Chamath：现在AI的收入质量很糟——每1美元里有75美分在空转

10月20日，城堡基金创始人肯·格里芬（Ken Griffin）通过彭博警告，投资者”几乎肯定”正处于AI泡沫之中。三天后，Social Capital创始人查马斯·帕里哈皮蒂亚（Chamath Palihapitiya）在10月23日的All-In播客中给出了一组回应数字。他的结论比”泡沫”这个词更具体：问题不在支出规模，而在这些支出背后，钱是谁的、从哪来、能不能持续。

一美元里有七毛五在空转

10月21日，Chamath先在社交平台X上写下了这组数字：

“1%的公司贡献了90%的AI支出。而这90%里，80%来自未盈利的风投支持型初创公司。粗略算下来，当下AI支出里的每1美元，有70到75美分来自花着风投资资的AI公司。所以，现在AI的收入质量（revenue quality）很糟。”

这不是书斋里的推演。他把链条说得很直白：VC的钱从养老金、LP、基金会和家族办公室募来，投给初创公司，初创公司再拿这笔钱去买算力、投增长。在All-In播客里，他对这个闭环的形容更不客气：

“这是一个每1美元里有75美分实际上是初创公司之间来回转账的市场——这样它们才能把自己 mark up（抬高估值）。我认为这是一个结构性问题。”

他的团队曾把这组测算拿给企业信用卡公司Ramp的首席经济学家核对，得到的答复是”大体正确”。Ramp服务的客户以初创公司为主。Chamath在播客中预览的Ramp九月数据显示：大型企业中65.7%在为某种AI付费，小企业为50%；全体企业中43.8%在向Anthropic付费，40.6%在向OpenAI付费。

为什么这次和云计算不一样

看空者常用的反驳是：当年亚马逊AWS最早的核心客户同样是初创公司。Chamath自己主动回应了这一点——他在播客中说，AWS背后站着亚马逊的零售业务，”当时至少在自由现金流层面已接近盈亏平衡”。

“这次不一样的地方在于，你有一群亏损的实体在把钱转来转去，而这些钱必须扩散得更广才行。”

在他看来，扩散正在发生，但方向出乎很多人意料。他的团队曾与一家美国大型银行交流，对方的原话是：”我们削减了在AWS和GCP上的支出，我们现在有六个完全从零开始、为自己独立建成的数据中心。”Chamath的解读是，大客户在买自己的GPU、转向开源模型，因为”按token向闭源前沿模型付费”的开支正在被压缩。

“AI有一个扩散问题。它太集中了，只是在一个小小的生态系统里高速空转。我们需要它扩散出去。但扩散的过程里，人们在选开源。”

警报先从债市响起来

Chamath的判断并非孤例，市场已经在给同一件事定价。

据新浪财经10月26日报道，CoreWeave一笔2032年到期、票面利率9.625%的债券，10月14日二级市场收益率一度触及15%；其五年期信用违约互换（CDS）利差突破1000个基点。正是Chamath把这张收益率走势图发到了X上，马斯克只回了一个词：”Yikes”（吓人）。自10月6日美股主要指数创历史新高那天起，CoreWeave股价已下挫41%，同行Iren跌40%，Nebius跌36%。CoreWeave的总债务已从一年前的约150亿美元升至6月末的约520亿美元。

10月26日，科创板日报报道了Chamath的另一重身份——他是拥有大量已开发土地资产的投资者。从这个视角，他看到新云平台的组织混乱与资本不足：与超大规模云厂商签一份保密协议需要三个月，还要求十八个月的托管期。他判断，2027年将出现比当前预测更多的”搁浅算力”——已完成采购和付款、但实际上收益不足或闲置积尘的计算资源。马斯克对此附和：”我们会看到很多算力资源在尚未完全建成的数据中心里闲置。”

Gartner的测算更为长期：到2030年，超过80%的新云服务商将被迫终止独立运营，AI数据中心到2030年需创收8.5万亿美元才能覆盖成本，而实际预计仅3.6万亿美元。

他不看空所有借钱买卡的人

值得注意的是，Chamath并没有把”借钱买GPU”一棍子打死。

10月26日凌晨，马斯克在X上披露，SpaceX已为购买GPU完成400亿美元债务融资，并强调”我们是投资级评级，还有星链和火箭发射业务的收入”。据财经媒体Semafor 10月22日报道，Chamath对这笔债务的评价是：”本息稳妥可收回，比大多数主权债务还要好。”

两条判断放在一起，他的筛选标准其实很清楚：有独立于AI数据中心的现金流、能拿到投资级评级的主体，债务市场依然敞开；收入完全绑在AI算力上的公司，大门正在关上。用马斯克在原帖里的话说，过去几周，对于那些除了AI数据中心外没有可观收入的公司，债务市场”几乎已经完全关上了大门”。

给家族资产配置的一条启示

Chamath那句话值得家办管理者单独抄下来：VC的钱来自”养老金、LP、基金会和家族办公室”——家族资本正处在这条资金链的最上游，而不是旁观者。

落到配置上，这件事的启示是穿透收入的”成色”：评估任何AI相关资产（无论股权还是信贷）时，先问一个问题——它的终端客户是靠经营预算付费的盈利企业，还是靠下一轮融资输血的初创公司？前者的收入对应真实需求，后者的收入对应的是融资周期的长短。同样四个字的”AI敞口”，一个是产业配置，一个是把家族资产负债表押在了别人的融资能力上。

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