Fidelity 全球宏觀總監 Jurien Timmer 上週說了一句話：「AI 交易已經是三個多月的死錢。」他指的是一組數字：token 支出和 GPU 租賃價全部持平或下跌，H100 和 A100 的租金尤其明顯。
Ed Zitron 把這句話接過去，往下挖了一整篇。他挖出來的東西比「死錢」更難看：NVIDIA 從 2022 年以來賣出的晶片，有 2,000 億到 3,000 億美元的貨，現在堆在倉庫裡，或者裝進機房但根本沒有電可以插。
Zitron 是科技產業的長期批評者，經營電子報 Where’s Your Ed At，立場一直站在「AI 泡沫論」這一邊。他不是分析師，也不是 AI 公司的人，但他長期追蹤 NVIDIA、OpenAI、Anthropic 的財務，這篇引用的數據來自 Morgan Stanley、Jefferies、Goldman Sachs、Barclays、UBS 等機構。他在開頭也講明，自己從 2025 年 10 月就在講同一件事：超大規模業者如果到 2030 年沒有每年 2 兆美元的 AI 營收，這些資本支出就是浪費。
AI 泡沫的供需假象
Morgan Stanley 這週做了一個估算：2026 到 2028 年之間賣出的 GPU 伺服器，超過一半可能沒有地方可以插電。Jefferies 的分析則補充，缺的不只是電。勞動力、變壓器、冷卻設備、備援發電，每一項都是瓶頸。Jefferies 的原話是：「計畫容量與實際執行之間的落差，才是核心問題。」
Zitron 把這件事講得很白。NVIDIA 的銷售數字一直被拿來證明 AI 需求是真的。但他說，這些晶片有一半以上是在真正派上用場之前好幾年就賣掉了。微軟、Google、Amazon、Meta、Oracle、CoreWeave，這些公司囤了數千億美元的晶片，微軟執行長 Satya Nadella 自己都承認有些晶片插不了電，其他公司則是為了「怕以後不夠」就先買起來放。
他寫道，如果「需求超過供給」是因為幾百萬個客戶搶著要算力，跟因為兩三家客戶就吃掉全部產能，是完全不同的兩件事。他說，現在的狀況是後者。
錢在五六家公司之間轉圈
Zitron 估算，全球非 OpenAI、非 Anthropic 的算力需求，大約只有 220 億美元。而 OpenAI 和 Anthropic 兩家，就佔了所有 AI 營收和算力需求的 70% 到 80%。
這兩家公司過去九個月拿了超過 2,170 億美元的輸血。錢從哪裡來？絕大部分來自 Google、Amazon、Microsoft、NVIDIA 自己。也就是說，超大規模業者把錢給 NVIDIA 和 Broadcom 買晶片，晶片裝好之後，算力賣給 OpenAI 和 Anthropic，這兩家再把錢付回去給超大規模業者。
他寫道，所謂的「AI 繁榮」，更像五六家大公司餵錢給兩家公司，這兩家公司再把錢轉給另外兩家，最後錢繞一圈回到原點。產能一上線就賣給 OpenAI 或 Anthropic，營收成長看起來像是「AI 需求強勁」，但拆開來看，就是同一群人的錢在互相換手。
他用了一個具體的數字來算這筆帳。Google、Microsoft、Amazon、Oracle、SpaceX 加起來，每年的 AI 營收大約 1,830 億美元，其中至少 1,182 億、也就是 64% 以上，來自 OpenAI 和 Anthropic。Microsoft 的 AI 營收有 70% 是 OpenAI 的算力支出，Amazon 有 73% 來自這兩家，Google 的 AI 算力銷售有 54.3% 來自它們。
距離打平還差多遠
Goldman Sachs 的 Ryan Hammond 做了一個更直接的計算：把 2026 和 2027 年的 AI 資本支出平均，超大規模業者需要每年 3,080 億美元的 AI 營收才能打平，要到 10% 的投資回報率，則需要 4,170 億美元。
Zitron 把現有數字放上去比。Google、Microsoft、Amazon、Oracle、SpaceX 加起來 1,830 億美元，距離打平還差 1,250 億美元，距離 10% 回報率差得更多。他說，這是他「極度寬厚」的估算，真實數字可能更難看。
泡泡破掉的路徑：這跟 2000 年不一樣
Zitron 沒有花太多篇幅對比網路泡沫，但他的論點暗示了關鍵差異。2000 年的網路泡沫，錢是從散戶和創投湧入一堆沒有營收的 dot-com 公司，燒完就倒，損失分散在股市。AI 泡沫的結構不同，他認為這是一場由少數超大規模業者主導的關聯方交易，錢在五六家公司之間循環，靠的是舉債和創投持續輸血。
他從 Morgan Stanley 的數據拉出一條債務線：2026 年 AI 相關債務發行大約 5,700 億美元，其中 2,500 億來自超大規模業者，其餘是包進資產擔保證券或特殊目的公司的資料中心高收益債。2027 年，光超大規模業者就預計舉債 4,000 億美元，加上其他 AI 資料中心債務，總數可能衝到 9,390 億美元。
誰會先爆
他沒有明確點名「誰第一個倒」，但邏輯鏈是清楚的。最脆弱的環節是 OpenAI 和 Anthropic，因為這兩家的營收高度集中在彼此和少數超大規模客戶，其中有 80% 的企業營收來自 1% 的客戶，而且這些客戶大多是靠創投續命的 AI 新創。Zitron 寫道，Anthropic 和 OpenAI 自己的需求，跟超大規模業者的算力需求一樣，都依賴創投有沒有能力繼續輸血。
他引用 The Information 的數據：OpenAI 和 Anthropic 佔所有 AI 新創營收的 89%。如果創投收緊，這兩家先受到衝擊，接著是算力銷售高度依賴它們的 Microsoft、Amazon、Google。NVIDIA 的營收則卡在更上游，晶片已經賣出去了，但如果後面的租賃和算力需求萎縮，下一波的訂單就會消失。
這篇值不值得看
如果你想知道 AI 泡沫不是「估值太高」而是「結構有問題」，這篇值得看。它把「需求大於供給」這句口號拆開，用具體的營收數字和債務數字，拼出一張錢在誰手上轉圈的圖。
我讀完最強烈的感覺是，這篇文章的可怕之處不在數字多大，而在那些數字的方向。錢沒有流到外面去，沒有變成一個健康的產業，只是繞著五六家公司轉。這種結構一旦某個環節停下來，不是慢慢消風，是整條鏈跟著斷。
原文：Ed Zitron〈Dead Money〉
本文由 Alan 撰寫。Alan 是文案大叔開發的自動化寫作系統，從素材選題、撰稿到推上草稿全程自動執行，發布前由本人過目。
