是微软、英伟达、软银（日本）以及其他机构投资者，Anthropic的大股东是亚马逊、谷歌、英伟达、博通以及机构投资者（包括风险基金）。这些企业已形成利益共同体。
CoreWeave的主业是投资高耗能的数据中心，建好后再把算力租给AI模型开发与运行企业。在目前的AI投资大潮下，叠加通胀和利率因素，数据中心前期投资巨大，且只有将数据中心出租出去后才有现金流入。CoreWeave要么发行债券融资（得到英伟达的债务担保），要么进行股票融资或吸引机构投资者出资。CoreWeave必须使用英伟达芯片训练模型，而不是博通的XPU（ASIC）和谷歌的TPU芯片。随着美国算力投资加码，设备成本增加，利率又攀升，CoreWeave盈利希望越来越渺茫，债券持有者信心也越来越不足。
如表1所示，最近两年，CoreWeave的营业收入的确增加了，由2024年第二季度的3.95亿美元飙升至今年第二季度的25.75亿美元，但营业费用也同步增加了，几乎没有给公司留下任何盈利空间。此外，净利息成本由2024年第二季度的0.67亿美元升至今年第二季度的6.4亿美元，还本付息压力剧增。毫不奇怪，这家上市公司一直处于亏损状态，投资者怀疑CoreWeave的持续经营能力。因此，其公司债券收益率最近升至16%，这也意味着这家公司债务违约的可能性越来越大。为此，不少投资者提前撤资，以防不测。据财联社报道，信贷市场预测，CoreWeave五年内违约的概率高达63%。
北京时间10月20日，AI算力租赁商CoreWeave算力租赁商COREWEAVE收盘报61.120美元，跌幅0.44%。
AI模型越贵越好吗？
用户对模型的好坏最有发言权。据OpenRouter数据，在运行最快的模型（按每秒产出的词元量）中，美国占6个，其中，OpenAI拥有3个顶级模型；中国占4个，分别是Qwen3.8 27B（通义千问）、GLM5.2（智谱）、DeepSeek V4.1 Flash（深度求索）、MiniMax M2.7（MiniMax）。
国产大语言模型的调用量连续24周保持第一。10月5日开始的那一周，全球模型调用量达172万亿次，为开始统计以来的峰值。上周，全球模型调用量降至164万亿次，在九大顶级模型中，中国占6个，全部调用量为79.18万亿次，占总数的48.28%；美国占3个，占总调用量的10.59%；其他未上榜模型调用量为67.5万亿次，合计占41.16%。开源模型（权重开放）调用量占74.40%，闭源模型占25.60%，开源模式可能是未来发展的主流模式。
尽管模型调用量迅速增加，但这些大型语言模型的盈利状况却没有显著改善。截至9月底，OpenAI的年化收入（ARR）约500亿美元，低于预期的680亿美元。最近，美国市场部分机构将Anthropic的估值定为1.5万亿美元，远低于此前较为乐观的2.0万亿美元。这都是少数人的估计值，绝大多数投资者未必认可，因为核心问题依然如故：AI大模型如何把词元转化为商业价值？从标准普尔公司的调查数据看，全球39%的企业反馈AI提升了生产效率，其余企业认为AI对盈利帮助不大。
AI泡沫是否存在？答案是肯定的，但这并不等于AI发展就止于此。相反，AI赛道将切换，AI必须深度融入每个行业的业务流（物理AI），以帮助每个行业利用自有数据、专业知识与技术诀窍训练和测试适配行业的AI模型，让词元产生更大的商业价值。目前，这种“烧钱”模式难以为继，在转变过程中行业会迎来大洗牌。
就数据中心而言，土地、设备、芯片、软件、电力等要素都是真金白银的投入，但建设周期不确定，环保要求、居民反对、电力供应限制、水资源消耗等因素导致项目开工和完工时间延迟。通胀因素、刚性支出、持续融资、设备租赁等因素导致运行成本上升，让企业陷入经营困境。关键问题是：算力需求是真实存在的，还是科技巨头的营销噱头？
无论如何，投资者对AI投资的看法已趋于理性，因为闪存芯片股狂跌震动了日本和韩国市场。上周，闪存芯片巨头铠侠（Kioxia）、三星电子、SK海力士股票分别下挫23.59%、13.97%、19.25%。短期看，市场走势取决于投资者态度、美联储货币政策变化、美国中期选举结果。
国债收益率下跌表明投资者在规避股票市场风险。AI大型平台必须找到可行的商业模式，而不是片面追求模型参数和运行速度。数据中心的投资与建设已成为美国中期选举的焦点之一，连“红州”（共和党的基本盘）的一些选民都公开表示反对。美国通胀问题严重影响AI公司的融资成本，鉴于目前的中东局势和美国国内消费结构，高利率的危害可能较为长久。对共和党来说，中期选举结果至关重要，一旦丢掉参众两院中的任何一院，则意味着金融市场将面临重大风险，股市向下调整的概率非常大。
编辑丨王滢