當AI浪潮下的“賣水人”賺得盆滿缽滿時，算力基礎設施的真實投資回報率究竟是一地雞毛，還是受制于物理極限的長期印鈔機？華爾街頂級空頭與科技多頭給出了截然不同的答案。

6月21日，由Jack Farley主持的Macro Minds研討會上，華爾街傳奇空頭、“安然終結者”吉姆·查諾斯（Jim Chanos），與科技對沖基金的Analog Century Capital的合伙人瓦爾·茲拉特夫（Val Zlatev）同臺，就AI資本支出繁榮、半導體周期及算力基建的商業模式展開了深度激辯。

（左：Jim Chanos；中：Val Zlatev；右：Jack Farley）

傳奇空頭查諾斯警告，當前科技行業正經歷類似90年代末的資本支出熱潮，芯片供應商可以立即確認收入，而超大規模云服務商將AI資本支出資本化。

云服務商通過四至七年折舊攤銷，而非直接計入運營開支。這種“時間錯配”曾導致當年科技股利潤暴跌40%。

此外，查諾斯認為算力租賃（如CoreWeave）本質上是回報率僅為個位數的金融租賃業務。

物理學家出身的華爾街投資人茲拉特夫則反駁稱，真實詞元需求爆發導致老舊GPU租金均在飆升，且英偉達（15倍2027年EPS）估值遠未達1999年泡沫水平。

他進一步指出由于半導體設備產能年均增長上限僅為30%，存儲芯片的緊缺與高價周期將比市場預期的更加持久。

利潤懸殊與“折舊定時炸彈”

在當前的AI資本支出熱潮中，市場最關注的是利潤的流向。查諾斯敏銳地指出了產業鏈上下游在財務報表上的巨大錯位。

查諾斯警告稱：

現在的利潤會計核算存在脫節：那些賣‘鎬和鐵鍬’的公司（芯片、數據中心設備商）正在立即確認收入和利潤；而那些花掉這些巨資的超級云廠商卻在將這些成本資本化。

他回顧了1998年至2000年的互聯網泡沫時期，當時標普500的營業利潤在兩年內增長了30%，但當訂單簿在2001年崩潰而折舊成本繼續顯現時，標普500的利潤暴跌了40%。

為了保守起見，查諾斯在建立模型時假設GPU的物理壽命為10年，但他依然對下游的盈利能力表示懷疑。查諾斯說：

你要小心，買芯片、建數據中心的成本目前都記在‘在建工程’里，一旦它們上線并開始折舊，對利潤的沖擊是巨大的。

對此，茲拉特夫表示大體認同，但補充稱GPU的實際經濟壽命難以精確界定，"可能不是10年，可能是6年，但絕對不是2年"。

算力租賃屬于科技公司還是金融中介？

對于目前火熱的新興云服務商（如CoreWeave等算力租賃平臺），查諾斯給出了極度悲觀的評價，認為這在本質上是無利可圖的商業模式。

查諾斯直言：

如果你從英偉達買芯片，租別人的數據中心，再把算力轉租給微軟或谷歌，你就是一個設備租賃公司，你不是科技公司，而是一家金融公司。

查諾斯進一步表示：

你應該做多芯片所生產的東西，而不是芯片所在的地方。

他透露了目前算力基建的真實投資回報率（ROIC）：

目前的交易細節顯示，如果你現在有供電的數據中心和芯片，預期的稅前ROIC只有5%、6%、7%、8%，全是個位數。如果現在（缺貨時）都只能做到這樣，我寧愿持有產業鏈的其他環節。

Zlatev對此部分認同，但提示各家新興云服務商并不完全相同。

他舉例指出，部分公司如Lambda Labs約有40%至50%的收入來自即時推理場景的現貨定價，這使其在當前GPU現貨價格飆升的環境下，具備一定的靈活獲利空間。

兩人均同意，真正的價值不在于提供機架與電力的物理載體，而是在芯片及其"包裹層"（軟件與優化層）。

多頭反駁：真實的需求與遠未泡沫的估值

針對互聯網泡沫的教訓與當下的差異，專注硬科技投資的茲拉特夫提出兩點反駁。

首先，他認為當前的AI需求可以通過底層的詞元使用量來實時追蹤，這與1999年僅靠CFO們在財報會上“畫大餅”完全不同。

茲拉特夫指出，AI基礎設施的緊缺是極其真實的：

就在我們說話的時候，這些芯片依然非常緊缺，甚至那些6、7、8年老舊GPU的租金都在上漲。由于Token使用量的爆發，自今年1月以來，算力現貨價格上漲了40%到50%。

其二，AI對模型能力的改進確實帶來了真實的生產率效益，企業用工人數停滯甚至下降，而營業利潤率卻顯著提升，這是在超過500家硬科技公司樣本中已經可以觀察到的實際情況。

關于市場最擔憂的估值泡沫，茲拉特夫拋出了核心數據：

這不是1999年思科以160倍市盈率交易的時代。目前英偉達的交易價格大約是其2027年預期每股收益的15倍，博通在近期回調后是2028年預期收益的12倍。整個板塊并沒有走向極端的泡沫。

他同時承認，AI的"縮放定律"（Scaling Laws）屬于經驗規律，一旦有人研發出新的非Transformer架構模型，大幅降低單位算力成本，當前整個算力軍備競賽的邏輯基礎就將動搖。

茲拉特夫說：

這才是真正讓我夜里睡不著的事情。

對于市場極度關注的存儲芯片（DRAM/NAND）周期，茲拉特夫揭示了供給端無法大幅擴張的核心物理約束。

目前，因AI模型向推理、長上下文窗口及AI智能體演進，對存儲的需求呈現爆炸式增長，部分存儲價格已經上漲了4到5倍。但即便如此，各大存儲廠商也無法像過去那樣瘋狂擴產。

茲拉特夫表示：

半導體設備公司（如ASML、應用材料等）受制于供應鏈復雜性，其出貨量每年最多只能增長30%到35%。這是物理極限，無論你需要多少無塵室，你都無法增加超過這個比例的產能。

他指出，目前市場給存儲公司的遠期市盈率僅為6到7倍，因為市場“錯誤地認為6到9個月后就會出現周期性衰退導致價格暴跌”，但他表示：

由于產能擴張受限，這次需求的高峰將比過去25年都要高，且高位維持的時間會更長。

對話的最高潮圍繞馬斯克及SpaceX將數據中心搬上太空的設想展開。

查諾斯從商業邏輯上將其拆解：

太空中最大的成本是抗輻射和散熱。而且數據中心設備經常壞，在地球上你派個技術員去換零件就行，在太空你得發一枚火箭。太空的總體潛在市場（TAM）是無限的，但太空的無限熵（隨機性風險）也是無限的。

他強調，目前SpaceX的發射業務仍處于虧損狀態。

然而，茲拉特夫從技術發展的底層邏輯原理解釋了馬斯克看似瘋狂的舉動：

馬斯克認為未來幾年世界需要1太瓦（1,000千兆瓦）的算力，而目前科技巨頭高達7500億美元的資本支出，僅僅轉化為了大約15千兆瓦的算力。他之所以這么說，是因為他沒有看到AI底層‘縮放定律（Scaling Laws）’的打破。只要集群越大、模型越聰明，對算力的需求就是指數級的。

訪談對話全文（AI輔助翻譯）：

Jack Farley：
如何在AI繁榮中尋找投資價值——無論是做多還是做空？這正是本月初我有幸主持節目時，向兩位優秀投資人提出的問題。他們分別是Jim Chanos和Val Zlatev。
Jim是傳奇空頭投資人，以做空Wirecard以及安然公司而聲名卓著。Val則管理著一支規模數十億美元的對沖基金，在半導體和科技硬件領域的多空投資中擁有出色的超額收益記錄。
本次對話發生在我為Macro Minds Symposium主持的一場圓桌討論上。這是一場面向機構投資者、以支持學生教育為使命的公益性會議。今年的研討會為三家受益方籌集資金，分別是：NYC First、Opportunity Music Project和100 Women in Finance。其他圓桌嘉賓包括業界重量級人物，如阿波羅的John Zito和貝萊德的Rick Rieder。
我由衷感謝Macro Minds及其創始人Dean Kernutt邀請我參與其中。更多相關信息將附在簡介中，采訪結尾處我也會分享一些總結性看法。現在，讓我們正式開始。
主持人介紹：
有請Jim Chanos、Val Zlatev和Jack Farley。
Jack Farley：
感謝各位的到來。今天我們將圍繞AI與半導體投資展開一場精彩對話，涵蓋做多與做空兩個維度。嘉賓分別是來自Chanos & Company的Jim Chanos，以及來自Analog Century Capital Management的Val Zlatev。我想先請兩位談談對人工智能及其配套基礎設施建設的整體看法。Jim，先從你開始，然后是Val。
Jim Chanos：
正如Rick Rieder在上一場討論中所說，AI目前主導著整個金融市場的走向，在股票市場尤為突出，信貸市場的影響也與日俱增，這是一個非常獨特的現象。
我想從宏觀角度補充一點：我認為人們在將AI的影響外推至全球經濟增長和企業盈利增長時，需要保持一定的謹慎。我們回顧了Netscape問世前后各十年的數據——也就是1985年至1995年，以及1996年至2006年這兩個區間，后者刻意排除了全球金融危機的影響。結果發現，互聯網誕生前后，美國經濟增速幾乎沒有任何差異。
更耐人尋味的是，企業盈利增速同樣沒有因生產率提升而顯著提高。互聯網前后兩個十年的企業盈利年均增速均為6%，與長期歷史均值一致。當然，其中不乏結構性的此消彼長。這其實是在說明：AI經濟中同樣會出現大量結構性變化和贏家輸家的分化，但它究竟能否提振整體經濟增速、帶動企業盈利的長期增長，目前仍是未知數。
Val Zlatev：
我不是宏觀投資者，也不打算就AI對整體經濟的影響與Jim爭論。但從微觀視角來看，當我們與所投資公司交流——無論是多頭還是空頭標的——我們發現AI對企業個體的實際影響已經相當清晰，許多被我們覆蓋的企業CEO對現階段的影響頗為振奮。
其實有一個很簡單的驗證方式：對比過去三四年間這些企業的員工數量與營業利潤。你會發現，員工數幾乎沒有增加，部分甚至在下降，而營業利潤卻大幅攀升。我說的還不僅僅是那些靠漲價獲益的存儲器公司，而是覆蓋500余家科技硬件公司的整個研究領域。換句話說，AI的實際影響已經切實發生，并且相當顯著。
至于這種影響能否從科技圈內部的早期采用者，擴散至更廣泛的實體經濟，目前還有待觀察。在展望未來時，我同意Jim的判斷：這一過程中將充滿爭議、充滿起伏。事實上，這并不是一邊倒的共識——上Twitter、聽播客、看各類AI論壇，你會看到大量的空頭聲音，與多頭幾乎勢均力敵。這種分歧局面，我認為非常健康。我喜歡AI領域存在大量空頭，因為這促使人們停下來，思考、權衡，而不是像90年代那樣一哄而上、盲目樂觀。
Jim Chanos：
如果你真的想被嚇到，我告訴你：相對于我的空頭倉位，我目前是AI凈多頭——各位是不是被嚇到了？
Jack Farley：
Jim，你是通過指數持有凈多頭倉位的。那你目前在做空什么？你顯然沒有在規模上做空半導體。你空的是什么？
Jim Chanos：
在回答這個問題之前，我想先做一個鋪墊。在當前這波高科技資本開支熱潮中——多空雙方都承認這是一輪資本開支繁榮——存在一個盈利核算上的錯位，而這在90年代末我們也曾見過類似的情形。
具體而言：銷售"鎬與鏟"的公司——在本輪周期中就是芯片、數據中心設備及建設公司——能夠立即確認收入和利潤；而花費這些資金的公司，包括Nvidia、ASML以及各類承建商等，則是在立即確認營收和利潤。與此同時，那些掏錢的超大規模云計算商（Hyperscalers）等卻將這些支出資本化處理。
這一點在理解當前高科技領域的盈利繁榮時至關重要。我們在1998年中至2000年中就經歷過這種情形。那個周期中，標普500運營利潤在短短兩年內增長了約30%，增速與當前相當甚至更高。但從2000年中到2001年，知道它下跌了多少嗎？
Val Zlatev：
跌得又快又猛。
Jim Chanos：
下跌了40%。訂單崩塌，成本（尤其是折舊）持續累積，標普500盈利在那一年——一次溫和衰退中——跌幅與全球金融危機期間相當，兩段時期均約下跌40%。
所以我們必須對此保持警惕。我們目前聚焦的，是那些本質上商業模式存在缺陷、依附于AI生態系統的企業——即便在最樂觀的假設下，其資本回報率也將微乎其微。比如比特幣礦工、激進型數據中心開發商、以及所謂的新興云服務商（Neo Clouds）。即便給予GPU十年使用壽命的假設，其遠期資本回報率也不過4%至6%。我認為這類企業終將被市場淘汰。
我經常對客戶說：你應該持有芯片所"生產"的東西，而不是芯片所"居住"的地方——我認為這個投資邏輯在未來依然成立。
Jack Farley：
我們一會兒再深入聊新興云服務商，但先說說折舊問題。我們正處于一輪資本開支熱潮中，大部分購買的芯片都被資本化，通過若干年的折舊來攤銷，無論是四年還是七年。Jim，你的意思是：由于折舊尚未到來，當前盈利是被虛增的？折舊何時會真正落地，又將如何沖擊利潤？我知道Val也有很多想法。
Jim Chanos：
存在兩個問題。
其一，像Alphabet、微軟、亞馬遜、甲骨文這些花大錢的公司，大量資本支出目前以"在建工程"的形式掛賬。芯片采購成本、人工成本、利息成本，統統被資本化，要等到數據中心正式投入運營、開始產生收入，才會開始攤銷。所以拋開芯片本身的使用壽命不談，數據中心從竣工到產生收入可能存在12至18個月的滯后期，在此期間這些資產既未折舊，也未產生營收。
其二，在我們的建模中，為保守起見，我使用的是GPU十年使用壽命的假設。AI空頭們常說兩年或三年，但我用的是十年——這基本上是全天候、365天不間斷運行下的物理極限。我認為這是一個較為穩健的估算基準。
Val Zlatev：
十年其實已經相當激進了。我不確定十年后還有多少今天的GPU在運轉。所以這確實是很保守的假設。
我同意Jim的觀點，真正的投資機會在于芯片本身，以及數據中心內部的服務，而不是"房東"角色。這個比喻很貼切。
關于折舊，我不打算在6年還是10年上做太多糾纏，肯定不是兩年。
但有一個現實值得關注：當前GPU的供應極為緊張，以至于那些使用已有六七八年之久的老舊GPU，租賃價格反而在上漲。這在去年12月之前并未出現——彼時GPU租賃價格同比下跌20%至30%，這完全正常。畢竟每年都有新架構、更高效的GPU推出，每個token的處理成本更低。從經濟邏輯上講，任何能獲取新GPU的人都沒有理由繼續用舊機器。然而現實是，自今年1月以來市場供應如此緊張，GPU租賃價格已上漲40%至50%甚至更高，這在近期確實改變了新興云服務商的商業經濟性。至于這種局面能否持續，我無法判斷。我只是想強調，這是一個極其動態的市場。
Jim Chanos：
這改變的是近期的估值，但我不確定他們的合同定價是否有太大變化。超大規模云服務商本身并不傻。記住，在這種商業模式中，新興云服務商本質上是設備租賃公司——從Nvidia購買芯片，租用別人的數據中心空間，再將芯片租給微軟、谷歌或Meta。這不是高科技公司，實質上是一家金融公司，賭的是芯片使用壽命以及合同期內的租賃收益。
順便一提，這些公司的創始人很多是金融背景出身——Core Weave的核心人馬就是金融危機時期的老Magnetar人。而且，當貝萊德旗下的Blackstone以REIT形式進入這個行業，你就清楚地知道：這本質上是一門金融生意。
還有一點很重要：超大規模云服務商完全可以自行購買芯片，但他們選擇從新興云服務商那里租用。
Val Zlatev：
為什么會這樣？我來解釋一下。現實情況是：超大規模云服務商未必能提前備足產能，也未必有足夠的采購渠道。Nvidia也有意在超大規模云服務商和新興云服務商之間保持平衡，不希望完全依賴幾家大客戶。因此，Nvidia主動將更多供應傾斜給新興云服務商，以此在市場上制造競爭，避免自身對少數超大客戶形成過度依賴。
Jim Chanos：
說白了，他們不想直接賣給微軟，寧可賣給Core Weave，再由Core Weave轉租出去。
Jack Farley：
Jim，你怎么看超大規模云服務商選擇通過Core Weave這類中間商而非自行采購的原因？
Jim Chanos：
兩種方式他們都在用，這一點毋庸置疑。超大規模云服務商直接投入的資金規模已經相當龐大。但總體而言，這是一種"淘金熱"心態——誰手里有產能，誰就能簽單。
問題在于，Jack，就當前這種供需格局來看，如果你此時此刻既有數據中心產能、又有芯片資源，理論上應該獲得極高的資本回報率。然而，凡是能拿到具體條款的交易，資本回報率普遍在5%至8%，全部是稅前個位數的回報。
這就回到了我的核心觀點：如果這已經是當下的最優解，我寧可持有價值鏈上的其他環節，而不是這個中間商角色。
Val Zlatev：
我完全同意你說的。你基本上是把他們歸類為類似REIT的存在——比如Core Weave這樣的公司。
Jim Chanos：
確實可以這么理解。
Val Zlatev：
我同意，這個領域的真正差異化因素終究是技術。真正的價值在于芯片本身，以及圍繞芯片構建的軟件和優化層。僅僅是買地、接入電網、安裝變壓器，這些并沒有太多技術含量。這類護城河或許能撐個幾年，但價值終將回歸技術本身。
Jim Chanos：
我認為三年后不會再有電力瓶頸，也不會再有勞動力瓶頸。這些問題可能在未來18個月內持續存在。
從根本上說，股票是長久期資產，你應該著眼于整個周期或更長時間維度內的核心業務質地。基于當前供不應求的現貨價格為一家公司定價，短期內固然刺激，但波動風險也不容小覷。
Val Zlatev：
我并不打算為新興云服務商辯護，本來也不做多這類公司。不過我想補充一點：它們之間并不完全相同。
像Equinix、Digital Realty這類是傳統托管服務商，本質上就是"空殼出租"——客戶自帶服務器，放進機柜，付租金，十年后再來換機器。但Core Weave這類更新的玩家，其實在底層硬件之上還疊加了軟件層和優化層。以CoreWeave為例，并非100%的收入都鎖定在超大規模云服務商的長期合同中，大約有40%至50%來自推理工作負載的現貨市場，而推理需求正是當前現貨價格上漲的主要驅動力。他們可以從中受益，并將成本轉嫁出去。所以這些公司并非簡單的"空殼"，確實存在一定技術含量。但這些技術終歸來自Nvidia、Broadcom等芯片廠商，而非他們自己構建的。相比之下，Cerebras這樣的公司，技術層面就遠非同一量級了。
Jim Chanos：
我理解你的區分。但同樣要記住，這是技術行業，技術是會變化的。推理計算完全可能遷移到手機或桌面端。有人說這在經濟上不可行，但這些人同時又在告訴我要把數據中心放到太空去。
Jack Farley：
說到太空數據中心——
Val Zlatev：
Jim，你對太空有自己的看法？我相信你有。
Jim Chanos：
太空數據中心你想聊什么？
Jack Farley：
這是個好主意嗎？值得投資嗎？
Jim Chanos：
好，先說成本結構。大家都知道把數據中心送上天代價不菲，主要取決于發射成本。但有兩點值得注意：
第一，電力成本盡管存在瓶頸，但占數據中心總成本的比例其實很低，大約只有營收的5%至7%。如果你的邏輯是"太陽能是免費的電源"，那這個邏輯從一開始就站不住腳——電力本就不是主要成本，而且如我們之前討論的，電力瓶頸未來會進一步緩解。
第二，太空中真正的大問題有兩個：一是散熱，真空環境中無法通過對流散熱，國際空間站那些巨大的散熱板就說明了這一點；二是輻射——復雜電子系統在太空輻射中長期運行，可靠性會嚴重下降。
此外還有冗余和保險的問題。地面數據中心設備故障極為常見，維修團隊隨叫隨到，更換零件即可恢復運行。而在太空，你得發射一艘飛船，理論上派機器人去修，每次出問題都要經歷一次發射，成本驟然飆升，任何理論上的節省都會被迅速吞噬。
最后還有一個現實問題：這個方案的主要倡導者，其旗艦火箭Starship在12次飛行中還沒有一次成功入軌，我估計其中六七次是以爆炸告終。所有宏偉的承諾，都建立在一枚尚未實現地球軌道飛行的火箭之上。太空的"市場空間"確實無限大，但太空的熵增同樣是無限的——隨機性和不可控性也是無窮無盡的。我認為沒有人需要在未來五到十年內為此擔憂。
Jack Farley：
我想聽你對SpaceX IPO的看法。我猜你不會是買方，做空新股的風險也眾所周知。但招股說明書已經出來了，你大概也看過了。你怎么思考是否做空這家公司？
Jim Chanos：
先看現有業務，數字并不好看——即便算上Starlink。
Starlink是盈利的，是個尚可的生意，但增長已經明顯放緩，為了刺激用戶量增長不得不降價。目前Starlink年度運營利潤大約40億美元，但背后的投入資本估計在250億至300億之間，回報率不算出色，只能說是個合格的生意。
問題在于，發射業務至今仍在虧損，燒了數十億之后依然如此。此外，Starlink的發射成本受益于母公司的內部優惠定價，真實盈利能力可能被高估。
xAI是最大的變量——持續燒錢，與Anthropic簽的也只是短期合同，目前完全是個資金黑洞。
所以你需要相信火星移民、月球基地、太空數據中心，才能為接近2萬億美元的估值找到合理性。這讓我想起了特斯拉——你無法單憑賣車來支撐特斯拉的估值，一切都建立在"未來可能發生的事情"上。
正如我說的：牛市用溢價定價未來，熊市用折價對待現實。
Jack Farley：
你之前談到把周期性業務當成成長性業務來估值的問題。Val，你想就此補充什么？
Val Zlatev：
我想在一個具體點上稍作反駁。
Elon Musk講到太空數據中心，并不是因為便宜——確實，能源在太空更便宜，但要清楚：能源只占數據中心資本支出的5%，廠房和土地大約占10%，剩下的85%是數據中心內部的計算設備，而這才是我們真正投資的核心。
他的邏輯不是關于成本，而是關于體量。他曾非常明確地表示，他相信未來幾年全球將需要1太瓦的算力。1太瓦等于1000吉瓦。而目前全球超大規模云服務商等合計約7500億美元的資本支出，換算成算力大約只有15吉瓦。也就是說，他的目標是當前實際部署量的約67倍。他的意思是：你們現在聊的這些錢，在他的框架里不過是毛毛雨。
他之所以要去太空，不是因為更便宜，而是因為需求體量實在太大。順便說一句，美國整個電網的總容量約為1.5太瓦，還得留有備用裕量。他基本上是在說：我需要一整個美國電網的容量——所以才要去太空。
我無法評估他的時間線或野心是否可行，那是其他人的事。我也不確定做空他是否明智，歷史上這條路走通的人不多。
我能確定的是：他之所以得出這個結論，是因為他沒有看到AI核心技術規律出現根本性的突破。AI的"擴展定律（Scaling Laws）"意思是：訓練集群越大，投入的算力越多，模型輸出越好，智能水平越高。所有人都在追求更高的智能上限。如果他認為擴展定律即將失效，他根本不會說需要1太瓦的算力，而是會說現有的設施已經足夠用了。
Jim Chanos：
你是1999年就在投資了嗎？
Val Zlatev：
那時候我在麥肯錫，是這些公司的顧問。我親眼見證了訂單崩盤時的慘烈。
Jim Chanos：
在那個時代，有一個被奉為信條的論斷：互聯網流量每個季度翻一番。MCI WorldCom每個季度的業績電話會都會特意強調這一點。這句話深深植入了市場集體意識，推動著資本開支的螺旋式上升。
后來，貝爾實驗室有一位叫Andrew Odlyzko的研究員，大約在1999年底寫了一篇論文，在2000年初正式發表。他通過大量嚴謹數據得出結論：互聯網流量確實在高速增長，但是每年翻一番，而非每個季度。這雖然仍屬高速增長，但與此前的敘事有著天壤之別。
問題在于，所有人都已經基于"每季度翻倍"的假設構建了商業模式和訂單計劃。網絡設備商、電信公司、光纖鋪設商，毫無例外地在高速擴產。2000年初，當市場意識到所謂的"季度翻倍"可能只是MCI某人編造出來、被媒體不加甄別地廣泛傳播時，CFO們開始急踩剎車——原本2萬臺路由器的訂單，瞬間砍到4000臺。
還有一個常被忽視的事實：那次資本開支熱潮的最大買家，并非初創公司或光纖運營商，而是AT&T、美國銀行、美國銀行、可口可樂這樣的大型傳統企業，他們在搭建內部網絡基礎設施，并疊加了Y2K驅動的設備更換需求。
基于這段歷史，我對眼下"在當前價格水平上存在天量算力需求"的預測，保持相當程度的懷疑。這種情況或許會發生，但歷史告訴我們，這種瘋狂的指數級增長預測，往往會被現實世界的約束所打斷。
Val Zlatev：
這個參照完全有道理，值得認真對待，尤其要考慮那些預測來自誰的口中。
不過，我有兩點補充：
第一，當前我們對實際需求的追蹤方式，與1999年有根本性的不同。那時你只能等著企業CFO每季度開一次電話會，說些自己編造的數字。現在你可以直接追蹤OpenAI等平臺公開的token使用量，這只是全行業的一個縮影，但趨勢是可見的、可追蹤的。GPU租賃價格上漲，正是因為token使用量在爆發式增長，現有GPU根本供不應求。
這不代表會一直持續。但就目前來看，客觀數據表明：你不需要等著聽CFO的說辭，你可以在自己的日常使用中直接感受到需求的存在。
第二，1999年和現在還有兩個重要的技術差異。
那時的基礎設施投資主要是光纖鋪設。光纖的成本結構決定了過度建設幾乎是必然的——70%是固定成本，既然挖了溝，就盡可能多埋光纖。此外，波分復用（WDM）技術的突破，使得同一根光纖的傳輸容量大幅提升，原本就已過剩的供給瞬間翻倍，造成更嚴重的產能過剩。
這種技術突變在今天同樣可能發生。有人可能提出全新的AI架構，一種不依賴大語言模型或Transformer的新型模型，以極低的算力投入實現大幅度的性能提升。AI的擴展定律已經運行了約12年，但它不是物理定律，不是不可撼動的真理。如果有人能打破它，整個討論都將重寫。
Val Zlatev：
我想到了一個讓我夜不能寐的噩夢情景：如果有人真的破了擴展定律，"鎬與鏟"的投資邏輯將徹底顛覆，整個討論都要重來。這是我對多頭倉位最大的擔憂所在。
Jim Chanos：
這倒是可以引出下一個話題。
Jack Farley：
我想談談存儲器。從芯片制造的歷史來看，存儲器一直是高度同質化的商品市場：各家廠商拼命擴產、價格持續下行、企業接連出局。
為什么這一次不同？三大存儲器廠商——一家美國的、兩家韓國的——股價大幅上漲，但遠期市盈率反而下降了，因為市場對其定價能力的預期大幅提升。這讓我想起石油行業的老邏輯：當油價飆到150美元，遠期市盈率看起來只有6倍，但這恰恰是最不該買的時候。存儲器現在的邏輯真的不一樣了嗎？
Val Zlatev：
"這次不同"是金融世界里最危險的四個字。我不會斷言存儲器價格永遠不會下跌，我在這個行業摸爬滾打了26年，這樣的劇情看過太多次。
但我確實相信，此次存儲器的需求峰值，無論從幅度還是持續性來看，都高于過去25年的任何一次。而且這個峰值平臺期可能會維持較長時間——2至4年甚至更久——然后才會出現價格的回落。
而市場目前的定價，正在用6至7倍的遠期市盈率對存儲器股票打折，這意味著市場認為價格下行周期就在六個月之內。我認為這種預期極不可能實現。
原因有兩個：
其一，產能擴張受到物理約束。 即便你有無限潔凈室，設備供應商——ASML、應用材料等——每年的出貨量增速也不可能超過30%至35%，這是由供應鏈復雜度決定的硬約束。存儲器bit的產能增速就被卡死在這個上限。
其二，存儲器廠商自身極為謹慎。 這些公司經歷了長達數年的價格下跌和利潤壓縮，一直到2024年甚至2025年初仍如此。這些60、70歲的老行家，見過太多次周期。絕不會因為哪個30歲的硅谷年輕人跑過來說"我需要比你們有史以來生產的總量再多100倍的存儲器"，就馬上大幅擴產。他們極度謹慎，根本沒有提前備好所需的額外潔凈室產能。
Jim Chanos：
有意思的是，臺積電CEO昨晚恰好對這一觀點提出了反駁。他是那種閱歷豐富、見過無數周期的70歲老將，但他明確表示："不，我們正在以最快速度擴產，其他環節可能有瓶頸，但我們會盡快建新的晶圓廠。"
Val Zlatev：
但"盡力擴張"的硬上限仍然存在——設備商每年就是只能增長30%，這是物理約束，不是意愿問題。沒有人能繞過它。而且新建潔凈室造價高昂，建設周期長達五年。
Jim Chanos：
這確實會進一步推高整個行業的成本。
Val Zlatev：
必然如此。半導體行業具有顯著的通脹效應。五六年前行業下行周期結束之后，半導體就從持續通縮轉變為持續通脹，并將在未來六七年乃至更長時間內維持這種趨勢。
Jack Farley：
Val，你之前提到你從偏空的視角關注存儲器的"使用方"？
Val Zlatev：
是的。DRAM和閃存價格已經上漲了4至5倍，這完全由數據中心需求驅動。背后有幾個關鍵因素疊加：
首先，AI模型從純聊天機器人演進為推理模型，需要存儲的token數量大幅增加；其次，上下文窗口持續擴大；最后，近五個月來AI Agent的爆發——Agent需要存儲大量的中間狀態信息，對存儲的需求遠超之前。這些因素疊加，導致超大規模數據中心的存儲需求在過去12個月內急劇膨脹，完全是真實需求驅動，并非盲目囤貨。
存儲器廠商完全沒有預料到這種情況，價格隨之飆升。
問題隨之而來：PC廠商、智能手機廠商、消費電子廠商，他們的BOM（物料清單）成本中，存儲器占比從此前的20%左右，攀升至如今約50%。這些廠商只剩5%至6%的運營利潤率，唯一出路就是把成本轉嫁給消費者。這就是為什么你會看到智能手機價格普遍上漲——消費者端是一個價格彈性較高的市場，當手機價格上漲50%，消費者選擇多等12個月再換。這直接拖累了PC和智能手機出貨量，今年可能同比下滑百分之十幾。這種情況極為罕見，這類成熟市場通常都是多年橫盤狀態，即便是智能手機，下滑15%也是非常異常的信號。
因此，我認為那些為PC和智能手機廠商供應零部件、但又沒有定價權的上游企業，面臨的是量價雙殺的窘境，這是有吸引力的做空機會。
Jack Farley：
這邏輯說得通。Jim，你怎么看存儲器價格？你是否同意Val所說的，供應鏈正在盡其所能擴產，而物理約束就是無法逾越的天花板？畢竟，鋰、鈷、石油、天然氣每次漲價，礦業公司CEO都說"建一座礦山要七年，根本來不及"，但一年后價格就崩了。我知道存儲器有其特殊性，但想聽聽你的看法。
Jim Chanos：
在我40年的從業生涯中，我從未靠做空DRAM公司賺到過錢。存儲器就是個周期性行業——上行階段人們極度樂觀，下行階段又極度悲觀，我們從來沒能準確把握節奏，所以基本上不在純存儲器方向上操作。
不過，我倒注意到CPU領域開始出現一些有趣的估值分化。某些公司此前交易在2倍市銷率，現在已經漲到10倍甚至12倍，而其所在市場的競爭格局并沒有發生根本性變化。
Jack Farley：
你具體說的是哪類公司？
Jim Chanos：
比如一些CPU公司股價漲幅驚人——AMD、Intel等等。再對比臺積電、Nvidia，以及Broadcom，你會開始看到明顯的估值錯位：處于激烈競爭格局中的公司，估值反而高于擁有護城河的公司。
Jack Farley：
你的意思是Intel漲了太多，而Intel所在的市場競爭激烈；而相比之下，在市場上占據主導地位的Nvidia，估值反而更便宜？
Jim Chanos：
對，從相對價值來看確實如此。
Val Zlatev：
Nvidia確實比Intel便宜多了，但要看清楚背景：Intel已經好幾年沒有盈利了，曾經的壟斷地位基本上已經喪失，在AMD面前節節敗退。
你在用市銷率來衡量，我明白。我不會認同Intel是好的做空標的。但我想就估值這個話題說幾句：雖然很多半導體公司過去兩個月漲了不少，但不是每一家都處于泡沫區間。這和1999年至2000年完全不同——那時候思科的市盈率高達160倍。
Jim Chanos：
你見過特斯拉的估值嗎？
Val Zlatev：
那是你和特斯拉之間的恩怨，我不摻和。確實有公司在交易150倍市盈率，我不否認。但在半導體板塊，目前最貴的是網絡設備類公司，遠期市盈率大約50至60倍；而存儲器類公司是最便宜的一端，只有5至6倍；Nvidia大約在2027年EPS的15倍；Broadcom今天調整之后，大概在2028年EPS的12倍左右。所以這個板塊整體上并不像1999年那樣估值全面泡沫化。
順便說一句，我真的不明白為什么Costco和Walmart的估值比很多半導體公司還要貴。這種定價邏輯讓我費解，但市場就是這樣。
Jack Farley：
說到設備制造商——也就是為臺積電和存儲器廠商供應設備的公司，比如泛林集團和ASML——這部分是半導體指數里估值最貴的板塊。Val，你對這個子板塊似乎不太感冒。你認為高估值不成立嗎？畢竟存儲器廠商需求旺盛，而設備商的商業模式也有類似"剃須刀與刀片"的周期性耗材邏輯。
Val Zlatev：
這些公司是非常優質的企業，商業模式出色，在各自細分領域接近壟斷地位，有的甚至是真正的壟斷。問題在于，正如我前面說的，他們的收入增速被卡在約30%，而且他們不會通過提價來突破這個上限。他們目前大約以35倍遠期市盈率交易——35倍對一個30%的成長型企業來說不算離譜，但相比Nvidia或Broadcom，性價比就明顯偏低了。
所以這是一個相對價值的問題，不是說這些是壞公司，而是相對來說，在當前估值水平上，它們的吸引力不如價值鏈上的其他環節。
Jack Farley：
好，時間差不多了，Jim，請你做個總結。
Jim Chanos：
我想我們今天同意的多，分歧的少。在這個市場里，AI無論做多還是做空都有機會。
我想給在場各位一個忠告：不要把神奇的估值貼在平庸的商業模式上。資本正在大規模涌入這個領域，這必然會壓低整個賽道的回報。在當前這個周期里，資本會流向所有參與者；但隨著時間推移，當商業模式的本質愈發清晰，資本會逐漸從那些平庸的模式中撤出。我預計在未來18至24個月內，這一點將變得相當明朗。
Jack Farley：
非常感謝。希望各位和我一樣享受這場對話。
Val談到了存儲器和光子互連領域的潛在機會，對半導體設備公司則相對謹慎。值得注意的是，Jim目前對半導體公司并無空頭倉位，他的懷疑主要集中在以Core Weave為代表的新興云服務商，以及可能被AI淘汰的傳統數據中心運營商上。
再次感謝Macro Minds。簡介中將附有捐款鏈接，支持今年受益的三家公益機構：NYC First、Opportunity Music Project和100 Women in Finance。
過去一年，我在Monetary Matters節目中持續分享了一個判斷：半導體盈利將因AI資本開支而大幅提升。這一判斷獲得了Satrina、Angus Shillington以及眾多嘉賓的支持。我目前仍然認為半導體板塊整體上存在做多機會，并持有廣泛的半導體敞口。盡管我在Marvell和Teradyne的看漲期權上取得了一些收益，但如果讓我說出當下最看好的一個名字，我會說：Nvidia。
與此同時，我也對一些風險保持警惕：這可能是一場巨大的泡沫，這些天量投資的回報或許難以實現。關于當前的行業格局——半導體賺得盆滿缽滿，而模型公司持續巨虧——這種失衡局面終究無法長期持續，但我認為它可能會延續一年乃至更長時間。技術繁榮周期往往比大多數人預期的更為持久。如果你問我究竟看多還是看空半導體，答案在此：即便這是一場泡沫、即便空頭最終是對的，此時此刻直接做空半導體，未必是值得承擔的風險。
補充一點來自空頭側的看法：Meta的AI戰略在我看來邏輯不通，雖然我目前并未做空Meta，但請把我歸入對這只股票保持悲觀的那一方。我也意識到這個觀點正在逐漸成為市場共識，因此可能并不一定正確。
說到空頭，我剛剛采訪了對AI和數據中心資本開支最為直言不諱的懷疑論者Ed Zitron，該采訪將于6月22日（周日）上線，敬請期待。他掌握了至少一家模型公司2025年運營虧損的詳細數據，那個數字觸目驚心，你絕不會想錯過。
此外，在Monetary Matters節目中，Max和我計劃持續邀請多空雙方嘉賓，圍繞AI展開深度討論——涵蓋大語言模型公司、超大規模云服務商、新興云服務商以及半導體等各個維度。無論你持何種觀點，我都希望你能在這里找到有價值、有依據的信息。
我對這輪繁榮究竟能持續多久的判斷置信度并不高。但有一件事我非常確信：美國經濟，尤其是美國股市，正日益成為一場高度集中的押注——押注AI能否兌現承諾。如果賭對了，收益將是巨大的；如果賭錯了，代價同樣慘烈。
請訂閱Monetary Matters的YouTube頻道，在Apple Podcast和Spotify上為我們留下評分和評論，關注Max的播客Other People's Money，也別忘了收看我們每天東部時間下午四點至五點的直播節目Monitoring the Situation。下次再見。
Jim Chanos：
謝謝，就到這里。