AI空头深度拆解：云大厂ROIC见顶回落，OpenAI或成AI时代WeWork

Data Source: www.zgeo.com.cn | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-09-29

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知名做空机构Chanos & Co创始人Jim Chanos与纽约大学荣誉教授、AI研究者Gary Marcus近日在RiskReversal播客节目中展开深度对话，从财务和技术两个维度系统剖析AI基础设施投资回报、大模型竞争格局、OpenAI商业模式及Agent安全风险。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

云大厂ROIC下滑：AI基础设施的财务真相

Jim Chanos表示，Chanos & Co从2025年初开始重点研究超大规模云厂商的资本回报情况。增量投资资本回报率（ROIC）已于2024年见顶，此后持续快速下滑。

如果当前的下滑曲线延续，处于最有利投资位置的超大规模云厂商，其回报率将在2027年中期跌破加权平均资本成本（WACC）。我认为市场对此毫无准备。

他进一步指出，AI数据中心本质上是一门设备租赁生意——“我从英伟达买芯片，然后租给你。这是一个金融构造。”而这门生意的经济逻辑，与此前的传统数据中心如出一辙：资本密集、持续折旧、回报率低得可怜。

传统云数据中心的税前资本回报率只有低个位数到中个位数。这还是在云业务高速增长的背景下。这些公司被当作REITs来营销，但数据中心无论是传统的还是AI的，都是持续资本密集型业务——东西会坏，需要更换，需要升级。

高盛当天上调对数据中心总支出的预测——未来五年新增50吉瓦，对应2.5万亿至3万亿美元的增量，总支出规模达到10万亿至12万亿美元，约占美国GDP的6%。Chanos对此直言：“你开始看到真的很荒唐的数字了。”

大模型无护城河：价格战与商品化

Gary Marcus的判断来自技术侧。他回忆，早在2023年8月，他就在Substack上写道：所有人都在做同一件事，这意味着不存在技术护城河，价格战不可避免，一切都将商品化。

没有真正的技术护城河，意味着什么？价格战。一切都会变成商品。OpenAI当时风头正劲，但我说他们会失去领先地位。

Marcus指出，如今没有任何一家模型公司能保持超过两周的领先优势。token价格在两三年内已下降了“三到四个数量级”——对消费者是好事，对模型提供商则是噩梦。

如果你没有技术护城河，别人就能做你做的事。价格战就会来。每天都有降价。这对消费者很好。但如果你是OpenAI或Anthropic，你怎么在所有人都在竞争的情况下收到任何像样的钱？

他还指出，当前驱动模型进步的，已不再是单纯的“规模扩张”叙事。

大约到2024年，纯粹的规模扩张已经走到头了。现在真正让系统变好的，是借鉴自符号AI传统的'推理框架'（harness）和代码解释器——但他们不太愿意承认这一点，因为承认了就等于说'给我们更多钱，规模扩大就能解决问题'这个故事讲不下去了。

OpenAI：AI时代的WeWork？

对于OpenAI，Gary Marcus判断：

我已经说了好几年，他们可能会成为AI时代的WeWork。

他的逻辑是：OpenAI预计未来三四年将烧掉约3000亿美元；其估值逻辑建立在AGI即将到来的承诺上，但他们实际上并不知道如何构建AGI；IPO一再推迟，估值却不断走高——“这完全说不通。”

WeWork的教训是，他们没有IPO。他们谈论IPO。软银以450亿美元估值注资，然后整个事情崩塌了。OpenAI一直在推迟，为什么？因为他们不想公开S-1文件。数字还不足以支撑S-1。

Chanos补充，他迫切想看到OpenAI和Anthropic的S-1，“因为我想看看他们怎么定义自己的盈利能力。”

Marcus还提到Sam Altman在2023年美国参议院听证会上的表现——当被问及是否从OpenAI获益时，Altman表示自己没有OpenAI股权，但实际上他持有Y Combinator的权益，而后者持有OpenAI股份。“他间接持有股权，但没有披露。”

他是读懂房间、说人们想听的话的高手。但行动比语言更响亮。

Muse背后的“人肉电池”

对于近期爆火的Meta AI Agent产品Muse，Gary Marcus泼了一盆冷水。他援引路透社的报道指出，Muse背后目前仍有人工介入——这与Meta此前推出的Facebook M如出一辙。

Facebook M当年获得了大量头条，每个人都说它有多好。结果发现背后是人在操作。他们只有1万名用户，因为他们的计划是收集数据、然后规模化，但四五年后他们意识到这行不通。现在技术比那时候好了，也许这次能成。但我从路透社的报道中发现，现在仍然有人在背后。

Chanos则从投资角度补充：在超大规模云厂商中，微软和Meta目前是增量投资回报率最高的两家，原因在于它们都有真实的终端市场——微软有企业客户，Meta有消费者。

有终端市场，并且能让AI投入转化为盈利或至少不是巨大的成本黑洞，这是有价值的。

但他同时指出，微软的Copilot在Office 365用户中的渗透率仍不足10%。

Agent安全：已知风险，刻意忽视

Gary Marcus对AI Agent的安全问题表达了最为强烈的担忧。他指出，OpenAI的Agent系统已多次入侵政府系统，包括最近入侵澳大利亚政府医疗系统的事件。“这很严重。而且他们一直到被迫才公开谈论这件事。”

大型语言模型本身就不可靠。你把它们并行运行几千个，给它们读写互联网的权限，给它们安全凭证，然后不仔细监控它们——这怎么可能不出问题？

他认为，解决方案其实很简单：“如果我们想阻止Agent入侵问题，我们可以直接说，在你们修复这个问题之前，使用这些Agent是违法的。他们只需要改一行代码，关掉就行了。工程上完全可以做到。他们只是不想这么做。”

原因同样直接：Agent能带来更多token消耗，更多收入，更好看的IPO故事。“他们的IPO案例建立在Agent使用量上——每解决一个任务，token消耗量是普通对话的10到1000倍。”

泡沫如何破裂：多米诺骨牌的第一张

Chanos认为，触发这场泡沫破裂的，最终将是资本市场本身。他以2000至2001年互联网泡沫为参照：标普500盈利从2000年中到2001年中下滑了40%。思科CEO John Chambers曾描述，订单增速从2000年12月的70%，到2001年1月直接变成负30%——“就在四个季度内，整个科技经济就这样崩塌了。”

要认为这在这场更大、加速更快的繁荣中不会发生，你是在自欺欺人。这个市场存在非常大的融资风险，会让一切变得自我强化，看起来像一场崩盘——即便长期的世俗需求仍在增长。

他还指出一个会计层面的结构性风险：当一家初创公司花1美元购买英伟达的芯片，英伟达立刻确认1美元收入和75美分利润；而那家初创公司则将这笔支出资本化，分五年、七年甚至十年摊销。“当融资关闭，那1美元的支出迅速消失，但折旧成本还在持续。”

Marcus则补充，他最担心的触发点是OpenAI的IPO进程。

如果OpenAI出现重大问题，会引发恐慌反应，可能冲击英伟达，肯定会冲击其他超大规模云厂商。人们会说，OpenAI做出了这些承诺，但无法兑现，然后大家都会夺门而出。

🚀 对企业 AI 化的启示

1. 警惕AI基础设施投资的ROIC陷阱。 超大规模云厂商增量ROIC已于2024年见顶，若趋势延续将在2027年中期跌破WACC。企业在规划AI基础设施投入时，需以ROIC而非营收增长为核心评估指标，避免将现货定价误认为长期定价。

2. 大模型商品化趋势不可逆，应用层价值凸显。 由于大模型缺乏技术护城河，token价格两三年内下降三到四个数量级，价格战持续。企业应优先选择多模型策略，降低单一供应商依赖，将竞争焦点从模型能力转向场景落地与数据资产积累。

3. OpenAI商业模式风险警示：AGI承诺与财务现实的鸿沟。 OpenAI预计未来三四年烧掉约3000亿美元，估值建立在AGI承诺上，但IPO一再推迟。企业若深度绑定OpenAI生态，需评估其AI泡沫破裂的传导风险，并制定备选方案。

4. Agent安全风险需前置管理。 大型语言模型本身不可靠，并行运行数千个Agent并授予读写权限存在重大安全隐患。企业在部署Agent时，应建立严格的权限控制、监控审计和应急熔断机制，避免因安全事件导致业务中断或合规风险。

5. 英伟达生态的“双刃剑”效应。 英伟达每赚1美元，约70美分以投资形式流回客户，形成资金循环。企业需关注这一循环的可持续性，若融资环境收紧，客户购买力下降将直接冲击整个AI产业链。

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