黃仁勛最驕傲的生意，被現實打回原形

“夢想是改變世界，沒想到是先為夢想窒息?！?/p>

最近，有媒體報道，每天2億多人用的豆包，每天收入卻不到百萬，相比字節每天砸進AI的幾億投入聊勝于無。

如果你以為這些科技巨頭手握金山銀山，日子過得滋潤無比，那就大錯特錯。現在的AI巨頭們，表面上光鮮亮麗，背地里卻是一個比一個狼狽。

早已殺紅眼的外國AI巨頭就正處于一種尷尬期。

OpenAI被曝光去年的總支出高達340億美元，凈虧損高達2600億，相當于每天一睜眼就燒掉7個億，回本遙遙無期。

這不是OpenAI一家，Anthropic去年營收45億美元，EBITDA虧損仍有52億；國內智譜AI營收7.24億，凈虧損卻砸到47.18億。因為虧錢太猛，微軟甚至主動急剎車，放棄閉源高價大模型，壓低Copilot智能體運營成本。

巨額的資本支出已經把這些科技巨頭的口袋掏空，越來越多人看到了“危險”的信號。

資本市場反應迅速。Snap發布了極其昂貴的AR眼鏡，但市場根本不買賬，股價應聲大跌，更早的AI寵兒MiniMax股價也是一路暴跌60%以上。

第一批AI泡沫，真要被戳破了？

“地主家，也沒余糧了”

誰也沒想到，史上最短命的AI出現了。

2026年6月9日，Anthropic高調發布了它家史上最強的公開模型——Claude Fable 5，號稱沒人比它更強。

然而僅僅三天后，它就慘遭“流產”。不是因為跑分造假，是美國官方一口禁令，援引《出口管制改革法》，直接全球一刀切，把Fable 5和Mythos 5直接從所有人面前拔掉。

這才只是現實扇的第一記耳光。幾乎同一窗口，OpenAI的經審計財務文件也被人曝光出來。好家伙，不說不知道，一公布底褲都被扒沒了。

原來營收欣欣向榮背后，虧損直接漲了近8倍，足足暴虧2700億。

越做越虧，且虧的速度遠超營收增速，相當于什么？每創造1美元的營收，背后就要搭進去超過1美元的虧損。

OpenAI不是個例，連向來被認為“印鈔機”的谷歌，都開始放下面子向市場要錢了。

谷歌母公司Alphabet手里常年趴著1200多億美元現金，結果就在6月，它罕見地做了一個讓所有人瞠目結舌的動作：公開增發股票融資，總規模最終抬到847.5億美元，用來買GPU、建數據中心、鋪AI算力網。

花錢速度，已經遠遠超過了進錢的節奏。

其他巨頭也是如此，美國云服務巨頭亞馬遜、微軟、甲骨文，它們的現金水平均已跌至歷史最低點，亞馬遜的現金儲備從峰值的接近600億美元，暴跌至如今的不足30億美元，如此“敗家”的原因只有一個：AI。

一些實在燒不起錢的科技巨頭，干脆裝都不裝，直接卡住源頭——比如Meta開始限制員工的AI Token使用，稱“不要為了用AI而用AI”。

它不是光說說，還真正想出機制限制內部token消耗。比如公司內部有一個名為“Claudeonomics”的榜單，可用于跟蹤員工的token消耗情況，不允許多用。

微軟也計劃取消多個關鍵產品部門員工的Claude Code訂閱，計劃在6月末前逐步停用，并正在考慮采用DeepSeek V4等開源模型，以解決“AI太貴”的問題。

“地主家，也沒余糧了”這句話，正在變成魔幻現實。

從上神壇到被清算，

只用3年

跟現在的“一個比一個摳門”的場面相比，2年前的巨頭還完全不是如此。

當時的人面對AI只有一個態度：

梭哈，干就完了。

誰猶豫誰出局。緊隨而來的，就是一場教科書級的膨脹。2022年11月，ChatGPT上線。五天100萬用戶，兩個月破億，哪家公司只要接入ChatGPT都能拉漲停，AI概念股更是成了漲停金牌。

一時之間，仿佛只要跟AI沾邊的公司，就要牛上天，融資送的錢也是源源不斷，規模沒有上限，只有下限。

五大AI巨頭英偉達、微軟、谷歌、亞馬遜、Meta五家公司資本開支，今年將高達6600億到7250億美元，好家伙比一個國家的GDP還要多。

錢從哪來？很大一部分是借的。這期間，十大科技公司一年發債1200億。能不能還上？沒人能知道。反正這三年里，整個行業都是一個心照不宣的共識：

“先燒錢，到時候自然翻盤?！?/p>

但對不起，沒等到翻盤，先等來一盆冷水。從今年開始，被官方叫停、股價暴跌等現實狠狠抽了一耳光。

那么問題來了，AI是肉眼可見的大勢所趨，為啥巨頭還是費力不討好？

首當其沖是外部環境的反應速度，趕不上巨頭燒錢的速度。

眾所周知AI燒錢也燒電力，但巨大的全球數據中心用電量，也會造成變壓器、電源、電池等電力設備的短缺。

摩根大通曾在5月的分析發現，規劃在2027年完工的數據中心產能中，有超過60%甚至還沒開工，另有7%遭到延期。

企業沒拿到收益，還得繼續咬牙支付數據中心租賃費、GPU采購尾款，也就自然過得比較慘。

但這些不是關鍵，被現實毒打，跟企業自己人也逃不開關系。

有AI企業員工才剛到5月，就把全年的AI調用預算燒光，但結果卻不盡如人意，Gartner曾調研，僅約28%用例能達成ROI預期，約20%直接失敗，根因不是模型差，而是"期望跑太快、嵌不進流程、技能拉垮"。

畢竟，目前很多AI功能其實是“偽需求”。我就有感受，寫稿時，一些AI能直接彈出好幾個續寫建議，分散注意力不說，也是一種工作打擾。

有專家表示，根據最新的經濟學研究，如果AI生產率未能在五年內至少提升2.7倍，那么這些公司，將面臨一場“史上最大的資本錯配”，其規模之大足以引發連鎖破產。

研究人員還給出了每家公司的“破產紅線”。如果實際產能提升只有50%或100%，那么2024-2027年間投入的每一塊錢，都將變成虧損，企業將面臨巨額的賬面減值、債務違約和現金流崩斷。

既有內憂還有外患，這也就是為什么，AI巨頭們曾經有多瘋狂，現在就有多壓力山大。

不是AI不行，

是“不計成本”不行

AI泡沫是不是真要崩了？

我的看法是：不是真的崩，更像是一場短期的秋后算賬。

畢竟，目前賺大錢的玩家依然存在。上游企業英偉達GPU一邊漲價一邊賣瘋，臺積電仍舊是每年30-40%的增長率。

但是下游企業一個比一個慘，幾乎無人能幸免。這就是當下冰火兩重天的現狀：

賣鏟子的人賺得“盆滿缽滿”，挖金子的人連口湯都沒喝上。

當下最難的問題是，資本市場必須永遠相信你的故事，畢竟神壇已經架到這了，一旦借貸成本上行、結果不及預期，最先被絞殺的就是投入最大的那個人。

巨頭尚且變得如此謹慎，那些小公司們就更是瑟瑟發抖了。

比如Humane拿了2億美元融資，產品主打“AI隨身管家”。結果出貨后遭遇過熱、延遲、可用性問題與口碑反噬，最終走向資產甩賣。

更有一組扎心數據說明，2026年前兩月全球AI融資2200億，三家頭部企業拿走83%，剩下超300家中小AI公司現金流斷裂停運。

如今，AI還只是馬拉松，競賽的終點還遠未結束，那么，到底什么樣的AI公司能活下來？很多巨頭也開始腳步放緩慢慢探索。

一方面，燒錢≠護城河。

過去，很多AI公司總是有著“燒錢本身就是護城河”的邏輯，甚至為了燒錢而燒錢。

但接下來，誰能先把推理成本打到地板下，才是真正的底氣。

比如谷歌最近發布了一款名為Gemini 3.5 Flash 的新模型，沒有急著把最強的Pro版本第一時間推出來，反而是主推了更快的Flash，價格不到某些前沿模型的一半。

谷歌的CEO皮查伊算過一筆賬，如果前沿企業把80%的日常負載從昂貴的頂級模型遷移到這款Flash模型上，每年光算力成本就能節省超過10億美元，總之Token的邊際成本必須要匹配其實際價值。

微軟同樣叫停token的盲目濫用。CEO薩蒂亞·納德拉更是一針見血：“AGI不是終點，別再無腦亂燒錢了?！?/p>

另一方面，不是比誰更像神，要比誰更早成為被買單的商品。

如今，行業已經進入下一個level：AI公司要證明的，不再只是誰家的模型測評又多了幾分，該是一些肉眼看得見的真正實用價值。

AI需要回歸工具本質。包括但不限于，知道每一條對話的成本從哪來、降到多少才能正毛利？如何推出付費版本用戶也不會流失？找到第一批愿意為價值付費買單的用戶。

這一步很難，甚至比研發大模型還要難，但也注定是必須邁出的一步。

反過來，那些很會比賽、擅長融資的玩家們，等潮水退去，只能第一個裸奔。

總之，誰能真正把成本打下來，誰才能在AI的下半場真正勝出。

泡沫不是AI本身，是“無限講故事”的那套玩法。

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