
AI 狂欢背后,一个正在自我瓦解的死循环

今天港美都不开市,今晚要发非农数据,再加上最近又看到甲骨文大幅裁员的新闻,来聊一个我感觉非常矛盾的事情。
从今年开始,AI 行业就在一边大规模裁员,一边上调盈利指引。而且华尔街不断在奖励这样的行为,因为这降低了人员成本,拉高股东权益。甲骨文的最新裁员就是一个缩影:一边大规模减少人员,一边加速数据中心扩张。这不是增长,而是会计手法。
AI 公司现在做的本质上是把人力成本转移成资本开支,砍掉传统业务的人头,把钱灌到数据中心建设上。超大规模 AI 公司的资本开支占现金比例已从 2024 年的50%(约 2400 亿美元)跃升至 2026 年的80%(约 5400 亿美元)。一个公司不可能无限裁员,当能裁的人裁完了,EPS 增长的引擎还能不能持续增长,这里打个问号。
与此同时,美国的劳动力一直是在持续走弱的,美国 “离职率” 指向美联储应该降息而非加息。降息预期压低了折现率,支撑着资产价格。
但降息到底是好事还是坏事,完全取决于降息的原因。如果是预防性降息(经济还行但通胀回落),那对资产价格友好。但如果是被迫性降息(经济已经在恶化),市场通常会先跌再涨。
这就是为什么我觉得是当前的结构性矛盾:AI 行业的裁员推高了盈利预期,同时削弱了劳动力市场,而劳动力市场的走弱又为降息铺路,降息预期反过来支撑资产价格。这个循环不断自我强化,直到它断裂的那一天。
这个循环当前依赖一个前提就是市场相信 AI 的终端收入最终会兑现。
这就引出了一个更根本的问题:AI 创造的产值到底是什么?
现阶段 AI 行业的大部分 GDP 贡献其实是投入而非产出。
英伟达卖芯片、甲骨文建数据中心、电力公司扩容、光纤和冷却设备供应商出货,这些都计入 GDP,但它们本质上是资本开支,是花钱,不是赚钱。
这就好比你花了 100 万装修一家餐厅,这 100 万确实拉动了 GDP(建材、工人工资、设计费),但餐厅能不能赚回来,完全是另一回事。AI 行业现在就处于这个装修期,花钱的部分计入了 GDP,但赚钱的部分还没有到来。
目前真正靠 AI 赚到终端收入的,主要就是几类:云计算服务商卖 AI 算力(但买家很多是烧风投钱的初创公司)、企业订阅 Copilot/ChatGPT 之类的工具(很多还在免费试用或低价推广阶段)、广告推荐算法的效率提升(这个确实在兑现,但不是新故事)。
沿着资金链条追溯,最终的终端需求是否能支撑这个资本开支规模,仍然是一个未被验证的问题。
经济的最终需求只有两个真正的终点:个人消费和政府支出。企业的一切支出,包括 AI 服务采购、数据中心建设、软件订阅,最终目的都是为了生产出能卖给终端消费者的东西。企业对企业的交易(B2B)本质上都是中间环节,不是终点。
现在 AI 行业的链条是这样的:英伟达卖芯片给甲骨文,甲骨文卖云服务给 AI 初创公司,AI 初创公司卖工具给企业,企业用 AI 提高效率。
但是然后呢?
企业提高了效率之后,产出的东西需要有人买。如果 AI 同时在削减就业和压低工资,那消费端就在萎缩。企业对企业可以转很多圈,但如果这个链条最终没有接到一个有购买力的消费者身上,它就是空转。
亚当·斯密早在 250 年前就指出,生产的最终目的是消费。亨利·福特用行动印证了这一点。他给工人涨工资,不是因为善良,而是因为他意识到如果工人买不起汽车,他的生产线再高效也没用。
AI 行业现在做的恰恰相反:拼命压低人力成本来提高利润率,但没有人在问:被 AI 替代的这些人,他们原来的消费力去哪了?
如果 AI 的本质是用更少的人做更多的事,那这些更多的事最终由谁来消费?收入缩水的人不会成为消费者。
理论上有三条路径可以实现闭环,但站在现在这个节点上看,每一条都面临严峻挑战。
路径一:AI 极大降低商品和服务的价格
即使收入不涨,消费者的实际购买力也能上升。这是最乐观的情景,类似于工业革命让纺织品价格暴跌。但这个过程在历史上需要几十年,伴随着巨大的社会动荡。现阶段 AI 降低了多少终端消费品价格?几乎没有。
路径二:政府介入再分配
通过 UBI(全民基本收入)、财政补贴、大规模公共投资等方式,把 AI 创造的利润从资本所有者手中转移给消费者。但这需要巨大的政治意愿,而且本身是通胀性的。在当前美国政治极化的背景下,这条路径的可行性非常堪忧。
路径三:AI 创造全新的消费品类
就像互联网创造了电商、社交媒体、流媒体这些以前不存在的消费形态。这是有可能的,但目前还看不到杀手级应用。像 Anthropic 现在在尝试把 AI 作为专业服务直接卖给个人消费者。但这本质上是一个效率工具而非欲望创造者。Netflix 让人花更多时间看剧(创造了新需求),而 AI 让人花更少时间完成工作(压缩了旧需求)。前者扩大了消费总盘子,后者在缩小它。(其实这里还有一个 AI 通过消除交易摩擦从而促进消费的角度,但是不是这里讨论的重点,我就不展开了)
如果这三条路径都没有走通,那 AI 行业内部的 B2B 链条就是在空转,终端需求不足以支撑这个资本开支规模。利润开始低于预期,资本开支被迫收缩,整个叙事反转。
股票市场可以靠叙事和情绪维持很久,但债券市场和信用市场是最诚实的——借钱是要还的。
本周投资级 + 高收益债合计流出 79 亿美元,为 2025 年 4 月以来最大。高收益债已连续 6 周流出。债券市场已经成为 AI 资本开支的新监管者”,正在对 AI 超大规模开支者说慢下来。AI 公司的 CDS 开始扩大,恰恰也证明信用市场在开始怀疑这个链条的终点到底在不在。
回到最初的问题:AI 行业裁员、盈利上调、降息预期这三者之间的关系,不是一个简单的 “泡沫” 故事。它更像是一个结构性的困境:AI 行业在用会计手段(裁员提利润率)和宏观顺风(降息预期压低折现率)来争取时间,赌的是终端需求能在资本开支烧完之前兑现。
虽然我们现在都非常确信 AI 能够带来生产力的提升,但是上面的这个结构性矛盾会被生产力提升不断加深。
如果 AI 不行,泡沫破了,故事结束,大家各回各家。但如果 AI 真的行呢?它每替代一个岗位、每提升一分效率,就同时在收入端挖掉一块消费力。技术越成功,产出越多,但有能力消费这些产出的人越少。
这不是 AI 独有的问题。每一次重大技术革命都面临过类似的张力——蒸汽机、电气化、自动化流水线,每一次都经历了生产力飞跃之后的痛苦调整期。最终社会确实找到了新的平衡:新的工种出现、新的消费形态被创造、新的再分配机制被建立。但"最终"这个词,掩盖的是中间几十年的摩擦、失业、社会动荡和资产价格的剧烈波动。
发散的有点太多了,这个问题可能在每个技术革命的阶段都会出现,我们现在也没人知道这条路会通往何方。
最后想说的是,对于市场而言,问题不在于 AI 最终能不能改变世界。问题在于从现在到"最终"之间的这段路程,当前的资本开支规模和估值水平能不能撑过去。
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