“这有点像1990年代末至2000年代初的电信泡沫（Telecom Bubble）。

进入10月，曾备受追捧的新云（NeoCloud）代表企业CoreWeave，忽然沦为市场抛售的目标。

这家AI算力新贵此前的风光几乎无人能及：2025年3月上市，股价三个月内一度涨了约360%，简直是AI时代的天选之子。过去两年AI投资热潮里那些让人兴奋的元素，它几乎一样不缺——英伟达是它的主要股东，微软、OpenAI等科技巨头是它的客户，手里攥着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。

没想到，华尔街说翻脸就翻脸。

最近一个月，CoreWeave股价一度跌超40%，部分债券收益率冲到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到了约63%。

这不意味着它真有63%的概率破产，但债券市场已经在问：这家公司到底还不还得起钱？

向来哪个热点都不肯错过的马斯克，也来加了一把火。

10月25日，他在X上发出警告：全球200多家NeoCloud可能迎来大规模死亡和整合，最后能活下来的寥寥无几。

眼下，恐慌正从新云扩散到整条AI产业链。

10月28日和29日，Google母公司Alphabet和Amazon先后发布第三季度财报。两家巨头的收入还在涨，可巨额的AI资本开支把自由现金流双双压成负值：Alphabet第三季度自由现金流为负91亿美元，Amazon过去12个月的自由现金流为负424亿美元。

10月30日，《金融时报》曝出，

一场靠千亿美元订单、万亿美元估值和巨额债务共同撑起的AI狂欢，已经走到清算时刻。

最先挨冲击的，就是那些借钱买GPU、靠未来订单支撑扩张的新云企业。

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。

这家公司总部设在美国新泽西州，2017年成立，最早靠挖以太坊起家，之后转型做GPU

从挖虚拟币到给AI提供算力，赛道是换了，可CoreWeave生意的核心没变：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里的“Neo”意为“新的”，这个名字主要是为了和AWS、Azure、Google Cloud等传统云计算巨头区分开来。

传统云计算公司卖的是一整套云服务，服务器、数据库、存储、企业软件，什么都有。新云的业务则简单得多：购买

ChatGPT爆发后，大模型对GPU的需求激增。微软、谷歌这样的巨头，也没法在短时间内把所需的数据中心全部建好。

新云厂商的好日子就这么来了。手里有GPU的说话硬气，能拿到电力的更占优势，只要把数据中心建起来，订单就有机会落到自己头上。

CoreWeave是跑得最快的那一个。2026年第二季度，公司收入25.75亿美元，同比增长112%；收入积压订单已超过1000亿美元。

数字摆在这儿确实好看。可订单还没换成现金，买GPU、盖机房的支出却要先垫出去。

2026年CoreWeave的资本支出预计在350亿至390亿美元之间。第二季度收入虽然超过25亿美元，净亏损却有6.26亿美元。

单季净利息费用更吓人，6.4亿美元，等于当季收入的四分之一。

设备折旧还没算进去。第二季度，CoreWeave折旧及摊销费用约13.93亿美元。

麻烦在于，英伟达每推出一代性能更强的芯片，新云公司为了留住客户、保住竞争力，就只能接着举债去买。旧GPU性能跟不上、租金往下掉，当初投的钱越来越难收回来。

旧债没清，新债又压上来；设备越堆越多，债务雪球也越滚越大。

当然，CoreWeave几年内能做到这个体量，英伟达的支持绕不开。英伟达既是它的GPU供应商，也是重要股东，2026年1月又追加了20亿美元投资。

双方此前还签过一份最高约63亿美元的协议：CoreWeave的部分算力如果租不出去，在满足约定条件的前提下，英伟达愿意买下剩余算力。

供应商反过来帮客户消化卖不掉的算力，这事听着就有点意思。

资金链于是转了起来：英伟达投钱给CoreWeave，CoreWeave融资买英伟达GPU，英伟达拿到芯片销售收入，CoreWeave再凭长期算力合同继续融资。

华尔街最近热议的Circular Financing，也就是“循环融资”，说的就是这个。

相似的链条在整个AI产业链上都能看到：芯片公司投AI企业，AI企业拿融资买算力，云服务商再借钱采购更多芯片。转一圈下来，各家财报都漂亮：芯片越卖越多，云服务商订单越签越大，大模型公司买的算力也越来越多。

更值得玩味的是，英伟达卖出GPU，就能根据

说白了，这家公司干的事跟开发商拿未来十年的租约去银行抵押、大举盖楼差不多。更厉害的一招是，材料供应商一边给开发商投钱，一边还答应：以后要是哪层楼租不出去，由它来兜底。

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。

可开发商这边扛的风险一点不轻。地要先拿、建材要先买，楼得先盖起来，贷款利息按月照付。工程一旦拖期，或者融资成本往上走，客户租金还没进账，银行账单先到了门口。

CoreWeave碰上的就是这类麻烦。债务违约目前还没出现，长期合同手里也攥着不少，可债券市场已经在重新打算盘。

千亿美元订单摆在那里，过去投资者想的是往后能挣多少；如今他们追问的是另一件事——要把这些订单交出去，CoreWeave还得再借多少钱？债和利息结清之后，账上还能剩几个钱？

订单不等于现金，增长也不等于利润。这恰恰是新云最吃劲的地方。AI算力需求再旺，只要挣钱的速度追不上烧钱和还债的速度，生意再红火，也可能被一身巨额债务压垮。

中国也在搞新云

GPU买来就能赚钱吗？

美国的新云公司忙着借钱囤GPU，国内企业同样没停下。

大模型热潮起来这几年，国内也掀起了一轮智算中心建设潮。

地方政府、运营商、云计算公司、上市公司接连入场，架势像是不建几个智算中心就没法说自己拥抱AI。不过到目前为止，国内还没有哪家企业在规模、融资结构、债务压力上能和CoreWeave一一对上。

算力这门生意难做，在国内也能看出来。

首都在线就是个例子。

这家云计算企业近几年一直在往AI智算业务上转。2026年前三季度，公司营收约9.56亿元，归母净利润约880万元，看着像是终于扭亏为盈。

可扣掉非经常性损益，公司还亏着约5618万元。

总部在北京的另一家云计算企业青云科技，近年也转向AI算力基础设施，经营上同样不轻松。

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。部分客户缩减了续约规模，新客户的拓展也慢了下来。

这两家都不是CoreWeave那种高杠杆GPU租赁商，眼下也没有证据显示它们要掉进债务危机。但它们指向同一个现实：AI算力需求旺盛，不等于卖算力的公司就能赚钱。

另一边，国内市场还有重复建设的顾虑。这几年各地争相上马智算中心，一些项目不单是商业需求在推，地方产业政策和投资计划也在起作用。

可要是大家都来建，算力供给很快会超过实际需求，最后只能靠降价抢客户。GPU每天都在折旧，电费和运维开销一分都省不下。服务器闲着也是闲着，降价租出去，能收回一点是一点。

两边的麻烦不一样，赌的却是同一件事：将来的AI算力需求，能不能撑住今天这么大的投入。

AI资本开支失控

科技巨头也被拖下水

被债务拖住的何止CoreWeave，Google、Amazon这样的科技巨头，也因为AI烧钱太凶，遭到华尔街抛售。

10月28日，Google母公司Alphabet发布第三季度财报，收入1276亿美元，同比增长25%；Google Cloud收入307亿美元，同比暴涨103%。

云业务这么亮眼，股价却在次日暴跌12.64%，一天蒸发近5000亿美元市值，创下20多年来最惨的单日跌幅。

两组数字把问题摆到了台面上。

Alphabet第三季度资本开支达到514亿美元，同期自由现金流为负91亿美元；最赚钱的搜索广告业务增速掉到12%，没达到市场预期。

华尔街因此紧张起来。Google一边要往AI基础设施里砸越来越多的钱，另一边AI搜索还可能侵蚀它利润丰厚的广告生意。

Amazon同样遭到抛售。

10月29日发布的财报显示，Amazon第三季度收入为2019亿美元，AWS业务同比增长39%，可整体收入和利润都低于市场预期。

更扎眼的是自由现金流：截至第三季度末的过去12个月，这项数字从一年前的正148亿美元转为负424亿美元。

AI基础设施投资激增是主因。Amazon预计2026年全年现金资本开支将达2200亿美元，管理层还称2027年支出会更多。

财报出炉后，Amazon盘后一度跌约7%。

过去两年，CapEx越高，通常被解读为公司越看好AI前景。现在投资者的疑问变了：GPU越买越多、数据中心越建越大，投进去的钱到底什么时候能赚回来？

AI和传统软件不一样，每调用一次模型都要耗算力，GPU还有更新换代和折旧的压力。收入涨得快，自由现金流也未必跟着好转。

当然，Google和Amazon都谈不上财务危机。两家公司都有成熟业务在持续产生现金，Google过去12个月的自由现金流仍为正数。

市场并不担心这两家巨头手里没钱，只是开始追问投资回报，不愿意再单纯为巨额资本开支买单。

Google和Amazon都因CapEx被质疑，那些没有成熟业务造血、主要靠外部融资的新云和大模型公司，压力只会更大。

OpenAI融资缩水

Anthropic可能再补一刀

这轮AI算力大爆发，OpenAI是重要推手，也是全球最大的算力买家之一。

可现在，连OpenAI的融资都没以前那么顺了。

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，烧钱速度同样惊人。

11月2日，Anthropic在上市前更新了IPO招股书。文件显示，公司已签下的采购与租赁协议对应的承诺支出总计约8954亿美元，其中约698亿美元会在未来12个月内到期。这笔钱要分多年消化，并不是眼下就得还的债，但规模还是让人咋舌。

2026年前三季度，Anthropic收入约332亿美元，却仍录得巨额净亏损。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，但大模型公司依赖外部融资的局面没有根本改变。

大模型公司赚钱的能力在飞速增长，烧钱的速度却更快。

这或许就是整个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，买英伟达GPU、建数据中心。

英伟达把真金白银装进了口袋，新云公司签下了长期合同，华尔街也从中赚到了融资的买卖。只有站在算力需求最上游的大模型公司，还得靠资本市场不断输血。

融资一旦不断，整条产业链就能接着扩张。可要是OpenAI和Anthropic开始收紧开支，下游的GPU订单、数据中心合同，还有新云公司的估值，恐怕都得跟着晃。

更棘手的地方在于，这场由巨额投资推着走的AI大跃进，已经成了美国经济增长的一大支柱。哈佛大学经济学家Jason Furman算过一笔账：把信息处理设备和软件投资剔除掉，2025年上半年美国实际GDP年化增长率只剩约0.1%。

过去两年，特朗普政府想让美国赢下AI竞赛，黄仁勋反复强调算力需求，科技巨头怕掉队，华尔街则在忙着把未来的AI收入换成眼下能借到的钱。

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。光是建设这一环就能拉动GDP，产业链上的企业也提前把钱赚到了手。

问题是，大模型公司迟迟拿不出稳定盈利，算力需求又没像预期那样涨得快，前期砸下去的巨额投资就可能变成过剩产能和债务包袱。

华尔街已经重新拨起了算盘，抛售潮也一路蔓延到整个AI硬件产业链。

10月份，英伟达股价跌了约10%，英特尔（Intel）暴跌约45%，AMD下滑约17%，芯片设计公司Arm跌幅接近29%。存储芯片同样没躲过去：DRAM巨头美光科技（Micron）下跌约17%，韩国SK海力士跌约20%；此前借AI存储热潮涨起来的闪迪（Sandisk），跌幅更达到约34%。

DRAM是拿来临时存放、快速读取数据的内存芯片。AI服务器不光要靠GPU提供算力，还得用大量高速内存来处理数据。HBM（高带宽内存）就是从DRAM技术发展出来的，如今已是高端AI GPU的重要配套组件。

光通信板块也调得明显。光模块干的是把电信号转成光信号，让数据在服务器、GPU集群和数据中心之间高速跑起来的活。AI集群越大，对高速光模块的需求就越高。此前被AI数据中心建设热潮追捧的Lumentum、Coherent和Ciena等公司，近期也遭到集中抛售。

从管计算的GPU，到管存储的内存芯片，再到管数据传输的光模块，AI硬件产业链几乎全线吃紧。

这跟1990年代末的互联网泡沫有些相像。当年电信公司认定互联网流量会爆炸式增长，于是借债铺了大量光纤。互联网后来确实改变了世界，可大批电信企业还是因为建设过度、债务压身而破产。

今天的AI也可能走到这一步。AI技术不会因为泡沫破裂就消失，但那些为押注AI未来、提前背下巨额债务的企业，未必能撑到未来兑现的那天。

对投资者而言，这或许意味着一场难受的估值调整。对AI产业来说，一次泡沫修复，可能早就该来了。