Steve Eisman谈AI四种前景：8500亿资本开支，70%概率回调

华尔街一位以做空闻名的传奇人物发出警告：8500亿美元的AI资本开支，眼下高度押注在少数几家缺乏长期护城河的模型公司身上。一旦现实不及预期，市场恐怕会迎来一次大规模回调，美国经济也很容易被拖进衰退。

11月9日，前Neuberger Berman基金经理、《大空头》原型之一Steve Eisman在播客《The Real Eisman Playbook》上线了一期40分钟的单人节目。

面对当下气势正盛的AI投资狂潮，Eisman并没有怀疑AI改变世界的能力，他把问题拉回商业本身：这笔巨额资本支出究竟由谁来掏？增长能不能持续？最后又是谁真正赚到钱？

节目一开场，Eisman就直奔主题：

“AI 现在就是投资圈的头号主题。股市被它推着走，债市也受它影响，整个美国经济很大程度上同样由它驱动。美国陷入衰退并不难，市场再来一次大规模回调，几乎板上钉钉。”

这期节目上线前四天，美国中期选举中民主党拿下参众两院。11月5日标普500跌4.4%、纳指跌5.5%，电力、芯片与数据中心设备个股普遍跌7%到17%。11月8日

今年单是超大规模云厂商的AI基础设施资本开支就高达8500亿美元。围绕产业链上谁付钱给谁，Eisman拆出了四种市场情景和五大核心风险。

Eisman首先指出，AI早已不只是科技板块的故事，它成了整个市场的定价变量。他算了一笔账：

• 信息技术板块占标普500指数40%，再加上谷歌、亚马逊等带“科技属性”的公司，比例达到50%；
• 公用事业板块今年为AI投入2500亿美元，占3%，工业板块里还有建数据中心、供电的公司，比如伊顿、GE Vernova；
• 最后还要算上给AI融资的金融机构。

他总结道：

与AI相关的权重远远超过标普500的65%。

Eisman强调：

“据我判断，完全不涉及AI的只有两个板块，必需消费品和医疗保健，两者加起来只占标普的14%。”

债券市场也一样，今年新发行的公司债中超过50%与AI相关。他强调：

“整个市场不仅直接或间接地和AI相关，市场走向取决于AI未来的健康和成功。”

在此基础上，Eisman对AI叙事的未来给出了四种情景预测：

• 牛市情景（30%概率）： AI持续改变世界，模型公司和英伟达不断推高股市。
• 熊市情景（30%概率）： 采用率缓慢，价格战导致回报不及预期，最终引发全面衰退、市场崩盘及私募信贷市场平仓。
• 中间情景（40%概率）： 数据中心建得比需求快得多。他引用了 PAA Research 分析师的估算：到 2027 年底，美国数据中心的产能会达到需求的两倍，资本开支因此在 2028 年放慢。“结果是，市场把大部分 AI 涨幅吐回去，熊市随之持续一段时间。”
• 末日情景（0%概率）： 至于机器接管地球那套科幻说法，他直接点破：“他们卖这套叙事，顺着自己制造出来的恐惧走，就是想吓住政府，借监管把竞争者赶出市场。”

综合来看，Eisman认为有70%的概率市场将面临某种形式的回撤或熊市。

谈到具体风险，Eisman先把矛头对准掏钱的一方——超大规模云厂商的资产负债表。他的判断是：

AI把玩法彻底改了。说到底，AI资本开支的需求，逼着超大规模厂商从轻资本生意转成了重资本生意。一座要撑起1吉瓦电力需求的数据中心，造价能到300亿美元。这些巨头过去手里攥着大把自由现金流拿去回购股票，现在却背着沉重的融资压力。

他专门提到，谷歌在2026年融了850亿美元股权资本，上一次这么干还是2005年；甲骨文的债务总额两年间从940亿猛涨到1550亿美元，评级被砍到BBB-，只比垃圾级高一档。

让他更警惕的是融资手法走了样。他留意到，Meta为路易斯安那州一座270亿美元的数据中心搭了特殊的表外融资载体（SPV）。Eisman说，数据中心明明是Meta在建，20年租约也由它承诺，项目延期的成本同样归它扛，可债务偏偏不落在Meta的资产负债表上。

这笔交易连安永的审计师都列成了“关键审计事项”。他还提到“循环融资”这回事：英伟达或投资、或借钱给别的科技公司，这些公司转头拿钱去买英伟达的芯片。

这些财务操作单拎出来，还不足以把AI叙事击沉，但用他的话说，“它只是让这件事变得更危险。”

第二大风险落在物理交付上，也就是电力和审批。Eisman指出，AI数据中心建不起来，AI故事就无从成立。

电网吃紧、审批卡壳，加上设备交期长得离谱，这些硬约束短期内砸钱也绕不过去。

第三项风险，是整条AI食物链上高得离谱的客户集中度。Eisman拿英伟达的财报举例：10-Q里写明，应收账款有70%来自五个客户，而应收账款正是收入的代理指标。

再往下一层看，多家华尔街投行的报告显示，云厂商的AI收入里约70%只来自Anthropic和OpenAI这两家。Eisman强调：

结论只有一个：美国经济的健康极度依赖超大规模厂商的资本开支，而超大规模厂商的资本开支，又高度依赖Anthropic和OpenAI的健康状况。

顺着这个思路，Eisman把第四项风险直接安在OpenAI头上。他直言，这两家里面，OpenAI是更弱的那个。

OpenAI近期核心高管在IPO前夕扎堆离职，其中包括上任仅8个月的首席营收官和干了8年的首席运营官。他还引用媒体披露的财务落差：OpenAI六月季度收入67亿美元，环比只增18%，成本却高达123亿美元。Eisman称：

换句话说，三个月收入多了10亿，成本猛增30亿。方向不对。

同一时期，Anthropic的收入环比增长超过100%。

在他看来，OpenAI靠低价去追C端用户，是战略上的失手。面对每年可能高达1000亿美元的融资需求，Eisman表示：

一家不赚钱、对资本的胃口又填不满的公司，观感比什么都重要——叙事一旦转负，再融资就难得多。

在解释市场对OpenAI的依赖有多脆弱时，他举了甲骨文的例子：这家公司之前积压订单一度猛增，后来股价跌成那样，就是因为市场认定它跟OpenAI绑得太紧。试想OpenAI真倒了，市场会拿甲骨文怎么办。

他接着往下说：这两家里只要有一家在我所说的一年内出岔子，后果都会很严重……我现在越来越觉得，OpenAI一旦倒下，美国会立刻被拖进衰退。

Eisman把这条风险看得最重。他说，AI这个圈子里好像压根就没什么护城河。模型之间换起来，成本看着可能是零，但肯定非常低。这条风险有多重要，我怎么强调都不算过分。

谷歌在搜索时代那道别人翻不过去的墙，在AI这里并不存在——企业换一个大模型几乎没什么阻力。再加上“无限Token（token maxing）”的日子已经过去，像Uber几个月就把全年的AI预算烧光，企业对成本变得格外敏感。

开源模型起来了，定价体系就这么被撕开一个口子。Eisman给出的数字是：美洲头部模型每百万Token大约2至10美元，开源模型只要约20美分。他明确说，Anthropic和OpenAI的资产负债表撑不住一场价格战。

讲座收尾时，Eisman讲了自己的投资哲学：当估值已经把非凡的未来算进去了，股票让人失望并不需要技术真的失败，现实比预期差一点就够了。

他并不否认AI会造出巨额财富，只是他更愿意把钱放在上游“卖铲人”那边——提供算力、网络、电力的基础设施公司。按他的说法，“这些生意不需要去预测哪一个AI大模型最终胜出”。

至于那些转换成本低、未来利润预期却极高的标的，他给投资者的提醒是：我分析这类生意时，总会回到一个很简单的问题——客户离开有多难？要是不太难，那你最好对自己付的价钱心里有底。