蘋果告OpenAI挖角400人，Anthropic洩露50萬行程式碼，巨頭互撕只是前菜：7250億開支對700億收入，資本返洗加人才收購，AI泡沫不會巨響崩盤，只會分層塌方

影片從蘋果起訴OpenAI挖角、Anthropic程式碼洩露等事件切入，分析AI競爭已從模型引數轉向硬體、人才、資料和算力。內容進一步討論一級市場融資、人才併購與資本返洗，比較四大雲廠商7250億美元資本開支和頭部AI公司的約700億美元收入，並提出AI行業更可能在未來4到8個季度逐層承壓，而非突然崩盤。

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不管是模型廠商還是算力廠商，他們的問題都是長壽命資產，被短週期的私募資本，還有隨時可能消失的需求供養，這才是這個行業最短期的瓶頸。

勿如實拒絕碎片認知。最近的AI圈也是熱鬧得很。一級市場在做流動性競爭，然後大廠之間開始互撕。從事件上來看，這輪AI泡沫晚期的景象已經非常明顯了。現在大廠的主旋律是什麼呢？是打官司。7月10日，蘋果在加州北區聯邦法院把OpenAI給告了。訴狀裡的細節相當勁爆，說OpenAI挖走了超過400名蘋果的前員工，然後還把iPhone跟手錶的設計副總裁給挖過去當首席硬體官。甚至被指控在面試環節，OpenAI教唆蘋果的前員工帶後員工一起來入職，不只要拉人，還要拉產品，像未釋出的電池、邏輯板，還有原型機，拿這些東西出來進行講解。還有一位前蘋果工程師被指控在離職之後繼續利用軟體漏洞，摸進蘋果內部伺服器，還在下載它的絕密檔案。

相當於這些是目前原告，也就是蘋果的單方面主張，這官司還沒打完，但它的指向非常清楚。這些大模型公司想幹嘛？它現在已經不是模型引數的問題了，而是要切到哪兒？切到硬體市場。你看，OpenAI挖了蘋果這麼多人，而且都是集中到哪一塊？都是終端入口，還有硬體路線圖。另一邊，馬斯克的xAI去年把蘋果跟OpenAI一起給告了，指控App Store的分發上排擠競爭。

更有意思的是，Ostrampic那次的事故，這個事兒大家都知道，就是三月底，因為一次非常低階的打包配置錯誤，Cloud Code客戶端裡的50多萬行雲程式碼，連著內部架構一起暴露在公網上了，從編排架構到許可權系統，再到內部代號，幾個小時就被開源社群給fork了一遍。這說明什麼？說明單靠演算法的護城河也是極其脆弱的，而且這些大廠商的演算法現在也變了，這個競爭變數已經從跑分遷移到了人才、資料還有能力這端了。

說到這兒，就不得不提到一個人，這個人叫佩雷斯。他是幹什麼的呢？他是一個英國經濟學家，專門研究一個事兒，研究了兩百年的五次技術革命，然後總結出了一個泡沫的週期定律。按佩雷斯的技術革命週期框架，這種訴訟戰加上互相傾軋的激烈博弈，就是泡沫末端狂熱階段的一個標準症狀。歷史上最像的就是90年代末期，瀏覽器還有作業系統的暗戰。這裡大家畫一個重點，一個泡沫會先破的是哪一端？會先破裂的一定是融資結構這一趴，而不是技術本身。現在這些開源模型的巨頭跑分都快跑成公關噪音了，我可以這麼說。所以我們根本就無法透過跑分來定價這個資產。

那什麼能夠決定這個資產呢？我們要看四個看不見的東西。頭一張就是電力。Meta已經鎖了上限為6.6吉瓦的核電組合，從現役核電站的購電協議一路鎖到小型模組化反應堆的遠期訂單。但注意，他現在說的那個吉瓦不等於插上馬上就能用的算力。第四代核電最快也要2030年之後才能商業併網，中間這幾年巨頭就要為現貨定價付出真金白銀的溢價。那麼真正的這筆賬應該怎麼算呢？應該加上機率密度進行可能性定價。簡單來說，就是按時通電的機率，乘以可持續的功率，再乘以單位成本。所以他釋出的那個總能量基本上沒法定價，可能大家還在進行確定性定價。其實市場本身哪有什麼100%的確定性啊？如果是要對宏觀下注，基本上機率定價才是常態。並且再跟大家說點有用的，確定性這玩意兒越是短期，它的確定性才能越高。

翻譯過來就是什麼呢？就是確定性高的都是突發訊息，而宏觀趨勢用數學的角度來說，就是透過一點點的豁然性的積分給積起來的。但突發訊息的確定性，你確定你能跟高頻搶通道嗎？基本上突發訊息散戶能夠進去的時候，整個訊息的定價在400微秒之內已經結束了。所以我們經常會說，宏觀變現是熬出來的溢價，就是這麼個道理。

接著就是語料。在AI幾輪的擴張之下，高質量的人類文字正在迅速枯竭。iPro AI推算，2026年到2028年之間，人類的語料庫會徹底見底。如果用AI生成的資料回爐訓練，又被證明會導致模型崩潰或者嚴重過擬合。於是現在價格暴漲的不僅僅是晶片這種硬體，版權的定價權也在急劇反轉。現在賣資料的都開始坐地起價了。我舉個例子，像Reddit就是美國。

這個龍頭Verti一個季度訂單同比暴增了250%，訂單出貨比2.9倍，未交付訂單150億美元。但是我現在要開始給一個液冷公司潑冷水了。訂單不是收入，收入也不是現金。我們要盯什麼？我們要盯交付返工率，還有應收賬款的回收情況。

現在矽谷撕得最狠的就是搶人，而且現在你看，一路從產品、從訓練端，現在已經打到人這端了。蘋果打官司其實也不稀奇，當年跟三星的專利打了7年，但那是什麼？那都是硬體同行之間的事兒，畢竟同行是冤家這一塊，我還是能理解的。但這回完全不一樣了。蘋果把一家AI公司按在了被告席上，這就等於什麼呢？這就等於在說OpenAI已經不是一個單純的大模型公司了，就是奔著iPhone飯碗來的硬體對手了，或者說它已經有這樣的成型戰略規劃了。

而且做平臺做到幹掉自己客戶的事，也不是沒新鮮事兒。像當年DOS時代，那個辦公軟體王叫Lotus，是當年的表格霸主。80年代的時候，它就是裝電腦的理由本身，市佔率巔峰超過七到八成。但是後來Lotus想自己做一個辦公軟體的時候，Lotus當時拿到的Windows文件根本就不全，介面還老變。後來就打官司，指控微軟故意在Windows 95釋出前撤掉了關鍵的API，然後就害得這個產品釋出晚了幾個月。再加上微軟幹了一個事兒，就是做了捆綁包，把Word、Excel跟PowerPoint合成了一個Office套件，半價賣，然後Lotus的單品定價體系直接崩盤了。

現在OpenAI自己就是這個平臺，然後還他媽瘋狂挖角400個人，還可以加挖，這心思不就差寫在臉上了嗎？OpenAI現在一定是想打硬體了。就這種事兒，即使在蘋果漫長的訴訟史上也是頭一遭。這也能使我們看到一個問題，就是矽谷的人才壓力現在也是非常大的，並且這種壓力使得各個維度的成本都在飆升，最終就會逼著沒上市的巨頭要麼加速IPO，要麼就在私募市場折價融資。

你看，電力簽約在漲，液冷交付在拖，安全工程師也在跑，語料的版權成本還在瘋狂飆。那模型效能就算能夠繼續漲，自由現金流也一定會同步惡化了。這部分我們看什麼？我們就看對於泡沫最敏感的一級市場這邊。為什麼一級市場對於市場最敏感？因為它既是一個風險偏好的標尺，同時又是一個流動性壓力的標尺。我們可以看到所有泡沫流動性的頂峰期，一級市場會達到一個估值巔峰。相反，在流動性退潮的時候，一級市場塌陷速度是最快的，它要比二級市場快得多。因為這地方本身就是在對風險進行定價，風險偏好只要一變，對於一級市場的打擊那是最大的。

一級市場這邊，2025年AI融資大約是2260億美元，佔了全球VC將近一半，而Anthropic跟OpenAI兩家就吸走了30%多。所以這個市場現在是一個什麼形態呢？就是頭部它是這個流動性黑洞，而尾部是一個被抽乾的河床。因為中小模型公司根本就燒不起數億美元一次的預訓練，然後又缺乏真實的消費端，所以這些中小模型公司正在大面積殭屍化。

然後現在一級市場採用的模式也是非常不健康的。就是為了掩蓋降價融資這個難堪，順便繞開反壟斷審查，矽谷發明了一個非常體面的清算儀式，叫做人才併購。你看幾個案例就明白了，像微軟6.5個億就拿走了Inflection創始人跟70個核心員工，那摺合成人均就是930萬美元一個人吧。谷歌呢，是20幾億美元買斷了Character AI的創始人跟30幾個研究員，然後留下200多號人收拾這個爛攤子。Amazon用2500萬的授權費吸走了Adept三分之二的員工，領頭的VC一比一拿回本金，零利潤離場。名義上叫做授權合作，實際上就是一次不走併購會計的私募清算。

你看，都別拿走什麼了，智慧財產權沒拿走，核心人才被挖走了，為的是什麼？其實一方面是繞過反壟斷審查，另外一方面是有些模型公司根本就融不來資了，但是又不能去降價融資，因為一旦降價，情緒就崩了，所以這屬於雙方一拍即合的買賣。因此，如果你看到這類公告，這個標題金額千萬別當一個退出的估值，你得拆開看裡邊多少是優先股的錢，多少是員工的留人獎金，然後最後剩的那個普通股的渣子，那才是真相。

接下來全場最核心的一環，就是資本的返洗。這個閉環是怎麼運轉的呢？不就是VC把錢投給AI創業公司，經常還搭著雲服務，還有信用額度這些。創投企業一拿到錢，就打骨折的價格戰去搶客戶，那個API定價狠到真的是賣一單虧一單，客戶越多就虧得越狠。為什麼敢這麼幹呢？因為虧的是VC的錢，並且思路還是網際網路時期的思路，還是想先把客戶量給堆起來，然後好講吓一輪的故事，再往上頂估值。

然後現金絕大部分交給誰了呢？交給了自己的投資方，像Amazon的AWS、谷歌雲，或者是買算力、買GPU。這筆一級市場的風險資金只是過了一道創投企業的賬，然後搖身一變又變成了巨頭財報上光鮮的雲收入增長。華爾街這個被動資金一看到這個增長，就給出一個更高估值。巨頭再拿著膨脹的市值發債買卡，然後再發起下一輪繫結算力的協議。這個錢就是在一個封閉的環境中運轉的，它只是變成了財報上亮麗的數字。這些交易本身也是真實的，合同也是真實的，算力還是真的，發票就更真了。但是這個問題不在這些瑣碎東西上。

的真假在於什麼呢？在於環外有沒有足夠的真實客戶，用足夠的毛利把這套資產給養活。現在還有一個問題，就是企業端對於這種封閉模型是一點都不信任的，尤其是那些擁有自己核心技術的。你說現在擁有自己核心技術的，像醫藥公司或者大型的金融機構，根本就無意使用這個閉源大模型，都怕什麼？都怕現在的閉源公司玩起當年微軟這個路子。可以說越是技術密集的，他們就越不會使用閉源的大模型，因為資料跟工程邏輯本身就是他們所有的價值。好，邏輯部分呢，我們就先說到這兒。

我們來看這個四大雲廠商的賬，賬目比什麼都能說明問題。2026年四大雲廠商的合計資本開支是7250億美元，其中AI相關的佔比是60%到80%，資本成本差不多10%。大家注意，資本成本不等於利息，利息只是資本成本的一部分，還有很多損耗成本，像通道、稅務、融資服務費，這些都是資本成本。換來的那些GPU，也就是六年的經濟壽命，這還是往長算的，其實也就3到5年左右。這六年都是華爾街給自己加的戲，不過沒關係，我們就按六成算。然後貢獻是65%的毛利率。

光2026年這一批的新增資產，每年就需要1500億到2000億美元的新增外部收入來覆蓋這個資本費用，這是門檻，不是預測。現實呢，我們來看這個收入端。Oscarampic 5月份的年化run rate衝到了470億美元，4月份剛剛超車了OpenAI，OpenAI自己在250億美元上下，頭部兩家加起來奔著700億美元去了，業績看著還是挺亮眼。不過現在呢，我又要開始潑冷水了。第一份就是run rate這個口徑含水量實在是太高了，它裡面包含什麼呢？包含合同額，包含確認收入，還用單月乘以12，裡邊的假設因子太多了。這個概念就是把以上的概念全攪和在一起的一個詞兒，有一個專門的研究報道就是說這個的，大家可以找來讀讀。他是怎麼說的呢？他說AI創企的合同口徑跟真實收入確認的能差出70%。

第二盆冷水是什麼？就是收入他媽漲歸漲，它不耽誤虧錢，錢是照虧的。OpenAI今年預計的虧損140億美元，等於每收一塊錢倒貼一塊二。第三盆涼水是什麼呢？就是我就算這些模型廠商的收入一點水都不含，那700億就是2000億這個門檻還差著他媽一倍還多呢。

但是現在客戶已經開始捂錢包了。像Uber 4個月就燒穿全年的AI預算，直接給員工設了一個消費檔位。企業這塊的認可度現在表現得一點都不高。像BCG今年問了1800多個企業高管，問關於AI的創造價值這個問題，只有26%的企業高管說AI產生了實質的財務價值。IBM更狠，他們自己做了一個C O的調研，受訪的C O裡邊有56%說AI沒有帶來顯著的財務收益。大摩也數了一圈標普500，但是能爆出可衡量的AI收益的只有21%。

我們再看續費這個照妖鏡，這個指標叫做淨收入留存。說人話就是老客戶今天花的錢除以去年花的錢，是超過100還是低於100？如果超過100，就是越買越多；如果低於100，就是在跑路。傳統大企業SaaS還有118%，也就是說傳統這些軟體，客戶還是越用越離不開的。但是AI工具慘到只剩下32%了。翻一下就是什麼？就是去年還肯付100塊的客戶，今年只肯付20到30塊錢，純粹就是買來嚐個鮮就扔了。

可能大家比較關心的就是這個遊戲還能玩多久？我先說好，這是宏觀趨勢，如果是短期的話，我就是之前的觀點，短期還是流動性的一個自然階段，不燒乾淨，誰都沒法出清。不過在宏觀角度來看，AI有個非常典型的晚期狂熱，加上區域性民斯基的特徵。這也不是說全行業就會崩，這是一個行業的週期性判斷，它跟股票漲跌不是一回事兒。所以我認為更可能的順序是一個分層塌方。

實現它呢，我們就來看泡沫尾端的流動性邏輯。首先在融資端最受不了的是誰？就是私募嘛。像私募尾端這些公司，先斷融資這點完全可以確定。但是到了巨頭這一端，是財務健康的先退出產能競爭，還是財務明顯劣化的先退出？這個其實還真不一定。為什麼呢？因為財務健康的公司還有後手的能力，但是財務劣化的公司沒得選。所以單看一個財務指標，在巨頭那兒其實是不好判斷的。但是第一個不想扛了，或者是扛不住的，應該今年或者明年年初就會出現。

如果你想自己盯AI行業的變盤，就盯三組指標，每一組我都把演算法跟資料來源交代清楚。第一組叫做資本覆蓋指標，叫做RCR。它管的事一句話就能說清楚，就是這堆AI資產賺的錢夠不夠養活它自己的。

我先說這個分子是什麼。這個分子是資產真正賺回來的錢，也就是拿外部客戶真金白銀付的AI收入乘上毛利率。有兩種錢不能算進來，一種就是巨頭自己投資的模型公司回頭買算力，這是左手倒右手，所以不能算。另一種是自家用內部的記賬使用，這就是一個紙面富貴。刨掉這兩塊，剩下的才是能計算的錢。

再看這個分母，這個分母是什麼呢？這是養這堆資產每年要花的錢。其實演算法跟房貸月供是一個道理，本金就是買裝置的錢，利率按資本成本年化來算，期限按照會計折舊那6年來算。攤下來就是每買100塊的GPU或者機房，往後每年背20塊錢到30塊錢的固定成本，這是有沒有客戶都得掏的錢。這個錢呢，就是隨時間流動的。這個分子除以這個分母就是RCR。小於1是什麼意思？意思就是賺的毛利連養資產的年供都蓋不住，純靠融資來續命，融資一斷就玩完。

還有就是資料上哪找，這個不是一個現成指標，大家得自己動手去拼。資本開支就去翻四大雲廠商季報的現金流量表，這一塊就是內向。AI收入的口徑幹嘛？去聽這個財報會，像谷歌雲、AWS，每個季度管理層都會念一嘴，各家投資者關係頁面或者會議記錄都是公開的。那麼現在巨頭們的RCR是多少呢？是0.2到0.5之間，離1還差著遠呢。現在這個資本開支的速度還在以30%以上的速度進行，翻譯一下就是什麼？就是現在這個資產已經養不活自己了，不過還在拼命買新的，這就是靠融資輸血硬撐的鐵證。

第二組是什麼呢？是需求轉化。其實回答這個問題也簡單，就是企業買了AI之後到底用沒用起來？我們看3個數就夠了。第一個數看什麼呢？看試點轉正的比例，因為企業搞AI都有個習慣，就是先搞一個試點，然後再看值不值得擴大化。你只有試點試好了，才能推到一個正式的生產環境嘛。這個轉正比例就是一個重要的資訊。你看像德勤，就是那個會計公司，每年都會出一份企業AI的現狀報告，這是官網能夠免費下載的。還有給這個資料的是高德納，高德納調研也給這個數。你兩家可以對著看，跌破四分之一就算危險。這個四分之一什麼意思呢？就是4個試點裡邊3個爛尾了。

這個就是德勤的報告。2026年3月，德勤對650個企業技術負責人的調研顯示，只有14%實現了全組織的鋪開。對四分之一的轉化率，這個數字還差一大截呢。第二個數就是淨收入留存，這是前面已經說過的，就是老客戶今年花的錢除以去年花的錢。這個在上市的軟體公司財報裡邊一般都會直接披露。如果沒上市，看什麼？看私募資料平臺的季度基準報告。像卡塔，它每季度都會免費發一份，這已經夠用了。這個資料如果跌破100，就說明老客戶在用腳投票。現在AI的模型公司普遍也就是20%到30%。

第三個數就是電量跟毛利的這個剪刀差，你就別聽那個財報會上牛逼吹得震天響，大家還是要關注一下毛利率。如果毛利在苦苦往下掉，掉只要超過5個百分點，你就得警惕了，因為這個買賣在本地圈我覺得做得最歡的就是中共這幫貨嘛。這不就是生意越做越大，但是每單越做越虧嘛。這種規模它不是護城河，是一個虧損的加速器。

最後一組就是融資壓力，這是行業跟資本市場的連線點。回答這個問題其實一句話就夠了，就是還有沒有人願意為這個市場繼續掏錢了？這一趴我們看三個地方。我們先看一級市場的成色，也就是降值融資跟橋接輪的佔比。其實現在我們可以視作什麼呢？視作這種團隊收購，其實就是一種次級的降值融資手段。什麼叫做降值融資呢？降值融資就是新融的估值比上輪還低，這就等於公開承認上馬吹牛了。橋接輪是什麼呢？說白了就是一些過橋貸款，什麼A加A加加就是這玩意兒。為什麼會有這種橋接輪呢？說白了不就是正經的輪子融不動了嗎？著急先借錢吊口命。

這兩個數也不用自己算，我剛才不是說它每個季度都有免費的一份私募市場報告嘛，裡邊就有現成的統計。如果降值佔比超過三成，橋接輪超過一半，那就說明這個融資基本上融不動了。

再看什麼？看老股轉手這個折價。意思就是早期的股東跟員工私下賣未上市公司的股份，然後看成交價打了幾折。幾家私募股權轉讓平臺都掛著真實的成交價，然後它除以最近一輪的融資估值，這就是折價率。折價率只要超過25%，翻一下就是什麼？就是內部人寧可打75折也要跑，這就是用腳投出來的補血人票。現在的降值融資度數是11.4%，如果算上這些團隊併購的，差不多19%，這就反向證明了另外一點，就是流動性還沒燒完。

不過大家要知道，一級市場不管是上去還是下來，都是非線性的。所以19%到25%，你別看還有6個點，但其實就是一眨眼的事兒。並且這個指標還可以當成一個什麼？當做機構的情緒指標。

最後還有個土辦法，這個土辦法比較簡單。如果你比較懶，不想翻這些報告，你就去翻雲廠商季報裡那個應收賬款的週轉天數。說白了就是貨交出去多少天才能收到錢？如果這個數突然拉長了，它就說明什麼？說明雲廠商在給還不起錢的客戶放賬期，這不就等於供應商親自下場給客戶續命嗎？

如果這三組指標同時惡化，才是一個系統性的去槓桿訊號。單獨一個紅燈，還只是一個區域性壓力。時間上呢，我們再來一個估算。我認為AI這個行業的尾部壓力，會在未來4到8個季度裡持續顯性化，資本的減值也大機率會在這段時間陸續顯現，而不是某一天驚雷一響，直接咔嚓就沒了。起碼這個行業是完不了的。

其實現在AI的結構裡邊最不可持續的就是期限錯配。你看他們的結構就知道了。不管是模型廠商還是算力廠商，他們的問題都是長壽命資產，在被短久期的私募資本，還有隨時可能消失的需求供養，這才是這個行業最最短期的瓶頸。

還是那句話，大家記住，股市是股市，宏觀是宏觀，它們之間是有連線點的。如果你關心的是他們的股票價格，那這個行業分析對你的時效性是比較差的。你更應該把精力放在流動性上。而如果你是持續關注這個行業的，或者是想要一個大級別的抄底機會，那你就關注以上的指標。你要關注的是它們逐漸劣化了，還是在逐漸轉好。