生成式人工智能行业正面临越来越明显的融资压力。OpenAI最新一轮融资规模和估值均低于此前目标，Anthropic准备上市之际披露了接近万亿美元的长期支出承诺，而依靠举债建设数据中心的人工智能云计算公司也开始遭到债券市场冷遇。

科技评论员埃德·齐特龙在最新文章中认为，支撑人工智能繁荣的资金循环正在受到考验。过去几年，风险资本、科技巨头投资和数据中心债务融资为整个行业提供了近乎无限的资金，但随着算力成本持续攀升、收入增长开始放缓，投资者正在重新审视这些公司的商业模式。

齐特龙认为，人工智能泡沫真正破裂的时刻，未必是技术发展停滞，而可能是行业再也无法筹集足够资金来维持扩张。

OpenAI最新融资低于目标，投资者开始质疑估值

OpenAI最新融资情况被齐特龙视为行业转折的重要信号。

《纽约时报》9月16日报道，OpenAI正在考虑以1.5万亿美元估值融资。9月29日，彭博社报道称，OpenAI计划以1.4万亿美元估值筹集300亿美元。随后又有消息称，贝莱德、其他投资机构及阿联酋基金正在讨论合计投入最多100亿美元。

但根据《华尔街日报》报道，OpenAI最终只筹集到110亿美元，估值为1.25万亿美元。部分大型投资者兴趣冷淡，融资规模明显低于此前目标。

报道还称，OpenAI已经告知股东，计划继续筹资，希望再获得最多200亿美元，并开始接触家族办公室和高净值个人投资者。

齐特龙认为，从此前瞄准大型主权财富基金和机构投资者，到转向个人财富管理渠道寻找资金，这种变化值得警惕。

不过，OpenAI并非没有现金储备。

据《The Information》报道，截至2026年第一季度末，OpenAI持有超过730亿美元的现金和有价证券。此后，亚马逊又投入350亿美元，软银在4月、7月和10月分批投入300亿美元。

OpenAI的收入也在增长，但增速不足以消除对支出的担忧。根据报道，2026年第一季度收入为57亿美元，第二季度增至67亿美元。第一季度的收入成本与研发支出合计达到121亿美元。

微软最新财报还显示，OpenAI的算力采购及收入分成付款，为微软最近一个财季贡献了约100亿美元收入。

齐特龙据此提出疑问，OpenAI既然已经获得如此庞大的资金支持，为什么还要如此急切地进行一轮规模明显低于预期的融资？

他推测，OpenAI可能既需要更多现金，也希望在Anthropic上市之前提高自身估值，并赶在资本市场进一步收紧之前筹集尽可能多的资金。不过，这只是作者对融资动机的判断。

这种竞争也受到Anthropic上市预期变化的影响。

根据彭博社和《华尔街日报》的报道，Anthropic此前一度被认为可能以超过2万亿美元估值上市，但市场预期已经降至约1.4万亿至1.6万亿美元。

齐特龙认为，如果OpenAI未来希望让最新一轮投资者获得合理回报，IPO估值可能需要达到1.5万亿甚至2万亿美元。但在竞争对手预期估值已经大幅下降的情况下，OpenAI要实现这一目标并不容易。

Anthropic收入高速增长，但算力成本增长更快

与OpenAI相比，Anthropic此前被部分投资者视为商业模式更加健康、收入增长更快的人工智能公司。

但齐特龙认为，Anthropic最新提交的修订版IPO招股文件，正在削弱这种乐观判断。

Anthropic最初披露的2026年第二季度数据相当亮眼。当季收入达到115亿美元，算力成本约56亿美元。按照这一口径计算，每支出1美元算力费用，可以产生约2.08美元收入。

不过，第三季度的数据出现明显变化。

Anthropic当季收入接近170亿美元，比第二季度增长约46.9%，但算力成本从56亿美元增至99亿美元，增长约77.4%。

收入仍然快速增长，算力成本却增长得更快。第三季度公司亏损5.67亿美元，营业利润率约为负3%。

齐特龙认为，这组数据表明，Anthropic第二季度看似出色的经营表现可能并不具有持续性。

他将部分原因归结于此前企业客户大量消耗Token的现象。一些公司曾鼓励员工尽可能多地使用人工智能工具，甚至在一个季度内耗尽全年预算。

随着企业开始控制人工智能支出，这种异常需求可能难以持续。

齐特龙还质疑，Anthropic此前的算力成本受到特殊折扣协议影响，可能低估了长期提供服务的实际成本。

根据他的分析，Anthropic与谷歌、亚马逊等供应商签订的优惠算力合同可能正在到期。随着采购价格恢复正常，未来成本还可能继续上升。

修订版招股文件还披露，降价和合同折扣正在影响收入。

2026年第三季度，新模型降价和客户合同折扣使Anthropic收入减少约6亿美元。相比之下，2025年第三季度至第四季度之间，相关因素造成的收入减少约7000万美元。

齐特龙认为，这进一步说明，模型使用量增长并不必然转化为同等幅度的收入增长。为了争取客户，人工智能公司可能不得不持续降价，从而承受更大的利润压力。

Anthropic长期支出承诺接近万亿美元

更令齐特龙担忧的是Anthropic不断扩大的算力采购和基础设施支出承诺。

根据他对修订版招股文件的整理，Anthropic已经披露的相关义务包括约3199亿美元的采购承诺及已开始履行的租赁合同、4512亿美元已签署但尚未开始的租赁合同，以及其他短期协议和9月30日之后新增的合同。

这些金额合计约8953亿美元。

不过，这些义务的性质并不完全相同，其中既包括不可取消的合同，也包括未来才开始履行的租赁和其他支出安排。

Anthropic披露，约4374亿美元属于不可取消的合同承诺。

公司预计，截至2030年年底，将发生约4475亿美元的相关支出。其中，自2026年10月1日起的12个月内，预计需要支付约698亿美元。

招股文件还涉及两类金额尚未最终固定的算力安排。

一类协议的未来付款估计为1500亿至1750亿美元，实际金额取决于算力交付、价格以及其他条件。

另一类是额外采购TPU算力的安排，预计2028年至2031年交付，潜在付款约1250亿至1500亿美元。

这两类金额没有包含在前述合同义务表中，也不能简单全部视为已经确定、必须支付的债务。

但齐特龙认为，即使不把这些尚未确定的费用全部计入，Anthropic未来需要承担的资金压力也已经非常惊人。

Anthropic在招股文件中承认，未来越来越多的算力和基础设施投资将采取资本支出或其他合同承诺形式，而且大量款项必须在相关算力正式投入运营之前预先支付。

齐特龙指出，过去人工智能公司可以通过租用算力、争取供应商折扣和融资支持来推动扩张，但未来越来越多的采购可能要求提前支付巨额资金。

一旦收入增长无法跟上算力采购和合同付款速度，公司的现金储备就可能迅速减少。

尽管Anthropic目前仍拥有庞大的流动资产，但公司在招股文件中只明确表示，现有现金、短期投资、经营收入和可用信贷额度足以支持未来至少12个月的营运资金、租赁付款和资本支出需求。

齐特龙认为，对于一家已经承担数千亿美元长期义务的企业而言，这种表述无法消除投资者对更长期融资能力的担忧。

信用评级可能成为新的融资障碍

Anthropic未来还可能遭遇债务融资成本上升的问题。

《金融时报》报道称，黑石已告知部分投资者，Anthropic上市后可能无法立即获得投资级信用评级。

这并不是正式评级结果。穆迪、标普和惠誉尚未作出相关决定。

不过，由博通支持、涉及350亿美元TPU租赁的融资交易，此前获得KBRA给予的BB+评级，比投资级低一个等级。

这一评级针对的是具体融资交易，并不等同于Anthropic公司的信用评级。

齐特龙认为，如果Anthropic最终只能以非投资级条件融资，未来借款利率可能达到8%至11%。

对于需要筹集数百亿美元债务的企业而言，如此高昂的融资成本可能造成沉重负担。

他指出，Anthropic不仅需要继续扩大收入，还必须改善利润率，并证明未来能够持续偿还巨额债务。

如果收入增长开始放缓，而算力合同仍要求企业按期付款，贷款机构就可能重新评估违约风险。

这种情况下，即使Anthropic仍是全球增长最快的人工智能公司之一，也不一定能获得足够便宜、足够长期的融资。

AI数据中心债务市场开始收紧

融资压力已经不再局限于OpenAI和Anthropic。

齐特龙指出，依靠借贷购买芯片、建设数据中心并出租算力的新型云计算公司，正在遭遇越来越明显的资本市场阻力。

根据Semafor报道，马斯克旗下SpaceX最近完成一笔400亿美元的债务融资，用于购买英伟达芯片，部分债务利率高达8.75%。

马斯克随后表示，过去几周，债务市场几乎已经不再向缺乏人工智能数据中心业务以外大量独立收入的公司提供融资。

他预计，全球200多家新型人工智能云计算企业将经历大量倒闭与整合，最终能够存活下来的企业不会太多。

《华尔街日报》也报道称，CoreWeave、Nebius和Nscale等依赖大量借债建设算力基础设施的公司，最近几周实际上已经难以进入债券市场融资。

这类公司的商业模式通常是先与微软、Meta等大型客户签订长期算力租赁合同，再以客户合同和采购的人工智能芯片作为抵押获取贷款。

由于建设数据中心和购买芯片需要提前投入巨额资金，债务融资是商业模式的重要基础。

但随着投资者重新评估风险，客户合同和芯片资产可能不再足以保证企业获得新的贷款。

CoreWeave尤其受到关注。

根据报道，公司已经积累351亿美元债务。摩根士丹利估计，CoreWeave到2030年可能还需要筹集超过1000亿美元债务。

齐特龙认为，如果债券市场持续收紧，这些公司的增长计划就会面临根本性挑战，甚至可能出现偿债困难。

科技巨头的AI收入越来越依赖人工智能实验室

除了人工智能公司自身的财务状况，齐特龙还质疑大型科技企业的云计算收入增长有多大程度依赖行业内部的资金循环。

他指出，谷歌、亚马逊和微软一方面向OpenAI及Anthropic提供融资，另一方面又通过出售算力、托管模型和分销模型获得收入。

这些交易在各家公司的财务报表中形成收入，但部分资金实际上是在人工智能产业链内部循环。

根据Anthropic修订版招股文件，2026年前三个季度约44%的收入，合计约146亿美元，来自谷歌、亚马逊和少量微软相关渠道销售Anthropic模型。

谷歌和亚马逊既向Anthropic投资，也向Anthropic出售云计算服务，并通过各自平台销售Anthropic模型。

齐特龙认为，这种复杂的商业关系容易使投资者高估人工智能行业来自最终客户的独立需求。

微软的情况同样引起他的关注。

微软最新财季收入中，约100亿美元来自OpenAI的算力采购及收入分成付款，占季度总收入接近11%。

相比之下，OpenAI在微软2026财年全年收入中的占比约为7%。

齐特龙认为，OpenAI对微软收入增长的重要性正在快速提高，但OpenAI本身又需要不断融资才能维持庞大的算力支出。

微软Azure业务最新季度收入为332亿美元，上一季度为294亿美元。

齐特龙推测，这38亿美元的环比增长，很可能有相当一部分来自OpenAI增加算力采购，而不完全是其他企业客户需求增长。

不过，他没有提供足以精确拆分Azure收入来源的数据，因此这一判断仍属于推测。

他还注意到，谷歌披露人工智能搜索摘要的商业化效果不及传统搜索，反映出人工智能功能可能削弱原有搜索广告业务的盈利能力。

在齐特龙看来，大型科技企业一边投入巨额资金发展人工智能，一边越来越依赖仍在亏损的人工智能实验室维持云计算增长，这种相互依赖可能使整个行业更加脆弱。

AI订阅服务的真实成本开始暴露

齐特龙认为，人工智能行业另一个长期被低估的问题，是大量订阅服务的收费不足以覆盖实际计算成本。

马斯克近期承认，Grok Bot的服务成本相对于收入来说太高，难以持续，因此调整了用户使用限制。

齐特龙指出，具备自主执行任务能力的人工智能代理，比普通聊天机器人需要消耗更多基础设施资源。

除了模型推理费用，代理系统还可能需要独立虚拟机、内存、存储空间，以及协调多个模型、调用应用程序和访问数据库所需要的计算资源。

这些额外成本并没有随着功能增强而自动消失。

过去，不少人工智能企业依靠风险投资补贴用户，以相对低廉的固定订阅价格提供高成本服务。

但随着资金环境变化，这种模式越来越难以维持。

AI编程平台Replit的收费调整提供了一个例子。

根据《The Information》报道，Replit在推出更自主化的编程代理后，毛利率从2025年2月的36%降至4月的负14%。

随后，Replit改用与计算资源和执行时间有关的收费模式，7月毛利率回升至23%。

不过，部分用户抱怨，新模式导致复杂任务和反复失败的操作产生更高费用，实际使用成本变得难以预测。

Replit首席执行官阿姆贾德·马萨德也警告，使用受到补贴的人工智能订阅服务的消费者，应当准备面对服务条件发生重大变化。

齐特龙认为，随着融资环境收紧，类似变化可能在整个行业出现。

他还提到，OpenAI已经披露，从12月开始，聊天和编程功能将使用共同的额度限制，并按照Token消耗量衡量使用情况。

在他看来，这可能是人工智能企业逐步减少订阅补贴、把更多实际计算成本转嫁给用户的信号。

但他也承认，具体收费变化及对用户的影响仍有待观察。

数据中心建设出现降温迹象

齐特龙认为，人工智能产业面临的资金压力已经开始反映在数据中心建设活动中。

根据他援引的Westside数据，2026年9月美国数据中心新开工项目金额约为94亿美元，低于8月的258亿美元，环比下降超过一半。

同期，新项目建设成本中位数同比上涨31%。

齐特龙认为，建设成本上升与融资条件收紧同时出现，可能迫使部分企业推迟或取消数据中心项目。

这一趋势如果持续，将影响上游芯片供应商。

过去几年，英伟达收入的快速增长与人工智能数据中心资本支出密切相关。大量云计算公司通过债务融资购买GPU，再依靠未来算力租赁收入偿还贷款。

如果债务融资收紧，数据中心建设放缓，GPU采购需求也可能随之减弱。

不过，单月新开工项目金额的下降尚不足以证明整个建设周期已经逆转。

齐特龙还指出，一些人工智能创业公司正在提前采购大量算力，认为未来需求会持续增长，即使自己用不完，也可以转售给其他企业。

他担心，这种行为可能导致算力供应过剩。

如果大量企业基于同样的增长预期扩张，而最终需求不及预期，算力租赁价格就可能下降，削弱数据中心投资回报，并使已经背负巨额债务的企业承受更大压力。

AI行业真正的风险是资金循环中断

齐特龙认为，人工智能行业目前的商业模式存在多个相互依赖的资金环节。

OpenAI和Anthropic依靠外部融资承担巨额算力支出，人工智能应用创业公司依靠风险投资补贴用户，数据中心运营商依靠债务融资购买芯片，而大型科技企业又从这些公司的采购中获得云计算收入。

按照齐特龙的估计，OpenAI和Anthropic约80%的收入来自获得风险资本支持的创业公司。他据此认为，基础模型企业的收入增长，在很大程度上依赖风险投资持续向下游客户输送资金。

不过，文章没有提供足以独立验证这一收入占比的完整数据。

齐特龙认为，这种依赖关系可能形成连锁风险。

如果风险资本减少投资，人工智能应用企业可能降低模型调用支出，OpenAI和Anthropic的收入增长就会放缓。

如果基础模型企业削减算力采购，微软、谷歌和亚马逊的云计算收入可能受到影响。

如果债券市场同时减少对数据中心的贷款，芯片采购和新项目建设也可能收缩，最终影响英伟达等设备供应商。

齐特龙强调，这些风险并不要求人工智能技术失去价值，也不要求用户停止使用人工智能产品。

即使技术继续进步、使用量继续增长，只要收入不足以支撑不断扩大的基础设施成本，而外部投资者又不愿继续提供资金，行业仍然可能陷入财务危机。

他认为，目前已经出现多个值得关注的信号，包括OpenAI融资低于目标、Anthropic预期上市估值下降、长期算力支出承诺持续增加、新型云计算企业融资受阻，以及部分人工智能服务开始收紧使用额度。

齐特龙没有给出泡沫破裂的具体时间，也承认自己过去试图预测转折点并不成功。

但他认为，资本市场正在从关注人工智能公司的增长速度，逐渐转向审视增长背后的成本、债务和真实盈利能力。

他的核心判断是，人工智能行业目前的估值和投资计划，都建立在收入持续高速增长、融资渠道保持畅通、算力需求不断扩大的假设之上。只要其中一个条件出现严重变化，已经承担巨额长期支出义务的企业就可能陷入困境。

在齐特龙看来，决定这一轮人工智能繁荣还能持续多久的关键因素，可能不是下一代模型有多强大，而是投资者还愿意为这些公司的亏损和扩张提供多少资金。