付鵬最新思考：OpenAI-甲骨文 - 英偉達千億投資，AI 資本開支狂歡下，BTC 的算力定價邏輯與風險隱憂【付鵬説文章】

“ 交易桌前看天下，付鵬説來評財經 ”
BTC：算力的價格

這段時間和人工智能產業鏈很多人交流下來，越發感覺 BTC 就是一個算力價格，它的生產方式完全是算力的流程，而它不像產業鏈一樣有最終的應用，所以它逐步的變成了一個價值的符號，什麼價值呢？算力，但是它又不像黃金一樣單純的信用對沖和信仰價值，它自身又有着和算力密切相關的生產機制，所以它是不是越發代表了一個算力價格的金融衍生品呢？如果這種思考正確的話，那麼就需要思考什麼因素在算力環節會引發算力價格的下降和算力價格的上升，短缺上升，過剩下降，成本高上升，成本低下降

比如圖中上面是 BTC 從誕生開始的價格走勢（對數軸），下圖是 BTC 的波動率藍色線，和一個挖礦的企業例子（Riot Platforms(RIOT.US)）的股價，礦企其實很類似 BTC 的波動率，當然由於挖礦本身處在上游，所以當算力短缺成本高，BTC 的波動率一旦放大就是極速的上漲，對應着上游的挖礦公司也會極速的上漲，但最近兩年感覺在高位的算力價格低波高價格，礦業公司反倒穩定，越低波意味着價格維持，股價才能維持和上漲，這猜一下波動率一旦放大如果是算力價格開始隨着資本支出和投入加大開始下跌，波動率放大可能就變成了礦業公司的倒閉潮了。

如果前面我們討論的 BTC 的屬性正確的話（也就是它是一個算力的價格，由算力供需和成本來決定的話）那麼按照產業發展的通則來看，第一階段是算力的昂貴，刺激對於上游硬件投入和資本支出的擴大，算力價格和算力硬件投資正向反饋，越貴越投資硬件就越值錢，隨着資本支出的不斷擴大，未來算力供給預期不斷加大（這階段對於 NVDA 賣鏟子的來説是個好事情），此時如果算力需求（應用端）還沒有完全的跟上（又或者算力成本高導致應用無法快速跟進），供需曲線的變化就會對算力價格產生衝擊，或許 BTC 和 NVDA 的劈叉正在反應這一階段，如果結合最近華爾街不少投資大佬對巨大的人工智能資本支出的擔憂的新聞來看，確實要考慮這種產業發展中必然經歷的階段的可能。

如何理解 AI 巨頭投資之間的互相投資？

2023 年 OpenAI 的關鍵時刻可以説是引爆了人工智能的發展，特別是大家開始暢想通用大模型和數據怎麼變成實際應用。所以從 2023 年開始，這股應用化的勢頭就拉動了上游的資本支出和基礎設施建設，比如數據中心和上游硬件。OpenAI 快速崛起這事兒，也反映在了上游英偉達的股價和營收的明顯增長上，之前我寫過一篇日記形容英偉達就是淘金時代賣鏟子的人。

到現在，毫無疑問上游的數據中心已經成了新一輪大規模基建的核心。全球都在加速推進這個關乎未來生產力的早期基建項目。不過眼下，投資者們在嚐到了上游基建的甜頭之後，正面臨一個關鍵問題：當前巨大的資本支出是否可能會帶來大風險。

特別是最近英偉達與 OpenAI 簽署合作協議，共同建設數據中心。根據項目落地進度，英偉達將逐步向 OpenAI 投資最高 1000 億美元。同時，OpenAI 斥資 3000 億美元（分五年）向甲骨文采購算力資源，甲骨文則用 400 億美元向英偉達購買顯示卡。

隨着 “你投我，我投你，你買我，我買它” 的這種現金流相互循環開始出現，華爾街那邊也開始出現類似的擔憂了。

這就好像淘金時代賣鏟子的人獲得豐厚利潤，但現金太多無法進一步利用，賬面現金流過剩，若通過擴大產能進行投資，可能會引發供給大於需求，帶來毛利率下滑的風險，對於淘金小鎮上絕對壟斷的企業來説，當務之急並不是加大產能的投入，而是擴大需求

我們看到黃仁勳表示他們實際上主要是依據客户需求來安排訂單的，並不會在需求之外盲目擴大產能。實際上，這句話也表明，在壟斷環境下，他完全理解核心價值，並維持當前的毛利率，從而使需求能夠快速增長，這對英偉達而言是最有利的利益。

因此，賣鏟子的可以把大量資金用於直接支持客户購買自身設備，如果客户未來盈利能力強勁，不僅能帶來高額回報，還能建立絕對壟斷地位。例如，可將 OpenAI 視為金礦，Oracle 作為採礦隊，而英偉達則是提供核心的 “金鏟子”。

這種商業行為其實在很多行業裏都是比較常見和通用的手段，在許多建築公司中，常常會將自身現金流補貼給終端客户，例如房地產行業，我們可以將房地產買家比作 OpenAI，而 Oracle 則類似房地產開發商或建築公司，而鋼廠或建材供應商（如玻璃製造商）則扮演了類似 Nvidia 的角色，儘管產業特徵不同，但是在商業模型中，巨頭間相互投資鎖定形成壟斷藉此鏈條快速擴張和裂變。所有現金流集中於需求端，進一步強化了寡頭壟斷，具備着單獨分散校色所無法比擬的優勢。

OpenAI-甲骨文 - 英偉達通過相互鎖定訂單和投資，形成了首個資金與技術互補的強力同盟，但這一切依賴於需求持續的擴張基礎，否則捆綁關係會放大風險，一旦 OpenAI 代表的下游應用端需求不足，甲骨文和英偉達將面臨訂單削減和投資損失；

曾經類似的事情剛在中國房地產市場所經歷過的：一旦現金流週轉放緩和債務問題出現，上游建築公司（如南通企業被恒大綁定）或建材供應商（如廣佛裝修公司）就會被牢牢困住。

“從商業角度看，它是一種戰略聯盟，旨在構建技術競爭優勢，但是從金融角度看，這是一種槓桿行為，正如曹操以鐵索連環船增強穩定性，卻面臨 “火燒連船” 的隱患”

我相信人工智能這一大風口本身沒有疑問，各方自然都會為自身立場發聲。例如，應用端從業者會強調該領域的巨大潛力，上游數據中心和設備生產企業肯定會強調自己會有巨大的需求，當前全球產業鏈已基本清晰，人工智能基礎設施投資大熱的發展勢必將持續，未來前景廣闊。

然而，對於在股票二級市場的投資者來説，投資節奏的把握關鍵在於 “資本市場” 對事件的認知。這種認知會影響市場，然後通過證明或證偽的過程，形成反饋機制。因此，現階段的核心或許並不是人工智能產業鏈未來大有所為這種已經確定的論調，而是更多的要關注華爾街主流的態度和論調，是繼續投資高歌猛進，還是對此存在擔憂；

繼續關注資本開支，那就 AI 大基建高歌猛進；如果關注 A I 降本增效，也是正面和積極的；但是如果關注需求應用端是否能夠跟上和滿足上游高歌猛進已經計入過高預期的速度，那這可能就會產生本週華爾街這種擔憂 “巨大的資本開支投資” 的論調；

因此，我們必須將焦點放在應用領域的需求端：倘若需求真實且供不應求（被不斷證明），這種連環鐵船將形成巨大的需求循環；倘若需求證偽，則成為火燒連營放大產業鏈整體的波動率；唯一需要緊盯着 OpenAI 為代表的應用端的增長速度；

還是回到老話題，賣鏟子的不管大家怎麼賣，最終黃金小鎮的繁榮一定要來自於不斷能夠挖到金子才行。

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