1/ 软件服务行业有个词叫做 Net Dollar Retention rate, 直译为 ‘’净美元留存率‘’，就是说客户如果开始给你一个月支付一块钱，过一段时间后他每个月还能给你支付多少。 如果 NDR 超过 100% 就表明来自客户的收入在增加，低于 100% 就是在减少。 但这个词语变成‘’年化‘’净美元留存率的时候，就有人开始耍流氓了。比如某 AI 企业三个月的时间里来自同一个客户的收入增长为 50%, 净美元留存率就是 150%. 企业高管可以面不改色的对外宣传，我的净美元留存率为 500％，这是假设以后每个季度都会增长 50%， 用 150%的四次方算出来的，并且还默认今后年年如此，尽管真正的增长只有几个月。但凡做过生意的人都知道，任何高速增长都不可能长期维持，增长的突然停滞和逆转是常事。而从这些企业角度看，反正大家都在浮夸，只要先拿到融资，使劲吹牛，哪管之后洪水滔天。

2/  一个非常微妙的地方是，产业泡沫上升期， 相当一部分需求并不是长期刚性的，而是一种探索性的，恐慌加上流动性驱动的需求。这种需求具有一种“反身性“的特征：就是说如果别人都在探索，别人都在恐慌，流动性疯狂涌入的时候，那我也着急要跟风，要花钱投入。一旦有人破产，格局彻底逆转，流动性紧缩的时候，那我也就马上削减预算和投入，原来那部分探索性的需求迅速烟消云散。

3/ 和这种对于产品的“反身性”的需求相对应，在股市层面也存在一批“反身性”的投机买家，在上升期他们跟风，加杠杆，把股价推到极致；他们不是长期持有者，如果形势逆转，很多人竞相恐慌抛售时，他们也迅速作鸟兽散。成交价最终由边际的买家和卖家决定，牛市最疯狂时候的高价，和熊市最恐慌时的低价，就是这批有“反身性”的投机者制造出来的。

4/ 所以我们在物理层面和金融层面同时都各自有一个“反身性”的结构，在行业上升期，物理层面的反身性的产品需求形成海啸一般的强烈的正反馈，吸引金融层面的反身性的投机者纷纷入场，在金融层面也形成巨大正反馈，把资产价格进一步推高。这两个层面的正反馈，只有同时遭遇物理层面和金融流动性层面的刚性约束，才会停滞，反转。而一旦反转，也会有一个正反馈，那是一个向下的如雪崩和泥石流一般的愈演愈烈的正反馈。

5/ 但存储行业，半导体行业，整个数据中心的产业链，还有一个更大的风险：和大饼有在代码里精确定义的四年减半周期不同，并没有什么法定规则，保证股价下跌后，四年内一定可以卷土重来。而事实上，几大老牌巨头，美光在 2024年，英特尔和思科在 2026年，才突破 2000年的股价前高，并在这四分之一个世纪里经历过超过 80% 甚至 95%的刻骨铭心的价格回撤。 阿Q临终前曾有遗言，“老子十八年以后又是一条好汉！”  对于高科技行业，尤其是硬件行业，阿 Q 还是太乐观了。

6/ 为什么会有这种现象？一个原因是之前提到的硬件行业供应链上的“牛鞭效应”。（王川：当隔壁老王投资存储股票赚了三十倍后，如何还能不焦虑 （五）- 牛鞭效应）当行业彻底逆转时，需求的消失是瞬间的，但供给的产出是有延迟和刚性的，产能过剩会有一段时间越来越严重，彻底消化达到新的平衡要好几年的时间。即使达到平衡，之前上升期的严重供不应求的现象，彻底回不去了。

7/ 另一个更微妙的原因，来自牛鞭效应下行时带来的叙事 (narrative) 的迁移。叙事的构建，本质是个招募机制，要找更多人接盘。 流动性高的时候，很多经不起推敲的高估值叙事都有人立马相信，并投入真金白银。就好像饿殍流民遍地的时候，英雄豪杰募兵就非常容易。上升期疯狂的高估值，不仅是供不应求，不仅是供不应求在加速，而是一种短时间内多层“反身性”的因素叠加，导致加速度本身也在加速的指数上升的情况，这种大面积高速增长的好故事，很少见，吸引大量游资来支持梦幻般的高估值。而一旦增长减缓，“反身性”的游资马上离开，去追逐别的行业的下一个高增长的好故事。

8/ 以三大公司二十年之间的利润和股价对比为例：英特尔 2020年的利润是 2000年的两倍 （209亿美元 vs 105 亿美元），但 2020年的最高股价 69美元比 2000年的最高点 75美元要低 ；美光 2020年的利润为 26.9 亿美元，比 2000年的 15 亿美元增长近 80%，  但 2020年的最高股价 75 美元比 2000年的最高点 97 美元仍然要低 20% ； 思科 2020年的利润是2000年的四倍多  ( 112 亿 vs 26.7 亿)，但 2020年的最高股价50 美元只相当于 2000年最高股价 82美元的 60% 左右。二十年后，尽管这些公司的躯壳更健壮，收入和利润比 20年前高很多，但超高估值叙事的灵魂，很早就离开了。

9/ 一个人刚接触投资，并在投资泡沫上升期屡屡得手后，会形成两个大的思维钢印：

一是把目前的强劲需求，等价于持续的强劲需求； 短暂一两年的高速增长，等价于未来持续不间断的高速增长。上升期股价持续涨，即使短暂下跌，一般也很快反弹。所有的负面信息都被忽视 （或者有看多的合理化解释），任何短暂的下跌都会被视为买入的机会，随着时间流逝，这个思维钢印不断强化。在这些人的思维模型中，价格上涨时不要和我讲道理，价格上涨就是硬道理，你说了那么多道理，为什么没有我回报高呢？

10/ 二是赚快钱，赚大钱很容易。这里的快是低于一年，回报至少一年两倍以上。一万年太久，只争朝夕！话说闪迪从年初到现在已经六倍了，那些一年回报 20% 就很开心的基金经理，实在是太老土，太落伍了。

11/ 巴菲特曾说·：‘’界定投资和投机的边界线，从来都不清晰明亮，但如果大部分市场参与者最近都连连得手，这条线就变得更加模糊。不费力就能捞大钱，是丧失理智最快的方法。有过这种令人陶醉的经验后，正常情况下理性的人，行为模式慢慢变得像参加舞会的灰姑娘。他们知道，在宴会上停留过久 – 就是说继续投机那些估值和未来现金流相比差距巨大的公司 – 最终会得到南瓜和老鼠。但他们仍然不愿错过哪怕是一分钟的狂欢。飘飘然的参与者们都想要在午夜之前离场，但有个问题，舞场的时钟没有指针。‘’

12/ 到现在这个阶段，你可以把它看成一个回报和风险不对称的局。继续在里面玩，也许还会有两倍，甚至更高的回报？但一旦局势在某个无法预测的时间点逆转后，整个估值体系崩溃，风险是 80%以上的价格回撤，和等待 25年才能回本的结局。“反身性”的投机者，连两三年都等不了，要再等二十多年，怎么可能？

13/ 至于那个号称赚了三十倍的隔壁老王？在未来某个突如其来的 30%以上的价格回撤中，如果他用了三倍的杠杆，大概率被爆仓清零。如果他还没有用杠杆，鉴于之前大脑中“赚快钱，赚大钱很容易”的思维钢印，他会觉得挫败只是暂时运气不好，他可以凭自己的胆识迅速回本。张大帅不是曾经教育儿子 “事到临头须放胆”吗？于是隔壁老王没等几周，又加仓，重仓入场。但之前大跌必反弹的经验突然不灵了，迎接他的将是钝刀割肉的持续阴跌。高速增长的叙事，属于那逝去的“昨日的世界”，急于翻盘的隔壁老王，会频繁尝试各种复杂的操作，直到最终把资源耗尽，才不得不停下来。

14/ 这让人想起叔本华老师曾说的话， “那些有过两三代人生阅历的人，就好像展会里坐在魔术师的摊位里的人，同样的表演连续看了两三次。戏法本来只是让你看一次。当它不再产生新鲜感，不再能骗你的时候，它的效果也就荡然无存了。”

（全文完）

1/ 存储公司的股票，这是一个很容易让不经世事的少年迅速达到高潮的东西。 话说三十多年前，电脑行业用于移动存储的媒介，主要是 3.5英寸，容量 1.44 MB 的软盘 (floppy disk) 。1994年底，一家名叫艾美加 ( Iomega) 的公司推出了可存储 100 MB 的移动硬盘，又称磁碟机( zip drive), 售价 199 美元。磁碟机对于需要备份和转移大量文件的消费者而言，解决了一个大问题。

2/ 艾美加的销售额从 1994年的 1.4亿美元，暴涨到 1996年的 12.1亿美元。艾美加股票，也从 1994年底的大约每股 2 美元，暴涨到 1996年五月的等价于每股 330美元 （把分股因素计算进去），一年半的回报超过 160倍。记得当时有网友在科技股的论坛上发出了真挚的感叹，“这比性还美妙！”。

3/ 1996年五月之后艾美加的股票就持续下跌，到 1999年底时股价比1996年最高点下跌超过 85%。 最终2008 年 EMC 以 2.1 亿美元的价格收购了艾美加，这与其 1996年最高 70亿美元市值相比，下跌了 97%。下跌 97%是什么概念？就是下跌 85% 了，一些投机者以为可以捡便宜而入场，然后再跌 80%。

4/ 当年坚定做多艾美加的投机者的理论主要有下面两点：一）一直到 1996年，潜在竞争者看起来都很差很贵。 二）当时确实存在可能性，磁碟机成为 PC 的标配，像软盘驱动器一样。如果这能带来几亿用户，每个磁碟带来十几美元的利润，那前途不可限量。艾美加的股票，成为互联网时代第一个获得大量散户追捧的迷因股，大量资金涌入，趋势自我强化，把很多做空者埋葬。

5/ 艾美加的坠落轨迹，也比外界想象要复杂。1996年下半年只是简单的价格回调，竞争者还根本看不到。1997年收入是 17.4亿美元，增速已经明显放缓， CD-R 作为潜在竞品，对于高端用户而言已经比磁碟便宜。到了 1998年， CD 刻录机价格已经接近磁碟机，但一个光盘价格不到一美元，比磁碟便宜太多，艾美加的护城河彻底崩溃。1998年其收入比 1997年只下降 3%， 但毛利率从 31%下跌到 25%，从盈利变成了亏损，故事已经结束了。

6/ 存储业的产品，以 动态随机存取内存 (DRAM) 为代表，是科技业同质化最厉害的产品之一。同质化意味着没有品牌溢价，价格随着全球供给变化而迅速变化。历史上 DRAM 芯片短期内价格下跌达 80%以上的事情至少有六次：1985, 1998, 2001, 2009, 2012, 2023, 中间还有多次价格下跌 30% 到 50%的情况。而存储股票的价格下跌比芯片价格下跌更残酷，下跌 95%甚至破产的事情家常便饭。 美光 (Micron) 2025年五月的股价和 2000年六月的股价相当，失去了足足 25年。存储行业过去三十年较大的四个破产案例有：一， Mostek, 1986年。二，Qimonda, 2009年。三，Spansion, 2009年。四，Elpida, 2012 年。至于其它各个破产的小虾米公司，更是不计其数。

7/ 存储业的本质，是弹性的需求，面对重资产，长周期，刚性的供给。 存储价格过高，弹性需求会自然后退，并想方设法绕过去。 但刚性供给 18个月之后上来了，必须开足产能，不管什么价格都要马上卖掉，否则无法利益最大化。 一旦刚性供给对弹性需求稍有一丁点过剩，价格下跌马上发生，有时非常剧烈。

8/ 从 2025年九月开始的整个存储行业股票大涨的现象，事后看，本质是因为云服务商对于 AI 芯片的需求，所消耗的各种内存，尤其是高带宽内存 (HBM) 突破了某个临界点，云服务商为了锁定 2026和2027年的产能，愿意接受内存大幅度涨价。只要有一两个买家足够疯狂，别的竞争者也被迫要跟。缺货的恐慌迅速传导到小的买家和消费电子领域。几大存储厂商吸取了之前价格暴跌的教训，没有迅速提升产能，而是选择让价格暴涨，趁着时间暂时还在自己这一边，狠狠的捞一把。

9/ 快闪记忆体的厂商  Sandisk (闪迪) 26 年一季度 （非财政年度）生产成本 12.88亿美元，去年同期是 13.13 亿美元，也就是说今年的生产成本还下降约 2%，生产的存储量基本没有太大变化。 但 26年一季度收入为 59.5亿美元，毛利率高达78.3%， 而一年前同期收入为16.95亿美元，毛利率只有22.5%。 所以收入的 251%的增长，主要来自对应的存储涨价，而不是卖出更多货。

10/ 为什么货没有卖更多，但价格却涨了两倍多？因为市场需求突然暴涨，但供给是刚性的，短期内只有这么多，所以大家抢夺有限的供给，把价格炒上去了。 这就意味着未来可能会有一个反直觉的现象：当刚性的供给终于上来后，和需求重新达到平衡，闪存价格和毛利率必然回到之前的水平，届时销售存储量虽然增加，但总销售金额和净利润反而会下降。卖的越多，赚的反而越少。

11/ 类似的，美光 (Micron) 在 25年十一月一日到26年二月底的季度，经营成本是 61 亿美元，比一年前同期的 50.9 亿美元仅仅增长不到 20%， 但销售收入为 238.6 亿美元，是一年前的 80.5 亿美元电的将近三倍。毛利率为 74.4%， 一年前只有 36.8%。 美光的产品线包含 高带宽内存 (HBM), DRAM 和闪存，产能限制和价格变化比闪迪复杂一些，但无法逃脱同样的底层逻辑。

12/ 对于同质化商品而言，高毛利本身就会消灭高毛利，高价格本身也在消灭边际需求。几大存储商看着 70% 以上的高毛利，不再无动于衷，2026年开始投入几百亿美元增加产能，只是大量新产能上线，预计要到 2027年下半年。

13/ 看多存储股票的人们会说，存储公司不是都开始和客户签署长期协议，锁定产能的价格了吗，这不就可以防范价格崩溃的风险了吗？真相是，关系越不稳固的时候，大家越爱签长期协议。签署长期协议的原因，是大家暂时都非常需要它来避免最坏情况，然后给双方营造了虚假但其实非常脆弱的安全感。 但情况有实质变化后，新形势下的强者一般会找协议里面的某个借口，立马翻脸不认人。 存储业的所谓长期协议，一般都不超过五年，未来存储产能上来后，一旦现货价格低于长期协议的价格，买家可以找协议中各种漏洞，来让存储公司马上分享现价下跌的痛苦。即使合同法律上无懈可击，买家可以威胁等协议结束后，把更多生意转给对买家更好的竞争者，这时存储公司一般都会为了长期利益而立刻让步。内存厂商和客户签的长期协议，大概 和1939年苏德之间签的互不侵犯条约的执行效果，差不多。当大家都感觉到风险，并纷纷用正式协议来防范风险的时候，不要天真的以为风险被缓解了，这恰恰是风险越来越大的信号。

14/ 这里面还存在一个不对称性：当所有玩家都在赚大钱时，只需要一个不在乎短期经济利益，能承受长期亏损的新玩家入场，就可以改变供需关系 ； 只要有一个新的技术革新涌现，就能大大降低需求。你无法事前预测具体是哪个因素直接改变了供需平衡，你只需要知道，存储价格下跌的风险相对于继续暴涨的可能性，现在已经高度不对称，这就够了。这里的风险因素包括而不限于：一）利息和通胀上升导致经济衰退。 二）云服务商削减对于 AI 的资本性投入。三）新的存储产能上线速度超越预期，尤其是最善长不惜代价大规模提升产能的中国公司，如 CMXT 和 YMTC。四）新的AI 芯片设计，模型架构和软件算法，可以大幅度降低对于内存的需求。事实上，正是因为存储价格的暴涨，世界上所有聪明人，都在绞尽脑汁，在芯片设计，模型架构和软件算法等各各层面，积极降低对于存储的需求。

15/ 存储产业，和其它同质化严重的产业一样，还有一个致命的陷阱：就是在周期高点，产品利润极高，但公司市盈率往往很低，甚至只有个位数。看上去像是一个好的价值投资，但此时其实风险最大。因为一旦商品价格大跌，原来的利润很快萎缩，甚至变成亏损，那么低市盈率就没有意义。 总有很多头脑简单的投资者，就因为低市盈率的诱惑，不动脑筋，心甘情愿的在行业下行周期，把自己的全部积蓄投入这个巨大的财富焚化炉。

隔壁老王还沉浸在靠存储股票轻松暴富，未来可以全身而退的美梦中。不要打扰他。欲知后事如何，且听下回分解。

（未完待续）

1/ 建造大型数据中心，是个很复杂的工程。第一需要巨大和稳定的能源供应， 第二需要能源和数据中心联网，第三需要各种定制的重型器材。

2/ 和电网的连接不止是个工程问题，还涉及到环保，对电网稳定性和电价的影响，等各种复杂的需要研究和审批的事项。任何一个关口卡壳，都会耽误很长时间。即使一个项目搞定了能源供应，要让监管者批准和电网的连接，并在工程上落实，至少需要三到五年时间，有的地区甚至更长。

3/ 连接电网的大型数据中心需要电力变压器，把来自电网的高压电层层转换，变成数据中心的器材可以使用的电压。变压器有不同等级，目前最缺的是变电所的高压变压器，据说交货时间因为订单太多, 已经延迟到三到五年。缺货的原因是因为制造工序和供应链极为复杂，需要各种定制的零部件，特殊的材料，等等。

4/ 有人会说，没关系，我可以不用和电网连接，也不用大型变压器，我现场租用燃气轮机 (Gas Turbine)，用天然气发电！事实上，马斯克的 xAi 就是这样，2024年只花了四个月时间，搭建起自己的第一个数据中心 Colossus 1。但是这条路径现在又有新的问题：一是环境污染和能源浪费较大，导致各地政府监管力度加大。二是需要稳定的天然气供应。三，现在燃气轮机供不应求，新订单的交货时间已经超过五年。

5/  AI 投资观察者 Ed Zitron 最近发表了一篇文章，“数据中心去哪儿了” ？ ( Where are all the data centers?) 。文章指出， (除了 xAi的 Colossus 超算中心之外），各个公司过去两年上线的数据中心规模最大也就是两百到三百兆瓦，大部分真正完工的项目都在 50兆瓦以下。OpenAI 和 软银在 2025年一月高调宣传的四年投资五千亿美元，26年底要上线1200兆瓦的 Stargate 数据中心项目，迄今为止只有两个总共 210 兆瓦的数据中心上线。某大公司高调宣传过去两年有四千兆瓦的算力上线，但如果仔细盘点它过去三年开工的各个数据中心项目，没有任何公开信息可以证明任何项目已经完工。媒体宣传时常常玩文字游戏刻意误导，比如某个数据中心项目里 N 幢楼只有一两幢上线运营，记者的文字会给读者以整个项目全部完工的错误印象。而四月份彭博社的一篇文章号称，今年在美国建造的数据中心项目，大约一半会推迟甚至彻底取消。

6/  当数据中心的建设上线时间需要至少三到五年，而 GPU 的交货时间只要 6到 12个月，一个不可避免的结论是，云服务商要么必须减少 GPU 的订单以和数据中心建设进度同步，要么必须容忍自己买来的 GPU 放在仓库里静静的吃灰，越堆越多。

7/ 一个观察公司囤货增加的角度是看所谓 “Construction In Progress” ( 在建工程) 或者 “Asset not yet in service” (未投入使用资产)。 比如谷歌 25年三月底的时候，未投入使用资产价值为 556 亿美元，一年以后这个数字上升为 1086 亿 ； 脸书的在建工程，25年三月底为 323 亿，26年三月底上升为 610 亿 ； 亚马逊每年只披露一次这方面的数据，24年底到 25年底在建工程从 466 亿上升为 717 亿。微软没有直接披露这方面的数字。但整体看，除微软外的三家大公司的”尚未投入使用的资产“过去一年从 1340 亿美元增加到 2410 亿美元，净增 1070 亿美元，增长幅度为 80%。  如果假设未投入使用资产中有 30%为 GPU, 那么 1070 亿美元的增量就是 321 亿，正好相当于一百万台在仓库里吃灰的英伟达的 Blackwell GPU。

8/ 这里需要引入一个供应链管理的概念：牛鞭效应 (Bullwhip effect)。 简而言之，牛鞭效应是指实物商品从销售到生产的各个环节之间存在较大的时间延迟，因此来自终端买家的订单的微小波动，就可以导致后台生产商的生产量的大幅波动。这好比终端买家挥舞着一个牛鞭，轻轻一动就可以导致鞭尾的大幅波动，所以叫牛鞭效应。

9/ 牛鞭效应的成因主要有两点：一，生产环节复杂，延迟较长，需求上升期时延迟增长更快，雪上加霜 ； 二，每个环节上的买家只能看到自己的客户的需求，对市场整体需求的变化主要靠猜，上升期时为了让自己有冗余，通常向上游供货商开出比自己实际收到需求要多出一些的订单数目，每个环节大家层层加码，最后导致后台生产商的生产量的巨大波动。

10/ 牛鞭效应的最反直觉的两点在于：一，当客户订单开始加速涌入时，不管你开始如何向上游增加订单，因为生产的延迟，会有很长一段时间，缺货现象会越来越厉害，而竞争压力会诱导你大幅度增加更多订单。 二，当供需关系变得平衡之后，即使你立刻取消所有订单，已经开启生产的货物仍然会源源不断的进入市场，很长一段时间供过于求的问题会越来越糟。

11/ 从供不应求到供过于求的临界点的转换很难提前预测，形成原因也非常复杂。有时是因为供给终于上来了，有时是因为价格过高导致终端买家的需求减少，或者经济衰退，或者买家找到了替代解决方案。转换的发生是瞬间的，就好像一个拥挤的酒吧突然着火，原先淡定的狂欢者，突然同时决定冲向一个逃生的窄门。

12/ 因为延迟和缺乏准确全局信息，因为害怕落后于竞争者，每个环节上的参与者都会在局部缺货的时候义无反顾的增加订单，造成上游的更多的缺货，更多价格上涨，和更多投机者的义无反顾的涌入。而一旦供给远远超过需求时，大家不断砍订单，甩卖存货，反向的价格下跌，投机者破产的现象又会层层向下传播，把价格推向另外一个极端。

13/ 历史上若干次酒吧失火，大量人员伤亡的惨剧，本质都是因为出口太小，火势过临界点后大家同时想夺路而逃，人员踩踏导致出口被彻底堵死，最后大家一起堵在出口窒息而亡。 从无忧无虑的狂欢，到出口被堵死的时间，很多时候不到 100秒。而且起火的开始几十秒，很多人还会误以为这是狂欢节目的一部分，完全没有撤离的想法。 和你一起在酒吧狂欢的其他人，根本不是你的朋友，而是起火后和你一起在门口互相践踏，共赴黄泉的竞争者。

14/ 类似的，很多资产泡沫，从东窗事发，到价格下跌 50% 以上，往往就是两三个星期，甚至一两天的事情。开始下跌 10%的时候，大家通常不在意，以为是正常的回调。跌过某个临界点后，所有大基金，散户都在竞相恐慌的抛售，跌得越多，就会有更多人恐慌，导致更大的下跌。 在泡沫上升期，互相鼓气的狐朋狗友，在恐慌期，统统变成自相残杀的猪队友。他们的思维模型里，无法真正理解为什么资产从高涨到暴跌的转换可能就是几天的事情，因此最终的悲惨结局很早就已注定。

15/ 所以现在大致的格局轮廓就清晰了：

i/ 几大云服务商竞相穷尽经营现金流，增长资本性投入，负债累累，同时建设大量数据中心或签下大量长期租约，推动整个半导体行业的收入和利润暴涨。

ii/ 但行业的瓶颈已经转移到数据中心的建设，工期一拖再拖，在建工程和GPU 存货的金额也在增长。能源供应，电网连接，变压器，燃气轮机等等各种瓶颈，砸再多钱， 也无法立刻解决。

iii/ 整个半导体产业过去三年多处于牛鞭效应的上升期。很多观察者看到短期各种供不应求的强劲数字，误以为形势还会继续下去，误以为自己可以精准逃顶。

下一期要切到正题，讲讲在存储股票上赚了 30倍的隔壁老王。

（未完待续）

1/ 2025年十月，Meta 和蓝色猫头鹰公司合作成立一个专案公司 (SPV) ，在美国路易斯安那州开发数据中心。Meta 最近的年度财报显示，它起始的净投入是 17.5 亿美元，占专案公司的 20%的股权，Meta 承诺当 2029年数据中心建成后， 将付租金给数据中心。专案公司依赖 meta 的信用担保，从债券市场上融资  273亿美元，利息约 6.58% （比国债高 220个百分点, 相当便宜）。Meta 的信用担保是以一种叫做 “担保余值”(Residual Value Guarantee) 的方式实现，Meta 披露最坏情况下，它未来和此专案公司相关的理论上最大的损失可能高达459.5亿美元，但因为一些处心积虑的会计上的操作，“担保余值”不会以债务的名目显示在资产负债表上。这个会计上的操作最终被  Meta 的审计公司 Ernest & Young批准，但 EY 专门在年报上用“极负挑战性“来描绘这个决定。Meta 还披露，截止到 2025年底，还有其它类似的不在资产负债表上的专案公司的相关的潜在最大损失为 55.8亿美元。

2/ 除了在资产负债表之外的专案公司以外，根据公开的原始资料计算，微软，亚马逊，谷歌，脸书，甲骨文这五家公司，‘’未开始的数据中心租赁承诺” (uncommenced data center lease commitment), 到今年三月底的时候，总计是 8223亿美元 （ 微软 1966 亿，脸书 1829 亿，亚马逊 1062亿，谷歌 756 亿，甲骨文 2610 亿）。而在 15个月之前，这个数字只有 2570 亿美元。十五个月后增长了 220%。 增长最夸张的是甲骨文和脸书，甲骨文‘’未开始的数据中心租赁承诺‘’从 25年初的 484亿美元增加到现在的 2610 亿美元，脸书从 341亿美元增加到 1829亿美元，十五个月，都是五点三倍。

3/ 这类租赁承诺，长度大多在五到二十年之间，公司承诺按照某个固定金额支付租金，本质是一种债务。未开始的租赁承诺就是还没有显示到资产负债表上的隐性债务。一旦租赁开启，租金承诺是固定的，但数据中心带来的收入高度不确定，如果无法覆盖租金，对于杠杆率高的公司，非常危险。

4/ 租赁承诺和普通债务有几个区别：一是普通债务最终要偿还本金，这对租赁承诺不存在。二是租赁承诺的算法是把未来若干年所有的租金简单加起来。更严谨的算法，是按照公司现在借债的利率，把未来每一年的租金，打折计算出等价的现值。 8223亿美元的租赁承诺，可能只等价于五千亿美元的债务，但这仍然是个天文数字。各种迹象表明，几大云服务商 2026年还在积极的扩张这类租赁承诺，这个天文数字仍在继续增加。

5/ 担保余值，和未开始的租赁承诺，都实实在在的会对公司未来的资产负债表和现金流产生影响，这是信用评级机构无法忽视的东西，也降低了这些公司继续发新债的容量。以甲骨文为例，它过去九个月的自由现金流为负的 218亿美元，净负债高达 955亿美元，未开启的数据中心租赁承诺 2610 亿美元， 其信用评级现在离垃圾债券只有两步之遥，评级公司 Fitch 二月份为甲骨文发行 250亿美元的新债站台，但也委婉的表示，目前这种营收状况，发债也就差不多到极限了。债务评级降为垃圾债券可不是闹着玩的，一旦发生，公司再借新债的成本比以前要高至少 200到400个百分点，现有债主可能会要你提前还款或者提交更多新的抵押物，让本来就缺钱的公司雪上加霜。

6/ 历史上因为昂贵的租赁承诺而破产的案例屡见不鲜。1926 年成立的总部位于旧金山的律师事务所 Brobeck, Phleger & Harrison LLP 在 dot com 泡沫期间生意红火，拥有大量高科技企业客户，2000年顶峰时有近一千名律师。每个合伙人年均利润一百万美元，这在当时是个天文数字。事务所因此在旧金山和其它多个大城市的高端写字楼签下昂贵的长期租约。但 2001年 后行情突然逆转，生意急剧萎缩，公司无法支付租金和其它费用，在 2003年初被迫选择破产关门。在航空业，很多航空公司的飞机都是租的，租金固定，遇到突发事件，生意下滑，申请破产更是正常操作。

7/ 最近发生的大家更熟悉的类似破产案例是 WeWork.  Wework 破产时，账上有 250亿美元的长期租赁承诺.  孙正义的软银在 Wework 上的投资亏损了 144 亿美元。有意思的是，甲骨文的天价租赁承诺， 有很大一部分，与软银和  Openai 在德州合作开发的 Stargate 数据中心有关。“不是一家人，不进一家门”，这句俗话在此刻突然觉得非常贴切。

8/  “数据中心的租赁承诺”的另一面，是要依赖巨额贷款才能修建的数据中心。Morgan Stanley 2025年曾估算，从 25-28年，全球 AI 数据中心的建设，需要在信贷市场至少借一点五万亿美元。如何借这么多钱是个巨大挑战，但对于建造数据中心而言，现在还有比巨额贷款更迫切，用钱也无法迅速解决的问题。欲知后事如何，且听下回分解。

（未完待续）

1/ 按照高盛的最新估算，全球 2026年用于 AI 的 capex （资本性投入）将会达到 7650 亿美元。四家大公司 （亚马逊，谷歌，微软，脸书）的 Capex 预计 7100 亿美元， 大约 90% 都和 AI 相关，这就是 6390 亿美元。换句话说，四大公司的 AI Capex 占全球 AI capex 的比例接近 85%。 因此研究它们的 Capex 的变化，就可以大致理解全球 AI Capex 的走势。

2/ 如果仔细看这四家大公司  2025年和 2026年一季度的 Capex 的对比，2025年一季度是 718 亿美元，2026年一季度是 1298亿美元，增长幅度为 80%。事实上， 2025全年这四家公司的 Capex 为 3770 亿美元，而 2026 年预计将达到 7100 亿美元，增长百分比为 88%， 净增金额 3330亿美元，那么和 AI 相关的 Capex 增量就是约 3000亿美元。

3/ 有分析师估算，AI Capex 最近大约  30% 的钱是花在存储芯片上，那么 2026年来自这四大公司的 AI Capex的购买增量就是 3000 *  30% = 900 亿美元， 单季度的增量为 225 亿美元。这个资金增量，就是存储芯片价格上涨的直接原因。

4/ 四大公司 capex 上升有两个核心因素。一是经营现金流的上涨， 25年一季度到 26年一季度增长了 31%。 二是 capex  相对于经营现金流的比例的上升，  25年一季度， 是 62.9%， 而 26年一季度，这个比例上升到 86.2%。  换句话说，地主家每年产粮在增加，但是地主把产的粮用于 AI capex 的比例也在增加 （快接近 100% 了），所以地主今年的投入大幅度上升，但他家的余粮，其实不多了。

5/ 来看一组数据：26年一季度，亚马逊的经营现金流为 260 亿美元，但 Capex 增加到 442 亿美元 （一年前是 250 亿美元），自由现金流 （就是经营现金流  减去 Capex ）变成负的 182 亿美元。（一年前同期自由现金流是负的 80 亿美元。）为此亚马逊一季度发行了 530亿美元的长期债务。亚马逊的现金净额 （现金减去债务）只有 240 亿美元，换句话说，如果再这样大手大脚的花钱，不到两个季度，它的总债务就要超过现金的价值，变成净负债公司了。

6/ 谷歌：26年一季度自由现金流 101亿美元 （还要从里面支付  25亿美元的股息），Capex  357 亿美元。一年前同期自由现金流是 190 亿美元，Capex 172 亿美元。它的现金净额为 490 亿美元，只相当于四个月的 Capex。股息是不能克扣的，否则是对公司信心的不良信号，股东会造反。

7/ 微软：一季度自由现金流 157亿美元 (还要从里面支出 109亿美元的股票回购和股息)，Capex  309 亿美元。一年前同期自由现金流是 203 亿美元，Capex 167亿美元。它的现金净额为 380 亿美元, 不到四个月的 capex.

8/ 脸书：一季度自由现金流 132亿美元 ，Capex  190 亿美元。一年前同期自由现金流是 111 亿美元，Capex 129亿美元。它的现金净额为 224 亿美元, 也就是三个半月的 Capex.

9/ 看多 AI 的人会说：这没问题！这四大公司还有很大的发新债的空间，而且经营现金流还会高速增长。这两块可以支持更多的 capex 的增长。

10/ 但在怂恿别人发新债之前，他们必须了解两个概念，一个叫“未开始的数据中心租赁承诺” (uncommenced data center lease commitment)， 一个叫“专案公司项目融资” (SPV Project Financing)。欲知后事如何，且听下回分解。

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1/ Anth 正在融资的九千亿美元的估值，是根据什么逻辑设定出来的？坊间流传着几种说法。一个说法是如果  Anth 率先达到通用人工智能 (AGI) 的时候，拥有 Anth 就意味着拥有“一个存在于数据中心里的，全是天才的国家”。和这样伟大的愿景相比，区区 9000亿美元就不要讨价还价了，否则格局太小让人鄙视。另一个说法是，Anth 内部有预测 2028年收入可以到700 亿美元，现金流可以到170亿美元， 13倍收入，53倍现金流，听上去非常合理。而且这样估值可以刚好超过  OpenAI (下简称为 Oai)  三月份融资 1220亿美元时的 8500 亿美元估值, 气势上就把对手盖过去了。

2/ Oai 三月份融资时对外宣称的 1220亿美元投资，500亿来自亚马逊，但只有150亿美元是现钱，其它350亿要取决于 Oai 是否能成功上市或者实现   AGI,  资金到位的时间会和 Oai 使用亚马逊算力的用量绑定。另外 300亿美元来自英伟达，据说主要是以算力的方式入股。还有300亿美元来自软银的孙正义。剩下 120亿美元来自一些小的风投基金。Oai 自创立以来，累积融资 1900亿美元，但同样有着巨大亏损。

3/ Anth 和 Oai 估值看多者无法绕过去的一个问题是：

一个有着持续巨大训练成本，和激烈竞争 （竞争者之间差距不到三个月），巨大价格压力， 产品切换成本不高（网络效应基本不存在，用户粘性微弱），仍然严重亏损的公司， 是否可以最终扭亏为盈，并且利润越来越高？一个需要持续对外融资才能活下来的 AGI，那还能叫 AGI 吗？

4/ 在 Anth 和 Oai 之外，历史上累积融资超过 200亿美元的公司只有四家：特斯拉，Uber, Wework（已破产）， Xai ( 被 spacex 兼并)。其中特斯拉和 Uber 现金流转正时，累积融资都只有 200亿美元出头。而最近 Xai 刚刚和 Anth 达成协议，把自己建造的一个数据中心以据说每个月5亿美元的费用租给 Anth 用于推理任务，一年 60亿的租金，正好让 Xai 现金流打平。

5/ 和文学青年们想象中的可以一劳永逸，不断自动循环进步，轻飘飘就可以达到颅内高潮的乌托邦式的 AGI 不同，Anth 和 Oai 是史无前例的需要持续劳作和训练的超级重资产公司。 Oai 累积融资 1900亿美元，Anth 累积融资 723亿美元，预计两家今年的亏损仍然都会超过 100亿美元  (2025年 Oai 的亏损是 90亿美元，Anth 亏损 52 亿美元)。黄仁勋老师曾说，英伟达的 GPU 你买的越多，就省的越多。而 Oai 和 Anth 迄今为止的公开纪录是：卖得越多，亏得越多。在没有任何可信的财务数据显示 Anth 和 Oai 的亏损会收敛的前提下，一个中立的观察者有理由怀疑，它们仍然有相当大风险可能步 Wework 后尘。事实上，知名英国记者和作家 Sebastian Mallaby 4月26号在旧金山的一个科技会议上公开声称，Oai 未来18个月有 百分之五十的可能性破产。借用某个伟人的话说，“亏一亿美元，是你的问题 ； 亏一万亿美元，是全世界的问题。” 既然都已经融了这么多了，现在阻力最小的演化方向，仍然是再融更多，再亏更多，再把估值继续做高，循环往复。

6/ 既然有这么大风险，为什么谷歌, 亚马逊和微软还在持续给 Oai 和 Anth 注入巨资？它们的动机是什么，有什么好处？如果仔细看，亚马逊和谷歌对 Anth  的投资，微软对 OpenAI 投资大部分是以云计算算力的价值入股，而不是现钱。价值一美元的算力对于云服务商而言的实际成本可能只有 70美分甚至更低，这是其一。第二点是通过算力的绑定，增加自己的云计算业务的收入，跟上未来 AI 增长的步伐，免得生意跑到竞争者那里去了。第三点，通过支持 Anth, 谷歌和亚马逊自行开发的 AI 专属芯片的研发费用得到了分摊，这对未来降低对英伟达芯片的依赖有用。第四点，也是最重要的一点，就是云服务商在两家大模型公司上的投资，迄今为止，有着理论上极为丰厚但尚未套现的回报。

7/ 微软在 Oai 上累积投资 130 亿美元，这块股权按照最近 Oai的 8500亿估值，价值 1350 亿美元，理论回报超过 10 倍。亚马逊给 Anth 在2026年之前注资 80亿美元，这块股权 2026年一季度的时候就已经价值 700亿美元 （当时  Anth 估值 3800 亿）， 现在就更高了。谷歌给 Anth 在 2026年之前注资 30亿美元，一季度时这块价值 500亿美元以上。

8/ 每一轮的估值上涨，意味着之前的投资不是白送，那么下一轮新的注资在云服务商的董事会遇到的阻力就会比较小。Anth 和 Openai 就还可以继续玩下去。但理论的十几倍回报，迟早需要套现，投资者的耐心也是有限的。所以 Oai  和 Anth 很快就要面临第一个硬约束，必须要尽快上市。

9/ 如果无法上市，之前投资者已经承诺的部分资金也无法到位， 这个游戏也玩不下去。要上市就必须能刷出好数据，讲出一个好故事。目前坊间的传闻是  Anth 可能在年底前上市 (Polymarket 上概率超过 60%)，而 Oai 因为业绩没有之前预计的那么理想，据说上市时间可能要拖到 2027年下半年。丑媳妇终于要见公婆了，正规全面严谨的财务数据终于要公示了。

10/ 创业公司在一级市场融资时，绝大部分早期股东无法卖股票，管理层可以人为控制供给，强行把估值持续托高，利用信息不透明不对称，长时间营造出一种持续上涨的和谐美好的景象。但股票到了二级市场，早期股东套现不被限制，几千亿美元的卖盘需要接盘者，交易每天公开透明，价格和估值每天的上下波动，将直接迅速的影响 AI 下游产业链上各个公司的规划，和投机散户的脆弱的小心灵。

11/ 而几家大规模云服务商 (Hyperscaler)自己也面临一个硬约束：因为巨大的资本性支出，它们的自由现金流接近于零甚至已经变负，再发新债融资的空间也不大，地主家也快没余粮了。欲知后事如何，且听下回分解。

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1/ 人的焦虑情绪很多时候是大脑杏仁核的应激反应。要缓解焦虑情绪，不能只是简单说教，“你不要焦虑，焦虑也没用”，等等安慰的话。这无法改变产生应激反应背后的底层机制。 真正有效的方法，是让焦虑的人，把自己产生焦虑的事情和原因，慢慢写到纸上。写的过程，就是把大脑的控制权，从只会紧张警觉的杏仁核，传递给理性思考的前额叶 (prefrontal cortex）。写得越仔细，分析得越深，控制权的传递就越彻底，焦虑情绪自然下降。即使你一次写不完，只要开始写了，大概清楚还要写多长时间就可以把逻辑理顺理清，焦虑情绪也会开始下降。不强迫自己慢慢写下来，只喝心灵鸡汤，就无法真正完成这种控制权的传递，也就无法根本上改变焦虑。

2/ 2026年五月让人焦虑的一件事情，是整个半导体行业的股票全面暴涨。著名的费城半导体指数，比一年前上涨了150%。各类半导体存储公司股票，更是全面上涨，其中  SNDK 截止五月八号的收盘价，1562 美元，是一年前的 38倍。笔者没有半导体公司的投资，但试图在此文中拆解这些股票上涨的底层逻辑，和读者分享探讨。

3/ 这个故事要从各类 AI 创业公司的迅速攀升的估值说起。很多外围只关心股价涨跌的投机客，缺乏一些基本常识： 一，绝大部分 AI 的创业公司严重亏损，但很多人把收入和利润这两个基本概念彻底混淆 （有些人甚至是故意的），而且屡教不改，以讹传讹。 二，当一个公司说它的 ARR （Annual Recurring Revenue, 年度循环收入） 达到一亿美元的时候，并不是说它过去一年总收入达到一亿美元，最多只意味着它最近一个月的收入达到八百三十三万美元而已。你要自作多情，理解错误，是你自己的问题。 三，一个公司没说什么，透露的信息量大于它说了什么。它报了 ARR 但没说盈利，就意味着它严重亏损。它半年前说它的 ARR 到一亿，但现在很久又没发声了，大概率意味着它的收入萎缩了，亏损更严重了。

4/ 以时下红得发紫的大模型公司 Anthropic （下面简称为 Anth ）为例，四月底时有些媒体披露的信息是，公司的  ARR 已经接近 400亿美元了。换言之，公司四月份单月的收入接近 33 亿美元 （ 400除以12 ）。 而在三月份公司的 ARR 还低于 300亿美元，意味着三月份的收入低于 25 亿美元。 Anth 的 CFO在三月份的一份公开文件里，曾披露其从2021年创始到 2026年三月，累积收入超过 50 亿美元。换句话说， Anth  自创始以来的过去五年的累积收入 （再强调一遍，不是利润）大约 108 亿美元。

5/ 这里面还有一个对收入的定义问题。Anth 很大比例的收入来自谷歌云服务和 AWS. 云服务商对于客户付的钱提成至少 20%，剩下的再给 Anth.  所以 Anth对外宣传的 ARR 需要再打个 20%的折扣。但这里我们也就不计较了，因为  Anth 每个月仍然在亏很多钱。

6/ 亏损有多少呢？问了几个不同的 AI, 根据有限的公开信息，假设其单月收入达到33亿美元，对单月亏损额的猜测从 11亿美元到17亿美元不等。这也是为什么  Anth 要持续对外融资的根本原因。截止到四月底， Anth 五年来累积融资 723亿美元，但累积收入只有 108亿美元，然后还要继续融资。只看新闻头条的人误以为  Anth 早已赚得盆满钵满，但不理解管理层要不断寻求新的外部资金才能维持下去的巨大压力。

7/ Anth 并非没有竞争， 它的总裁最近在公开发言中也承认，美国其它公司的 ai 模型比 Anth 落后只有一到三个月，而中国公司的 ai 模型比 Anth 落后六到十二个月。各个公司的产品功能此消彼长，变化非常快，很难根据一两年的表现来判断谁是最终的赢家。 比如Cursor 从 2023年到2025年初，是在  AI 开发者中最受欢迎的编程辅助工具,  公司一度炙手可热。但 Anth 2025年上半年推出的 Claude code，可以自动生成大量代码，让很多原来不是程序员的人也能参与编程，这是过去一年 Anth 异军突起，收入和估值迅速增长的核心动力。 最近又有一些程序员抱怨，说 claude code 有些地方的体验和性价比不如 OpenAI 的 codex， 因此转用后者。对很多用户而言，切换成本并不高。  除了 Open AI 以外，Spacex 的 Xai 上个月也在开始和 cursor 紧密合作，开发和 Claude code 的竞品。

8/ 看多 Anth 的投资者， 会引用某个时段的场景，说  claude code 做推理工作时的利润率高达 70%， 但这种说法，一是不考虑 Anth 要持续训练新模型的巨大成本，二是假设竞争者完全不存在，没有降价压力。这显然不符合现实。Anth 二月份融资时，估值是 3800亿美元。仅仅三个月后，又开始寻求新的融资，估值开价为九千亿美元以上。最近 在某个私募股权的二级市场上交易时，据说还出现了一点二万亿美元的估值。（有的播客上甚至有人喊出了五万亿美元的长期估值）。这是一个只有五年历史，累积收入 （不是利润!）105亿美元，但仍然每个月亏十几亿美元的公司，仅仅因为过去一年有了高速的增长，就有人相信它能天长地久。 融资 720块，亏本五年做了105块的生意，就可以在资本市场上以一万块的估值套现，这样美好的事情， 怪不得这么多创业者心向往之！😊

9/ 巴菲特旗下的 Berkshire Hathaway (以下简称  BRK)，2025年收入 3700亿美元，经营现金流 459亿美元, 税后利润 669亿美元,  账上现金接近四千亿美元，市值也只有约一万亿美元。换个角度看，BRK 十天的收入，就等于 Anth 有史以来的总收入，但有的投资者愿意相信，仍然高度依赖外部投资支持才能存活的 Anth ，其估值要比 BRK 高。构建这样的信念所需要的巨大勇气，令人叹为观止。

10/ Anth 和  OpenAI的估值增长，对于整个  AI 行业的资本性支出 (capex)的暴涨，和之后存储行业的兴旺，非常重要。回头看过去几年的发展，这个逻辑链条很清晰。欲知后事如何，且听下回分解。

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