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金融市场担忧AI产业的“循环融资”泡沫金融市场担心AI在给自己制造需求。巨额资本开支带来了争议：AI会不会是一场自己给自己制造需求的泡沫？
NVIDIA投资OpenAI，OpenAI购买NVIDIA芯片；Microsoft投资OpenAI，又向OpenAI出售Azure算力；NVIDIA投资CoreWeave，CoreWeave购买NVIDIA芯片，再把算力卖给Microsoft和OpenAI。钱在企业之间流动，订单又回到彼此手中，这种高度交叉的资本关系，被金融市场称为“循环融资”。而且规模越来越大。到2026年中，Alphabet、Microsoft、Amazon、Meta、Oracle、NVIDIA等企业披露的长期采购承诺已经接近1.5万亿美元，另有接近1.5万亿美元租赁义务，大量用于芯片、数据中心、电力和云计算基础设施。2026年8月，NVIDIA为OpenAI在俄亥俄州的数据中心项目提供最高1050亿美元信用支持；另一项计划则联合Apollo、BlackRock、Blackstone、KKR、Goldman Sachs等机构，为AI基础设施筹集超过5000亿美元资金。芯片公司开始帮助客户融资买芯片，云厂商投资模型公司，模型公司再向云厂商购买算力。从财务结构上看，确实像一个越来越大的圆，所以市场的担忧并非毫无道理。如果AI最终无法创造足够现金流，高杠杆、长期租约和巨额采购承诺都会反过来成为压力。判断泡沫最重要的问题不是：钱是不是在几个巨头之间循环？Microsoft在2026财年第二季度明确表示，客户对Azure的需求依然超过公司能够提供的算力供给。Alphabet 2026年第二季度Google Cloud收入同比增长82%，积压订单达到5140亿美元。Microsoft全年云业务收入已经超过2140亿美元，更重要的是，其中接近90%来自前沿大模型公司之外的客户。这意味着AI基础设施的需求已经开始越过OpenAI、Anthropic这些模型公司，向银行、制造业、医药、政府和普通企业扩散。循环融资可以放大投资，却无法凭空制造5140亿美元的云订单。如果只是几个科技巨头相互买单，故事走到这里就应该结束。但现在，新的买家正在场外排队。而且这些买家比科技公司更特殊。
AI的下一批买家，是国家
沙特正在通过主权财富基金支持的HUMAIN建设国家级AI基础设施。HUMAIN与NVIDIA最初公布的计划，是未来五年建设最高500MWAI算力基础设施，部署数十万颗先进NVIDIA GPU；第一阶段就包括18,000颗GB300 Grace Blackwell。到2025年11月，HUMAIN进一步提出部署60万颗NVIDIA AI芯片的计划。阿联酋更加激进。2025年美国与阿联酋曾讨论一项框架，允许阿联酋每年进口最高约50万颗先进NVIDIA芯片；这一数字当时仍属于谈判框架，而不是已经全部获批的采购订单。与此同时，阿布扎比规划建设5GWAI园区，第一阶段Stargate UAE为1GW，初期约200MW计划使用约10万颗NVIDIA芯片。现在的问题正在变成：NVIDIA能够把多少GPU交给谁？
芯片已经不是有钱就可以买到的商品
中东还有一个非常重要的细节：这些国家拥有巨额资本，却不能自由购买最先进的GPU。2025年11月，美国最初批准HUMAIN和阿联酋G42分别购买最高相当于3.5万颗GB300的先进算力，并附带严格安全条件。需求远远超过许可证。钱已经准备好了，数据中心也准备建，最后一道门掌握在美国政府手里。到了2026年7月，情况再次发生变化。美国大幅放宽了对阿联酋先进AI芯片、部分军事设备和双用途技术的出口限制。路透社报道，美国政府在解释这一政策变化时强调了阿联酋与美国的战略一致性，以及其在近期对伊朗军事行动中的作用。因此可以说，阿联酋在伊朗战争中的军事与战略合作，成为美国进一步放宽先进芯片出口限制的重要背景之一。但不宜简单写成“支持伊朗战争换50万颗GPU”。这不是一份公开写明价格的交易合同。它揭示的是更深一层的现实：先进算力已经进入地缘政治的交换体系。过去国家之间谈石油、天然气、战斗机、导弹。现在谈判桌上又多了一样东西：GPU。
中国则走向另一条路
先进NVIDIA GPU长期受到美国出口限制，迫使中国建立自己的算力体系。华为昇腾、阿里等国产AI芯片与NVIDIA在单芯片性能、软件生态、先进制程等方面仍存在差距，但已经能够承担越来越多实际AI工作负载。DeepSeek等中国模型企业已经开始针对华为昇腾平台进行深度适配；与此同时，中国也在推动政府投资的数据中心减少对外国AI芯片的依赖。性能不是唯一的问题。有没有，能不能用，能不能持续获得，有时比领先多少更重要。一颗性能只有领先产品七八成、却可以稳定获得的芯片，对一个国家的价值，可能高于一颗性能100%、随时可能断供的芯片。中国因此形成了一套相对封闭的国产算力循环：芯片自己设计，服务器自己制造，数据中心自己建设，模型自己训练，需求主要在国内消化。它未必拥有最高效的单颗GPU，却拥有另一种更重要的能力：即使外部断供，机器仍然能够继续运转。
云计算于是成为主权AI的折中方案
它们既造不了最先进GPU，也没有自己的CUDA生态，更没有能力从芯片到模型全部重建一遍。一个现实方案正在出现：美国的芯片，美国的云厂商，本国的数据中心。Microsoft计划到2029年在阿联酋累计投资超过150亿美元，并已经获得美国政府批准，将先进NVIDIA芯片部署到阿联酋境内的数据中心。Stargate UAE也是类似结构：最核心的芯片和技术仍来自美国，但算力设施建在阿联酋境内。芯片不是自己的，核心软件生态也不是自己的，但服务器至少在自己的土地上。数据不必全部跨越国境，关键业务能够获得本地算力。它没有实现完全的“算力自主”，却比把整个国家的智能能力放在海外服务器上，多了一层控制权。所以我并不认为今天AI产业高度互联的资本关系，本身能够证明这是一场泡沫。循环融资是真实的，杠杆风险是真实的，资本回报压力也是真实的。但另一边同样真实：Microsoft的算力仍然供不应求，Google Cloud积压着5140亿美元订单，中东国家正在以国家资本争夺几十万颗GPU，中国则在不计成本地建设另一套国产算力体系。这不像一个找不到买家的产业，更像一个产能远远满足不了所有买家的产业。科技巨头首先把最先进的算力留给自己的模型、自己的云和自己的生态，然后才轮到盟友、企业和其他国家。金融市场看到的是一个资本不断循环的圆，从产业端看，它更像一座正在形成的城墙：墙内的人在疯狂扩建。墙外的人，正在排队买门票。
夜雨聆风