夜雨聆风Mark Cuban 在播客上公开质疑 AI 基建投资回报，直言"他们在大规模烧钱"。IBM CEO Arvind Krishna 算了一笔更细的账：全球 AI 数据中心承诺已达 100GW，对应约 8 万亿美元资本支出，光利息就要 8000 亿美元利润来覆盖。与此同时，OpenAI 的 Stargate 计划承诺四年投 5000 亿美元，高盛数据显示 hyperscaler 资本开支同比增长 75%。AI 基建竞赛已经进入一个新阶段：敢花钱的故事讲完了，能赚回来的证据还没到。
Cuban 说了什么
5 月 6 日，Complex 刊出一篇报道，标题开门见山：Mark Cuban 炮轰 Sam Altman，OpenAI 的 AI 支出正在失控。
报道引用 Cuban 在 Big Technology Podcast 上的原话：
"I think a lot of the numbers that they're throwing out there aren't gonna come to fruition."
「我觉得他们抛出来的很多数字，最后根本不会兑现。」
"They're just f***ing away that money… at scale."
「他们就是在大规模烧钱。」
▲ Rohan Paul 在 X 上转发 Cuban 的原话，引发讨论
Cuban 还直接点名 Altman，说他做事"毫无章法"：
"Sam is all over the map, and I think that'll backfire on him."
「Sam 一会儿往东一会儿往西，我觉得这迟早会反噬他。」
他指出，OpenAI 在硬件采购和芯片合作上频繁变方向，长期下去合作伙伴会失去信任。"到某个节点，人们不再信任你，也不想再跟你做生意了。"
Cuban 同时也表达了一个更深层的判断：AI 行业的竞争格局和搜索引擎、流媒体一样，最终只有极少数赢家能活下来。如果你不是赢家，那你就有大麻烦了。
5000 亿美元的 Stargate，钱花到哪了
Cuban 的靶心指向的正是 AI 行业最大的一笔赌注——Stargate 计划。
2025 年 1 月，OpenAI 官方宣布成立 The Stargate Project，计划在未来四年向美国 AI 基础设施投资5000 亿美元，并立即部署 1000 亿美元。
▲ OpenAI 官方公告：Stargate 项目计划四年投入 5000 亿美元
初始股权出资方包括 SoftBank、OpenAI、Oracle 和 MGX。其中 SoftBank 负责资金端，OpenAI 负责运营端。技术合作方还拉上了 Arm、Microsoft、NVIDIA。
建设已经从德克萨斯州开始。
这个规模什么概念？放到历史上，只有 90 年代末的电信基建投资潮在 GDP 占比上能接近这个量级。
但 5000 亿是计划，不是已经花出去的数字。问题在于——计划本身已经够让市场紧张了。因为一旦启动，这些数据中心、GPU 采购、电力合同和人力投入，都是真金白银在燃烧。收入曲线还画在 PPT 里，成本曲线已经刻在资产负债表上。
IBM CEO 算了一笔令人不安的账
Cuban 的质疑更多是感性判断。IBM CEO Arvind Krishna 给出了一套更量化的推演。
2025 年 12 月，Krishna 在 The Verge 的 Decoder 播客上说了一段让整个行业都该认真听一听的话：
"It's my view that there's no way you're going to get a return on that, because $8 trillion of capex means you need roughly $800 billion of profit just to pay for the interest."
「按我的估算，这些投入根本收不回来。8 万亿美元的资本支出，光利息就需要大约 8000 亿美元的利润来覆盖。」
他的推算逻辑是这样的——
填满一个 1GW 的数据中心，按当前成本大约需要800 亿美元。
如果一家公司承诺 20-30GW 的算力，对应的资本支出大约是1.5 万亿美元。
而全球 AI 数据中心的总承诺量已经接近100GW，对应约8 万亿美元的资本支出。
更麻烦的是折旧。Krishna 说，GPU 和 AI 芯片的生命周期大约五年，"五年之后你得把它们全部扔掉，重新填满"。也就是说，这笔投入本身就自带一个倒计时——你必须在芯片过时之前把钱赚回来。
当主持人提到 Altman 相信 OpenAI 能收回这些投入时，Krishna 的回应冷静而尖锐：
"That's a belief. That's what some people like to chase. I understand that from their perspective, but that's different from agreeing with them."
「那只是一种信念。有些人喜欢追逐这种信念，我能理解他们的立场，但理解和同意是两码事。」
Krishna 还补了一刀：他认为当前的 LLM 技术路线达到 AGI 的概率在0 到 1%之间。即使 AI 确实能在企业生产力上释放数万亿美元的价值，但 AGI 需要的是 LLM 之外的技术突破。
高盛的数据：钱还在加速涌入
如果只听 Cuban 和 Krishna，你可能会以为市场已经开始踩刹车了。
实际情况恰恰相反。
高盛 2025 年 12 月发布的分析报告显示，AI 基建投资还在加速。
▲ 高盛报告：AI 公司 2026 年投资可能超过 5000 亿美元
几个关键数据——
hyperscaler 第三季度资本支出达到 1060 亿美元，同比增长 75%。
过去两年，市场对 AI capex 的预测一直在被实际数字打脸：2024 和 2025 年初的共识预测是增长 20%，实际都超过了 50%。
如果 AI hyperscaler 的资本支出要达到 90 年代末电信投资周期峰值的 GDP 占比水平，2026 年需要达到7000 亿美元。
高盛的 AI 基础设施股票篮子年初至今上涨了 44%，但这些公司两年前瞻的每股收益（EPS）共识仅增长了 9%。
这意味着什么？股价涨幅远远跑在了盈利预期前面。市场在为一个尚未完全证实的 AI 收入故事提前定价。
高盛认为，真正可能限制 AI capex 增长的，是供应链瓶颈和投资者的耐心——大公司的现金流和资产负债表反而还撑得住。
换句话说：钱还够花，但信心能撑多久是个问题。
技术圈也开始算经济账了
这场讨论不仅发生在播客和华尔街。Hacker News 上，开发者和技术从业者也开始从 GPU 型号和模型参数量的讨论，转向更现实的问题：电力成本、折旧周期、用户付费意愿和收入兑现速度。
▲ Hacker News 社区讨论 AI 数据中心支出，焦点转向经济可行性
当一个技术社区开始集体讨论 capex 和 ROI 的时候，说明 AI 产业正在从"技术能不能做到"过渡到"商业上划不划算"。
AI 泡沫和 AI 革命可以同时成立
这篇文章无意得出"AI 就是泡沫"这个简单结论。
更准确的现实是：AI 可能确实在改变生产力，同时一大批 AI 基建投入可能永远收不回本。这两件事一点都不矛盾。
历史上最好的类比是 90 年代末的电信投资潮。当时铺设的海量光纤至今仍在支撑全球互联网——技术方向完全正确。但烧钱铺光纤的那批公司，很多没有活到收获的那一天。
Cuban 和 Krishna 提出的问题，核心指向的是一个时间差：AI 基建的成本是即时发生的，但 AI 收入的兑现是延迟的、不确定的、而且高度集中在少数赢家手中。
这意味着，即使 AI 的长期价值毋庸置疑，短期内也会有大量资本被浪费在没有回报的基础设施上。
过去两年，市场奖励的是"谁敢花钱"。接下来，市场会开始问：这些钱能赚回来吗？什么时候赚回来？由谁赚回来？
对于那些正在烧钱的 AI 公司来说，这才是真正的考试。
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