AI融资风险已摆在眼前，仍有四成投资者视而不见
巴克莱调查显示只有60%的投资者认为AI融资会出问题，但CoreWeave、Cipher等公司近几周的真实遭遇早已说明答案本该是100%，市场仍处在否认阶段。
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看多成共识，但处在否认期
Altman说如果现在拿枪指着任何一批投资者的头问愿不愿意继续看多AI，答案几乎全是肯定的——这趟火车还在往前开，没人想让它停下来。但他同时指出，这正是经典泡沫曲线里破裂后的第一个阶段：否认。证据是一些韩国存储芯片股的市盈率只有3倍——按周期股逻辑，市场其实已经在用「盈利见顶、不会再付高价」的方式给AI供应链定价，表面上所有人却嘴上一致看多。
— Alex Altman新兴云厂商是风险引爆点
Altman把新兴云厂商(neoclouds)比作2008年金融危机里的次贷工具——问题总是先从外围、而不是从核心机构爆发。这些公司几乎没有经营性现金流，却被要求超前建设算力再卖给客户，是AI融资链条里风险最高的一环。真正引爆CoreWeave债券抛售的，不是CoreWeave自己说了什么，而是另一家叫Cipher的新兴云厂商试图发行可转债失败、把自己股价「核平」，投资者才反应过来把两件事联系起来。
— Alex Altman融资风险被低估的信号
巴克莱对一批投资者做的调查显示，只有约60%的人认为AI融资在可预见的未来会成为问题。但按Altman的逻辑，过去几周CoreWeave、Cipher等公司的真实遭遇已经证明答案本该是100%。这个差距本身就是信号：市场正处在「已经出事、但大多数人还没承认」的否认阶段，而不是真正的恐慌，更谈不上定价进去。
— Alex Altman2026年发债彻底打破常规
Barclays从1995年起统计企业债、国债和股票的净发行量占各市场市值的比例，发现一个很稳定的规律：利率降，发行量升；利率升，发行量跌。但2026年这个关系彻底失效——利率仍处高位，发行量却创纪录飙升。原因是AI在和其他行业争抢同一块有限的资本：今年投资级加高收益债市场净发行量预测是1.1万亿美元，这个数字并不是无限的，AI不是在真空里发债。
— Alex Altman万亿级叙事下的真实利润
Altman提到当时市场热议的「SpaceX TAM」口径高达30万亿美元，接近美国GDP量级；作为对比，微软和苹果这两家现代史上最成功的科技公司，自1990年以来经通胀调整的累计TAM总和都不到10万亿美元。再往上看，整个标普500公司一年合计营收约17万亿美元，合计费用11到12万亿美元，净利润只有5到5.5万亿美元——这就是问题核心：企业真实能拿出来买AI的钱，远不及这些总量级叙事所暗示的规模。
— Alex Altman开源模型改写算力需求
数据显示open weight模型的市场份额已经从约20%升到最高80%，同时token使用成本跌到原来的百分之一，是史上数一数二快的价格通缩。Altman提出一个更尖锐的问题：当手机本地就能跑数十亿参数模型完成发邮件这类日常任务时，为什么还需要靠数据中心里的顶级芯片？他把这个趋势称为「做多/做空人类创造力」——真正稀缺的可能不是算力，而是用算力做出新东西的能力。
— Alex Altman低波动率只是结构性假象
Altman解释为什么CoreWeave这类个股剧烈波动，但VIX和实现波动率却显得平静：多管理人对冲基金(pod shop)管理的资产规模从2020年的3000亿美元涨到现在超过1万亿美元，这些资金靠风格因子互相对冲，风险在指数层面被抵消，却在因子层面挤成一团。更麻烦的是没人能真正建模「AI因子」——年初大家还在做空软件股当作AI的一部分，现在软件股涨到接近12个月新高，这个因子的贝塔一直在变，基金很难对冲。
— Alex Altman标普500正变成AI指数
Altman给出一个数字：明年标普500公司整体盈利增长里，大约三分之二将来自半导体行业，把整个AI生态系统算进去，这个比例会升到约75%。换句话说，标普500已经不再是一个分散的指数，而是越来越像一个押注AI的集中仓位——这也是为什么财报日谷歌股价暴跌7.9%、微软股价暴涨6.4%，但指数整体几乎不动。
— Alex Altman原话 · 已逐字校验
The consensus AI outlook is that AI is still going to, this train is in motion. We're not stopping this train.
目前的共识是AI仍然会继续——这趟火车已经启动，我们不会让它停下来。
Alex Altman2:08
we're in the denial phase right now because everyone is still extremely bullish.
我们现在正处在否认阶段，因为所有人仍然极度看多。
Alex Altman3:09
around about 60% of investors, we asked them a question, do you think financing is going to be a problem? AI financing is going to be a problem for the foreseeable future. Only 60% said yes.
我们问了投资者一个问题：你认为AI融资在可预见的未来会成为问题吗？大约60%的人回答是。
Alex Altman7:13
2026 has completely shattered what you'd seen in the norms.
2026年彻底打破了过去你所看到的那些常规规律。
Alex Altman10:16
open weight has kind of gone from a 20% market share to anything up to about an 80% market share.
开放权重模型的市场份额已经从大约20%升到最高80%左右。
Alex Altman17:27
I call it like a knife fight in a phone booth, you know, for all these funds that have to run long, short portfolios.
我把这叫做电话亭里的刀战——对那些必须做多空组合的基金来说就是这样。
Alex Altman27:46
the bottom line is, is you're either long AI or you're short AI, right?
说到底，你要么是做多AI，要么是做空AI，对吧？
Alex Altman31:52
数字与实体
| 部分韩国存储芯片股市盈率 | 3倍 | 4:10 |
| 调查中认为AI融资会成问题的投资者占比 | 60% | 7:13 |
| 今年IG+高收益债市场预测净发行额 | 1.1万亿美元 | 11:19 |
| 当时市场热议的SpaceX TAM口径 | 30万亿美元 | 13:22 |
| 微软+苹果自1990年以来累计TAM(经通胀调整) | 不到10万亿美元 | 14:24 |
| 标普500公司合计年营收 | 17万亿美元 | 14:24 |
| 开放权重模型市场份额变化 | 从约20%升至最高80% | 17:27 |
| 微软Azure云收入同比增速(对比预期44.8%) | 48% | 32:53 |
术语
- neoclouds新兴云厂商
- 专门建设并出租AI算力、自身利润很薄的新兴云服务商
- pod shop / multi-manager fund多管理人对冲基金
- 内部划分多个独立交易团队、统一控制风险敞口的基金模式
- frontier sink前沿智能需求行业
- 需要博士级以上智能、能持续消化模型能力提升的少数行业
- AI factorAI风险因子
- 量化基金用来标记「是否与AI相关」但定义持续变动、难以对冲的风险维度
- open weight model开放权重模型
- 权重可下载、能本地部署的模型，区别于闭源前沿模型
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