AI的未来是泡沫还是革命？—巨额投资背后的风险与可能性

序：争论的标题是“推理”

2025年10月10日发布的Nextbigfuture《AI Inference Boom or AI Ponzi Bubble》是对最近几周相继发生的OpenAI×NVIDIA×AMD的大型交易进行整理的文章，探讨这些交易是基于“推理（Inference）”的实体业务，还是通过“循环资金”推动的泡沫【本文为美国太平洋时间10月10日发布】。该文章在承认投资→芯片购买→股价上升→再投资的循环结构的同时，得出结论认为，由于存在数据中心新建／芯片出货／推理计费的实物累积，因此并非真正的“庞氏骗局”。作为论据，文章指出NVIDIA和AMD的销售和利润的合同结构是确保的，同时OpenAI方面的需求正在进行中。 NextBigFuture.com

事实关系：10GW和6GW的“两块楔子”

首先是NVIDIA×OpenAI。两家公司公布了最大1000亿美元的投资额度，并计划至少10GW的NVIDIA系统由OpenAI分阶段部署。首批1GW将在2026年下半年，平台为Vera Rubin。投资将根据每GW的实际部署分阶段执行。这一点可以通过官方发布和路透社确认。 NVIDIA Newsroom　OpenAI

接下来是AMD×OpenAI。6GW规模的GPU供应外，OpenAI还将分阶段获得以$0.01价格取得1.6亿股的认股权证（约相当于10%）。权利与1GW的交付完成或AMD股价达到$600等数量和价格的里程碑挂钩，并非立即稀释，而是分批归属（根据AMD的IR，OpenAI/路透社和技术媒体的报道）。 Advanced Micro Devices, Inc.

这个**“10GW＋6GW”是Nextbigfuture所说的“循环性”的核心。NVIDIA投资于OpenAI，OpenAI用这些资金购买NVIDIA/AMD的芯片**。AMD通过股票认股权证提高OpenAI的激励，OpenAI的成功将反映在AMD股价的上升（＝OpenAI的潜在收益）上。文章指出了这个自我驱动的循环，但认为“只要销售、建设和运营的实体经济在运作，就不符合庞氏骗局的定义（用新资金分配给旧投资者的‘无股息链’）”。 NextBigFuture.com

反证与担忧：外部视角如何看待“循环性”

另一方面，外部媒体持谨慎态度。路透社虽然将**1000亿美元投资额度作为事实进行报道，但也提到供应和投资结合的结构可能引发反垄断和循环收益的担忧。彭博社则将这些“相互依存的网络”作为“循环交易链”进行专题报道，并提到对市场过热的警惕声音。此外，Breakingviews在社论中表示“不存在‘好的泡沫’**”，强调依赖于债务利用和昂贵的专用硬件的AI投资存在经济衰退风险。这里指出宏观安全网不足的现状。 Reuters

社交媒体的温度感：时间线的两极化

X（前Twitter）和Reddit上，从“AI是庞氏骗局”的强烈断言到“投资与供应协调一致的产业政策”的支持，评价两极分化。

• 乐观派认为，“1000亿美元的分阶段投资是与GW部署进度挂钩的，是由实际需求支持的资金循环。”实际上，X上也有不少关于**“每GW都有资金流入”**的理解的帖子。 X (formerly Twitter)

• 怀疑派则认为，“投资→需求计入→销售→股价→再投资”的循环性是“人为增加需求”，并批评AMD认股权证是“通过股票返还销售的‘回扣’”机制。在Reddit上，**“AI庞氏骗局”**的说法频繁出现。 Reddit

无论哪一方，最终都将视线集中在2026年以后的稼动率和单位经济上。**首批1GW的启动（2026年下半年）**将成为领先指标。 NVIDIA Newsroom

推理业务的实质：关键是“稼动率×电力×客户组合”

“推理（Inference）”相比模型学习的查询单价较低，但通过大量使用次数赚取毛利的公用事业型收入模式。Nextbigfuture强调推理的规模性，并将其评价为“基础设施投资→推理收入→再投资”的创业型自举。然而，推理单价的下降、电力单价的上升、内存／存储的紧张可能会压缩收益率。 NextBigFuture.com

此外，客户集中风险不易察觉。GPU供应方的顶级客户依赖，推理方的大客户工作负载偏重，在经济波动时可能引发稼动率冲击。市场将此视为**“循环性”与“持续需求”的分界线。过去的IT泡沫中，设备投资的提前和稼动率的急剧下降曾是崩溃的触发因素。Breakingviews所说的“没有好的泡沫”的背景是这种历史记忆**。 Reuters

更新框架：超越泡沫争论

（1）规则的设计：NVIDIA的投资是与每GW的部署挂钩的，因此不是一次性资本注入。AMD的认股权证也与成果和股价挂钩，不会立即稀释。即是说，作为**“条件性的自我增殖装置”**被设计。 NVIDIA Newsroom

（2）业务方的实施能力：OpenAI必须在10GW／6GW的时间轴内消化。在这里成为瓶颈的是电力（每GW的电源确保）、冷却、场地开发、光学与封装、供应链的良率。最近也有提到拉丁美洲的大型计划，地理分散和电源采购的探索仍在继续。 Reuters

（3）需求方的再现性：推理API、代理、搜索广告、电子商务推荐、BPO自动化……“查询的雪球效应”若能持续，稼动率>90%可以长期维持。反之，若项目失标或推理单价下降先到，稼动率<70%的时期将延长回收延迟。Breakingviews和彭博社的警戒论正是关注这一点。 Reuters

近未来的检查清单（投资与业务双面）

• 能源确保：各站点的PPA／系统连接的进展。2026年下半年的1GW是否能赶上。 NVIDIA Newsroom