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，付鹏说来评财经 ”
BTC：算力的价格

这段时间和人工智能产业链很多人交流下来，越发感觉 BTC 就是一个算力价格，它的生产方式完全是算力的流程，而它不像产业链一样有最终的应用，所以它逐步的变成了一个价值的符号，什么价值呢？算力，但是它又不像黄金一样单纯的信用对冲和信仰价值，它自身又有着和算力密切相关的生产机制，所以它是不是越发代表了一个算力价格的金融衍生品呢？如果这种思考正确的话，那么就需要思考什么因素在算力环节会引发算力价格的下降和算力价格的上升，短缺上升，过剩下降，成本高上升，成本低下降

比如图中上面是 BTC 从诞生开始的价格走势（对数轴），下图是 BTC 的波动率蓝色线，和一个挖矿的企业例子（Riot Platforms(RIOT.US)）的股价，矿企其实很类似 BTC 的波动率，当然由于挖矿本身处在上游，所以当算力短缺成本高，BTC 的波动率一旦放大就是极速的上涨，对应着上游的挖矿公司也会极速的上涨，但最近两年感觉在高位的算力价格低波高价格，矿业公司反倒稳定，越低波意味着价格维持，股价才能维持和上涨，这猜一下波动率一旦放大如果是算力价格开始随着资本支出和投入加大开始下跌，波动率放大可能就变成了矿业公司的倒闭潮了。

如果前面我们讨论的 BTC 的属性正确的话（也就是它是一个算力的价格，由算力供需和成本来决定的话）那么按照产业发展的通则来看，第一阶段是算力的昂贵，刺激对于上游硬件投入和资本支出的扩大，算力价格和算力硬件投资正向反馈，越贵越投资硬件就越值钱，随着资本支出的不断扩大，未来算力供给预期不断加大（这阶段对于 NVDA 卖铲子的来说是个好事情），此时如果算力需求（应用端）还没有完全的跟上（又或者算力成本高导致应用无法快速跟进），供需曲线的变化就会对算力价格产生冲击，或许 BTC 和 NVDA 的劈叉正在反应这一阶段，如果结合最近华尔街不少投资大佬对巨大的人工智能资本支出的担忧的新闻来看，确实要考虑这种产业发展中必然经历的阶段的可能。

如何理解 AI 巨头投资之间的互相投资？

2023 年 OpenAI 的关键时刻可以说是引爆了人工智能的发展，特别是大家开始畅想通用大模型和数据怎么变成实际应用。所以从 2023 年开始，这股应用化的势头就拉动了上游的资本支出和基础设施建设，比如数据中心和上游硬件。OpenAI 快速崛起这事儿，也反映在了上游英伟达的股价和营收的明显增长上，之前我写过一篇日记形容英伟达就是淘金时代卖铲子的人。

到现在，毫无疑问上游的数据中心已经成了新一轮大规模基建的核心。全球都在加速推进这个关乎未来生产力的早期基建项目。不过眼下，投资者们在尝到了上游基建的甜头之后，正面临一个关键问题：当前巨大的资本支出是否可能会带来大风险。

特别是最近英伟达与 OpenAI 签署合作协议，共同建设数据中心。根据项目落地进度，英伟达将逐步向 OpenAI 投资最高 1000 亿美元。同时，OpenAI 斥资 3000 亿美元（分五年）向甲骨文采购算力资源，甲骨文则用 400 亿美元向英伟达购买显示卡。

随着 “你投我，我投你，你买我，我买它” 的这种现金流相互循环开始出现，华尔街那边也开始出现类似的担忧了。

这就好像淘金时代卖铲子的人获得丰厚利润，但现金太多无法进一步利用，账面现金流过剩，若通过扩大产能进行投资，可能会引发供给大于需求，带来毛利率下滑的风险，对于淘金小镇上绝对垄断的企业来说，当务之急并不是加大产能的投入，而是扩大需求

我们看到黄仁勋表示他们实际上主要是依据客户需求来安排订单的，并不会在需求之外盲目扩大产能。实际上，这句话也表明，在垄断环境下，他完全理解核心价值，并维持当前的毛利率，从而使需求能够快速增长，这对英伟达而言是最有利的利益。

因此，卖铲子的可以把大量资金用于直接支持客户购买自身设备，如果客户未来盈利能力强劲，不仅能带来高额回报，还能建立绝对垄断地位。例如，可将 OpenAI 视为金矿，Oracle 作为采矿队，而英伟达则是提供核心的 “金铲子”。

这种商业行为其实在很多行业里都是比较常见和通用的手段，在许多建筑公司中，常常会将自身现金流补贴给终端客户，例如房地产行业，我们可以将房地产买家比作 OpenAI，而 Oracle 则类似房地产开发商或建筑公司，而钢厂或建材供应商（如玻璃制造商）则扮演了类似 Nvidia 的角色，尽管产业特征不同，但是在商业模型中，巨头间相互投资锁定形成垄断借此链条快速扩张和裂变。所有现金流集中于需求端，进一步强化了寡头垄断，具备着单独分散校色所无法比拟的优势。

OpenAI-甲骨文 - 英伟达通过相互锁定订单和投资，形成了首个资金与技术互补的强力同盟，但这一切依赖于需求持续的扩张基础，否则捆绑关系会放大风险，一旦 OpenAI 代表的下游应用端需求不足，甲骨文和英伟达将面临订单削减和投资损失；

曾经类似的事情刚在中国房地产市场所经历过的：一旦现金流周转放缓和债务问题出现，上游建筑公司（如南通企业被恒大绑定）或建材供应商（如广佛装修公司）就会被牢牢困住。

“从商业角度看，它是一种战略联盟，旨在构建技术竞争优势，但是从金融角度看，这是一种杠杆行为，正如曹操以铁索连环船增强稳定性，却面临 “火烧连船” 的隐患”

我相信人工智能这一大风口本身没有疑问，各方自然都会为自身立场发声。例如，应用端从业者会强调该领域的巨大潜力，上游数据中心和设备生产企业肯定会强调自己会有巨大的需求，当前全球产业链已基本清晰，人工智能基础设施投资大热的发展势必将持续，未来前景广阔。

然而，对于在股票二级市场的投资者来说，投资节奏的把握关键在于 “资本市场” 对事件的认知。这种认知会影响市场，然后通过证明或证伪的过程，形成反馈机制。因此，现阶段的核心或许并不是人工智能产业链未来大有所为这种已经确定的论调，而是更多的要关注华尔街主流的态度和论调，是继续投资高歌猛进，还是对此存在担忧；

继续关注资本开支，那就 AI 大基建高歌猛进；如果关注 A I 降本增效，也是正面和积极的；但是如果关注需求应用端是否能够跟上和满足上游高歌猛进已经计入过高预期的速度，那这可能就会产生本周华尔街这种担忧 “巨大的资本开支投资” 的论调；

因此，我们必须将焦点放在应用领域的需求端：倘若需求真实且供不应求（被不断证明），这种连环铁船将形成巨大的需求循环；倘若需求证伪，则成为火烧连营放大产业链整体的波动率；唯一需要紧盯着 OpenAI 为代表的应用端的增长速度；

还是回到老话题，卖铲子的不管大家怎么卖，最终黄金小镇的繁荣一定要来自于不断能够挖到金子才行。

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