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巨头喊 AI 慢一点,是被谁逼的?
黄仁勋在访谈中间接到特朗普的电话，开了免提和几千名现场观众一起听完了通话。
特朗普在电话里说，对 AI 的恐慌“就是个骗局”，数据中心是“未来 20 到 25 年的石油”。这个秀配合的真好。
同一天美股收盘，费城半导体指数跌 5.86%，是 7 月 1 日以来最大单日跌幅。
两天前，Anthropic 的 CEO 阿莫代伊发了一篇长文，说必须放慢前沿模型的迭代速度。奥特曼当天就附议，以安全风险为由解释 OpenAI 今年不上市的决定。马斯克也公开认同。
三家卖模型的说要慢下来。他们给出的理由是安全问题。
去看看他们的财务信息，
真实的原因只有一个：
他们烧不动了！
很简单，他们问题都是同一个：收入远小于支出，还是得靠融资。
Anthropic 是跑得最快的一家，2026 年二季度第一次单季盈利。
但全年摊开看：收入约 670 亿，算力支出就要烧掉 490 亿，其中训练占 250 亿——再扣研发、销售这些其余开支，全年经营利润只剩约 20 亿。
这 670 亿里，七成半到八成来自大企业的 API 调用。
更要紧的是往后的钱它已经先花出去了。
过去 11 个月，它签下的算力承诺累计 5170 亿美元，锁定 14.8 GW 容量；每个月还要付 12.5 亿美元租 SpaceX 那边孟菲斯 Colossus 1 的全部产能，合同签到 2029 年 5 月。
OpenAI 那一头更难：
2026 年一季度收入 57 亿美元，经营亏损约 93 亿，现金消耗 37 亿。
它签下的算力账比 Anthropic 还大。
和软银、甲骨文共建的星际之门 5000 亿，甲骨文云 3000 亿，微软 Azure 2500 亿，英伟达最高 1000 亿，加上 AMD、博通、AWS、CoreWeave 几笔，公告口径的承诺总额约 1.4 万亿美元，是它当前年化收入的 35 倍；
就算只算已经正式量化的采购承诺，也超过 6600 亿。
它的现金撑不了几年。
3 月底账上现金及有价证券 730 亿，来自当月完成的 1220 亿融资；
公司自己对股东的预测是 2026 年现金消耗 250 亿、2027 年 570 亿。
730 亿按这个速度只够撑两年多，之后又得再融一轮。
收入撑不起支出，未来承诺的巨额支出哪里来？不够的只能靠融资来补。
融资，地主家也没有余粮
融资这一头，闸门也在收紧。
最直接的变化在上市。
OpenAI 6 月递交了 IPO 申请，9 月宣布今年不上市；
Anthropic 计划 10 月中旬开始路演，赶在 11 月中期选举前几天挂牌。
这两家原本各自能从公开市场拿到 700 到 900 亿美元去付 AI 开支，上市一推迟，这笔钱只能转向私募信贷和表外工具。
而私募信贷这条渠道本身已经绷得很紧。
穆迪测算，它跟踪的六大算力和 AI 基建厂商，直接债务约 4600 亿美元，另有 1.2 万亿美元租赁承诺；
AI 相关的私募信贷贷款几年里从接近零涨到 2000 亿美元以上，摩根士丹利预计未来两年还要再加 8000 亿，可眼下这条通道的赎回在增加、基金在暂停。
CoreWeave，一家 GPU 算力租赁的当红炸子鸡，其市值约 450 亿美元，但信用评级是垃圾级的 Ba3，信用违约互换利差一度冲到 855 个基点，市场隐含的是五年内约 50% 的违约概率；
这类公司买英伟达的卡用的是借来的钱，不少直接拿 GPU 当抵押，几十亿美元将在 2028 年底前陆续到期。
英国央行 7 月的金融稳定报告说，AI 相关投资的融资方式“在历史上没有先例”，并测算 AI 估值急挫可以拖累英国 GDP 2.2 个百分点。
这也解释了特朗普为什么着急。
他盯的是钱往哪流。
11 月就是中期选举，数据中心带来投资、就业和税收；
而美国的那张表很难看——
美国国债超过 40 万亿美元，本财年光利息支出预计 1.26 万亿，比国防预算还高。
8 月核心 CPI 环比涨 0.3%、布伦特原油站上 105 美元，全球已经一起转紧：美联储 9 月 16 日加息 25 个基点、把联邦基金利率区间抬到 3.75% 到 4%，日本央行 9 月 18 日跟着加 25 个基点、利率到 1.25%，是 1995 年以来最高；欧洲央行这个月也加了。
特朗普一直施压要降息，全球央行却反着走。
钱变贵、变得难借，对靠融资活着的那三家是直接的压力，
对他那张经济牌也是反向的——
所以他更要喊快，
把数据中心当成不用美联储配合就能拿到手的一张牌，逼着钱往美国流。
便宜模型正在抢走它们的收入
融资收紧只是一面，真正难受的是收入这头——
2026 年 2 月 9 日到 15 日那一周，中国开源模型在 OpenRouter 上处理了 4.12 万亿 token，美国模型 2.94 万亿，这是美国第一次落后。
到年中，中国模型已经占这家平台约 61% 的调用量，一年前这个数字还不到 2%；美国企业自己每周有 30% 以上的 token 发往中国的开源模型，峰值到过 46%。
原因是价格。
DeepSeek 的 V4 Flash 每百万输入 token 收 0.14 美元，GPT-5.5 是 5 美元，Claude Opus 大约是每百万输入 5 美元、输出 25 美元；中国模型普遍比同级便宜 60% 到 90%。
海外公司已经在换，而且不是一家两家：
Coinbase 把智谱 GLM 和 Kimi 设成工程师的默认模型，AI 支出直接减半，同期 token 消耗量反而在涨； 25 人的初创公司 Lindy 把全部流量从 Claude 切到 DeepSeek，成本降了 95%； Airbnb、DoorDash 把一部分工作负载迁到了中国模型； Snowflake、Siemens 也在把用量转向中国开源模型。
到今年春季，Hugging Face 上 41% 的模型下载是中国开源模型。
卖贵模型的生意，前提是全球都得买贵的——
现在这个前提被便宜模型打碎了。美国这边只能降价，推理价格从 6 月初的每百万 token 两美元以上，降到 8 月中旬的 1.2 美元。
整个 AI 的融资结构有个前提——
前沿模型必须保持稀缺、保持昂贵。
只有卖得贵，才撑得起 5170 亿美元的算力承诺和现在的估值。
中国这批便宜的开源模型，打的正是这个前提。
融资不容易，收入被便宜模型抢，所以减速对他们是最省事的一招：
把 250 亿的训练开支往后推，租来的 22 万张卡不用马上换下一代，还能把“我们更安全”讲成上市故事。
喊得最响的 Anthropic，自己的上市一天没停，一边喊全行业该慢，一边赶在 11 月选举前挂牌。
AI 泡沫是否会来？
判断泡沫有没有来，导火线应该是钱能不能续上。
这三家的问题是收入赶不上支出、而算力建设又是核心护城河，必须要建。能压垮它们的是借不到钱的那一刻；
只要 5170 亿的算力承诺还能滚动续上，今天就还崩不了。
中国一样有危险，模型这一侧，便宜和开源是我们手里现成的牌，调用量也已经反超，可底层算力很大一部分还要依赖英伟达和高端芯片，出口管制是另一道紧箍。
真正能拉开差距的是算力怎么用：
把分散的 GPU 调度起来、把便宜的电和算力绑在一起，单位算力成本就能压下去，这是算力协同和算电协同能拿到的实在好处。
至于它能多大程度抵掉高端芯片的限制，还得看。
决定胜负的指标很实在：
Token 成本能压多低，赚的钱能不能或者说多久能收回成本？这套成本结构能不能一直跑下去。
参考资料
新华社《环球》：AI 热潮下的全球市场，三重隐忧正在发酵 今日头条：中国开源大模型价格仅为美国闭源 1/10，会动摇美国 AI 巨头地位吗 Cryptopolitan: Chinese AI models turn low-cost production into popularity as US models lose ground Crypto Briefing: Chinese AI platforms challenge US giants with lower costs and competitive capabilities ITPro: Cheap Chinese AI models could spell trouble for US big tech The Edge Malaysia: AI, circular financing and off-balance sheet debts Cloud Security Alliance Labs: Financial Fragility at the Top of the AI Stack 北京日报：营收大爆发，Anthropic 冲击史上最大 IPO AI Chat Daily: Musk vows not to 'cut off' Anthropic from SpaceX's $40B compute deal Macrostream: Pre-IPO Arms Race — Anthropic Locks in $517 Billion of Compute Capacity 东方财富·中国基金报：10 年美债收益率、油价狂飙，费城半导体指数重挫近 6% Business Today: Sam Altman rules out OpenAI IPO as AI safety fears mount 新浪财经：黄仁勋现场开免提，特朗普怒怼 AI 末日论 腾讯自选股：CoreWeave（CRWV.US）历史行情