作者声明：该图片由AI生成
“这有点像1990年代末至2000年代初的电信泡沫（Telecom Bubble）。
10月以来，曾经备受追捧的新云（NeoCloud）代表企业CoreWeave，突然成了市场抛售的对象。
这家AI算力新贵曾经风光无限。2025年3月上市后，股价短短三个月一度暴涨约360%。它几乎集齐了过去两年AI投资热潮中所有令人兴奋的元素：英伟达是大股东，微软、OpenAI等科技巨头是客户，手握超过千亿美元的长期订单，收入还在以每年翻倍的速度增长。
简直是AI时代的天选之子。
结果，华尔街突然不买账了。
最近一个月，CoreWeave股价一度暴跌超过40%，部分债券收益率飙升至16%。10月中旬，其信用违约掉期（CDS）价格隐含的五年累计违约概率甚至达到约63%。
虽然不代表它真的有63%的概率破产，但债券市场已经开始怀疑：这家公司到底还不还得起钱？
向来不愿错过任何热点的马斯克，也赶来添了一把火。
10月25日，他在X上警告，全球200多家NeoCloud可能迎来大规模死亡和整合，最终能活下来的寥寥无几。
现在，恐慌正在从新云蔓延到整个AI产业链。
10月28日和29日，Google母公司Alphabet和Amazon相继公布第三季度财报。尽管两家科技巨头的收入继续增长，巨额AI资本开支却让它们的自由现金流双双跌入负值：Alphabet第三季度自由现金流为负91亿美元，Amazon过去12个月的自由现金流则为负424亿美元。
10月30日，《金融时报》曝出，OpenAI将新一轮融资目标从300亿美元砍至200亿美元，部分投资者缩减认购金额。
一场由千亿美元订单、万亿美元估值和巨额债务共同撑起的AI狂欢，已经到了清算时刻。
率先承受冲击的，正是那些靠借钱买GPU、靠未来订单支撑扩张的新云企业。
而CoreWeave的暴跌，或许只是第一张倒下的多米诺骨牌。
千亿美元订单撑不起新云神话CoreWeave的创业故事，颇有点时代弄潮儿的意思。
这家总部位于美国新泽西州的公司，成立于2017年，最初靠挖以太坊起家，后来转型做GPU云计算，恰好赶上生成式AI爆发。
从挖虚拟币，到给AI提供算力，CoreWeave虽然换了赛道，但生意的核心其实没变：买一堆昂贵的机器，指望机器持续赚钱。
它也是这一轮新云热潮中最具代表性的公司。
Neocloud中的“Neo”意为“新的”，主要是为了和AWS、Azure、Google Cloud等传统云计算巨头区分开来。
传统云计算公司提供的是一整套云服务，从服务器、数据库到存储和企业软件，无所不包。新云的业务则简单得多：购买英伟达GPU，建设或租用数据中心，再把算力出租给需要训练和运行AI模型的企业。
ChatGPT爆发后，大模型对GPU的需求激增。即便是微软、谷歌这样的巨头，也无法在短时间内建好全部所需的数据中心。
新云们因此迎来了黄金时代。
有GPU的就是大爷，有电力的就是贵族，谁能把数据中心建起来，谁就有机会拿到订单。
CoreWeave跑得尤其快。
2026年第二季度，它的收入达到25.75亿美元，同比增长112%；收入积压订单已经超过1000亿美元。
听起来是不是很美好？
问题是这些订单还没变成现金，买GPU、建机房的钱却得先掏出去。
2026年，CoreWeave预计资本支出高达350亿至390亿美元。而在第二季度，公司虽然收入超过25亿美元，净亏损却达到6.26亿美元。
更夸张的是，仅一个季度的净利息费用，就达到6.4亿美元，相当于季度收入的四分之一。
这还没算设备折旧。第二季度，CoreWeave的折旧及摊销费用达到约13.93亿美元。
棘手的是，每当英伟达推出一代性能更强的芯片，为了争取客户、保持竞争力，新云公司不得不继续举债购买。而旧GPU因为性能落后、租金下降，越来越难赚回当初的投资。
结果就是旧债还没还完，新债又背上了；设备越来越多，债务越滚越大。
不过，CoreWeave能够在短短几年内扩张到如此规模，还离不开英伟达的支持。
英伟达不仅是它的GPU供应商，也是重要股东。2026年1月，英伟达又追加了20亿美元投资。
此前，双方还签署了一份价值最高约63亿美元的协议：如果CoreWeave的部分算力没能租出去，在满足约定条件的情况下，英伟达愿意购买剩余算力。
好家伙，供应商还负责帮客户消化卖不出去的算力。
于是，一条资金链形成了：
英伟达投资CoreWeave，CoreWeave融资购买英伟达GPU，英伟达获得芯片销售收入，CoreWeave再拿长期算力合同继续融资。
这就是华尔街最近热议的Circular Financing，也就是“循环融资”。
类似的资金关系也发生在整个AI产业链：芯片公司投资AI企业，AI企业用融资购买算力，云服务商再借钱采购更多芯片。
一圈下来，大家的财报都很好看。芯片越卖越多，云服务商订单越签越大，大模型公司采购的算力越来越多。
更值得玩味的是，英伟达卖出GPU，就能根据会计准则确认销售收入；CoreWeave却要花未来好几年，才能证明这些GPU真的赚回了本钱。
这就像一家房地产开发商，拿着未来十年的租赁合同，向银行借钱疯狂盖楼。更绝的是，建材商不仅投资这家开发商，还承诺如果将来有楼层租不出去，自己愿意接盘。
楼还没盖完，租赁合同已经签了一大堆。开发商的订单越来越多，建材商赚得盆满钵满，银行看着未来的租金收入，也乐意继续放贷。
看起来这是每个环节都能赚钱的一门生意。
但开发商承担的风险一点也不小。土地和建材要先买，楼要先建，贷款利息也得照付。一旦工程延期，或者融资成本上涨，客户的租金还没到账，银行的账单就已经送上门了。
CoreWeave面临的正是类似的困境。尽管目前尚未发生债务违约，手里也握着大量长期合同，但债券市场已经开始重新算账。
过去，看到千亿美元订单，投资者满脑子都是未来能赚多少钱。现在他们更关心的是：为了兑现这些订单，CoreWeave还得借多少钱？等到债务和利息还清，究竟还能剩下多少？
这才是新云最大的软肋：订单不等于现金，增长不等于利润。AI算力需求再旺盛，如果赚钱的速度赶不上烧钱和还债的速度，再红火的生意，也可能被巨额债务拖垮。
中国也在搞新云GPU买来就能赚钱吗？美国新云们忙着借钱买GPU，中国企业也没闲着。
过去几年，随着大模型热潮兴起，国内同样掀起一轮智算中心建设潮。
地方政府、运营商、云计算企业和上市公司纷纷入场，颇有一种不建几个智算中心，就不好意思说自己拥抱AI的架势。不过，目前国内还没有一家企业在规模、融资结构和债务压力上与CoreWeave完全对应。
但算力生意不好做，这件事在国内同样有所体现。
例如首都在线。
这家云计算企业近年来持续向AI智算业务转型。2026年前三季度，公司营收约9.56亿元，归母净利润约880万元，看起来终于扭亏为盈。
但扣除非经常性损益后，公司仍亏损约5618万元。
总部位于北京的另一家云计算企业青云科技，近年来也开始向AI算力基础设施转型，但经营情况同样不算轻松。
2026年上半年，公司收入约8742万元，同比下降12.68%，净亏损约3451万元。部分客户缩减续约规模，新客户拓展也有所放缓。
这两家企业并非CoreWeave式的高杠杆GPU租赁商，目前也没有证据表明它们即将陷入债务危机。但它们揭示了一个共同的现实：AI算力需求旺盛，不代表卖算力的公司就一定能赚钱。
另一方面，中国市场还有重复建设的担忧。过去几年，各地纷纷上马智算中心。一些项目不仅由商业需求驱动，也受到地方产业政策和投资计划影响。
但如果大家都在建，算力供给很快就可能超过实际需求，最终只能靠降价抢客户。毕竟，GPU每天都在折旧，电费、运维成本一分不少。与其让服务器闲着，不如降价租出去，能收回一点成本算一点。
两边的问题虽然不同，但都在赌同一件事：未来的AI算力需求，能撑得起今天的巨额投入。
AI资本开支失控科技巨头也被拖下水别说CoreWeave被债务拖累，连Google和Amazon这样的科技巨头，也开始因为AI烧钱太猛遭到华尔街抛售。
10月28日，Google母公司Alphabet公布第三季度财报，收入达到1276亿美元，同比增长25%；Google Cloud收入达到307亿美元，同比暴涨103%。
云业务表现如此亮眼，股价却在第二天暴跌12.64%，单日蒸发近5000亿美元市值，创下20多年来最惨烈的单日跌幅。
问题出在两组数字上。
一方面，Alphabet第三季度资本开支高达514亿美元，自由现金流为负91亿美元。另一方面，它最赚钱的搜索广告业务增速放缓至12%，低于市场预期。
这让华尔街有点慌了。Google不仅要花越来越多的钱建设AI基础设施，AI搜索还可能冲击它原本利润丰厚的广告生意。
Amazon也没能躲过抛售。
10月29日公布的财报显示，Amazon第三季度收入达到2019亿美元，AWS业务同比增长39%，但整体收入和利润均低于市场预期。
更刺眼的是，截至第三季度末的过去12个月，Amazon自由现金流从一年前的正148亿美元，变成了负424亿美元。
主要原因就是AI基础设施投资激增。Amazon预计2026年全年现金资本开支达到2200亿美元，管理层还表示2027年会花得更多。
财报公布后，Amazon盘后一度下跌约7%。
过去两年，资本开支（CapEx）越高，往往意味着公司越看好AI的未来。如今，投资者开始担心，GPU买得越来越多、数据中心建得越来越大，究竟什么时候才能把钱赚回来？
尤其是AI不同于传统软件，每次模型调用都要消耗算力，GPU还面临更新换代和折旧压力。即便收入快速增长，也不意味着自由现金流能够同步改善。
当然，Google和Amazon并没有陷入财务危机。两家公司都有成熟业务持续产生现金，Google过去12个月的自由现金流仍为正。
市场当然不担心这两家巨头会手里没钱，只是开始追问投资回报，不再愿意单纯为巨额资本开支买单。
连Google和Amazon都因为CapEx受到质疑，那些没有成熟业务造血、主要依赖外部融资的新云和大模型公司，面临的压力只会更大。
OpenAI融资缩水Anthropic可能再补一刀OpenAI是这轮AI算力大爆发的重要推手，也是全球最大的算力买家之一。
但现在，连OpenAI融资都没有以前那么顺了。
10月30日，据英国《金融时报》报道，OpenAI已将最新一轮融资目标从300亿美元下调至约200亿美元，目标估值也从1.4万亿美元降至1.25万亿美元。部分投资者缩减了认购规模。
另一家明星公司Anthropic，烧钱的速度同样惊人。
11月2日，准备上市的Anthropic更新IPO招股书，披露公司签订的采购和租赁协议承诺支出合计约8954亿美元，其中约698亿美元将在未来12个月内到期。这些承诺覆盖未来多年，并非已经到期的债务，但仍然是一个惊人的数字。
2026年前三季度，Anthropic收入达到约332亿美元，却仍然录得巨额净亏损。虽然其中不少亏损涉及融资协议相关的会计调整，并非实际现金流出，但大模型公司对外部融资的依赖，仍然没有根本改变。
大模型公司赚钱的能力正在飞速增长，但烧钱的速度更快。
这可能是整个AI产业链最大的隐患。
过去两年，OpenAI和Anthropic不断融资，向微软、甲骨文等云厂商购买算力；云厂商和新云公司拿着订单融资，购买英伟达GPU，建设数据中心。
英伟达赚到了真金白银，新云公司拿到了长期合同，华尔街也赚到了融资生意。唯独处在算力需求源头的大模型公司，仍然需要资本市场持续输血。
只要融资不断，整个产业链就能继续扩张。但如果OpenAI和Anthropic开始控制支出，下游的GPU订单、数据中心合同，以及新云公司的估值，都可能受到冲击。
更危险的是，这场靠巨额投资推动的AI大跃进，已经成为美国经济增长的重要支柱。
哈佛大学经济学家Jason Furman曾计算，如果剔除信息处理设备和软件投资，2025年上半年美国实际GDP年化增长率仅约0.1%。
过去两年，特朗普政府希望美国赢得AI竞赛，黄仁勋不断强调算力需求，科技巨头害怕落后，华尔街则忙着把未来的AI收入变成今天可以借到的钱。
新云借钱买GPU，数据中心开发商借钱盖机房，电力公司扩建电网。建设本身就能拉动GDP，也让产业链上的企业提前赚到了钱。
但如果大模型公司迟迟无法实现稳定盈利，算力需求又没有预期中增长得那么快，前期的巨额投资就可能变成过剩产能和债务负担。
华尔街已经开始重新算账，抛售潮也蔓延到了整个AI硬件产业链。
10月份，英伟达股价下跌约10%，英特尔（Intel）暴跌约45%，AMD下跌约17%，芯片设计公司Arm跌幅接近29%。
存储芯片也没能幸免。DRAM巨头美光科技（Micron）下跌约17%，韩国SK海力士下跌约20%；此前受益于AI存储热潮的闪迪（Sandisk），跌幅更是达到约34%。
DRAM是一种用于临时存放和快速读取数据的内存芯片。AI服务器不仅需要GPU提供计算能力，也需要大量高速内存来处理数据。其中，HBM（高带宽内存）就是基于DRAM技术发展而来，已经成为高端AI GPU的重要配套组件。
光通信板块也出现明显调整。光模块负责将电信号转换成光信号，让数据在服务器、GPU集群和数据中心之间高速传输。AI集群规模越大，对高速光模块的需求也越高。此前受到AI数据中心建设热潮追捧的Lumentum、Coherent和Ciena等公司，近期也遭遇集中抛售。
从负责计算的GPU，到负责存储的内存芯片，再到负责数据传输的光模块，AI硬件产业链几乎全线承压。
这与1990年代末的互联网泡沫有点相似。
当年，电信公司相信互联网流量会爆炸式增长，于是借债铺设大量光纤。互联网后来确实改变了世界，但大量电信企业还是因为建设过度、债务沉重而破产。
今天的AI也可能如此。
AI技术不会因为泡沫破裂而消失，但那些为了押注AI未来、提前借下巨额债务的企业，未必能活到未来兑现的那一天。
对投资者来说，这可能意味着一场痛苦的估值调整。
但对AI产业来说，一场泡沫修复，或许早就该来了。
文：王茜茜 / 数据猿
责编：凝视深空 / 数据猿
