애플, OpenAI를 400명 인재 빼가기로 고소, 앤스로픽(Anthropic) 50만 줄 코드 유출, 거대 기업들의 싸움은 전채 요리에 불과하다: 7250억 달러 지출 대 700억 달러 수익, 자본 환류와 인재 인수, AI 거품은 큰 소리를 내며 붕괴하는 것이 아니라 층층이 무너질 것이다
视频从苹果起诉OpenAI挖角、Anthropic代码泄露等事件切入，分析AI竞争已从模型参数转向硬件、人才、数据和算力。内容进一步讨论一级市场融资、人才并购与资本返洗，比较四大云厂商7250亿美元资本开支和头部AI公司的约700亿美元收入，并提出AI行业更可能在未来4到8个季度逐层承压，而非突然崩盘。
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不管是模型厂商还是算力厂商，他们的问题都是长寿命资产，被短周期的私募资本，还有随时可能消失的需求供养，这才是这个行业最短期的瓶颈。
勿如实拒绝碎片认知。最近的AI圈也是热闹得很。一级市场在做流动性竞争，然后大厂之间开始互撕。从事件上来看，这轮AI泡沫晚期的景象已经非常明显了。现在大厂的主旋律是什么呢？是打官司。7月10日，苹果在加州北区联邦法院把OpenAI给告了。诉状里的细节相当劲爆，说OpenAI挖走了超过400名苹果的前员工，然后还把iPhone跟手表的设计副总裁给挖过去当首席硬件官。甚至被指控在面试环节，OpenAI教唆苹果的前员工带后员工一起来入职，不只要拉人，还要拉产品，像未发布的电池、逻辑板，还有原型机，拿这些东西出来进行讲解。还有一位前苹果工程师被指控在离职之后继续利用软件漏洞，摸进苹果内部服务器，还在下载它的绝密文件。
相当于这些是目前原告，也就是苹果的单方面主张，这官司还没打完，但它的指向非常清楚。这些大模型公司想干嘛？它现在已经不是模型参数的问题了，而是要切到哪儿？切到硬件市场。你看，OpenAI挖了苹果这么多人，而且都是集中到哪一块？都是终端入口，还有硬件路线图。另一边，马斯克的xAI去年把苹果跟OpenAI一起给告了，指控App Store的分发上排挤竞争。
更有意思的是，Ostrampic那次的事故，这个事儿大家都知道，就是三月底，因为一次非常低级的打包配置错误，Cloud Code客户端里的50多万行云代码，连着内部架构一起暴露在公网上了，从编排架构到权限系统，再到内部代号，几个小时就被开源社区给fork了一遍。这说明什么？说明单靠算法的护城河也是极其脆弱的，而且这些大厂商的算法现在也变了，这个竞争变量已经从跑分迁移到了人才、数据还有能力这端了。
说到这儿，就不得不提到一个人，这个人叫佩雷斯。他是干什么的呢？他是一个英国经济学家，专门研究一个事儿，研究了两百年的五次技术革命，然后总结出了一个泡沫的周期定律。按佩雷斯的技术革命周期框架，这种诉讼战加上互相倾轧的激烈博弈，就是泡沫末端狂热阶段的一个标准症状。历史上最像的就是90年代末期，浏览器还有操作系统的暗战。这里大家画一个重点，一个泡沫会先破的是哪一端？会先破裂的一定是融资结构这一趴，而不是技术本身。现在这些开源模型的巨头跑分都快跑成公关噪音了，我可以这么说。所以我们根本就无法通过跑分来定价这个资产。
那什么能够决定这个资产呢？我们要看四个看不见的东西。头一张就是电力。Meta已经锁了上限为6.6吉瓦的核电组合，从现役核电站的购电协议一路锁到小型模块化反应堆的远期订单。但注意，他现在说的那个吉瓦不等于插上马上就能用的算力。第四代核电最快也要2030年之后才能商业并网，中间这几年巨头就要为现货定价付出真金白银的溢价。那么真正的这笔账应该怎么算呢？应该加上概率密度进行可能性定价。简单来说，就是按时通电的概率，乘以可持续的功率，再乘以单位成本。所以他发布的那个总能量基本上没法定价，可能大家还在进行确定性定价。其实市场本身哪有什么100%的确定性啊？如果是要对宏观下注，基本上概率定价才是常态。并且再跟大家说点有用的，确定性这玩意儿越是短期，它的确定性才能越高。
翻译过来就是什么呢？就是确定性高的都是突发消息，而宏观趋势用数学的角度来说，就是通过一点点的豁然性的积分给积起来的。但突发消息的确定性，你确定你能跟高频抢通道吗？基本上突发消息散户能够进去的时候，整个消息的定价在400微秒之内已经结束了。所以我们经常会说，宏观变现是熬出来的溢价，就是这么个道理。
接着就是语料。在AI几轮的扩张之下，高质量的人类文本正在迅速枯竭。iPro AI推算，2026年到2028年之间，人类的语料库会彻底见底。如果用AI生成的数据回炉训练，又被证明会导致模型崩溃或者严重过拟合。于是现在价格暴涨的不仅仅是芯片这种硬件，版权的定价权也在急剧反转。现在卖数据的都开始坐地起价了。我举个例子，像Reddit就是美国。
这个龙头Verti一个季度订单同比暴增了250%，订单出货比2.9倍，未交付订单150亿美元。但是我现在要开始给一个液冷公司泼冷水了。订单不是收入，收入也不是现金。我们要盯什么？我们要盯交付返工率，还有应收账款的回收情况。
现在硅谷撕得最狠的就是抢人，而且现在你看，一路从产品、从训练端，现在已经打到人这端了。苹果打官司其实也不稀奇，当年跟三星的专利打了7年，但那是什么？那都是硬件同行之间的事儿，毕竟同行是冤家这一块，我还是能理解的。但这回完全不一样了。苹果把一家AI公司按在了被告席上，这就等于什么呢？这就等于在说OpenAI已经不是一个单纯的大模型公司了，就是奔着iPhone饭碗来的硬件对手了，或者说它已经有这样的成型战略规划了。
而且做平台做到干掉自己客户的事，也不是没新鲜事儿。像当年DOS时代，那个办公软件王叫Lotus，是当年的表格霸主。80年代的时候，它就是装电脑的理由本身，市占率巅峰超过七到八成。但是后来Lotus想自己做一个办公软件的时候，Lotus当时拿到的Windows文档根本就不全，接口还老变。后来就打官司，指控微软故意在Windows 95发布前撤掉了关键的API，然后就害得这个产品发布晚了几个月。再加上微软干了一个事儿，就是做了捆绑包，把Word、Excel跟PowerPoint合成了一个Office套件，半价卖，然后Lotus的单品定价体系直接崩盘了。
现在OpenAI自己就是这个平台，然后还他妈疯狂挖角400个人，还可以加挖，这心思不就差写在脸上了吗？OpenAI现在一定是想打硬件了。就这种事儿，即使在苹果漫长的诉讼史上也是头一遭。这也能使我们看到一个问题，就是硅谷的人才压力现在也是非常大的，并且这种压力使得各个维度的成本都在飙升，最终就会逼着没上市的巨头要么加速IPO，要么就在私募市场折价融资。
你看，电力签约在涨，液冷交付在拖，安全工程师也在跑，语料的版权成本还在疯狂飙。那模型性能就算能够继续涨，自由现金流也一定会同步恶化了。这部分我们看什么？我们就看对于泡沫最敏感的一级市场这边。为什么一级市场对于市场最敏感？因为它既是一个风险偏好的标尺，同时又是一个流动性压力的标尺。我们可以看到所有泡沫流动性的顶峰期，一级市场会达到一个估值巅峰。相反，在流动性退潮的时候，一级市场塌陷速度是最快的，它要比二级市场快得多。因为这地方本身就是在对风险进行定价，风险偏好只要一变，对于一级市场的打击那是最大的。
一级市场这边，2025年AI融资大约是2260亿美元，占了全球VC将近一半，而Anthropic跟OpenAI两家就吸走了30%多。所以这个市场现在是一个什么形态呢？就是头部它是这个流动性黑洞，而尾部是一个被抽干的河床。因为中小模型公司根本就烧不起数亿美元一次的预训练，然后又缺乏真实的消费端，所以这些中小模型公司正在大面积僵尸化。
然后现在一级市场采用的模式也是非常不健康的。就是为了掩盖降价融资这个难堪，顺便绕开反垄断审查，硅谷发明了一个非常体面的清算仪式，叫做人才并购。你看几个案例就明白了，像微软6.5个亿就拿走了Inflection创始人跟70个核心员工，那折合成人均就是930万美元一个人吧。谷歌呢，是20几亿美元买断了Character AI的创始人跟30几个研究员，然后留下200多号人收拾这个烂摊子。Amazon用2500万的授权费吸走了Adept三分之二的员工，领头的VC一比一拿回本金，零利润离场。名义上叫做授权合作，实际上就是一次不走并购会计的私募清算。
你看，都别拿走什么了，知识产权没拿走，核心人才被挖走了，为的是什么？其实一方面是绕过反垄断审查，另外一方面是有些模型公司根本就融不来资了，但是又不能去降价融资，因为一旦降价，情绪就崩了，所以这属于双方一拍即合的买卖。因此，如果你看到这类公告，这个标题金额千万别当一个退出的估值，你得拆开看里边多少是优先股的钱，多少是员工的留人奖金，然后最后剩的那个普通股的渣子，那才是真相。
接下来全场最核心的一环，就是资本的返洗。这个闭环是怎么运转的呢？不就是VC把钱投给AI创业公司，经常还搭着云服务，还有信用额度这些。创投企业一拿到钱，就打骨折的价格战去抢客户，那个API定价狠到真的是卖一单亏一单，客户越多就亏得越狠。为什么敢这么干呢？因为亏的是VC的钱，并且思路还是互联网时期的思路，还是想先把客户量给堆起来，然后好讲下一轮的故事，再往上顶估值。
然后现金绝大部分交给谁了呢？交给了自己的投资方，像Amazon的AWS、谷歌云，或者是买算力、买GPU。这笔一级市场的风险资金只是过了一道创投企业的账，然后摇身一变又变成了巨头财报上光鲜的云收入增长。华尔街这个被动资金一看到这个增长，就给出一个更高估值。巨头再拿着膨胀的市值发债买卡，然后再发起下一轮绑定算力的协议。这个钱就是在一个封闭的环境中运转的，它只是变成了财报上亮丽的数字。这些交易本身也是真实的，合同也是真实的，算力还是真的，发票就更真了。但是这个问题不在这些琐碎东西上。
的真假在于什么呢？在于环外有没有足够的真实客户，用足够的毛利把这套资产给养活。现在还有一个问题，就是企业端对于这种封闭模型是一点都不信任的，尤其是那些拥有自己核心技术的。你说现在拥有自己核心技术的，像医药公司或者大型的金融机构，根本就无意使用这个闭源大模型，都怕什么？都怕现在的闭源公司玩起当年微软这个路子。可以说越是技术密集的，他们就越不会使用闭源的大模型，因为数据跟工程逻辑本身就是他们所有的价值。好，逻辑部分呢，我们就先说到这儿。
我们来看这个四大云厂商的账，账目比什么都能说明问题。2026年四大云厂商的合计资本开支是7250亿美元，其中AI相关的占比是60%到80%，资本成本差不多10%。大家注意，资本成本不等于利息，利息只是资本成本的一部分，还有很多损耗成本，像通道、税务、融资服务费，这些都是资本成本。换来的那些GPU，也就是六年的经济寿命，这还是往长算的，其实也就3到5年左右。这六年都是华尔街给自己加的戏，不过没关系，我们就按六成算。然后贡献是65%的毛利率。
光2026年这一批的新增资产，每年就需要1500亿到2000亿美元的新增外部收入来覆盖这个资本费用，这是门槛，不是预测。现实呢，我们来看这个收入端。Oscarampic 5月份的年化run rate冲到了470亿美元，4月份刚刚超车了OpenAI，OpenAI自己在250亿美元上下，头部两家加起来奔着700亿美元去了，业绩看着还是挺亮眼。不过现在呢，我又要开始泼冷水了。第一份就是run rate这个口径含水量实在是太高了，它里面包含什么呢？包含合同额，包含确认收入，还用单月乘以12，里边的假设因子太多了。这个概念就是把以上的概念全搅和在一起的一个词儿，有一个专门的研究报道就是说这个的，大家可以找来读读。他是怎么说的呢？他说AI创企的合同口径跟真实收入确认的能差出70%。
第二盆冷水是什么？就是收入他妈涨归涨，它不耽误亏钱，钱是照亏的。OpenAI今年预计的亏损140亿美元，等于每收一块钱倒贴一块二。第三盆凉水是什么呢？就是我就算这些模型厂商的收入一点水都不含，那700亿就是2000亿这个门槛还差着他妈一倍还多呢。
但是现在客户已经开始捂钱包了。像Uber 4个月就烧穿全年的AI预算，直接给员工设了一个消费档位。企业这块的认可度现在表现得一点都不高。像BCG今年问了1800多个企业高管，问关于AI的创造价值这个问题，只有26%的企业高管说AI产生了实质的财务价值。IBM更狠，他们自己做了一个C O的调研，受访的C O里边有56%说AI没有带来显著的财务收益。大摩也数了一圈标普500，但是能爆出可衡量的AI收益的只有21%。
我们再看续费这个照妖镜，这个指标叫做净收入留存。说人话就是老客户今天花的钱除以去年花的钱，是超过100还是低于100？如果超过100，就是越买越多；如果低于100，就是在跑路。传统大企业SaaS还有118%，也就是说传统这些软件，客户还是越用越离不开的。但是AI工具惨到只剩下32%了。翻一下就是什么？就是去年还肯付100块的客户，今年只肯付20到30块钱，纯粹就是买来尝个鲜就扔了。
可能大家比较关心的就是这个游戏还能玩多久？我先说好，这是宏观趋势，如果是短期的话，我就是之前的观点，短期还是流动性的一个自然阶段，不烧干净，谁都没法出清。不过在宏观角度来看，AI有个非常典型的晚期狂热，加上局部民斯基的特征。这也不是说全行业就会崩，这是一个行业的周期性判断，它跟股票涨跌不是一回事儿。所以我认为更可能的顺序是一个分层塌方。
实现它呢，我们就来看泡沫尾端的流动性逻辑。首先在融资端最受不了的是谁？就是私募嘛。像私募尾端这些公司，先断融资这点完全可以确定。但是到了巨头这一端，是财务健康的先退出产能竞争，还是财务明显劣化的先退出？这个其实还真不一定。为什么呢？因为财务健康的公司还有后手的能力，但是财务劣化的公司没得选。所以单看一个财务指标，在巨头那儿其实是不好判断的。但是第一个不想扛了，或者是扛不住的，应该今年或者明年年初就会出现。
如果你想自己盯AI行业的变盘，就盯三组指标，每一组我都把算法跟数据来源交代清楚。第一组叫做资本覆盖指标，叫做RCR。它管的事一句话就能说清楚，就是这堆AI资产赚的钱够不够养活它自己的。
我先说这个分子是什么。这个分子是资产真正赚回来的钱，也就是拿外部客户真金白银付的AI收入乘上毛利率。有两种钱不能算进来，一种就是巨头自己投资的模型公司回头买算力，这是左手倒右手，所以不能算。另一种是自家用内部的记账使用，这就是一个纸面富贵。刨掉这两块，剩下的才是能计算的钱。
再看这个分母，这个分母是什么呢？这是养这堆资产每年要花的钱。其实算法跟房贷月供是一个道理，本金就是买设备的钱，利率按资本成本年化来算，期限按照会计折旧那6年来算。摊下来就是每买100块的GPU或者机房，往后每年背20块钱到30块钱的固定成本，这是有没有客户都得掏的钱。这个钱呢，就是随时间流动的。这个分子除以这个分母就是RCR。小于1是什么意思？意思就是赚的毛利连养资产的年供都盖不住，纯靠融资来续命，融资一断就玩完。
还有就是数据上哪找，这个不是一个现成指标，大家得自己动手去拼。资本开支就去翻四大云厂商季报的现金流量表，这一块就是内向。AI收入的口径干嘛？去听这个财报会，像谷歌云、AWS，每个季度管理层都会念一嘴，各家投资者关系页面或者会议记录都是公开的。那么现在巨头们的RCR是多少呢？是0.2到0.5之间，离1还差着远呢。现在这个资本开支的速度还在以30%以上的速度进行，翻译一下就是什么？就是现在这个资产已经养不活自己了，不过还在拼命买新的，这就是靠融资输血硬撑的铁证。
第二组是什么呢？是需求转化。其实回答这个问题也简单，就是企业买了AI之后到底用没用起来？我们看3个数就够了。第一个数看什么呢？看试点转正的比例，因为企业搞AI都有个习惯，就是先搞一个试点，然后再看值不值得扩大化。你只有试点试好了，才能推到一个正式的生产环境嘛。这个转正比例就是一个重要的信息。你看像德勤，就是那个会计公司，每年都会出一份企业AI的现状报告，这是官网能够免费下载的。还有给这个数据的是高德纳，高德纳调研也给这个数。你两家可以对着看，跌破四分之一就算危险。这个四分之一什么意思呢？就是4个试点里边3个烂尾了。
这个就是德勤的报告。2026年3月，德勤对650个企业技术负责人的调研显示，只有14%实现了全组织的铺开。对四分之一的转化率，这个数字还差一大截呢。第二个数就是净收入留存，这是前面已经说过的，就是老客户今年花的钱除以去年花的钱。这个在上市的软件公司财报里边一般都会直接披露。如果没上市，看什么？看私募数据平台的季度基准报告。像卡塔，它每季度都会免费发一份，这已经够用了。这个数据如果跌破100，就说明老客户在用脚投票。现在AI的模型公司普遍也就是20%到30%。
第三个数就是电量跟毛利的这个剪刀差，你就别听那个财报会上牛逼吹得震天响，大家还是要关注一下毛利率。如果毛利在苦苦往下掉，掉只要超过5个百分点，你就得警惕了，因为这个买卖在本地圈我觉得做得最欢的就是中共这帮货嘛。这不就是生意越做越大，但是每单越做越亏嘛。这种规模它不是护城河，是一个亏损的加速器。
最后一组就是融资压力，这是行业跟资本市场的连接点。回答这个问题其实一句话就够了，就是还有没有人愿意为这个市场继续掏钱了？这一趴我们看三个地方。我们先看一级市场的成色，也就是降值融资跟桥接轮的占比。其实现在我们可以视作什么呢？视作这种团队收购，其实就是一种次级的降值融资手段。什么叫做降值融资呢？降值融资就是新融的估值比上轮还低，这就等于公开承认上马吹牛了。桥接轮是什么呢？说白了就是一些过桥贷款，什么A加A加加就是这玩意儿。为什么会有这种桥接轮呢？说白了不就是正经的轮子融不动了吗？着急先借钱吊口命。
这两个数也不用自己算，我刚才不是说它每个季度都有免费的一份私募市场报告嘛，里边就有现成的统计。如果降值占比超过三成，桥接轮超过一半，那就说明这个融资基本上融不动了。
再看什么？看老股转手这个折价。意思就是早期的股东跟员工私下卖未上市公司的股份，然后看成交价打了几折。几家私募股权转让平台都挂着真实的成交价，然后它除以最近一轮的融资估值，这就是折价率。折价率只要超过25%，翻一下就是什么？就是内部人宁可打75折也要跑，这就是用脚投出来的补血人票。现在的降值融资度数是11.4%，如果算上这些团队并购的，差不多19%，这就反向证明了另外一点，就是流动性还没烧完。
不过大家要知道，一级市场不管是上去还是下来，都是非线性的。所以19%到25%，你别看还有6个点，但其实就是一眨眼的事儿。并且这个指标还可以当成一个什么？当做机构的情绪指标。
最后还有个土办法，这个土办法比较简单。如果你比较懒，不想翻这些报告，你就去翻云厂商季报里那个应收账款的周转天数。说白了就是货交出去多少天才能收到钱？如果这个数突然拉长了，它就说明什么？说明云厂商在给还不起钱的客户放账期，这不就等于供应商亲自下场给客户续命吗？
如果这三组指标同时恶化，才是一个系统性的去杠杆信号。单独一个红灯，还只是一个局部压力。时间上呢，我们再来一个估算。我认为AI这个行业的尾部压力，会在未来4到8个季度里持续显性化，资本的减值也大概率会在这段时间陆续显现，而不是某一天惊雷一响，直接咔嚓就没了。起码这个行业是完不了的。
其实现在AI的结构里边最不可持续的就是期限错配。你看他们的结构就知道了。不管是模型厂商还是算力厂商，他们的问题都是长寿命资产，在被短久期的私募资本，还有随时可能消失的需求供养，这才是这个行业最最短期的瓶颈。
还是那句话，大家记住，股市是股市，宏观是宏观，它们之间是有连接点的。如果你关心的是他们的股票价格，那这个行业分析对你的时效性是比较差的。你更应该把精力放在流动性上。而如果你是持续关注这个行业的，或者是想要一个大级别的抄底机会，那你就关注以上的指标。你要关注的是它们逐渐劣化了，还是在逐渐转好。