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集中风险

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如果你喜欢这篇文章，应该订阅我的高级通讯。内容是每年70美元,每季度18美元，或者每月7美元作为回报，你会收到一份每周通讯，通常字数在10,000到18,000字之间，包括大量详细的分析NVIDIA,Anthropic 与 OpenAI 的财务状况， 和AI泡沫的放大版.我的黑子指南SaaSpocalypse,私人信贷以及私募股权对于理解我们当前的金融体系至关重要，也是我对如何运作的指南OpenAI扼杀甲骨文和我的《仇恨者指南：神谕者指南》以及《仇恨者指南：神谕者指南（第二部分）》。

我也刚做了二 部分《仇恨者循环融资指南》，涵盖了英伟达循环疯狂的深度以及一种非常危险的“金融创新”历史。

订阅高级会员不仅性价比高，还能每周撰写这些深度调研的免费文章。本周的高级会员将是《博通黑手指南》，这家公司早已停止创新，其存在核心是收购成功公司、抬高价格，现在还为Anthropic和OpenAI构建芯片，同时承担（并支持）巨额债务。

简而言之，博通是NVIDIA和甲骨文的“不圣洁”产物。

如果你想联系我——尤其是如果你有关于Anthropic、OpenAI或其他AI泡沫公司的任何精彩信息——可以通过Signal联系我，邮箱ezitron.76。

我也在你的彭博终端上关注IB。

英伟达（NVIDIA）首席执行官黄仁森（Jensen Huang）表示，作为股市最大公司，他表示”通用人工智能已经到来“作为对Crusoe 首席执行官祝贺 OpenAI 发布其 GPT-6 Astra 模型他说这“使阿比林成为了通用人工智能的诞生地。”

据直接了解星际之门阿比林当前进展的消息人士透露，阿比林园区最多只有八栋建筑中四栋仍在运行，该人工智能数据中心由Crusoe为Oracle建造，并租赁给OpenAI。

该项目于2024年左右开始施工.黄明从未明确定义“通用人工智能”是什么，只是说我们已经达到了，并且“40万GPU上线”是接下来的事，我猜是指地球上的某个地方，因为阿比林仅有40万块Blackwell GPU的空间其中（正如我所说）其中最多有一半是实际安装并可用的。

大家都在谈论AGI的原因是《时代》杂志毫无新闻标准或羞耻感，引用OpenAI首席研究官陈马克的话称，OpenAI“走了80%的路”，仅仅运营总监格雷格·布罗克曼几天后表示我们已经进入了”无论你把它看作是这个模型，还是下一个，AGI时代“也就是《华尔街日报》也同意，尽管它无法确切定义AGI的含义，但这就是人工智能泡沫，那些最负有责任说真话的人大多无能或不愿去做。

这些公司把所有人当成傻瓜对待，很大程度上是因为包括全球最大的媒体机构在内的所有人似乎都很容易上当。无论是英伟达还是克鲁索，实际上都没有做什么——我们还没有达到“AGI的诞生地”，也没有“AGI的诞生地”完成，而且我读过的任何文章中似乎都没有人提及这些事实，除了说“嗯，AGI其实定义得并不明确”，只是顺着这些公司说的话而无意识地配合。

如果说有什么更有趣的看法是为什么所有这些人突然都从基本原理中扯来跳去，因为这个词本意是“能够处理超出其原始训练任务的人工智能”，但现在几乎意味着公司想要的任何内容，以及在Anthropic和OpenAI急于上市的同时。

答案很简单：这些人想让你停止思考什么是真的发生了——其基础财务和需求不合理，且其云软件根本无法证明其惊人的成本。

今天我要和大家谈谈为什么我认为硅谷金融危机正在酝酿，以及其中涉及的集中风险。

让我们来谈谈集中风险

所以，今天我们将讨论一个你可能听说过也可能没听说过的术语：集中风险。

这是一个术语，指的是把所有鸡蛋放在一个或几个篮子里，过度依赖某些投资、客户或特定业务线，以至于没有它们，你的业务或投资组合将遭受巨大损害。

特别是在银行业，引用国家信用合作社管理局的话它指任何单一或一组风险暴露，其潜在损失（相对于资本、总资产或整体风险水平）足以威胁金融机构的健康状况或维持其核心业务的能力。

我提到这些是因为在未来几个月甚至几年里，随着人工智能泡沫的瓦解，你会经常听到这个词，或者它的变体，因为行业的几乎每个环节都涉及其独特的集中风险。

OpenAI和Anthropic企业收入中有80%来自其1%的客户，而这些客户主要倾向于由风险投资补贴的AI初创企业

我们从头开始。根据金融科技公司Ramp的数据OpenAI和Anthropic的企业收入中有80%来自1%的客户，这一数字在过去三年中并未改善。Ramp的首席经济学家Ara Kharazian指出，顶尖1%的人群主要倾向于科技行业以及人工智能产品和服务，并且这种集中风险在他们追踪的其他软件类别中是未曾见过的。

哦，而且随着时间推移也没有好转。

该数据集可能包括Visa和Cursor等大公司，以及大量初创企业和普通企业，反映了AI行业的整体支出，但不包括Microsoft或大型银行等大型企业，客户可以选择不参与研究。

我还想明确，当Ramp说“AI产品和服务”时，这包括那些通过补贴代币支出销售订阅的AI初创公司，这意味着用户可以用代币支付远超订阅价格。

这意味着Anthropic或OpenAI从AI初创公司获得的1%资金，取决于他们持续筹集风险投资的能力。

这意味着绝大多数企业——真正的资金来自软件领域——其实并没有在人工智能上投入太多钱。那些投入最多的企业主要集中在那些内部大量使用代币的人工智能公司（因为它们由风险投资资助）、允许用户在风险投资支持的代币上花费不可持续资金的人工智能公司、目前面临巨大同行压力不得不花钱购买人工智能代币的科技公司，以及我猜还有一些巨鲸客户。

集中风险1：AI初创公司是AI的“忍者借手”

在大金融危机期间，数百万人背负了他们根本无法偿还的债务，其中最严重的例子之一是忍者“贷款——NoIncomeNoJ如果A请求者或NoIncomeNoJ如果ASets（我两个都看过）。

对于嗶, “...在大衰退前的几年里，近38%的新抵押贷款几乎不需要文件。”

具体来说，2005年36.5%和2006年美国37.9%的购房来自几乎没有收入证明的买家，这意味着在很大程度上，这些次贷还款只能靠一个急于创造更多贷款需求而不是与一个稳定的客户签订贷款协议，客户能够定期还款。

顺便说一句：在我们继续之前，我想让你先还有请注意，“次贷”并不指借款人但贷款本身。在大金融危机前夕，许多“富裕”的人获得了他们负担不起的抵押贷款。

2005年和2006年的“房主”很可能是那些根本负担不起自己买房的人。

我真心希望没人犯同样的错误——天哪!

Anthropic和OpenAI依赖于由亏损的风险投资支持的AI初创公司带来的人工收入，赚取数十亿美元的收入

这意味着OpenAI和Anthropic企业收入的80%——占其总收入的绝大多数——都依赖于数百名客户在AI代币上投入巨额资金，其中不确定的比例是AI初创企业，只有风险投资支持才能做到这一点。

让我详细解释一下这到底意味着什么：

  • AI初创公司在运营服务时，会连接到OpenAI和Anthropic提供的模型，并按每百万代币付费。
  • 在我找到的几乎所有案例中，AI初创公司都会“补贴”客户的AI使用，让他们在代币上花费远超月订阅的费用，而AI初创公司则以全额或略有折扣的价格支付代币费用。
  • 这只能靠无尽的风险投资实现。
  • 这意味着这些AI初创客户迟早会耗尽资金继续向OpenAI和Anthropic供给，因为连接AI模型的本质上运营他们的服务在经济上不可行。

人工智能初创公司是一种人为的收入来源。他们支付给Anthropic和OpenAI并不是出于现金流，也不是因为“获得巨大价值”，事实上，只有当有人给他们无尽的现金时，他们才能这样做。

虽然他们的收入可能在增长，但与筹集的金额或融资速度相比，这些收入远远不值一提。仅2025年，哈维就筹集了超过8亿美元年化运行率约为1.9亿美元，月均约1580万美元，这意味着如果没有风险投资的支持，一年多前它早就完全停滞了。

让我们说清楚：OpenAI和Anthropic在财务上依赖这些客户来维持生存。虽然“企业”可以指一群财富500强或理论上用大型语言模型进行编码或类似工作的大型企业，但根据Ramp的数据，很明显这些公司最大的收入来源之一（如果不是的话）是AI初创公司，这些初创公司根本负担不起没有风险投资的代币。

AI初创公司也最容易让用户在AI上投入更多，因为他们的代币销毁是补贴的。当有人启动像Harvey或Perplexity这样的平台时，他们会期待最新的模型，这意味着每家AI初创公司实际上都是风险投资支持的最新模型营销平台，这会让公司成本飙升，同时将资金直接输送给AI实验室。

当用户无需担心他们的实际成本而且供应商也不必这样做，因为它由风险投资资助，很容易看到每次新型号发布时收入激增，这为AI初创公司提供了一种吸引用户回归平台的新方式（参见：困惑而人工智能实验室则带来收入的提升。

AI初创公司对OpenAI和Anthropic来说构成了巨大的集中风险，因为这这并不是真正的收入。向人工智能初创公司提供这些服务，并不是让他们的客户“赚更多钱”，而是给他们一个不断筹集资金的理由。

虽然Harvey或Perplexity可能“需要”AI模型来运营他们的业务，但他们并不是因为任何原因而为此付费价值或商业模式或战略甚至让他们处于一个红皇后赛他们必须不惜一切代价提供最新车型以“保持潮流”。

如果说有什么，如果没有资金支持，这些企业也不得不停下提供Anthropic和OpenAI的模型以实现接近可持续性的目标，因为AI代币的成本是它们亏损的主要驱动力。

为了让你了解这些客户的规模，上周OpenAI宣布将切断AI编码公司Cursor（现为SpaceX一部分）的业务，WIRED报道称，OpenAI的收入将超过10亿美元2026年，占其2026年预计300亿美元收入的3%以上.其中OpenAI 仅占游标流量的 5%今年很可能还会向Anthropic汇出数十亿美元，这是一项巨大的潜在风险，如果埃隆·马斯克决定不愿意将大量资金投入竞争的人工智能实验室，这种风险很容易消失。

Cursor 之所以能持续向 Anthropic 和 OpenAI 汇款，是因为他们在四个月内筹集了 32 亿美元——六月（9亿美元）和2025年11月（23亿美元）。

根据2025年7月的信息Anthropic的两个最大客户年化运行率为12亿美元（当时其40亿美元运行率的30%），投资者认为他们是Cursor和Microsoft的GitHub Copilot，后者于2026年6月转为基于代币的计费.

问题在于Anthropic和OpenAI最大的客户都负担不起这些费用并且他们迫切需要这些人每季度继续支付更多薪水，这意味着每一家人工智能初创公司都需要筹集越来越多的资金来实现这一目标。

正如我所说，他们是人工智能时代的“忍者借款者”。他们不必展示功能正常的企业或产品的可持续需求，只需展示一个在纸张上签名的兴奋以及渴望继续花钱 那不是他们的。

这里的“房子”指的是初创公司自身不断上涨的估值。没有逻辑或理性的基础可以将Perplexity估值为潜在的300亿美元（据《信息报》报道）或者给它数十亿美元，除了风险投资者希望公司价值提升，而NVIDIA则想确保能继续在Anthropic和OpenAI上投入数十亿美元。

就像NINJA借款人一样，这种不良行为在系统层面被纵容，包括2025年，全球50%的风险投资流入人工智能领域.

集中风险2：科技行业似乎是唯一真正花钱购买人工智能的

如前所述，“顶尖1%”倾向于科技和人工智能初创企业，这意味着即使如此外面在不可持续的人工智能公司中，Anthropic和OpenAI主要依赖它们一直以来拥有的客户来实现收入增长。

这意味着除了盈利不佳的人工智能初创公司，绝大多数花钱在人工智能上的“企业”是科技公司，而非其他行业。科技行业更愿意涉猎并投资新产品事情尤其是当行业里其他人都被多年来不停地尖叫着这意味着它的“兴趣”远不止于“这真的有用吗”或“我们真的需要这个”。

科技公司拥有更多的软件工程师，也意味着更多需要开发或迭代的软件。

不过我补充一点，正如Ramp的Kharazian所指出的，这是“......在他们追踪的软件类别中未曾见过的集中风险水平”，这意味着这是一个人工智能专项的专业方向而不是软件整体问题。

顺便说一句：此时，可能有人在喊着”增长趋势偏向初创企业“和”Ramp的数据并不包括所有大型企业。”这些论点实际上都没有基于现实，但即使有，这些仍然是依赖科技高管或风险投资的巨大收入来源。

换句话说，除了科技和人工智能领域外，很少有公司愿意为人工智能支付高价，而这在几乎所有层面都是灾难性的，而且没有明确的迹象表明如何扭转这一趋势。

过去三年里，人工智能出现在所有媒体和董事会讨论中，每家公司在某种程度上都涉猎过人工智能，大多数企业都获得了投入大量资金的许可钱关于人工智能，最终，似乎科技行业唯一能让大量资金投入人工智能的人，只有......科技行业本身。

“科技行业”还包括大量风险投资支持的初创企业，他们和人工智能初创公司一样，只能负担得起在人工智能上花很多钱只要有人给他们钱去做这件事。

这对人工智能实验室来说又是一次潜在的暴露，因为这些客户也是转向更便宜的开源模型（他们自己训练）或最终的设备模型的主要目标。

即使他们选择继续与Anthropic和OpenAI合作，其中一部分支出也依赖于风险投资资金，其余则取决于科技公司是否愿意继续大规模投入资金。

他们80%的收入集中度依赖于从不稳定到积极不稳定的支出和资本。

事情从这里开始变得更糟。

OpenAI和Anthropic的1.3万亿美元计算承诺已成为AI泡沫中的次贷抵押贷款

顺便说一句：我估计每年非OpenAI/Anthropic AI计算需求约为220亿美元其中大部分来自Jane Street（CoreWeave和OpenAI的投资者），更大范围上，NVIDIA还租回了自己的GPU。我认为这个数字可能更小，但这是我基于分析的最接近估计。

我这么说是因为我预料到有人会说”Ed，计算器会有人买的。”不会的。正如我接下来要说的，那些公司意思是买计算量买不起，而且没有人会买接近那个规模的计算。

所以，我意识到几个月前我描述过AI数据中心债务作为AI泡沫的次贷我当时的比较依然支持，认为它依然吻合。

话虽如此，另一个例子出现了——Anthropic和OpenAI庞大的计算承诺，如今为超大规模企业和新云带来了超过1.3万亿美元的收入，比如谷歌、Microsoft、亚马逊,SpaceX,八号屋,SB 能源,神谕,大脑,Nscale以及Lambda.

具体来说，据《华尔街日报》报道OpenAI 预计在2026年7月签署与SB Energy协议之前，预计在2030年前在计算领域投入超过7500亿美元。

更多信息请见此处），以及根据《信息报》的研究，Anthropic在过去11个月内签署了约5170亿美元的协议。

据我所知，这些是“要么买要么付”的协议，双方同意购买计算容量，不管实际使用多少容量和收入。

当计算器可用或即将可用时，你必须先支付一笔费用才能开始使用。

提醒一下，两者都极其无利可图，每年亏损数百亿美元。即使他们是他们盈利，承诺规模之大令人震惊，这对世界上一些最大公司构成了巨大的潜在风险。

为了让你了解这种风险，为彭博社OpenAI的计算支出和收入份额约占Microsoft 2026财年（截至6月结束）AI收入的70%左右，略占Microsoft整个财年收入的7%多一点，且瑞银的估算Anthropic和OpenAI的计算支出明年将占谷歌云总收入的48%，到2027年约占840亿美元至1000亿美元之间。

据巴克莱银行统计，OpenAI和Anthropic在亚马逊网络服务上的预计支出为400亿美元，2027年日历年两者在Microsoft Azure上至少投入了500亿美元，我之所以提到这一点，是因为Microsoft采用了其独特的财政年度系统。

从较低的角度来看，这意味着Anthropic和OpenAI在2027年为Microsoft、Google和亚马逊带来了超过2000亿美元的预期收入，这取决于他们筹集风险投资的能力，债务又取决于他们业务的持续增长，而业务增长又取决于不断增长的人工智能支出来自一小部分客户，其中许多客户由风险投资资助。

之所以还没出现问题，是因为签合同时通常会先支付一笔小额费用，而相关容量尚未上线。

Anthropic或OpenAI只需用一点现金和几次DocuSign协议点击，就能签署数千亿美元的债务，这意味着所有这些容量这不是他们要花钱的任何东西直到他们必须开始付款的日期到了。

这种情况明年开始发生，随着容量的增加，情况会逐月恶化。

嘿，那这也让我想起了一件事。

集中风险3：OpenAI和Anthropic的计算承诺将于2027年及以后大规模启动，是AI泡沫中的可调利率抵押贷款，而超大规模企业则是银行

在我看来，Anthropic和OpenAI的计算承诺更应被视为债务义务而非“合同”，因为它们（作为“受租或支付协议”）运作方式类似，要求公司无论是否需要产能，都必须支付费用。

目前，一切看起来太棒了.Microsoft、Google和亚马逊都因AI实验室的计算支出带来了大幅增长的收入，同时还出现了庞大且不断膨胀的收入积压——具体来说，超过1.5万亿美元。

其中超过一半的积压归功于Anthropic和OpenAI，正如我一再说的，这并不是问题，因为资金还没停止流入。

如前所述，这将在2027年正式开始，并每年大幅扩展（尽管我怀疑我们能否坚持到那一步）。

A写得真的很糟糕（充满错误数字和零引用，使用大语言模型写的）来自一个叫Groundbreaker的网站，提出了一个很好的观点，将此比作数百万抵押贷款利率爆炸式飙升，当它们撞上“重置墙”时，低“诱惑利率”结束，月度抵押贷款还款爆炸性地飙升至难以承受的高点，客户错误地以为他们的房子会继续升值，或者能够再融资。

换句话说，Anthropic和OpenAI目前正处于预告阶段，所有这些容量——以及所有相关成本——尚未到位。

明年，至少有2000亿美元的计算成本到期。

问题在于，Anthropic和OpenAI这两家每年亏损数百亿美元、无利可图且不可持续的AI实验室，是否能负担得起支付这些费用。

如果你问绝大多数科技和商业记者、顾问或卖方分析师，他们会告诉你不用担心——对计算量有着永无止境的需求，甚至那个要求——可能永远不会满足“即使有泡沫，无论如何，社会都会获得“巨大的收益”.这些观点总是有行业数据的支持，而行业被信任，不知为何，能够讲述真实的自我。

大多数人的观点是，Anthropic和OpenAI都能买到所有这些计算量，即使他们负担不起，其他客户也会排队抢占需求。当被追问大型AI实验室会如何真正承担时负担得起在这个计算领域，大家都会告诉你“他们是世界上增长最快的公司。”

在这里，我们谈论的是1.3万亿美元的需求，来自两位客户他们有几百个顾客那大多数人是根据风险投资资金的可用性来支付他们的。

虽然后果可能不同——因为大金融危机的规模和破坏是由数万亿美元的投机驱动的——但这些错误看起来越来越非常相似。

还有那些辩解。

让我们来谈谈预告片价格

在大金融危机前的时期，约80%美国的次贷借款人获得了带有“诱导利率”的可调利率抵押贷款——前两到三年利率较低，随后调整利率随利率变化，有时还会收取相应费用。

这些抵押贷款被称为2/28或3/27抵押贷款，具体取决于预告期是持续两年还是三年。需要注意的是，“预告利率”绝非低（他们可能高达7%，只是他们确实是降低比正常利率更高。

当借款人担心每月还款可能更高时，他们会被安慰说可以再融资，或者房价只会上涨。

根据FDIC关于大金融危机的报告:

在当时较为宽松的承保标准下，许多借款人仅凭其支付初始月供的能力获得可调利率抵押贷款，这些还款额依据引入预付款利率确定。因此，他们在预估利率到期后能否负担房贷，取决于他们能否在高额还款生效前完成再融资。

许多投资者、购房者和贷款发起人所依赖的再融资能力，关键依赖于房价。只要房价上涨，贷款机构通常愿意提供新资金和新条款。即使在2006年中期全国房价达到顶峰后，房市参与者普遍不预期房价会崩盘。

媒体如何以与人工智能完全相同的方式洗白（甚至完全忽视）这场大金融危机

虽然关于房地产泡沫的警告早在2002年8月就已开始出现（干得好，贝克院长！），普遍（但不完全）一致认为实际上不存在房地产泡沫。

2005年8月全国房地产经纪人协会发布了多份“反泡沫”报告，称“事实根本不支持在130个特定市场发生房地产崩盘的可能性”以及整个国家。

时任美联储主席提名人本·伯南克2005年10月说他们说“没有会破裂的房地产泡沫”，并指出即使“房市出现适度降温”，也“与经济明年继续以接近潜在潜力增长的水平相矛盾”。

但我最喜欢的是2005年7月当《华尔街日报》的尼尔·巴斯基（Neil Barsky）在一篇名为《什么房地产泡沫？》的文章中嘲讽《经济学人》称其为“历史上最大的泡沫”，并批评“媒体和经济学家用悲观的言辞吓唬房主，无论他们多么本能、多么自愿且误入歧途”，并表示“美国没有房地产泡沫”。

他的理由包括说，房地产市场强劲是因为“真实的经济基础”，比如“低利率、本地就业增长以及人们对房屋的情感依附”。

但最相关的是，他将强劲的房地产市场与“一个人对未来收入能力的看法的真实经济基础”联系起来，并提出了他对此的看法住房需求：

我们面临的是严重的住房短缺和住房负担能力危机。尽管建设强劲，未售出的库存仍停留四个月，远低于25年平均水平。私营建筑商抱怨他们无法获得土地许可以满足需求。低收入住房倡导者抱怨住房价格对许多美国人来说遥不可及，政府补贴被大幅削减。

嘿，这让我想起了一件事英伟达首席财务官科莱特·克雷斯在最新财报电话会议上表示:

Frontier AI实验室对训练和推理计算的需求极为庞大，但他们的增长速度超出了资产负债表和信用状况所能承受的范围。他们拥有快速增长的客户需求，但仍缺乏数十年基础设施合同和投资级融资能力，无法独立保障AI工厂基础设施。换句话说，他们的增长不受技术或客户需求限制。而是受计算能力限制。

这篇文章之所以权威，主要基于它对“高风险抵押贷款产品推动房价升值”的“迷思”的回答，归根结底是“房主平均只拥有房屋七年[注：他没有引用证据支持此说法]，这意味着你基本上是在浪费钱不是申请可调利率抵押贷款。

我还能继续说下去。2006年12月21日，CNBC的戴安娜·奥利克报道了一则根据全国房地产经纪人协会、商务部和全国房屋建筑商协会提供的住房数据读者反馈：

另一位读者Michael Crespy写道：“虽然节目中偶尔会有'住房熊'，但大多数时候，节目里充斥着NAR或NAB的'经济学家'，他们不过是住房行业的”头号“啦啦队！！”

克雷斯皮先生，您说得对，他们是住房行业的啦啦队，但他们也是经济学家，唯一目的是组织和呈现行业数据。有趣的是，商务部在数据上的误差范围远高于行业数据。NAR现有住房数据由美联储监控，误差范围为1%。他们的数据来自40%的MLS房源抽样。40%在调查中相当高。

奥利克的文章表面上试图呈现“平衡”观点，但最终大多认为一切都很好，甚至引用了沃顿商学院教授苏珊·沃克特的话，称这些数据——都显示情况“有所改善”——“在某种程度上让她感到自信”，并补充说她对房地产经纪人或房屋建造商的统计数据没有异议。

奥利克感到防御，结尾写道：

在Realty Check，我们报告数据，与行业领袖交流，也与无数业内经纪人、研究房地产趋势的经济学家以及试图理清这一切的买卖双方交流;然后，无论好坏，我们都会努力理清这一切。我承认，我确实拥有一套房子，这就是我的偏见;我希望它能继续升值。如果你不相信我报道的内容，那是你的选择。

现在，为她辩护一下，也许是数字确实如此说一切都好，如果你眯起眼睛但奥利克对那些称她为“某种行业辩护者或辩护者”的听众充满了强烈的毒辣，而不是说，走出去做新闻工作…这基本上反映了当今所有关于人工智能的报道，主要内容是”数字看起来很棒！

”而，嗯，忽略那些不喜欢的。

不到一周后的2006年12月27日，CNBC播出了一则名为“的报道分析师：房市泡沫的担忧已成过去“他引用了前美国国际贸易委员会经济学家彼得·莫里奇的话，称房屋销售数字”对经济来说是非常好的消息“，并”预计2007年第二季度和第三季度的新房建设将有所反弹。”

事情的经过如下:

可调利率的“重置墙”始于2007年——而Anthropic和OpenAI的计算重置墙将于2027年开始

可调利率的“重置墙”——以及狂热如何变得棘手

术语时间！这里的“重置”是指抵押贷款从较低的“试探利率”百分比变为根据贷款条款和当前利率变化的可调利率，从而大幅增加你的月供。

我必须明确奠基者作品启发这篇文章的作者是克劳德斯洛普写得很糟糕，但这个想法值得肯定，尽管它几乎每个数字都写得一塌糊涂，几乎没有引用任何信息，文字几乎难以理解，我不确定大多数人都不会读。

附注：“重置墙”这个术语似乎已经被广泛采用之后 事实上，并没有出现在次贷危机的同期报道中。 那个时代的报道使用了“费率重置”一词。”

尽管如此，我还是必须引用它:

当时，数以百万计的次级借款人正在支付两年期可调利率抵押贷款（2/28 ARM）的低介绍利率。 两年内实行较低的固定利率，然后利率重置为高出 30% 至 50%。 在最初的两年里，贷款表现良好：借款人付款，服务机构收取，债券支付息票。 看起来没有什么问题，因为整个综合体——住房、抵押贷款、证券化——都处于预告阶段。

每一次 ARM 重置都是已知的、有日期的，并且从最初的那一刻起就在合同上是不可避免的。 将这些重置时间表汇总起来，你就会得到这个时代最可怕的展览：重置墙。 根据合同规定，2007 年和 2008 年期间大约有 1 万亿美元的可调整利率抵押贷款将被重置——高峰时每月重置 30 至 400 亿美元。 瑞士信贷于 2007 年 3 月发布了该图表。国际货币基金组织重印了该图表。它在纽约和伦敦的每个交易大厅流通。

Groundbreaker 忽略引用任何内容，所以我 去了，实际上找到了国际货币基金组织通过瑞士信贷分享的图表:

这里的“墙”指的是一大群次级借款人，从 2007 年开始，他们的抵押贷款付款突然飙升至每月数百亿美元（正如 Groundbreaker 所说的那样）。

旁注: 虽然没有大量的数据， 美国进步中心 指出 2007 年和 2008 年有 180 万笔抵押贷款达到或将达到利率重置，

换句话说， 前 每个人都必须付出更多的钱， 一切看起来都很好 因为 每个人仍然可以付款。 一旦他们 不得不开始支付更多的款项 和无法支付那些款项自2007年1月起，抵押贷款拖欠率每个月逐步上升，达到11.49%的峰值三年多以后2010年3月，再拿一个六年降至低于5%。

你还会注意到一切都解开了 很快，其中大部分是在 2007 年和 2008 年预告价格结束时开始的。 次级抵押贷款的起源崩溃 到 2008 年底，银行和金融机构的自有品牌证券化（根据 第19页 FDIC 报告）“为新抵押贷款提供了大部分资金”急剧下降，到 2008 年“几乎消失”。

正如我们现在所知，所说的为新抵押贷款提供资金的兴趣几乎与 建造房屋 就这样 一种建立新资产类别供投资者进行投机的方法。

而且，非常重要的是，次级抵押贷款发行的大规模扩张大多发生在三年的时间内。 虽然新住房开发和抵押贷款发放的热潮被卖给了所有人，但由于 对住房的无限需求，说住房需求是由 大量容易获得的钱被给予那些在历史上的狂热时期之外买不起的人。

你大概可以明白我要说的是什么了。

AI 泡沫重置墙 — 当计算承诺从 2027 年开始超过 2000 亿美元时，每年都在增长 — OpenAI 和 Anthropic 都无力承担这些费用

一切似乎 完全没问题 在金融危机爆发前的几年里，因为根据外部数据， 钱并没有停止流入。 因为实际上任何人都可以申请抵押贷款，美国建筑支出占GDP近9%到2006年，雇佣了770万人，这一切都是因为次贷创造的虚幻需求所带来的“住房需求”。

当时没人能预料到这份惊喜比例尺关于最终会动摇全球金融体系的投机，次贷借款人成为问题的报道非常多。不过不用担心，布鲁金斯学会在2007年10月解释说，这不会成为问题，重点是我的：

除非美国经济大幅下滑，绝大多数次级抵押贷款都会被偿还.而且，因为资金并不短缺，投资者仍然拥有大量资金，必须投入到某处。

尽管如此，2007年11月，美联储理事兰德尔·S·克罗斯纳确实发出了非常明确的警告：

最后，另一个可能影响次贷逾期的因素是首次利率重置时常经历的大幅还款增加。对于最常见的次贷浮动利率贷款，即所谓的“2/28”贷款，重置发生在两年后，之后的还款通常基于固定的低于市场价的利率。2007年初，典型经历首次重置的次贷利率从7%上升到9.5%，导致月供增加了25%到30%。这一增加意味着平均次贷浮动利率抵押贷款每月额外承担350美元的债务。

有趣的部分来了：Anthropic和OpenAI的重置墙实际上更简单、更集中，也更容易发现，只要你愿意仔细看！

正如我几周前在高级保费里提到的 （人工智能需要多少资金？),来自瑞银、巴克莱银行和富国银行的分析师期待——我的意思是他们是设定期望——Anthropic和OpenAI将在未来三年内贡献至少4440亿美元的超大规模企业收益。

具体来说，我整理了几周前我发布的AI需求泡沫通讯中的所有数据发现Anthropic和OpenAI将在2026、2027和2028财年贡献至少3650亿美元的收入。

顺便说一句：但这项分析仅部分完整，因为它基于富国银行对OpenAI和Anthropic预计贡献525亿美元的2027财年估计。该分析的一个弱点是，我们讨论的是Microsoft的2027财年，实际上该财年始于2026年年中。大多数其他超大规模企业（包括亚马逊、Meta和谷歌）都将财务年度与日历年对齐。尽管如此，我认为这相当说明了问题所在。

为了估算贡献——并且要非常公平！——我假设OpenAI和Anthropic在2028财年的Microsoft支出将呈线性增长（525亿美元），然后在2029财年减半，总计达到4440亿美元。

成本激增的原因是瑞银的朱斯蒂芬的估算，即使你觉得这有点高，我估计仅OpenAI在Microsoft Azure上就做出了2500亿美元的承诺这意味着Microsoft预计在2027财年及以后将实现超过525亿美元的数百亿美元。

我也需要表达还有多少 这笔钱比这些公司已经在计算上花费的还要多。

2025年，OpenAI花费了（根据我自己的报告，假设销售和市场营销的50%是计算费用计算数据略超过295亿美元。根据《信息报》的报道，它在2026年第一季度，虽然我们不知道第二季度花了多少钱（当收入季度同比增长10亿美元时可以合理推测，今年剩余时间每季度还会再花大约120亿美元，总额为484亿美元，少于此他们预计在2026年将花费500亿美元用于计算.

根据巴克莱银行和瑞银的数据，OpenAI预计2027年在AWS上投入150亿美元，在Google Cloud上投入125亿美元，富国银行估计2027年前两个季度将投入229亿美元，因此合理假设至少有450亿美元，总额达到725亿美元......也就是说，即便如此，考虑到2026年预计的支出，这似乎有点低。

然后你还得再加上甲骨文与OpenAI之间为期五年、价值三千亿美元的协议中的另外300亿美元，据《华尔街日报》报道，预计从2027年起将带来300亿美元的收入不过我自己的研究发现，这可能超过500亿美元甚至600亿美元

与此同时，Anthropic预计2027年在AWS上投入253亿美元，Google Cloud为1012.5亿美元，2028年AWS投资将增至358亿美元。下落到2028年，谷歌云的收入达到256亿美元，这很可能是因为购买TPU的初始成本。

从那以后，Anthropic 承担了350亿美元的债务，从博通购买TPUs。（这也为债务提供了保障），其中另一笔700亿美元的交易可能在门前.

我甚至还没算上要么 公司的与CoreWeave的交易、OpenAI与Cerebras的合同、Anthropic与SpaceX的交易，或许多在文中提到的协议《信息》报道Anthropic 5170亿美元的计算承诺.

我们不知道计算重置墙的具体规模，这非常糟糕

由于Anthropic和OpenAI都是私营公司，且我们缺乏关于收入积压披露的有意义会计标准，我们只能估计计算重启墙的巨大程度在任何时间点.

问题的一部分在于我们不知道实际有多少容量上线了 （因为超大规模化者拒绝给出任何明确的答案），以及该容量必须上线，Anthropic和OpenAI才能支付费用。

这让人沮丧，因为这意味着“1.3万亿美元”这个数字很难附加到时间段上。

话虽如此，我们确实知道这一点《华尔街日报》预测OpenAI将在2030年底前投入7500亿美元用于计算这意味着每年计算支出至少达2500亿美元。

如果不这样做，这意味着在2028年或2029年，其承诺可能会飙升至每年3000亿美元或4000亿美元。

这样好吗？

OpenAI和Anthropic的次级计算承诺等同于负债担保不力

让我们非常明确一点：谷歌、Microsoft、亚马逊以及其他各种新云平台，没有任何理性或负责任的方式应该允许Anthropic和OpenAI承担如此庞大的计算能力，除非是盲目信任永远结果出错了。

如果OpenAI和Anthropic在未来三年内不能以大约10倍的速度增长，并且在某个时刻找到盈利的方法，实际上都无法支付他们的承诺，而这至少需要一万亿美元的资金或债务。

超大规模企业所做的一切，正是基于导致大量次贷（以及优质但无法偿还）抵押贷款和住房过度建设的逻辑——资金并未停止被花费。风险投资和私人信贷合谋不断向Anthropic和OpenAI（以及超大规模企业本身）提供资金，就像他们继续向理论上占据的数据中心交易投入资金一样。

同样，超大规模企业在继续为Anthropic和OpenAI扩充能力，基于他们还未停止支付的假设。他们以某种方式认为，OpenAI和Anthropic每年支付数百亿美元的能力，就是未来将支付数千亿美元的全部证据。

顺便说一句：现在，我真的很想用Groundbreaker的图表，但说实话，他们的数据简直糟糕透顶——Anthropic和OpenAI在2026年几乎不可能在计算上花费超过1200亿美元，我也找不到任何证据支持他们。尽管如此，这堆Claudeslop提出了几个很好的观点，我必须引用。

据《开拓者》报道:

从经济上讲，收租或支付合同是一种租赁。而租赁则是一种融资。债务的定义特征是按计划固定还款，无论借款人情况如何，都必须偿还。这正是“收或还”承诺的本质。付款不会随使用率而调整。它不会等待客户的收入。它从起始日期及其后每个期间都欠款，持续整个期限。

这完全正确，除非你是科技和商业媒体的成员，那就是“一笔大笔钱，当然会无条件支付”。

那么，让我给你一些背景，说明这些承诺有多大。Microsoft过去十二个月的运营支出为1760亿美元对于年收入3310亿美元.Meta，一家年收入达2280亿美元的公司， 具有约1410亿美元的运营费用.Salesforce，这家公司年收入略低于440亿美元,运营费用达350亿美元.

OpenAI，2025年，运营费用为340亿美元，收入为130.7亿美元.2026年第二季度，其营业利润率降至负183%.这家经济状况恶化的公司，凭借萨姆·奥特曼的答应能力和普遍认为没人会遇到坏事的感觉，签下了价值数千亿美元的计算承诺。

我猜这些承诺签署时实际上没有任何承保，因为任何有计算器和意识的人都能从纸面上看出这些公司负担不起他们的承诺。其理由与用来轻描淡写地回避次贷违约担忧的理由完全相同——系统在运作，系统总会自我修正，且情况会持续增长。

无论如何，OpenAI和Anthropic实际上都没有资金支付他们的义务之所以能跟上，仅仅是因为低成本签约.

随着这些承诺的开始，他们对资本的需求将以丑陋的批次大幅加速，无论是与超大规模企业还是新云合作伙伴，再加上他们与博通签署的债务协议，以资助自家硅片。

而且绝大多数承诺和付款尚未到账，这也是本通讯主题为何还没人担心的原因。

与此同时，再往上抽象看，即使是那些真正靠AI泡沫盈利的公司，也面临着Anthropic和OpenAI的潜在风险。

集中风险4：博通和英伟达的客户都依赖Anthropic和OpenAI来实现其AI芯片的变现

我现在就不直接比较大金融危机了，因为我觉得这会妨碍分析，但我们要明确一点无论是直接还是代理，NVIDIA的客户群实际上就是Anthropic和OpenAI。

正如我在《循环融资黑手指南》第二部分中所探讨的OpenAI和Anthropic为超大规模开发者和NVIDIA提供了两个功能：

  • 他们是AI计算的最大直接用户，占所有人工智能收入的70%以上对于 Google、Microsoft、Amazon、Oracle、SpaceX、Cerebras 和 Lambda，可以通过直接合同或通过租赁计算量的超大规模企业（参见：Nebius 和 Microsoft、Lambda 和 Microsoft/Amazon、CoreWeave with Microsoft）。
  • 它们通过收入积压制造需求假象。

具体来说，每当你听到有人说“对AI计算有巨大需求”时，他们总是指向收入积压，而这些积压大多是OpenAI、Anthropic或其他租借计算设备的公司。

例如，CoreWeave 最新财报涉及其“[1040亿美元]收入积压的明显欺骗性声明，凸显了对CoreWeave Cloud前所未有的需求”，尽管其中224亿美元来自OpenAI，其中210亿美元来自Meta，60亿美元来自简街（他们也投资了），其余部分则来自Anthropic、Microsoft和英伟达63亿美元的备用协议，用于购买未使用的容量.具体来说，CoreWeave在与Anthropic交易后，盈利积压增加了326亿美元。

这些收入积压既存在循环融资，也体现在金融化营销方案中。

从外部看，每家拥有大量AI计算的公司也都拥有惊人的积压，大家都认为这些积压必须卖给多样化的客户群体，而不是Anthropic、OpenAI以及未来可能出售计算产品的公司。

换句话说，一切都基于这样一个观点：A）对计算的需求将近乎无限，B）它们的存在证明了别人也会有同样的需求。

另一个问题是，NVIDIA 的 GPU 价格极其昂贵，以至于包括全球最大、最富有的公司（除了 Microsoft）——都负担不起继续购买和建设数据中心，否则几乎要背负无穷债务，从而大幅减少潜在客户。

你已经能在英伟达最新财报.截至目前为止，近一半——44%——来自三个客户，最近一个季度收入中有16%来自一个客户，很可能是Anthropic计算服务的SpaceX。

根据我最近的高级通讯瑞银估计，NVIDIA数据中心收入约有50%来自Meta、谷歌、Microsoft、亚马逊和甲骨文，德意志银行估计高达60%。

该理由对于这些进一步的资本支出，主要由OpenAI和Anthropic推动，且他们的需求很大程度上是由亏损的AI初创公司补贴用户的AI代币驱动。

虽然NVIDIA可能会说我们已经“达到了AGI”或“需求疯狂”，但实际上财务回报关于购买NVIDIA显卡几乎完全由OpenAI和Anthropic驱动，我指的是Microsoft、Google、Amazon、Oracle、CoreWeave、Lambda、Hut8、Fluidstack，基本上所有其他交易方都在建设能力，要么大部分，要么全部用于捕获他们的收入。

我能找到的最好例子是SB Energy该项目积压了4390亿美元，其中99.4%专门用于OpenAI。

非OpenAI/Anthropic的GPU销售将取决于NVIDIA的感知管理让所有人相信AI计算有真实需求，这也是为什么有效收购了Poolside，并且可能投资数十亿美元困惑度以及思考机器.这两家公司实际上都无法在没有风险投资（或NVIDIA）资金的情况下生存，但有了NVIDIA的投资，他们有可能为超大规模企业或新云的积压项目增加数亿美元甚至数十亿美元的“需求”。

再次声明，大家都以为一切都好，因为钱还没花完，并且因为NVIDIA承诺2028财年实现70%的同比增长.数据中心债务依然存在于新云用户以及几乎不存在的数据中心开发商如SB Energy（当然，这背后是NVIDIA的），主要是因为NVIDIA制造了“对AI计算的巨大需求”的错觉。

从根本上说，NVIDIA的收入取决于超大规模企业是否继续由OpenAI和Anthropic支付，因为只有这两家公司有可能证明其数万亿美元的资本支出是合理的。

正如我已经指出的，为彭博社，在Microsoft 2026财年33.3亿美元的人工智能收入中，只有约100亿美元来自向客户销售计算或人工智能驱动的软件——这一可悲的数字表明，扣除人工智能不可持续的失败后，实际需求非常有限。

博通为了与英伟达竞争，决定自己也需要一些集中风险，并且根据其最新财报Anthropic 和 OpenAI 将在下一个财年成为其最大和第二大客户。

与超大规模企业类似，博通和英伟达都没有因AI泡沫破裂而破产，但博通未来的收入——预计2028财年（2027年11月开始）为2300亿美元——现在都依赖于两者直接购买来自超大规模企业（由Anthropic和OpenAI支持）以及AI实验室本身，某种程度上，创造了更深层次的曝光。

一切都好，直到钱停止流动

无论你对我或更大的人工智能泡沫的看法如何，这并不重要，因为一切看起来都很好，直到有人筹不到资金并支付给新云、超大规模开发者或人工智能实验室。

为了持续运作，人工智能初创公司必须能够每隔几个月筹集数亿美元，正如Anthropic和OpenAI必须继续筹集数百（甚至数百亿美元）资金，支付超大规模企业计算费用，这样他们不仅能筹集数千亿美元，还能将资金用于英伟达的GPU产品，而英伟达只有在能为贷款方继续发行数千亿美元债务提供理由，或为这些债务用于数据中心提供支持时，才能继续每年赚取数千亿美元。

换句话说，AI泡沫是基于几百家公司花钱买两家公司的心血来潮，来合理化五家公司花钱在一家公司身上。或者如果算上博通，那就是两家，如果你不想算，也没必要。

如果你告诉大多数记者或投资者这些，他们会告诉你别担心。根据The Information报道:

但投资者可能需要调整预期。一位大型公众投资者总结Anthropic对市场的态度是：“别想太多。只要看收入增长率。这就是你需要知道的全部。”

任何告诉你“不用担心”一家每年亏损数十亿美元、计算投入达5170亿美元的公司都是骗子，任何发表这种言论却不加评论的人都是骗子这令人深感担忧根本不在乎你生死。

但这正是科技行业当前的现状：一个痴迷于增长的死亡邪教，痴迷于衡量和庆祝自己增长的媒体生态系统，以及未来可能增长的程度，总是被富人和权贵设定的术语框定。

双方未能以清晰和目的性应对时机，将导致市场调整，可能远超互联网泡沫，揭露许多参与者是伪君子、骗子、愚蠢、食尸鬼、懦夫，甚至极其无知。

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