好主意吗？人工智能信贷：通过巨额债务实现科技行业的转型。
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发布日期：2025年11月10日 / 更新日期：2025年11月10日 – 作者：Konrad Wolfenstein
好主意吗？人工智能信贷：巨额债务如何推动科技行业转型——图片来源：Xpert.Digital
危险的循环：科技巨头为何互相借钱资助人工智能？Meta 的冒险赌注震惊华尔街
人工智能信贷热潮：科技巨头如何承担万亿美元的风险以及英伟达的巧妙策略——一家公司如何从另一家公司的人工智能债务狂潮中获利
一场前所未有的人工智能领域霸主之争席卷了整个科技行业。Meta、微软、谷歌和亚马逊等巨头正投入巨资，打造下一场技术革命的基础设施，其规模之大前所未有。然而，在超级智能和无限增长的耀眼前景背后，隐藏着一个全新的、充满风险的现实：整个行业都在依靠信贷为其未来融资。这是一场由历史性巨额债务驱动的巨大豪赌，它不仅动摇了行业的根基，也可能威胁到金融市场的稳定。
这种转变是根本性的：传统的、由运营利润融资的投资方式正被激进的债务融资所取代。仅在2025年的两个月内，就有750亿美元的新债务流入专注于人工智能的科技公司——是此前年均水平的两倍多。核心困境在于：数据中心和芯片的支出呈爆炸式增长，而由此产生的收入却滞后。首席执行官们对技术的乐观态度与经济现实之间的差距正在扩大，并逐渐成为新的常态。
但真正的危险远不止于企业资产负债表。一个不透明的私人贷款市场正在秘密发展，在公众监督之外为这波繁荣提供了相当一部分资金。与此同时，令人不安的循环融资模式正在出现，像英伟达和OpenAI这样的公司互相借钱购买自己的产品——这就像一座摇摇欲坠的纸牌屋，只有在股价上涨时才能勉强支撑。这种情况与互联网泡沫的相似之处越来越明显，也越来越令人信服。
本文分析了科技巨头们的不同策略——从Meta的高风险孤注一掷到微软更为稳健的策略——揭露了幕后操纵者，并审视了这场债务驱动的竞赛所带来的系统性风险。这究竟是对开创性未来的必要投资，还是我们这个时代最大的投机泡沫？
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为什么数十亿美元的无保证回报赌注正成为新的标准
科技行业正经历着前所未有的金融转型。Meta、微软、谷歌和亚马逊等公司已放弃传统的融资模式，转而大规模转向债券市场。这一发展不仅标志着周期性上涨，也预示着全球最具价值的公司未来融资方式的深刻结构性变革。其规模已十分惊人：仅在2025年9月和10月，专注于人工智能的科技公司就发行了750亿美元的投资级债券，是2015年至2024年间该行业年均发行额320亿美元的两倍多。
这些数据凸显了我们这个时代的一个关键困境：人工智能基础设施的投资增长速度超过了其产生的收入增长速度。技术乐观主义正与经济现实正面碰撞。例如，OpenAI宣布了总额达1.4万亿美元的投资计划，与此同时却积压了数十亿美元的订单。这种支出与收入之间的差距并非病态或荒谬，而是正在成为领先科技行业的常态。
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元：债务融资模式的典型例子
Meta Platforms 对人工智能时代全新融资逻辑的诠释可谓独树一帜。2025 年秋季，这家 Facebook 旗下的公司宣布发行 300 亿美元的新债券，这是其公司历史上规模最大的债券发行。该债券组合分为六期，期限从五年到四十年不等，凸显了其融资策略的前瞻性。与此同时，Meta 计划仅在 2025 年就投入 700 亿至 720 亿美元用于资本支出。该公司还宣布，计划在次年将这一数字提高至多 24%，这意味着其年度隐含总投资额将高达 900 亿美元。
Meta的融资结构展现了一种创新却又颇具争议的融资模式。该公司已从PIMCO、Blue Owl Capital和Apollo Global Management等私人贷款机构筹集了270亿美元。这些融资安排属于日益增长的所谓“私募信贷解决方案”范畴。这种结构的优势在于其会计架构：债务并未在公司公开的资产负债表上完全披露，而是通过复杂的结构进行部分表外处理。这使得Meta能够在不完全披露财务报表融资负担的情况下筹集到大量资金。
Meta首席执行官马克·扎克伯格为其激进的投资策略辩护，称公司必须迈向人工智能超级智能领域，并因此构建必要的基础设施。这一论点包含一个根本性的承诺：今天的投资将催生明天利润丰厚的商业模式。华尔街最初对此消息持怀疑态度。Meta的股价一度下跌13.5%，公司市值蒸发超过2200亿美元。这种反应凸显了管理层乐观与投资者不确定性之间的核心矛盾。
Meta此前在人工智能领域的投资盈利能力仍存疑。尽管Meta拥有强劲的运营现金流，净利润率高达30%以上，但其在人工智能基础设施方面的投资回报尚不明朗。伯恩斯坦分析师警告称，Meta在核心业务之外的人工智能领域展现进展的宽限期即将结束。该公司已投入巨资并投入大量人力资源，但现在必须拿出实际成果。
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微软：人工智能军备竞赛中的稳健资本家
与Meta的激进投资策略截然相反，微软的投资策略也十分激进。虽然微软同样投入巨资，但其资金来源是更为稳健的资产负债表。在2026财年第一季度，微软的投资额高达创纪录的349亿美元，比上年同期增长约75%。这意味着其年度投资额将超过1300亿美元。这些资金中的很大一部分用于扩展其Azure云基础设施以及拓展合作伙伴关系，例如与OpenAI的合作。
微软的资产负债表令人印象深刻。该公司上个财年的净利润高达1020亿美元，当前权益达3630亿美元。净债务仅为180亿美元，对于一家如此规模的公司而言，这几乎可以忽略不计。净营业利润率稳定在35%至37%之间。这意味着微软能够利用运营现金流为其大部分人工智能基础设施投资提供资金，而无需依赖外部债务融资。尽管如此，微软在2023年至2024年间，其融资租赁负债（一种主要与数据中心相关的债务形式）几乎翻了三倍，增至460亿美元。
微软的战略是行动迅速，但融资谨慎。该公司近期加入了一个投资财团，斥资400亿美元收购了位于美国和拉丁美洲的50个数据中心。这表明微软并非主要依赖短期债务融资，而是能够通过银团贷款和股权等多种渠道实现增长。微软还早期投资了OpenAI，并将其Azure基础设施租赁给OpenAI。事实证明，这种安排为微软带来了丰厚的利润，因为OpenAI可以从微软租用计算能力来运行其人工智能模型，从而成为微软不断增长的收入来源之一。
谷歌和Alphabet：令人瞩目的增长数据满足了不断增长的融资需求
在许多方面，谷歌母公司Alphabet的前景比Meta更为乐观。该公司预计在2025年第三季度营收将首次突破1000亿美元大关，达到1023亿美元，同比增长33%。首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)将人工智能视为关键增长动力，并宣布计划在2025年将人工智能投资额提高至930亿美元，高于此前预测的850亿美元。这些投资的大部分将用于扩建数据中心和人工智能基础设施。
谷歌约60%的资本支出用于GPU和服务器，约40%用于工具和数据中心设备。谷歌宣布在印度投资150亿美元建设数据中心，这是其在美国以外最大的数据中心项目，凸显了其人工智能基础设施的全球扩张。鉴于谷歌在人工智能产品商业化方面拥有良好的业绩记录，股市对Alphabet增加投资的公告反应远比对Meta的公告更为积极。谷歌的搜索业务受益于人工智能的整合，该公司已展现出可观的收入增长。
与Meta不同，Alphabet在债务融资方面更为谨慎。该公司自2020年以来首次发行债券，计划于2025年4月发行，但其整体负债权益比率远低于Meta。这是因为谷歌拥有巨额的运营现金流。其在广告和云基础设施领域成熟的商业模式比Meta的盈利能力强得多，而Meta的核心应用Facebook在经历了多年的停滞后，目前正在进行复兴。
亚马逊：人工智能基础设施领域的沉默巨人
在讨论债务融资热潮时，亚马逊常常被忽视，尽管该公司在全球范围内进行着数额最高的投资。首席执行官安迪·杰西将2025年的投资预期上调至1250亿美元，并指出仅在过去12个月里，亚马逊就新增了3.8吉瓦的数据中心容量。这些数字令人震惊。相比之下，微软每季度的投资额约为349亿美元，而Meta的投资额约为180亿至200亿美元。因此，亚马逊每年1250亿美元的投资额远高于大多数竞争对手。
亚马逊的战略更加多元化。该公司不仅致力于人工智能基础设施项目，还通过AWS投资云计算、物流自动化，并自主研发芯片（例如Trainium2），以及与人工智能初创公司Anthropic等企业建立合作关系。亚马逊收购了Anthropic的股份，仅在上个季度就从这项投资中获得了高达95亿美元的巨额利润。
与 Meta 和 OpenAI 不同，亚马逊拥有多元化的商业模式和成熟的盈利能力。该公司的电子商务、云计算和广告部门均已实现高额盈利。净收入增长约 11%，达到 1589 亿美元，而利润增长近 39%，略高于 210 亿美元。这意味着亚马逊可以利用强劲的现金流为其人工智能投资提供资金，而无需依赖激进的债务融资策略。
亚马逊的融资策略受益于与OpenAI的战略合作。该公司与OpenAI达成了一项价值约380亿美元的协议，使OpenAI能够使用AWS的基础设施，包括数十万台Nvidia GPU和EC2 Ultra服务器。这代表了一种典型的客户-供应商关系，既保证了亚马逊数据中心的利用率，又为OpenAI提供了短期计算能力。
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Oracle：从数据库之王到人工智能基础设施参与者
甲骨文公司的情况令人瞩目。这家长期以来以稳定、稳健著称的软件公司，突然间在人工智能基础设施领域扮演了积极的角色。这背后的原因在于其与OpenAI和日本软银集团就所谓的“星门计划”（Stargate project）达成的战略合作。这项巨型项目计划投资约5000亿美元，建设总容量达10吉瓦的数据中心。
甲骨文公司从摩根大通和三菱日联银行牵头的银行财团获得了380亿美元的融资。这是迄今为止人工智能基础设施领域规模最大的融资。此次融资的结构体现了现代基础设施交易的复杂性：380亿美元被分为两笔高级担保信贷。其中232.5亿美元用于在德克萨斯州建设一座数据中心，而147.5亿美元则用于支持威斯康星州的一个项目。两笔贷款的期限均为四年，利率比基准利率高出约2.5个百分点。
Vantage Data Centers Development 负责这两座数据中心的建设和运营。这种结构揭示了一个有趣的模式：Oracle 与其说是数据中心的实际运营者，不如说是基础设施的借用者和客户。根据 Stargate 协议，Oracle 承诺在未来五年内向 OpenAI 支付 3000 亿美元，以使用其计算能力。因此，Oracle 成为了主要由另一家公司使用的基础设施的融资方。而这些数据中心的芯片则购自英伟达 (Nvidia)。
甲骨文的战略揭示了一个深层次的结构性问题：该公司背负着巨大的集中风险，因为甲骨文未来三分之二的收入都依赖于单一客户，即OpenAI。这种极端集中的特征蕴含着巨大的风险。
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英伟达如何从中获利：芯片如何成为融资引擎
英伟达：融资热潮的真正赢家
当Meta、谷歌和亚马逊等公司争相为其数据中心筹集债务融资时，英伟达的处境则轻松得多。这家芯片制造商的GPU技术是所有人工智能基础设施投资的核心，它已成为人工智能热潮真正的幕后推手。英伟达宣布计划向OpenAI投资高达1000亿美元。这并非普通的投资，而是一项巧妙的金融安排，旨在实现多重目标。
英伟达与OpenAI的交易结构揭示了现代人工智能融资的循环性：英伟达的资金用于建设新的数据中心，这些数据中心随后配备英伟达的芯片。据这家芯片制造商称，英伟达的芯片占新建数据中心总成本的60%到70%。实际计算如下：如果OpenAI想要构建1吉瓦的计算能力，它需要价值约350亿美元的芯片。英伟达为每增加1吉瓦的计算能力提供约100亿美元的股权。这意味着OpenAI只需支付不到四分之三的芯片费用，其余部分则以股权换取。反过来，英伟达通过这项投资直接为其自身芯片的需求提供了资金。
这种安排既巧妙又棘手。它确保了英伟达的销售额呈指数级增长，同时也加剧了OpenAI、甲骨文和其他公司的债务负担。英伟达还收购了另一家专注于人工智能的云服务提供商CoreWeave 7%的股份。值得注意的是，英伟达承诺在2032年之前购买CoreWeave无法自行推向市场的任何剩余产能。这实际上相当于给客户开了一张空白支票。此外，英伟达还向英特尔投资了50亿美元，并正与这家最大的竞争对手联合开发新型芯片。
英伟达股价在2025年上涨了约54%，有望创下自1999年以来最强劲的年度涨幅。这反映出英伟达才是人工智能热潮的真正受益者。当其他公司还在举债购买芯片时，英伟达却获得了全球最有价值的人工智能公司的股权和战略股份。
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私人信贷领域：金融稳定的盲点
人工智能融资浪潮中一个常被忽视的方面是所谓私人信贷市场的快速增长。瑞银指出，这一由投资公司、养老基金和其他非银行机构发放的、快速扩张的私人贷款领域，正越来越多地为人工智能数据中心提供融资。瑞银预计，到2025年初之前的12个月里，与人工智能相关的私人贷款额可能会翻一番。
问题在于这些金融工具缺乏透明度和流动性。虽然私人贷款在合同条款方面比传统银行贷款更灵活，但在危机时期却难以交易。因此，如果经济形势恶化，它们可能会给金融市场带来额外的压力。摩根士丹利估计，到2028年，私人信贷市场可以提供数据中心扩建所需1.5万亿美元资金的一半以上。
Meta公司正是这一发展趋势的典型例证。该公司已从PIMCO、Blue Owl Capital和Apollo Global Management等公司筹集了270亿至290亿美元的私募资金。这些交易使得Meta公司无需在资产负债表上全额披露即可筹集数十亿美元。这种复杂的结构使得Meta公司能够在技术层面上减少资产负债表上的债务，而实际上，其债务仍在经济层面上增加。
垃圾债券与投机性债务的兴起
另一个引人注目的特点是人工智能领域低评级债券的增长。据美国银行称，人工智能相关公司发行的所谓“垃圾债券”数量显著增加。这些债券的信用评级低于投资级，收益率较高，但违约风险也相应较高。这传递出一个明确的信号：人工智能融资热潮也吸引了更多投机性投资者，他们寻求更高的回报，因此也愿意承担更高的风险。
摩根大通的分析显示，人工智能相关公司目前占投资级指数的14%，超过美国银行业成为主导板块。这表明人工智能领域的系统性风险已高度集中。因此，人工智能估值或盈利能力的崩盘将直接影响信贷市场的大部分领域。
资金缺口和资金可用性的假象
摩根士丹利认为，未来三年人工智能基础设施扩张可能面临1.5万亿美元的资金缺口。这是一个惊人的数字。作为对比，德国的国内生产总值约为4万亿欧元，约合4.3万亿美元。因此，人工智能基础设施所需的资金大致相当于德国经济总产出的三分之一，而且这笔资金将集中在三年内。贝恩公司的研究估计，到2030年，为满足工业界的计算需求，年度投资支出将达到5000亿美元。
这些资金是否真的能够到位仍是未知数。尽管传统银行的谨慎程度日益加深，但私募股权和私募信贷领域正在积极介入。然而，这引发了流动性担忧，并增加了金融体系应对冲击的脆弱性。如果投机热情消退，或者该领域出现初期损失，贷款机构可能会迅速回归更为理性的估值。
盈利之谜：收入都去哪儿了？
整个人工智能融资浪潮的核心谜题仍然是盈利能力。尽管投资规模可观且规模惊人，但人工智能带来的收益却远没有那么多记录。估值最高的人工智能初创公司OpenAI在2024年盈利约130亿美元，但随后却遭遇了巨额亏损。这些数字与计划中的千亿美元甚至更多的基础设施投资形成了鲜明对比。
谷歌和微软在人工智能商业化方面已经取得了初步成功。谷歌已将人工智能功能集成到搜索功能中，从而提高了广告业务效率。微软则通过其Azure云服务和Copilot产品销售人工智能功能。而Meta尚未为其人工智能基础设施制定明确的盈利路径。
问题在于资本支出与其摊销之间存在经典的错配。数据中心和芯片的生命周期相对较短。如果技术突破速度更快，这一代GPU可能在三到四年内就会过时。这意味着，摊销期短的投资必须进行融资，尤其是在预期股本回报率超过15-20%的情况下。
德意志银行与风险管理困境
最近的一个案例生动地展现了这波融资浪潮的风险。德意志银行慷慨地为人工智能数据中心的建设提供了贷款。这对该行而言意味着集中风险。据《金融时报》报道，德意志银行的管理层正在讨论押注人工智能公司股价下跌，因为股价下跌可能预示着该行业出现财务困境，从而危及贷款。
该银行正在考虑两种策略：第一，通过卖空人工智能股票来利用投机收益抵消贷款损失；第二，构建所谓的合成风险转移（SRT）交易，由第三方承担部分信用风险。在此过程中，SRT买家购买与特定贷款相关的证券，并向贷款方提供资金。作为回报，他们获得相对较高的利率。德意志银行要么需要增加完全不同的贷款，要么需要提供更高的利率才能出售SRT证券。
这揭示了一个深层次的系统性问题：由于人工智能基础设施贷款的个别风险集中度过高，银行被迫分散风险。反过来，这又增加了金融体系的复杂性。
结构性恶性循环：循环融资与依赖关系
德国新闻频道n-tv和《金融时报》都指出了一种引人入胜却又令人不安的模式：人工智能领域的融资热潮正日益通过循环融资的方式运作。公司之间互相借钱，以购买对方的产品。例如，OpenAI从英伟达（Nvidia）购买价值高达1000亿美元的芯片，并获得英伟达的股份作为回报。OpenAI从AMD购买价值高达1000亿美元的芯片，并获得AMD 10%股份的期权。
甲骨文公司正在为OpenAI建设价值3000亿美元的数据中心，并已同意OpenAI在未来五年内支付等额的费用。甲骨文公司将从英伟达公司采购这些数据中心所需的芯片。这笔交易带来了巨大的集中风险：甲骨文公司未来三分之二的收入现在都依赖于这一个客户。
只要参与公司的股价上涨，这些循环融资安排就能运作。但它们本质上非常脆弱。如果 OpenAI 无法证明其盈利能力，或者收入预期下降，就可能陷入恶性循环。英伟达可能选择不行使期权，甲骨文可能无法从 OpenAI 获得收入，整个融资链都可能崩溃。
据《金融时报》计算，OpenAI通过Circle协议购买了价值1万亿美元的20吉瓦计算能力，这大致相当于20座核反应堆的发电量。尽管如此，这家人工智能公司却仍在遭受数十亿美元的亏损。一位匿名分析师在《金融时报》上警告称，OpenAI“根本无法”履行哪怕一项承诺。
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关于泡沫的争论：与互联网泡沫时代的比较
市场观察人士和分析师正在激烈争论，当前的AI融资浪潮是否像上世纪90年代末的互联网泡沫一样，是一个泡沫。美国银行发布的一项研究显示，54%的受访基金经理认为AI股票已经形成泡沫。这一比例令人担忧，表明即使是专业投资者也对AI股票的估值逻辑存在重大疑虑。
摩根大通首席执行官杰米·戴蒙警告称，高资产价格“令人担忧”，许多资产可能进入泡沫区域。美国银行的全球基金经理调查首次将“人工智能股市泡沫”列为管理近5000亿美元资产的基金经理面临的最重大全球下行风险。
JonesTrading 的首席策略师 Michael O'Rourke 提出了一个令人信服的论点，即存在人工智能泡沫。他的论点基于一些巨额交易，例如谷歌在印度数据中心投资 150 亿美元，以及 OpenAI 预计投资 1.5 万亿美元扩展人工智能基础设施的计划，而这些交易与 OpenAI 每年 130 亿美元的收入和缺乏盈利能力形成了鲜明对比。
然而，也有更为细致的观点。eToro全球市场分析师拉莱·阿科纳(Lale Akoner)认为，这波上涨行情并非源于盲目乐观，而是基于强烈的信心。她将市场描述为处于“定价至完美”阶段，投资者更关注潜在的成功案例，而非实际的实现情况。她指出，许多科技公司拥有稳健的资产负债表，这表明市场处于“定价至完美”阶段，而非传统意义上的泡沫。
这是一个重要的区别。真正的泡沫的特征是对缺乏实际运营能力的公司进行大规模投机。而大型科技公司则不然，它们确实拥有实际运营能力：微软年收入1020亿美元，谷歌超过700亿美元，Meta超过500亿美元。问题不在于这些公司是否盈利，而在于它们在人工智能领域的投资能否获得回报。
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能源基础设施瓶颈
一个常被忽视但却至关重要的问题在于能源基础设施。规划中的数据中心需要消耗巨量的能源。OpenAI计划建设10吉瓦的计算能力，这大致相当于10座核电站的发电量。微软和谷歌也计划进行类似的大规模扩张。英国央行警告称，电力、数据或原材料供应链的重大瓶颈可能会损害人工智能的估值。
这些能源问题并非小事。它们需要对电网基础设施、能源生产和冷却系统进行大规模投资。这些投资必须与数据中心投资同步进行，从而导致总体资本需求更高。
还有谁背负债务？深入分析
除了大型科技公司之外，第二批参与者也在为人工智能背负巨额债务。这些参与者主要是专业的云服务提供商和人工智能基础设施初创公司。专注于人工智能的云服务提供商CoreWeave已从私募信贷基金和债券投资者那里大量借款，用于从英伟达购买芯片。该公司于今年3月上市，自去年以来已通过公开发行债券和股票筹集了约250亿美元。
另一家云计算初创公司Fluidstack也在借贷巨款，并以其芯片作为抵押。这是一种风险极高的安排，因为芯片的价值可能很快贬值。
日本科技巨头软银也通过举债的方式为其与OpenAI数十亿美元的合作项目提供资金。今年1月，埃隆·马斯克曾批评软银“实际上并没有”这笔钱，之后软银试图改善其公众形象。然而，这种融资结构仍然十分脆弱。
据媒体报道，埃隆·马斯克旗下的初创公司xAI计划在今年早些时候完成50亿美元的融资后，再筹集120亿美元的新债务融资。据悉，英伟达也计划参与xAI的最新一轮融资，投资额为20亿美元。这笔新资金预计将用于向英伟达订购价值200亿美元的芯片。
监管层面
英国央行在一份报告中警告称，金融体系中部分区域正在形成风险区，这些区域的特点是资产不透明、交易困难且流动性差。这显然是对日益壮大的私人信贷行业的批评。全球监管机构将被迫更加密切地监控这些风险。
巴塞尔协议III的银行监管规定也可能发挥作用。传统银行的资本要求更为严格，而私募股权基金和其他非银行贷款机构则可以承担更高的风险。这就创造了监管套利的机会。
从长远角度来看：是投资还是投机？
分析的最后，核心问题是：当前这波人工智能融资浪潮是对这项变革性技术基础设施的合理投资，还是投机性的过度反应？答案可能是：两者兼而有之。
毫无疑问，对人工智能基础设施进行大规模投资有着根本性的、非投机性的原因。人工智能技术具有变革性，并将大幅提高生产力。必要的计算基础设施目前尚不存在，必须加以建设。从长远来看，这是合情合理的。
与此同时，短期融资模式，尤其是循环融资，令人担忧。如果OpenAI无法履行其义务，如果基础设施投资的回报低于预期，或者如果技术突破使计划中的投资过时，都可能发生大规模崩溃。
未来可能出现的情景并非突然崩盘，而是市场狂热情绪逐渐消退。如果盈利能力低于预期，企业将会降低增长率。这可能导致一个速度较慢但持续时间更长的调整阶段。一些企业，尤其是像OpenAI这样资金状况薄弱的企业，可能会面临严重的财务困境。
对分析师而言，这是一个至关重要的观察期。未来两到三年将揭示人工智能基础设施投资究竟能带来变革，还是最终会被证明是对一项尚未成熟、尚未进入市场的技术的过度投资。
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