AI融資風險已擺在眼前，仍有四成投資者視而不見
巴克萊調查顯示只有60%的投資者認為AI融資會出問題，但CoreWeave、Cipher等公司近幾週的真實遭遇早已說明答案本該是100%，市場仍處在否認階段。
原視頻在 YouTube 上放不出來，用音頻聽：
核心論點 · 點時間戳可跳到原聲
看多成共識，但處在否認期
Altman說如果現在拿槍指著任何一批投資者的頭問願不願意繼續看多AI，答案几乎全是肯定的——這趟火車還在往前開，沒人想讓它停下來。但他同時指出，這正是經典泡沫曲線裡破裂後的第一個階段：否認。證據是一些韓國存儲芯片股的市盈率只有3倍——按週期股邏輯，市場其實已經在用「盈利見頂、不會再付高價」的方式給AI供應鏈定價，表面上所有人卻嘴上一致看多。
— Alex Altman新興雲廠商是風險引爆點
Altman把新興雲廠商(neoclouds)比作2008年金融危機裡的次貸工具——問題總是先從外圍、而不是從核心機構爆發。這些公司幾乎沒有經營性現金流，卻被要求超前建設算力再賣給客戶，是AI融資鏈條裡風險最高的一環。真正引爆CoreWeave債券拋售的，不是CoreWeave自己說了什麼，而是另一家叫Cipher的新興雲廠商試圖發行可轉債失敗、把自己股價「核平」，投資者才反應過來把兩件事聯繫起來。
— Alex Altman融資風險被低估的信號
巴克萊對一批投資者做的調查顯示，只有約60%的人認為AI融資在可預見的未來會成為問題。但按Altman的邏輯，過去幾週CoreWeave、Cipher等公司的真實遭遇已經證明答案本該是100%。這個差距本身就是信號：市場正處在「已經出事、但大多數人還沒承認」的否認階段，而不是真正的恐慌，更談不上定價進去。
— Alex Altman2026年發債徹底打破常規
Barclays從1995年起統計企業債、國債和股票的淨髮行量佔各市場市值的比例，發現一個很穩定的規律：利率降，發行量升；利率升，發行量跌。但2026年這個關係徹底失效——利率仍處高位，發行量卻創紀錄飆升。原因是AI在和其他行業爭搶同一塊有限的資本：今年投資級加高收益債市場淨髮行量預測是1.1萬億美元，這個數字並不是無限的，AI不是在真空裡發債。
— Alex Altman萬億級敘事下的真實利潤
Altman提到當時市場熱議的「SpaceX TAM」口徑高達30萬億美元，接近美國GDP量級；作為對比，微軟和蘋果這兩家現代史上最成功的科技公司，自1990年以來經通脹調整的累計TAM總和都不到10萬億美元。再往上看，整個標普500公司一年合計營收約17萬億美元，合計費用11到12萬億美元，淨利潤只有5到5.5萬億美元——這就是問題核心：企業真實能拿出來買AI的錢，遠不及這些總量級敘事所暗示的規模。
— Alex Altman開源模型改寫算力需求
數據顯示open weight模型的市場份額已經從約20%升到最高80%，同時token使用成本跌到原來的百分之一，是史上數一數二快的價格通縮。Altman提出一個更尖銳的問題：當手機本地就能跑數十億參數模型完成發郵件這類日常任務時，為什麼還需要靠數據中心裡的頂級芯片？他把這個趨勢稱為「做多/做空人類創造力」——真正稀缺的可能不是算力，而是用算力做出新東西的能力。
— Alex Altman低波動率只是結構性假象
Altman解釋為什麼CoreWeave這類個股劇烈波動，但VIX和實現波動率卻顯得平靜：多管理人對沖基金(pod shop)管理的資產規模從2020年的3000億美元漲到現在超過1萬億美元，這些資金靠風格因子互相對沖，風險在指數層面被抵消，卻在因子層面擠成一團。更麻煩的是沒人能真正建模「AI因子」——年初大家還在做空軟件股當作AI的一部分，現在軟件股漲到接近12個月新高，這個因子的貝塔一直在變，基金很難對沖。
— Alex Altman標普500正變成AI指數
Altman給出一個數字：明年標普500公司整體盈利增長裡，大約三分之二將來自半導體行業，把整個AI生態系統算進去，這個比例會升到約75%。換句話說，標普500已經不再是一個分散的指數，而是越來越像一個押注AI的集中倉位——這也是為什麼財報日谷歌股價暴跌7.9%、微軟股價暴漲6.4%，但指數整體幾乎不動。
— Alex Altman原話 · 已逐字校驗
The consensus AI outlook is that AI is still going to, this train is in motion. We're not stopping this train.
目前的共識是AI仍然會繼續——這趟火車已經啟動，我們不會讓它停下來。
Alex Altman2:08
we're in the denial phase right now because everyone is still extremely bullish.
我們現在正處在否認階段，因為所有人仍然極度看多。
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.
我們問了投資者一個問題：你認為AI融資在可預見的未來會成為問題嗎？大約60%的人回答是。
Alex Altman7:13
2026 has completely shattered what you'd seen in the norms.
2026年徹底打破了過去你所看到的那些常規規律。
Alex Altman10:16
open weight has kind of gone from a 20% market share to anything up to about an 80% market share.
開放權重模型的市場份額已經從大約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.
我把這叫做電話亭裡的刀戰——對那些必須做多空組合的基金來說就是這樣。
Alex Altman27:46
the bottom line is, is you're either long AI or you're short AI, right?
說到底，你要麼是做多AI，要麼是做空AI，對吧？
Alex Altman31:52
數字與實體
| 部分韓國存儲芯片股市盈率 | 3倍 | 4:10 |
| 調查中認為AI融資會成問題的投資者佔比 | 60% | 7:13 |
| 今年IG+高收益債市場預測淨髮行額 | 1.1萬億美元 | 11:19 |
| 當時市場熱議的SpaceX TAM口徑 | 30萬億美元 | 13:22 |
| 微軟+蘋果自1990年以來累計TAM(經通脹調整) | 不到10萬億美元 | 14:24 |
| 標普500公司合計年營收 | 17萬億美元 | 14:24 |
| 開放權重模型市場份額變化 | 從約20%升至最高80% | 17:27 |
| 微軟Azure雲收入同比增速(對比預期44.8%) | 48% | 32:53 |
術語
- neoclouds新興雲廠商
- 專門建設並出租AI算力、自身利潤很薄的新興雲服務商
- pod shop / multi-manager fund多管理人對沖基金
- 內部劃分多個獨立交易團隊、統一控制風險敞口的基金模式
- frontier sink前沿智能需求行業
- 需要博士級以上智能、能持續消化模型能力提升的少數行業
- AI factorAI風險因子
- 量化基金用來標記「是否與AI相關」但定義持續變動、難以對沖的風險維度
- open weight model開放權重模型
- 權重可下載、能本地部署的模型，區別於閉源前沿模型
收聽指南
關注AI基建融資、對沖基金倉位結構和美股集中度風險的投資者與分析師。
開頭寒暄和中間管理日程安排的插曲可以跳過，不影響核心論點。