AI狂熱是兆盛宴還是資本泡沫？華爾街激辯揭示：大模型護城河正遭開源與價格戰反噬，核心價值向算力與資料生態急劇轉移。殘酷洗牌下，輝達、微軟及蘋果穩居贏家高地；而吃老本的SaaS巨頭與高估值英特爾正遭市場無情清洗。一場重塑科技格局的財富淘汰賽已全面打響！
在當兆美元的基建狂熱撞上低成本大模型的“價格戰”奇襲，人工智慧（AI）究竟是一場媲美第四次工業革命的兆財富盛宴，還是一場即將迎來陣痛的資本泡沫？
在最新一期的《Real Eisman Playbook》訪談中，《大空頭》原型史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）對話華爾街知名多頭丹·艾夫斯（Dan Ives）與理性估值派分析師吉爾·魯里亞（Gil Luria），圍繞AI資本回報率（ROI）、大模型護城河坍塌、SaaS末日論等核心爭議展開激辯——這場史無前例的AI大分化中，輝達、微軟、蘋果與被低估的美光正牢牢佔據勝者高地，而缺乏創新僅靠漲價的傳統SaaS巨頭、虛高估值的英特爾以及私有股權（PE）包袱下的邊緣軟體，則正一步步走向被市場清洗的淘汰邊緣。
01
核心要點歸納
◦ 資本開支與ROI爭論：AI行業已從輕資產模式轉向高資本密度模式。目前AI產業鏈已創造超過1000億美元的年化變現收入，雖然相較於兆美元的資本投入尚顯不足，但已證明實際經濟需求的存在。
◦ 模型護城河坍塌與價格戰：大語言模型（LLM）正快速走向同質化與商品化。未來的核心價值不在模型本身，而在資料、算力基礎設施及生態入口。
◦ 開源生態與閉源風險：閉源模型面臨開源生態的全面侵蝕。將企業核心資料過度繫結在單一閉源模型上，容易招致資料洩露風險與業務被動。
◦ SaaS末日論的真實分化：AI不會毀滅所有軟體，但會引發劇烈分化。缺乏研發投入、僅靠漲價維持增長的SaaS大廠以及私募股權（PE）控制的未上市小軟體將被企業預算清洗；而微軟、Palantir等掌控核心資料與生態的企業將勝出。
◦ 勝負手盤點：贏家：輝達（絕對核心賣水人）、微軟（雲與生態雙重防禦）、蘋果（消費級AI“通行證”）、美光（嚴重被低估的記憶體巨頭）、Palantir（資料壁壘）及網路安全類股（CrowdStrike/Palo Alto）。輸家/風險標的：Salesforce（無增值僅漲價）、英特爾（高估值與弱基本面嚴重錯配）、PE持有的未上市邊緣軟體、受AI直接替代衝擊的傳統軟體（Intuit/Adobe）。
02
資本狂熱與ROI大拷問：AI產業的兩大核心爭議
在一年前，市場討論AI時幾乎沒有任何看空的理由，然而一年後的今天，懷疑論開始佔據主流。
吉爾·魯里亞指出，當前科技界最核心的辯論在於極其高昂的資本開支能否兌現足夠的投資回報率。儘管全行業年化AI變現收入已從零爆發至上千億美元，證明了經濟需求的真實存在，但相較於地下埋藏的數兆美元資本開支，這一回報依然處於早期階段。
史蒂夫·艾斯曼也補充稱，過去從不依靠外部融資的Google、微軟和Meta，如今因AI的高額投入變成了高資本密度企業，這在財務層面本身就是一種隱憂。
然而，丹·艾夫斯對此持完全不同的長周期視角。他認為人類目前正處於長達八到十年的AI基建革命的第三年，這就像1955年建設拉斯維加斯大道一樣，中間必然會經曆數次考驗市場膽量的劇烈波動。艾夫斯指出，根據其亞洲供應鏈的最新調研，晶片的供需比依然高達15:1，這表明底層需求遠未飽和，美國在技術與基礎設施上再次取得了對全球競爭對手的絕對領先。
03
護城河坍塌與開源逆襲：大模型不再是“獨角戲”
針對艾斯曼提出的“大模型缺乏護城河、低成本模型引發價格戰”的憂慮，分析師們揭示了AI產業鏈的深層結構。
吉爾·魯里亞表示，AI產業鏈由裝置商、晶片商、雲算力提供商和底層模型商共同組成。模型同質化甚至價格戰，主要衝擊的是最下游的模型公司，而上游裝置、晶片與算力提供商的價值並不會受到削弱。尤其是當輝達等硬體巨頭開始主動向市場投放免費開源模型時，閉源大模型廠商的定價權正在快速喪失。
此外，嘉賓們還特別援引了Palantir首席執行長亞歷克斯·卡普的警告。
在企業級市場上，資料控制權遠比模型本身重要。企業如果直接將核心資料暴露給第三方閉源大模型，不僅面臨商業機密洩露的風險，還極易被底層模型繫結。未來的趨勢必然是“模型無關”，即模型會逐漸淪為通用的基礎工具，而圍繞企業自有資料建立的知識架構和應用生態才是真正的壁壘所在。
04
SaaS末日論分化：誰在製造恐慌，誰在通吃市場？
在面對“AI是否會摧毀傳統軟體”的爭議時，兩位分析師給出了非常精細的分化判斷。
魯里亞指出，所謂的失業恐慌和大模型廠商散佈的“AI將取代白領”言論，某種程度上是大模型頭部創始人為了推動政府出台嚴苛監管、從而“抽掉後人梯子”阻斷競爭的策略。從歷史微觀經濟學來看，技術進步提高生產力後，往往會帶動企業效益與崗位數量的同步增長，而非摧毀總體就業。
但軟體行業確實在經歷劇烈的重新洗牌。市場並不是要毀滅所有軟體，而是要清理劣質軟體。
以微軟為例，即便AI Agent全面普及，使用者依然需要Outlook、Teams和Office等底層基礎設施，微軟不僅不會被顛覆，反而能通過將AI賦能雲服務與辦公套件實現增速再提升。
反觀Salesforce等公司，多年來未能向客戶提供明顯的新增價值，僅靠單方面提價維持業績增長，在企業為了AI重新劃撥IT預算時，這類缺乏核心壁壘的軟體必將首先被淘汰。
05
終極勝負手：華爾街眼中的科技贏家與輸家
基於以上分析，兩位分析師梳理出了一份清晰的勝負手清單。
在贏家陣營中，輝達依然佔據著絕無僅有的核心賣水人地位。
艾夫斯認為，輝達晶片的領先優勢不可替代，在輝達晶片上每花費1美元，就能為整個科技生態圈帶來8到10美元的乘數效應。
蘋果公司則展現出極為高明的戰略姿態，被艾夫斯比喻為消費級AI的“通行證”。蘋果無需承擔數千億美元的算力基建風險，只要牢牢把控25億台終端裝置入口，無論未來的模型戰局誰勝誰負，蘋果都能從容整合最強模型並實現生態變現。
美光科技則展現出極度顯著的估值錯配，在記憶體晶片景氣度大好的背景下，其6倍的市盈率隱含了極度悲觀的錯誤預期，具備極高的風險收益比。
此外，Palantir以及受AI衝擊攻擊面擴大而需求翻倍的網路安全類股（如CrowdStrike和Palo Alto）同樣處於勝者高地。
在輸家與風險陣營中，除了無增值僅漲價的Salesforce外，虛高估值與弱基本面嚴重錯配的英特爾也備受質疑。
更具隱患的是私有股權（PE）基金控制的中小型未上市軟體公司，由於PE機構收購後往往砍掉研發以抽取現金流，面對企業CIO大幅削減軟體供應商數量的現實，這些缺乏創新的邊緣軟體正面臨批次倒閉的命運。與此同時，傳統報稅軟體Intuit和內容創作軟體Adobe的固有商業模式也正面臨大模型底層的解構威脅。
以下為訪談全文：
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
嗨，我是史蒂夫·艾斯曼，歡迎收看新一期的《Real Eisman Playbook》。當下最激烈的辯論顯然圍繞著人工智慧（AI）展開——它到底能創造多大的利潤？它的可持續性究竟如何？而且，這場辯論的焦點幾乎每周都在變化，這真的很不可思議。
因此，今天我邀請了兩位科技領域的頂尖分析師：丹·艾夫斯（Dan Ives），他剛離開 Wedbush 並創立了自己的投資銀行；以及來自 D.A. Davidson 的吉爾·魯里亞（Gil Luria）。
我喜歡這兩位分析師的原因在於，他們的覆蓋面非常廣泛。絕大多數科技分析師要麼只看晶片，要麼只看硬體裝置，要麼只看軟體，但他們兩位幾乎涵蓋了科技領域的方方面面。因此，我相信他們能對這場辯論的廣度與深度帶來深刻的見解。
在節目最後，我會重返鏡頭分享一些總結體會。不過在開始之前，如果你喜歡我們的訪談和每周總結，支援節目最好的方式就是去 YouTube 和 Substack 上免費訂閱我們。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
嗨，我是史蒂夫·艾斯曼，歡迎來到新一期的《Real Eisman Playbook》。每周科技界都有太多大事發生。我在周記裡也常說，我從未見過任何一個行業的發展速度如此之快，以至於每一條新聞都不僅僅是漸進式的補充，而幾乎是在重塑整個投資邏輯。
今天我們請到了兩位嘉賓。第一位是我們的老朋友丹·艾夫斯。
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
非常高興能再次來到這裡，史蒂夫。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
第二位是我們的新嘉賓吉爾·魯里亞。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
非常感謝。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
丹正在籌備他的新項目，我們就不在此細說了；吉爾目前在 D.A. Davidson。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
是的。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
我邀請二位的主要原因之一，就是絕大多數人只關注半導體或軟體，而你們二位的覆蓋面非常廣泛，而當下發生的事情影響面實在太廣了。
在把話筒交給你們之前，我想先提幾點。如果在一年前，我們站在這裡討論 AI，我知道丹一定會極其樂觀，他會大談特談輝達（Nvidia）的營收增長有多驚人，超大規模雲廠商（Hyperscalers）的發展有多迅速，當時你幾乎找不到任何唱衰的看空邏輯。
一年後的今天，想找一個看空的論調可就沒那麼難了。所以，吉爾，我想先把話筒交給你。能否請你用幾分鐘時間，從高視角幫我們總結一下：目前辯論的核心焦點是什麼？你在這場辯論中持什麼立場？
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
沒問題。目前科技界正在展開兩大核心爭論：
第一，我們能否從所有這些巨額投資中獲得回報？ 這些建設中的資料中心和部署的巨額資金，能否為相關公司創造足以證明這種極端支出合理性的投資回報率（ROI）？大家必須客觀承認，這種支出是極其劇烈、前所未有的。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
確實是前所未有。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
是的，史無前例。這是目前正在反覆拉鋸的第一大爭論，我們對此持有一些微妙的觀點。
我們再來看看爭論的另一面：AI 將如何影響所有其他公司，尤其是軟體公司？ 在 AI 時代，軟體公司的日子會怎樣？這就是所謂的“SaaS（軟體即服務）末日論”。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
沒錯，SaaS 末日。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
所謂的“SaaS 末日論”，就是一種認為軟體公司全都要完蛋的觀點——覺得“這行沒什麼可看的了，五年內它們全都會死光，軟體將不復存在”。
而現在我們有了更精細的討論，待會兒可以聊聊我們在這方面的立場。但總的來說，這就是兩大核心爭論。
我們可以把這兩點合併到像微軟（Microsoft）這樣的公司身上來看。微軟在這兩端都吃盡了苦頭：
一方面有人說：“看，你建了那麼多資料中心，根本拿不到投資回報！既然 AI 沒價值、AI 是壞東西，那就意味著你同時在浪費大量資本。”
但與此同時，又有人說：“看，你是一家軟體公司，而 AI 太強大了，它會直接摧毀你的現有業務！”
所以，微軟在兩頭都挨了板子。但我們認為：等一下，我完全可以向你證明為什麼我認為我們正在獲得良好的投資回報，而且投資回報率還會進一步提升。因此，對他們來說繼續投資是有道理的。
接著我還可以證明：五年後的清晨，我依然會起床打開電腦，登錄 Outlook，使用 Teams，使用 PowerPoint、Excel 和 Word。順便說一句，屆時會有 AI 智能體（Agents）協助我使用 Excel、Word、Outlook 和 Teams，但我本人依然會在那裡。猜猜當這一切發生時，誰站在這些模型的前面？是微軟。
所以，這就是目前正在發生的兩大爭論，而微軟恰好成了夾在中間的“受氣包”。這也正是當前市場最有趣的地方。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
丹，這個總結太精彩了。看來你沒什麼可補充的了？
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
哈哈，我是這麼看的：我們目前正處於長達 8 到 10 年的 AI 革命建設期的第三年。在我看來，這有點像 1955 年建設拉斯維加斯大道（Vegas Strip）。
在這種背景下，必然會出現各種疑問：資本支出何時才能真正轉化為變現？Anthropic（AI 獨角獸）會不會搶走其他所有人的飯碗？估值是不是太高了？這究竟是 1999 到 2000 年的網際網路泡沫重演，還是真正的第四次工業革命？
我顯然堅信是後者。因此，我認為每年都會經歷三到四次我稱之為“考驗膽量”的劇烈波動時刻。
但如果退一步來看，在我們最近的亞洲考察中，晶片的供需比高達 15 比 1。我這個人通常不會被市場上的敘事所圍困。如果你一年前陷入那些敘事——比如當時紐約的計程車司機都看空 Alphabet（Google母公司），喊著“AI 會摧毀搜尋引擎，司法部要拆分Google”——你會發現我們現在正處於一種敘事的重塑期。
比如當記憶體晶片價格飆升，或者在 SK 海力士交易後大幅回落時，確實會引發這種讓人抓緊扶手的驚悚時刻。但在我看來，這項技術將以積極的方式改變社會。我相信 AI 創造的就業崗位將多於它摧毀的崗位。
過去我人生中的許多時刻，都是剛從遙遠的地方飛回紐約機場，看到扣扣搜搜的場景，然後又得飛回台灣，去參觀那些工人們每天工作 18 個小時的晶圓廠。
至於你看到的亞洲與這裡的差距，我認為這種差距已經大幅縮小，現在輪到美國掌握主動權了。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
那讓我來逼問一下你們兩位。我提出三個反駁論點，你們告訴我怎麼看。
第一，問題不僅僅在於他們花了太多的錢，而是涉及到的這些公司自成立以來幾乎就沒怎麼籌集過外部資本。 Google上市是在 2000 年代初期，之後就再沒籌過資；微軟從不籌資；Meta 也從不籌資。而現在，突然之間因為極其驚人的資金消耗，這變成了一項高資本密度的業務。在其他條件相同的情況下，這絕對是個負面因素。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）/ 丹·艾夫斯（Dan Ives）：
我認為這個說法很客觀/確實如此。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
第二，從局外人的角度來看，這個行業似乎沒有任何護城河。 每周都有人發佈一份關於某種新 AI 大語言模型（LLM）的新聞稿，成了最新的熱門玩具，大家紛紛從這個模型切換到那個模型。Google當年在搜尋領域擁有不可踰越的護城河，也許未來他們能在 AI 業務拿走 30% 的份額，但絕不可能像以前那樣吞下 100%。所以感覺這個行業缺乏護城河，這也是個負面因素。
第三是價格戰。 上周有新聞提到一款新的 AI 模型，叫 Kimi——我喜歡這名字，Kimi K3。不知道他們怎麼想出 Kimi K3 這名字的，估計上一代叫 Kimi K2 吧，但幹嘛叫 Kimi 呢？（笑）
關鍵是，他們對 Token（文字單位）的收費大約只有其他大模型廠商的五分之一。
因此，站在局外人的角度（雖然這不是我的專業領域），我看到的是一個沒有護城河、人人都在砸重金、而且還有極低價格殺入的行業。在我看來，這預示著一場慘烈的價格戰。
這就是我的反駁邏輯，請告訴我你們怎麼看。
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
那我先說，吉爾你補充或反駁。
首先關於護城河：我的觀點是，模型本身隨著時間的推移會變得越來越便宜，越來越同質化/商品化（Commoditized）。真正的價值依然在於資料和使用者基礎（Install Bases）。
因此，無論是 Meta、甲骨文（Oracle）還是微軟，超大規模雲廠商現在所做的一切，其核心和靈魂都在於資料中心和算力。因為每一家企業、每一個個體在走向 AI 之路時，你最終能選擇的服務商一隻手就能數得過來。
所以眼下護城河看似不明顯，但他們實際上正在眼皮底下一步步建構自己的生態系統。未來你要麼選微軟，要麼選Google，要麼選甲骨文，選擇將非常有限。企業不得不走這條路，而企業和消費者最終都必須為此買單——他們必須向這些巨頭“付過路費”。
今天看起來沒有護城河，但現實是他們正在我們面前建立護城河。無論是具身智能（Physical AI）還是自動駕駛，未來與今天沒有什麼不同。這就像你在內容領域有什麼選擇？網飛（Netflix）最早佈局，砸了無數錢，起初投資者也不理解，但現在你還能去那？網飛基本上壟斷了核心內容，這就是他們的機會和使用者基礎。這也是我從“拉斯維加斯大道”視角看待它的方式。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
等等，讓我追問一句。說未來只會有少數幾家超大規模雲廠商，所以你要麼用甲骨文、要麼用微軟或亞馬遜的資料中心，這是一回事。
但我提出這個問題的立場是——我也同意你的說法，那些雲基礎設施一旦運轉起來會是非常好的生意——我是從 Anthropic 和 OpenAI 這些模型創作者的角度來看的。如果我是 Anthropic 或 OpenAI 的負責人，看到上周發佈的 Kimi K3，我會嚇得瑟瑟發抖。因為我的收費是這個模型的 5 到 7 倍，而據稱這個模型和我的一樣好。那我該怎麼辦？
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
史蒂夫，你把 AI 歸結為了單一的一門生意，但它並不是。我們談論的是正在創造的一整個產業鏈：
最上游是生產晶片製造裝置的公司，主要是 ASML（艾斯摩爾）和台積電（TSMC），以及一系列配套企業；
其次是設計和製造晶片的公司，輝達、AMD、美光（Micron）等；
再往後是購買這些晶片以提供算力服務的公司，主要是三大超大規模雲廠商：微軟、亞馬遜和Google；
最後才是模型公司。
整個產業鏈都在創造巨大的價值。我可以為你指出一個關鍵的資料點：OpenAI 和 Anthropic 目前的合計年化營收跑道（Run Rate）已經明顯超過了 750 億美元。
如果把Google Gemini 的收入，再加上 Meta 和 XAI（馬斯克的 AI 公司）的一點份額，全行業從幾年前的零起點，到現在已經突破了 1000 億美元 的營收規模。
我之所以關注這個數字，是因為它代表著個人和企業真正願意為 AI 掏出真金白銀。這是實打實的經濟活動。
也許我們到現在為止已經在地下砸了 1 兆美元的資本開支，但消費者和公司已經展現出了每年支付 1000 億美元的意願。雖然相對於投入來說回報率還不算極高，但在兩年前這個數字還是零，而現在是 1000 億，並且還在持續增長。
不僅如此，即使模型走向開源（Open Source），前三個環節（裝置商、晶片商、算力提供商）所產生的價值也一點不會少，甚至會更多。所以，開源模型確實對 OpenAI 構成威脅——
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
吉爾，給觀眾科普一下吧，因為不是所有人都懂。我認為這一點非常關鍵，即開源相對於便宜模型的概念。定義一下什麼是開源，以及誰在用開源，好讓大家的理解保持同步。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
好的。像 Anthropic 和 OpenAI 的模型，你基本上只能通過他們自己的閉源管道使用，因為它是封閉的。他們控制著所有的參數和程式碼，但絕不透露具體細節。
要想讓模型更開放，有兩種方式：一是共享模型的權重（Weights/參數），二是共享程式碼（架構與運行邏輯）。如果兩者都共享，它就是一個開源模型。你可以把這個模型下載到本地離線使用，無需連接模型公司，還可以根據喜好隨意修改它。這大大降低了使用成本。
如今很多技術堆疊就是這麼運行的。順便提一句，開放原始碼軟體構成了科技世界的很大一部分：Linux 支撐著我們的大量作業系統，Apache、OpenTelemetry 等等，許多技術底層都是建立在開源之上的。
在 AI 模型領域，開源同樣將佔據舉足輕重的地位。未來，企業會在最核心、最關鍵的任務中使用 OpenAI 或 Anthropic 最頂級的閉源模型；但在其他所有事務上，他們會使用開源模型——無論是在資料中心、本地伺服器，甚至直接在終端裝置上。
比如在我們的手機或電腦上運行一個較小的模型，利用裝置自帶的 GPU 和記憶體，來處理總結郵件、撰寫草稿等簡單任務。你根本不需要 Anthropic 最頂級的模型，小模型就足夠了。這就是趨勢的一部分。
目前讓人感到困惑的是，之前唯獨願意大力推開放原始碼的大多是中國公司，美國公司此前大多在迴避開源模型，因為閉源模型能賺得更多。
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
Meta 之前嘗試過用 Llama 搞開源，但進展並不太順利，對吧？
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
對，我覺得這也是個原因……
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
所以 Meta 嘗試了開源模型，但問題在於，在開源世界裡，大家普遍認為 Anthropic 和 OpenAI 領先得太多了，追趕他們就像試圖在百米賽跑裡追趕博爾特（Usain Bolt）一樣。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
但我們最終一定會擁有優秀的美國開源模型，而且我們已經看到這正在發生。
比如作為生態核心玩家的輝達就表示：“如果你們這些 AI 實驗室不建開源模型，那我們自己來建！因為我們知道開源模型消耗的算力一點不比閉源模型少。”
所以輝達推出了自己的免費模型（如 Nemotron），供所有人使用。因為歸根結底，你依然需要 GPU，依然需要記憶體，依然需要把它部署在資料中心或本地伺服器上——因此提供免費開源模型完全符合輝達的利益。
現在微軟也加入了這一陣營，Palantir 也加入進來並告誡客戶：“警惕 OpenAI 和 Anthropic，與他們合作有很多隱藏陷阱。”
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
說到這個，Palantir 的掌門人叫什麼來著？亞歷克斯·卡普（Alex Karp）。我看過他在 CNBC 上的採訪，老實交代，我當時完全沒聽懂他在講什麼。所以丹和吉爾，你們倆都是他的粉絲，請幫我翻譯成聽得懂的大白話。他當時那麼激動，我覺得肯定很重要，但我就是沒聽懂他到底想表達什麼？
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
看，卡普之所以如此獨特，不僅在於他在 Palantir 建造的東西，更在於他的世界觀。在某種程度上他就像個哲學家兼歷史學家，因此他習慣透過特定的視角審視事物，並以此塑造了 Palantir。
但核心邏輯在於，他是一個堅定的信念者：模型本身是會同質化的，你絕不能被某一家模型鎖死；真正的核心價值永遠在於資料側。
站在 Palantir 的角度，卡普的意思是：用吉爾的模型還是艾斯曼的模型根本不重要。他其實是在警告各大企業——如果你直接把業務和資料塞進 Anthropic 的模型裡，他們不僅拿到了你的資料，還徹底摸清了你公司的運作模式！一旦他們決定親自下場做你的業務，就能瞬間把我幹掉。這是他表達的第一個極度重要的觀點。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
他暗示的另一點甚至更重要：如果你把整個業務死死套在 Anthropic 或 OpenAI 的某個模型上，一旦那個模型出了變故，你就徹底完蛋了（Screwed）。
幾周前就發生過類似情況——當政府要求 Anthropic 對其 Fable 模型進行限制而他們沒有執行時，很多直接基於該模型搭建業務的公司差一點就面臨滅頂之災。
丹·艾夫斯（Dan Ives）： 這可以說是第一次警鐘敲響。它印證了 Palantir 和許多公司的觀點：未來必然是多模型並存的，你需要做到“模型無關（Model Agnostic）”，重點在於圍繞資料建立知識架構和技術壁壘。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
明白了。我們換個話題，聊聊Google（Google）。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
回歸正題。Google毫無疑問是一家偉大的公司。在 AI 浪潮爆發前，他們在搜尋領域佔據了 90% 的份額，基本上就是絕對壟斷，而且自成立以來幾乎沒怎麼進行過股權融資。
而今天，在 AI 的激戰中，他們剛剛通過股權融資籌集了 850 億美元，這讓所有人感到震驚。對於Google在這個新世界裡的位置，你們怎麼看？
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
簡單來說，Google依然是 AI 的贏家。
一年前當股價在 180 美元附近時，大家都覺得Google是“AI 輸家”，認為搜尋業務要死掉了、大家不再用搜尋了、政府還要拆分他們，整個公司都要垮了。
但到了去年底，大家又突然覺得Google是“唯一的 AI 大贏家”——這真是一個態度大轉彎（Flippity Flip）。大家發現Google是一家高度垂直整合的 AI 公司，擁有自己的模型、晶片、雲服務和生態，什麼都不缺。
當時Google雲的增速衝到了 60% 以上，規模龐大；更重要的是，搜尋廣告的增長也在加速。所以“搜尋已死”的論調不攻自破了。為什麼？因為他們正利用 AI 向我們展示更多廣告，賺更多的錢！
至於最近發生的股價回呼，是因為市場重新評估了他們“唯一贏家”的地位。到了今天，Google的模型不再是最頂尖的了，甚至落後了一截。作為一家龐大的巨頭，他們的內部官僚作風遠不如 OpenAI 和 Anthropic 這樣的初創公司高效。
順便提一句，AI 的核心發明人之一諾姆·沙澤爾（Noam Shazeer）原本在Google，後來去那了？
吉爾·魯里亞（Gil Luria）/ 史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
去 OpenAI 了。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
對。所以大家發現，Google在面向消費者的 Chat 領域只能排在遙遠的第二，在企業級 AI 領域排在第三。也許他們不是“唯一贏家”，但依然是“主要贏家”之一，這總比一年前大家認為的落慘境況好得多。
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
在我看來，從端到端的整體能力來看，Google是目前投資者眼中綜合位置最好的超大規模雲廠商，而且名副其實。
托馬斯·庫裡安（Thomas Kurian）在Google雲做出的成績是現象級的；在搜尋領域他們保持了份額；Gemini 模型雖然可能永遠做不到像 Anthropic 或 OpenAI 那麼極致，但關鍵在於他們在不斷尋求變現途徑。
投資者目前低估的一點是：當這些巨頭建構起自己的生態系統時，華爾街依然嚴重低估了其後續的變現能力。Google籌集資金是極其明智的一步，雖然短期內讓某些投資者有些沮喪，但大家心裡清楚——在這場 AI 軍備競賽的深夜派對裡（如果派對從晚上 9 點持續到凌晨 4 點，現在已經是深夜 11 點了），你絕不想被關在門外，眼巴巴地問“我該怎麼進去？”
對於那些不捨得砸錢投入的公司來說，這才是最危險的。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
那我們來聊聊一家在我看來有點“站在門外看熱鬧”的公司——雖然我也持有它的股票——那就是蘋果（Apple）。
為蘋果辯護一句：蘋果並沒有參與“砸 1 兆美元搞基礎設施”的遊戲，他們幾乎不怎麼亂花錢。從這個意義上說，他們的資產負債表和現金流比任何人都好看。但另一方面，很難看清他們在這個生態系統中究竟處於什麼位置。
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
我把蘋果看作是 AI 時代的 “EZ Pass”（電子不停車收費系統 / 悠遊卡）。
現實是，全球有 20% 的人口將通過蘋果裝置來接入和使用 AI。雖然他們在起跑階段摔過跤、屢次誇大交付能力，但現在他們擁有了一個可以真正落地的 AI 變現策略，能覆蓋 25 億台 iOS 裝置和 15 億部 iPhone。
蘋果股價之所以有現在的表現，是因為投資者終於開始意識到：如果你是蘋果，起跑落後沒關係，只要你能把控住消費者的終端生態，就根本不用太擔心。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
剛才我們聊到了行業變化的速度、新聞流以及誰贏誰輸。而蘋果卻能退後一步說：“你們慢慢折騰，你們去打個你死我活吧！我們就在這裡等著，不論你們誰贏了，我們都會把最棒的模型整合進我們的系統裡。”
這就是“新 Siri（New Siri）”的本質——所謂的全新 Siri，並不是蘋果自己去研發頂尖大模型，而是接入市場上最好的模型，從而給消費者提供卓越的體驗。消費者不會管底層是 OpenAI 還是 Anthropic，他們只知道這是新 Siri。
所以蘋果橫豎都是贏家。讓別人去燒錢、去承受輿論壓力，蘋果直接佔據制高點，兩頭髮財。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
我們再換個檔位，聊聊甲骨文（Oracle），這可是一隻充滿爭議的股票。
對於我的觀眾來說，我從沒見過那只股票走成這個樣子：原本在 200 美元左右，去年三季度財報一出，直接暴漲到 330 美元；接著大家突然回過神來，發現他們絕大部分的訂單積壓（Backlog）居然都繫結在 OpenAI 身上，隨後股價又一路砸到了 140 美元。
你們怎麼看甲骨文對 OpenAI 的這種高度依賴？怎麼看待甲骨文這家公司？
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
在吉爾發言前，我想給吉爾應有的讚譽。當整個資料中心建設潮和 OpenAI 炒作達到頂峰時，吉爾幾乎是全市場極少數對甲骨文保持極其謹慎態度的人。
我必須承認，當時我看著 OpenAI 的交易和他們的動作，完全沒預料到後面的走勢。吉爾站在了對立面，事實證明他完全正確，而我徹底看錯了。在預測市場反應這方面，他準得不能再准了。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
謝謝你，丹。我也想借此說明一下我們各自的角色：
丹一直以來都是這場 AI 革命的旗手（Flag Bearer），他堅定地站在那裡向所有人解釋這項技術有多麼重要、為什麼必須持續投資。你甚至不需要太糾結買那一隻具體的股票，因為這些都是優質標的，甚至有 ETF。
既然丹把“旗手”這個角色扮演得如此出色，那我就承擔起另一個角色——嘗試去找出誰會比別人贏得多，誰可能會掉隊。
而且這種格局時刻在變，所以我儘量保持開放和靈活的思維，每天根據最新的動態和風向，幫助投資者在不同標的中做選擇。
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
吉爾，我能問個問題嗎？去年三季度甲骨文宣佈與 OpenAI 的超級大單時，股價直接翻倍，寫下了歷史性的一幕。當時在全場狂熱的情況下，你是怎麼做到“看穿未來”並保持審慎的？是因為擔心資本支出和債務負擔嗎？
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
主要有幾點：
第一，當所有人都在瘋狂擠上一輛彩車（Bandwagon）時，我總是感到不適。 當我看到每一個避險基金、每一家做多基金都擠在同一條船上時，我會非常不安，並試圖跳出來。2025 年 9 月 10 日的甲骨文就是這種情況，股價從 230 一口氣衝到 330，所有人都跑去電視上喊“甲骨文是最大的 AI 贏家！”
當時我就覺得這不可靠。因為他們的訂單積壓突然從 1500 億暴增到 4500 億美元，大家陷入狂熱。但第二天《華爾街日報》就爆出，這暴增的 3000 億全來自 OpenAI 一家公司！
而截至 2025 年 9 月 11 日，OpenAI 根本就沒有那麼多錢！他們資本匱乏、營收微薄，甚至很快被揭露出除了對甲骨文的 3000 億承諾外，還在其他地方許下了 1.1 兆美元的採購承諾——而他們口袋裡壓根沒錢！
隨著市場意識到這一點，甲骨文股價從盤中的 350 美元一路慘跌到 140 美元。
但在 140 美元這個位置，市場又反應過度（Overreacted） 了，等於直接把 OpenAI 的所有訂單價值清零。然而到了今年，OpenAI 完成了創歷史紀錄的 120 億美元巨額融資，手裡有了現金；他們重新梳理了那 1.4 兆的意向，明確了絕大多數是彈性安排，並啟動了“紅朝演練（Code Red）”，將所有精力砸在最核心的算力上。
這時情況就很明朗了：OpenAI 是能夠付得起甲骨文帳單的！但市場目前依然將甲骨文高達 6300 億美元的算力訂單積壓按 零（Zero） 來計價。
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
甚至可以某種程度上說是按負數計價了。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
是的，至少被估值為了零。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
這就引出了一個核心問題：長久以來跟隨丹投資的人都賺了大錢，我對丹脫帽致敬。雖然偶爾有人在節目留言區酸他“永遠看多”，但我總是回應說：丹不僅人非常好，而且到目前為止他基本上是對的。
不過，既然市場每周都在變，吉爾，請給我你目前看好的三大贏家，以及你疑慮最大/最不看好的三個標的。然後丹，我也想聽聽你的清單。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
好的，我們用微軟、Palantir、美光（Micron） 作為贏家代表。
為了形成對比，我們可以把美光與英特爾（Intel）對比，把微軟與 Salesforce（賽富時）對比：
我們一直在尋找市場的錯配（Dislocations）——即市場在那裡表現出了邏輯不自洽？現在市場每天都在“AI 是好東西”和“AI 是壞東西”之間搖擺。
比如在半導體硬體領域，市場目前的定價邏輯居然假設這一輪高景氣周期會一直延續到 2030 年：英特爾當前的估值、Cerebras 的估值，以及大部分光模組和半導體裝置公司的交易價格，都必須依賴周期持續到 2030 年才能被證明合理。
然而，如果你看美光（Micron），甚至在某種程度上看輝達，它們的估值卻隱含著“周期已經結束、明年就要下滑”的悲觀預期！
這種定價是完全矛盾的：
美光的交易市盈率（PE）只有 6 倍；
AMD 是 50 倍；
英特爾是 100 倍！
想想看，英特爾和 AMD 做的是 CPU，美光做的是記憶體晶片（Memory）。歷史上 CPU 市場確實比記憶體市場好那麼一點點，但到了今天，記憶體晶片的景氣度明顯遠好於 CPU 市場！然而美光的定價卻像周期已經終結一樣（6 倍 PE），而英特爾的定價卻像景氣還能再跑五年一樣（100 倍 PE）。這就是巨大的套利與佈局機會。
再來看看微軟 vs Salesforce： 在軟體行業，核心問題在於——誰是真正能創造價值的好公司，誰不是？由於企業現在必須在 AI 上投入巨資，他們正在嚴審預算，砍掉那些不能讓客戶滿意的邊緣軟體產品。這也是 IBM 上周預警業績滑坡的原因。
Salesforce 就屬於企業急於砍掉的那類軟體。 因為多年來它並沒有為客戶創造新的價值，卻每年都在漲價。無論有沒有 AI，這都是一個走下坡路的劣質生意。
反觀微軟，他們的 Azure 雲業務、Office 辦公套件和基礎設施軟體都因為 AI 的賦能而實現了增長加速。
同樣是軟體，微軟和 Palantir 是極其優秀的公司，而 Salesforce 這樣的公司則相形見絀。
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
關於贏家：
1. 輝達（Nvidia）： 毫無疑問，全球只有一款晶片在真正驅動這場 AI 革命，那就是由“AI 教父”黃仁勳帶隊的輝達。甚至不需要爭論。全球任何大型科技公司首選都是輝達。我們預測，在輝達晶片上每支出 1 美元，就會對科技行業的其他環節產生 8 到 10 美元的乘數效應。
2. 蘋果（Apple）： 在消費端，沒有任何一家公司比蘋果更適合將消費級 AI 革命變現。他們擁有清晰的策略，投資者正重新認識到其生態的變現潛能。
3. 網路安全類股（Cybersecurity）： 比如 CrowdStrike 和 Palo Alto Networks（帕洛阿爾托網路）。此前市場擔心 AI 會取代網路安全，但現實是未來兩三年網路安全預算將翻倍。因為當像史蒂夫你擁有三個 AI 智能體幫做工作時，安全公司不僅要保護你本人，還要保護你的三個智能體，受攻擊面大幅增加。
至於潛在的輸家/風險標的：
像 Adobe 和 Intuit 這樣的公司，雖然擁有龐大的使用者基礎，但他們嚴重低估了 AI 對其商業模式的顛覆。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
AI 會怎麼衝擊 Intuit（財務軟體巨頭，擁有 TurboTax 等）？給我解釋一下？
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
因為人們建立的新 AI 模型未來可以直接幫你把稅給報了，你根本不再需要複雜的報稅軟體。這就好比一家公司踩在時速 2.5 英里的跑步機上裝模作樣，就像 1995 年打字機公司發新聞稿說“網際網路都是泡沫，我們要堅持做打字機”一樣，一年後就破產清算了。軟體公司如果不擁抱這個時代，就會被迅速淘汰。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
所以你們兩位都認為，有一批軟體公司在這場浪潮中會被傷得很慘。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
史蒂夫，我得從另一個視角來回答。當我們說“軟體公司”時，不一定指上市的軟體公司。
大量由私有股權基金（PE）持有的中小型未上市軟體公司正面臨毀滅性打擊。 這些 PE 基金收購了軟體公司後，為了抽乾現金流（Milking），徹底停止了對產品的研發和更新，賭的是現有客戶會永遠續費。
但現在情況變了：企業首席資訊官（CIO）以前管理 100 個軟體供應商，現在為了給 AI 騰出預算，要把供應商削減到 30 個。你覺得他們會砍誰？他們會把那些由 PE 控制、多年不更新的小軟體全部砍掉！因為微軟、ServiceNow、Adobe 甚至 Salesforce 都能順便把那些小功能給做了。
這也是為什麼現在私有股權領域的軟體債務出現了巨大危機。而我和丹覆蓋的上市軟體大廠資產負債表上全是淨現金，根本沒有債務風險。危機全在 PE 手裡。
拉斯維加斯大道的比喻與美國科技霸權 丹·艾夫斯（Dan Ives）：
我們再用前面提到的拉斯維加斯來做個類比：
假設 1955 年我們在建設拉斯維加斯大道，當時有金禮士（Sinatra）等人在表演。到了 1956 年某棟建築出了點質量問題，就有人喊“這地方完蛋了，賭城大道建不起來了”。
但各大巨頭心裡很清楚——全球只有一條“主幹道”（The Strip），那就是資料中心、企業級服務和全球基礎設施建設。如果你現在不在主幹線上佔位，兩三年後位置就會被別人搶走，到時候你只能去裡諾（Reno，內華達州小城）建酒店了。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
我太喜歡這個比喻了！因為“拉斯維加斯大道”本身就是一個極為獨特的純粹美國現象。世界上沒有任何其他國家擁有這種想像力、膽識（以及一點狂妄和瘋勁）去白手起家建成 Vegas。
AI 也是一模一樣。我們骨子裡有一種獨特的樂觀主義——“只要我們把它建出來，人們就一定會來！”
這就是當下正在發生的事情。大家都害怕建好了沒人用，所以我才反覆強調那個數字：今年全球來自 AI 實際消費的收入已經突破了 1000 億美元，而兩年前是零！ 這種樂觀是有堅實依據的。
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
我對此充滿激情。我每隔幾個月就會去一趟華盛頓特區，與許多參議員和國會議員會面。
AI 行業自身也存在嚴重的公關（PR）危機——這些科技巨頭高管天天在台上恐嚇公眾，一會兒說“18 個月內白領全部失業”，一會兒導致大家電費上漲。普通美國人會問：“這對我有啥好處？”這是科技公司自找的公關麻煩。
政治、公關與科技就業真相 史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
你們認為政治層面的角力會如何演變？
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
在每一次中期選舉中，這都會成為地方和國家層面的交鋒熱點。如果資料中心項目在各地被投票否決（比如在紐約州看到的停建令），那是極其危險的。美國丟掉 AI 霸權唯一的可能，就是自己把腳絆倒。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
美國現在有一種“去增長/反增長（Degrowth）”思潮，這非常危險。那種試圖通過摧毀創富引擎來實現所謂的平等，是極其盲目的。
像薩姆·奧特曼（Sam Altman，OpenAI CEO）和達里歐·阿莫代（Dario Amodei，Anthropic CEO）這些人對此負有不可推卸的責任。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
過去 250 年來，我們建設這個國家的方式，就是通過技術提升生產力，生產力提升帶動工資上漲，進而創造更多資本和人均 GDP。
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
過去 100 年裡的任何一次技術革命，在淨效應上從未成為就業的摧毀者。聯準會也多次強調，AI 創造的就業崗位最終必將多於它替代的崗位。
吉爾·魯里亞（Gil Luria）：
這是最基本的微觀經濟學：如果 AI 讓丹和我產出的研究報告翻倍，公司賺的錢翻倍，公司絕不會砍掉我們的崗位，反而會投入更多資本去招募高產出的員工。
那為什麼薩姆（奧特曼）和達里歐（阿莫代）要天天散佈恐慌？因為他們想“抽掉後人的梯子”！ 他們希望借此推動對自己有利的遊說與監管，把開源力量鎖死、把潛在競爭者全部鎖死，從而獨吞勝利果實。我們必須大聲叫他們“停止這種表演”！
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
是的，最近確實能看到他們兩人的對外表態敘事發生了明顯的收斂與改變。
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
兩位，太感謝你們了，這場對話太棒了！今年入秋之後我們一定要再聚一次。
丹·艾夫斯（Dan Ives）：
太棒了！因為到時候這個世界估計又變了 15 個樣了，我們的觀點可能也跟著變了無數次，這正是最吸引人的地方。
吉爾·魯里亞 / 丹·艾夫斯：
非常感謝！
史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：
好的，歡迎回到鏡頭前。
我認為這是一場資訊量極大的精彩辯論與探討。儘管這兩位分析師對 AI 的長期前景依然非常非常樂觀，但他們也不得不承認，辯論的維度和複雜度比以前高多了。
我覺得這場對話裡幾個最有趣的亮點是：
是否存在護城河？ 我個人依然存疑，但他們認為隨著微軟、Google、Meta 和亞馬遜將資料中心等基礎設施建起來，這就是護城河。雖然 Anthropic 或 OpenAI 能保持多久的護城河尚無定論，但整個產業鏈上下游確實都在創造巨大的財富。
吉爾對“贏家與輸家”的剖析： 他認為微軟是贏家，因為微軟擁有資料中心算力支撐，且 Outlook 等辦公生態不可動搖；而 Salesforce 是輸家，因為他們多年來未能給軟體產品注入新的核心價值，只知道單方面漲價。
總而言之，這是一場極其酣暢淋漓的對話。我強烈建議大家把這期節目至少看一遍，甚至看兩遍，因為裡面包含的乾貨資訊量實在太豐富了。
我們下期再見！(硬AI)