多空头激辩：AI当前的核心争议，以及赢家和输家

AI狂热是万亿盛宴还是资本泡沫？华尔街激辩揭示：大模型护城河正遭开源与价格战反噬，核心价值向算力与数据生态急剧转移。残酷洗牌下，英伟达、微软及苹果稳居赢家高地；而吃老本的SaaS巨头与高估值英特尔正遭市场无情清洗。一场重塑科技格局的财富淘汰赛已全面打响！

在当万亿美元的基建狂热撞上低成本大模型的“价格战”奇袭，人工智能（AI）究竟是一场媲美第四次工业革命的万亿财富盛宴，还是一场即将迎来阵痛的资本泡沫？

在最新一期的《Real Eisman Playbook》访谈中，《大空头》原型史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）对话华尔街知名多头丹·艾夫斯（Dan Ives）与理性估值派分析师吉尔·鲁里亚（Gil Luria），围绕AI资本回报率（ROI）、大模型护城河坍塌、SaaS末日论等核心争议展开激辩——这场史无前例的AI大分化中，英伟达、微软、苹果与被低估的美光正牢牢占据胜者高地，而缺乏创新仅靠涨价的传统SaaS巨头、虚高估值的英特尔以及私有股权（PE）包袱下的边缘软件，则正一步步走向被市场清洗的淘汰边缘。

核心要点归纳

资本开支与ROI争论：AI行业已从轻资产模式转向高资本密度模式。目前AI产业链已创造超过1000亿美元的年化变现收入，虽然相较于万亿美元的资本投入尚显不足，但已证明实际经济需求的存在。

模型护城河坍塌与价格战：大语言模型（LLM）正快速走向同质化与商品化。未来的核心价值不在模型本身，而在数据、算力基础设施及生态入口。

开源生态与闭源风险：闭源模型面临开源生态的全面侵蚀。将企业核心数据过度绑定在单一闭源模型上，容易招致数据泄露风险与业务被动。

SaaS末日论的真实分化：AI不会毁灭所有软件，但会引发剧烈分化。缺乏研发投入、仅靠涨价维持增长的SaaS大厂以及私募股权（PE）控制的未上市小软件将被企业预算清洗；而微软、Palantir等掌控核心数据与生态的企业将胜出。

胜负手盘点：赢家：英伟达（绝对核心卖水人）、微软（云与生态双重防御）、苹果（消费级AI“通行证”）、美光（严重被低估的存储巨头）、Palantir（数据壁垒）及网络安全板块（CrowdStrike/Palo Alto）。输家/风险标的：Salesforce（无增值仅涨价）、英特尔（高估值与弱基本面严重错配）、PE持有的未上市边缘软件、受AI直接替代冲击的传统软件（Intuit/Adobe）。

资本狂热与ROI大拷问：AI产业的两大核心争议

在一年前，市场讨论AI时几乎没有任何看空的理由，然而一年后的今天，怀疑论开始占据主流。

吉尔·鲁里亚指出，当前科技界最核心的辩论在于极其高昂的资本开支能否兑现足够的投资回报率。尽管全行业年化AI变现收入已从零爆发至上千亿美元，证明了经济需求的真实存在，但相较于地下埋藏的数万亿美元资本开支，这一回报依然处于早期阶段。

史蒂夫·艾斯曼也补充称，过去从不依靠外部融资的谷歌、微软和Meta，如今因AI的高额投入变成了高资本密度企业，这在财务层面本身就是一种隐忧。

然而，丹·艾夫斯对此持完全不同的长周期视角。他认为人类目前正处于长达八到十年的AI基建革命的第三年，这就像1955年建设拉斯维加斯大道一样，中间必然会经历数次考验市场胆量的剧烈波动。艾夫斯指出，根据其亚洲供应链的最新调研，芯片的供需比依然高达15:1，这表明底层需求远未饱和，美国在技术与基础设施上再次取得了对全球竞争对手的绝对领先。

护城河坍塌与开源逆袭：大模型不再是“独角戏”

针对艾斯曼提出的“大模型缺乏护城河、低成本模型引发价格战”的忧虑，分析师们揭示了AI产业链的深层结构。

吉尔·鲁里亚表示，AI产业链由设备商、芯片商、云算力提供商和底层模型商共同组成。模型同质化甚至价格战，主要冲击的是最下游的模型公司，而上游设备、芯片与算力提供商的价值并不会受到削弱。尤其是当英伟达等硬件巨头开始主动向市场投放免费开源模型时，闭源大模型厂商的定价权正在快速丧失。

此外，嘉宾们还特别援引了Palantir首席执行官亚历克斯·卡普的警告。

在企业级市场上，数据控制权远比模型本身重要。企业如果直接将核心数据暴露给第三方闭源大模型，不仅面临商业机密泄露的风险，还极易被底层模型绑定。未来的趋势必然是“模型无关”，即模型会逐渐沦为通用的基础堡具，而围绕企业自有数据建立的知识架构和应用生态才是真正的壁垒所在。

SaaS末日论分化：谁在制造恐慌，谁在通吃市场？

在面对“AI是否会摧毁传统软件”的争议时，两位分析师给出了非常精细的分化判断。

鲁里亚指出，所谓的失业恐慌和大模型厂商散布的“AI将取代白领”言论，某种程度上是大模型头部创始人为了推动政府出台严苛监管、从而“抽掉后人梯子”阻断竞争的策略。从历史微观经济学来看，技术进步提高生产力后，往往会带动企业效益与岗位数量的同步增长，而非摧毁总体就业。

但软件行业确实在经历剧烈的重新洗牌。市场并不是要毁灭所有软件，而是要清理劣质软件。

以微软为例，即便AI Agent全面普及，用户依然需要Outlook、Teams和Office等底层基础设施，微软不仅不会被颠覆，反而能通过将AI赋能云服务与办公套件实现增速再提升。

反观Salesforce等公司，多年来未能向客户提供明显的新增价值，仅靠单方面提价维持业绩增长，在企业为了AI重新划拨IT预算时，这类缺乏核心壁垒的软件必将首先被淘汰。

终极胜负手：华尔街眼中的科技赢家与输家

基于以上分析，两位分析师梳理出了一份清晰的胜负手清单。

在赢家阵营中，英伟达依然占据着绝无仅有的核心卖水人地位。

艾夫斯认为，英伟达芯片的领先优势不可替代，在英伟达芯片上每花费1美元，就能为整个科技生态圈带来8到10美元的乘数效应。

苹果公司则展现出极为高明的战略姿态，被艾夫斯比喻为消费级AI的“通行证”。苹果无需承担数千亿美元的算力基建风险，只要牢牢把控25亿台终端设备入口，无论未来的模型战局谁胜谁负，苹果都能从容集成最强模型并实现生态变现。

美光科技则展现出极度显著的估值错配，在存储芯片景气度大好的背景下，其6倍的市盈率隐含了极度悲观的错误预期，具备极高的风险收益比。

此外，Palantir以及受AI冲击攻击面扩大而需求翻倍的网络安全板块（如CrowdStrike和Palo Alto）同样处于胜者高地。

在输家与风险阵营中，除了无增值仅涨价的Salesforce外，虚高估值与弱基本面严重错配的英特尔也备受质疑。

更具隐患的是私有股权（PE）基金控制的中小型未上市软件公司，由于PE机构收购后往往砍掉研发以抽取现金流，面对企业CIO大幅削减软件供应商数量的现实，这些缺乏创新的边缘软件正面临批量倒闭的命运。与此同时，传统报税软件Intuit和内容创作软件Adobe的固有商业模式也正面临大模型底层的解构威胁。

以下为访谈全文：

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

嗨，我是史蒂夫·艾斯曼，欢迎收看新一期的《Real Eisman Playbook》。当下最激烈的辩论显然围绕着人工智能（AI）展开——它到底能创造多大的利润？它的可持续性究竟如何？而且，这场辩论的焦点几乎每周都在变化，这真的很不可思议。

因此，今天我邀请了两位科技领域的顶尖分析师：丹·艾夫斯（Dan Ives），他刚离开 Wedbush 并创立了自己的投资银行；以及来自 D.A. Davidson 的吉尔·鲁里亚（Gil Luria）。

我喜欢这两位分析师的原因在于，他们的覆盖面非常广泛。绝大多数科技分析师要么只看芯片，要么只看硬件设备，要么只看软件，但他们两位几乎涵盖了科技领域的方方面面。因此，我相信他们能对这场辩论的广度与深度带来深刻的见解。

在节目最后，我会重返镜头分享一些总结体会。不过在开始之前，如果你喜欢我们的访谈和每周总结，支持节目最好的方式就是去 YouTube 和 Substack 上免费订阅我们。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

嗨，我是史蒂夫·艾斯曼，欢迎来到新一期的《Real Eisman Playbook》。每周科技界都有太多大事发生。我在周记里也常说，我从未见过任何一个行业的发展速度如此之快，以至于每一条新闻都不仅仅是渐进式的补充，而几乎是在重塑整个投资逻辑。

今天我们请到了两位嘉宾。第一位是我们的老朋友丹·艾夫斯。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

非常高兴能再次来到这里，史蒂夫。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

第二位是我们的新嘉宾吉尔·鲁里亚。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

非常感谢。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

丹正在筹备他的新项目，我们就不在此细说了；吉尔目前在 D.A. Davidson。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

是的。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

我邀请二位的主要原因之一，就是绝大多数人只关注半导体或软件，而你们二位的覆盖面非常广泛，而当下发生的事情影响面实在太广了。

在把话筒交给你们之前，我想先提几点。如果在一年前，我们站在这里讨论 AI，我知道丹一定会极其乐观，他会大谈特谈英伟达（Nvidia）的营收增长有多惊人，超大规模云厂商（Hyperscalers）的发展有多迅速，当时你几乎找不到任何唱衰的看空逻辑。

一年后的今天，想找一个看空的论调可就没那么难了。所以，吉尔，我想先把话筒交给你。能否请你用几分钟时间，从高视角帮我们总结一下：目前辩论的核心焦点是什么？你在这场辩论中持什么立场？

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

没问题。目前科技界正在展开两大核心争论：

第一，我们能否从所有这些巨额投资中获得回报？ 这些建设中的数据中心和部署的巨额资金，能否为相关公司创造足以证明这种极端支出合理性的投资回报率（ROI）？大家必须客观承认，这种支出是极其剧烈、前所未有的。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

确实是前所未有。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

是的，史无前例。这是目前正在反复拉锯的第一大争论，我们对此持有一些微妙的观点。

我们再来看看争论的另一面：AI 将如何影响所有其他公司，尤其是软件公司？ 在 AI 时代，软件公司的日子会怎样？这就是所谓的“SaaS（软件即服务）末日论”。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

没错，SaaS 末日。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

所谓的“SaaS 末日论”，就是一种认为软件公司全都要完蛋的观点——觉得“这行没什么可看的了，五年内它们全都会死光，软件将不复存在”。

而现在我们有了更精细的讨论，待会儿可以聊聊我们在这方面的立场。但总的来说，这就是两大核心争论。

我们可以把这两点合并到像微软（Microsoft）这样的公司身上来看。微软在这两端都吃尽了苦头：

一方面有人说：“看，你建了那么多数据中心，根本拿不到投资回报！既然 AI 没价值、AI 是坏东西，那就意味着你同时在浪费大量资本。”

但与此同时，又有人说：“看，你是一家软件公司，而 AI 太强大了，它会直接摧毁你的现有业务！”

所以，微软在两头都挨了板子。但我们认为：等一下，我完全可以向你证明为什么我认为我们正在获得良好的投资回报，而且投资回报率还会进一步提升。因此，对他们来说继续投资是有道理的。

接着我还可以证明：五年后的清晨，我依然会起床打开电脑，登录 Outlook，使用 Teams，使用 PowerPoint、Excel 和 Word。顺便说一句，届时会有 AI 智能体（Agents）协助我使用 Excel、Word、Outlook 和 Teams，但我本人依然会在那里。猜猜当这一切发生时，谁站在这些模型的前面？是微软。

所以，这就是目前正在发生的两大争论，而微软恰好成了夹在中间的“受气包”。这也正是当前市场最有趣的地方。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

丹，这个总结太精彩了。看来你没什么可补充的了？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

哈哈，我是这么看的：我们目前正处于长达 8 到 10 年的 AI 革命建设期的第三年。在我看来，这有点像 1955 年建设拉斯维加斯大道（Vegas Strip）。

在这种背景下，必然会出现各种疑问：资本支出何时才能真正转化为变现？Anthropic（AI 独角兽）会不会抢走其他所有人的饭碗？估值是不是太高了？这究竟是 1999 到 2000 年的互联网泡沫重演，还是真正的第四次工业革命？

我显然坚信是后者。因此，我认为每年都会经历三到四次我称之为“考验胆量”的剧烈波动时刻。

但如果退一步来看，在我们最近的亚洲考察中，芯片的供需比高达 15 比 1。我这个人通常不会被市场上的叙事所围困。如果你一年前陷入那些叙事——比如当时纽约的出租车司机都看空 Alphabet（谷歌母公司），喊着“AI 会摧毁搜索引擎，司法部要拆分谷歌”——你会发现我们现在正处于一种叙事的重塑期。

比如当存储芯片价格飙升，或者在 SK 海力士交易后大幅回落时，确实会引发这种让人抓紧扶手的惊悚时刻。但在我看来，这项技术将以积极的方式改变社会。我相信 AI 创造的就业岗位将多于它摧毁的岗位。

过去我人生中的许多时刻，都是刚从遥远的地方飞回纽约机场，看到扣扣搜搜的场景，然后又得飞回中国台湾，去参观那些工人们每天工作 18 个小时的晶圆厂。

至于你看到的亚洲与这里的差距，我认为这种差距已经大幅缩小，现在轮到美国掌握主动权了。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

那让我来逼问一下你们两位。我提出三个反驳论点，你们告诉我怎么看。

第一，问题不仅仅在于他们花了太多的钱，而是涉及到的这些公司自成立以来几乎就没怎么筹集过外部资本。 谷歌上市是在 2000 年代初期，之后就再没筹过资；微软从不筹资；Meta 也从不筹资。而现在，突然之间因为极其惊人的资金消耗，这变成了一项高资本密度的业务。在其他条件相同的情况下，这绝对是个负面因素。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）/ 丹·艾夫斯（Dan Ives）：

我认为这个说法很客观/确实如此。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

第二，从局外人的角度来看，这个行业似乎没有任何护城河。 每周都有人发布一份关于某种新 AI 大语言模型（LLM）的新闻稿，成了最新的热门玩具，大家纷纷从这个模型切换到那个模型。谷歌当年在搜索领域拥有不可逾越的护城河，也许未来他们能在 AI 业务拿走 30% 的份额，但绝不可能像以前那样吞下 100%。所以感觉这个行业缺乏护城河，这也是个负面因素。

第三是价格战。 上周有新闻提到一款新的 AI 模型，叫 Kimi——我喜欢这名字，Kimi K3。不知道他们怎么想出 Kimi K3 这名字的，估计上一代叫 Kimi K2 吧，但干嘛叫 Kimi 呢？（笑）

关键是，他们对 Token（文本单位）的收费大约只有其他大模型厂商的五分之一。

因此，站在局外人的角度（虽然这不是我的专业领域），我看到的是一个没有护城河、人人都在砸重金、而且还有极低价格杀入的行业。在我看来，这预示着一场惨烈的价格战。

这就是我的反驳逻辑，请告诉我你们怎么看。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

那我先说，吉尔你补充或反驳。

首先关于护城河：我的观点是，模型本身随着时间的推移会变得越来越便宜，越来越同质化/商品化（Commoditized）。真正的价值依然在于数据和用户基础（Install Bases）。

因此，无论是 Meta、甲骨文（Oracle）还是微软，超大规模云厂商现在所做的一切，其核心和灵魂都在于数据中心和算力。因为每一家企业、每一个个体在走向 AI 之路时，你最终能选择的服务商一只手就能数得过来。

所以眼下护城河看似不明显，但他们实际上正在眼皮底下一步步构建自己的生态系统。未来你要么选微软，要么选比歌，要么选甲骨文，选择将非常有限。企业不得不走这条路，而企业和消费者最终都必须为此买单——他们必须向这些巨头“付过路费”。

今天看起来没有护城河，但现实是他们正在我们面前建立护城河。无论是具身智能（Physical AI）还是自动驾驶，未来与今天没有什么不同。这就像你在内容领域有什么选择？网飞（Netflix）最早布局，砸了无数钱，起初投资者也不理解，但现在你还能去哪？网飞基本上垄断了核心内容，这就是他们的机会和用户基础。这也是我从“拉斯维加斯大道”视角看待它的方式。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

等等，让我追问一句。说未来只会有少数几家超大规模云厂商，所以你要么用甲骨文、要么用微软或亚马逊的数据中心，这是一回事。

但我提出这个问题的立场是——我也同意你的说法，那些云基础设施一旦运转起来会是非常好的生意——我是从 Anthropic 和 OpenAI 这些模型创作者的角度来看的。如果我是 Anthropic 或 OpenAI 的负责人，看到上周发布的 Kimi K3，我会吓得瑟瑟发抖。因为我的收费是这个模型的 5 到 7 倍，而据称这个模型和我的一样好。那我该怎么办？

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

史蒂夫，你把 AI 归结为了单一的一门生意，但它并不是。我们谈论的是正在创造的一整个产业链：

最上游是生产芯片制造设备的公司，主要是 ASML（阿斯麦）和台积电（TSMC），以及一系列配套企业；

其次是设计和制造芯片的公司，英伟达、AMD、美光（Micron）等；

再往后是购买这些芯片以提供算力服务的公司，主要是三大超大规模云厂商：微软、亚马逊和谷歌；

最后才是模型公司。

整个产业链都在创造巨大的价值。我可以为你指出一个关键的数据点：OpenAI 和 Anthropic 目前的合计年化营收跑道（Run Rate）已经明显超过了 750 亿美元。

如果把谷歌 Gemini 的收入，再加上 Meta 和 XAI（马斯克的 AI 公司）的一点份额，全行业从几年前的零起点，到现在已经突破了 1000 亿美元 的营收规模。

我之所以关注这个数字，是因为它代表着个人和企业真正愿意为 AI 掏出真金白银。这是实打实的经济活动。

也许我们到现在为止已经在地下砸了 1 万亿美元的资本开支，但消费者和公司已经展现出了每年支付 1000 亿美元的意愿。虽然相对于投入来说回报率还不算极高，但在两年前这个数字还是零，而现在是 1000 亿，并且还在持续增长。

不仅如此，即使模型走向开源（Open Source），前三个环节（设备商、芯片商、算力提供商）所产生的价值也一点不会少，甚至会更多。所以，开源模型确实对 OpenAI 构成威胁——

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

吉尔，给观众科普一下吧，因为不是所有人都懂。我认为这一点非常关键，即开源相对于便宜模型的概念。定义一下什么是开源，以及谁在用开源，好让大家的理解保持同步。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

好的。像 Anthropic 和 OpenAI 的模型，你基本上只能通过他们自己的闭源渠道使用，因为它是封闭的。他们控制着所有的参数和代码，但绝不透露具体细节。

要想让模型更开放，有两种方式：一是共享模型的权重（Weights/参数），二是共享代码（架构与运行逻辑）。如果两者都共享，它就是一个开源模型。你可以把这个模型下载到本地离线使用，无需连接模型公司，还可以根据喜好随意修改它。这大大降低了使用成本。

如今很多技术栈就是这么运行的。顺便提一句，开源软件构成了科技世界的很大一部分：Linux 支撑着我们的大量操作系统，Apache、OpenTelemetry 等等，许多技术底层都是建立在开源之上的。

在 AI 模型领域，开源同样将占据举足轻重的地位。未来，企业会在最核心、最关键的任务中使用 OpenAI 或 Anthropic 最顶级的闭源模型；但在其他所有事务上，他们会使用开源模型——无论是在数据中心、本地服务器，甚至直接在终端设备上。

比如在我们的手机或电脑上运行一个较小的模型，利用设备自带的 GPU 和内存，来处理总结邮件、撰写草稿等简单任务。你根本不需要 Anthropic 最顶级的模型，小模型就足够了。这就是趋势的一部分。

目前让人感到困惑的是，之前唯独愿意大力推开源的大多是中国公司，美国公司此前大多在回避开源模型，因为闭源模型能赚得更多。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

Meta 之前尝试过用 Llama 搞开源，但进展并不太顺利，对吧？

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

对，我觉得这也是个原因……

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

所以 Meta 尝试了开源模型，但问题在于，在开源世界里，大家普遍认为 Anthropic 和 OpenAI 领先得太多了，追赶他们就像试图在百米赛跑里追赶博尔特（Usain Bolt）一样。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

但我们最终一定会拥有优秀的美国开源模型，而且我们已经看到这正在发生。

比如作为生态核心玩家的英伟达就表示：“如果你们这些 AI 实验室不建开源模型，那我们自己来建！因为我们知道开源模型消耗的算力一点不比闭源模型少。”

所以英伟达推出了自己的免费模型（如 Nemotron），供所有人使用。因为归根结底，你依然需要 GPU，依然需要内存，依然需要把它部署在数据中心或本地服务器上——因此提供免费开源模型完全符合英伟达的利益。

现在微软也加入了这一阵营，Palantir 也加入进来并告诫客户：“警惕 OpenAI 和 Anthropic，与他们合作有很多隐藏陷阱。”

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

说到这个，Palantir 的掌门人叫什么来着？亚历克斯·卡普（Alex Karp）。我看过他在 CNBC 上的采访，老实交代，我当时完全没听懂他在讲什么。所以丹和吉尔，你们俩都是他的粉丝，请帮我翻译成听得懂的大白话。他当时那么激动，我觉得肯定很重要，但我就是没听懂他到底想表达什么？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

看，卡普之所以如此独特，不仅在于他在 Palantir 建造的东西，更在于他的世界观。在某种程度上他就像个哲学家兼历史学家，因此他习惯透过特定的视角审视事物，并以此塑造了 Palantir。

但核心逻辑在于，他是一个坚定的信念者：模型本身是会同质化的，你绝不能被某一家模型锁死；真正的核心价值永远在于数据侧。

站在 Palantir 的角度，卡普的意思是：用吉尔的模型还是艾斯曼的模型根本不重要。他其实是在警告各大企业——如果你直接把业务和数据塞进 Anthropic 的模型里，他们不仅拿到了你的数据，还彻底摸清了你公司的运作模式！一旦他们决定亲自下场做你的业务，就能瞬间把你干掉。这是他表达的第一个极度重要的观点。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

他暗示的另一点甚至更重要：如果你把整个业务死死套在 Anthropic 或 OpenAI 的某个模型上，一旦那个模型出了变故，你就彻底完蛋了（Screwed）。

几周前就发生过类似情况——当政府要求 Anthropic 对其 Fable 模型进行限制而他们没有执行时，很多直接基于该模型搭建业务的公司差一点就面临灭顶之灾。

丹·艾夫斯（Dan Ives）： 这可以说是第一次警钟敲响。它印证了 Palantir 和许多公司的观点：未来必然是多模型并存的，你需要做到“模型无关（Model Agnostic）”，重点在于围绕数据建立知识架构和技术壁垒。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

明白了。我们换个话题，聊聊谷歌（Google）。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

回归正题。谷歌毫无疑问是一家伟大的公司。在 AI 浪潮爆发前，他们在搜索领域占据了 90% 的份额，基本上就是绝对垄断，而且自成立以来几乎没怎么进行过股权融资。

而今天，在 AI 的激战中，他们刚刚通过股权融资筹集了 850 亿美元，这让所有人感到震惊。对于谷歌在这个新世界里的位置，你们怎么看？

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

简单来说，谷歌依然是 AI 的赢家。

一年前当股价在 180 美元附近时，大家都觉得谷歌是“AI 输家”，认为搜索业务要死掉了、大家不再用搜索了、政府还要拆分他们，整个公司都要垮了。

但到了去年底，大家又突然觉得谷歌是“唯一的 AI 大赢家”——这真是一个态度大转弯（Flippity Flip）。大家发现谷歌是一家高度垂直整合的 AI 公司，拥有自己的模型、芯片、云服务和生态，什么都不缺。

当时谷歌云的增速冲到了 60% 以上，规模庞大；更重要的是，搜索广告的增长也在加速。所以“搜索已死”的论调不攻自破了。为什么？因为他们正利用 AI 向我们展示更多广告，赚更多的钱！

至于最近发生的股价回调，是因为市场重新评估了他们“唯一赢家”的地位。到了今天，谷歌的模型不再是最顶尖的了，甚至落后了一截。作为一家庞大的巨头，他们的内部官僚作风远不如 OpenAI 和 Anthropic 这样的初创公司高效。

顺便提一句，AI 的核心发明人之一诺姆·沙泽尔（Noam Shazeer）原本在谷歌，后来去哪了？

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）/ 史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

去 OpenAI 了。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

对。所以大家发现，谷歌在面向消费者的 Chat 领域只能排在遥远的第二，在企业级 AI 领域排在第三。也许他们不是“唯一赢家”，但依然是“主要赢家”之一，这总比一年前大家认为的落惨境况好得多。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

在我看来，从端到端的整体能力来看，谷歌是目前投资者眼中综合位置最好的超大规模云厂商，而且名副其实。

托马斯·库里安（Thomas Kurian）在谷歌云做出的成绩是现象级的；在搜索领域他们保持了份额；Gemini 模型虽然可能永远做不到像 Anthropic 或 OpenAI 那么极致，但关键在于他们在不断寻求变现途径。

投资者目前低估的一点是：当这些巨头构建起自己的生态系统时，华尔街依然严重低估了其后续的变现能力。谷歌筹集资金是极其明智的一步，虽然短期内让某些投资者有些沮丧，但大家心里清楚——在这场 AI 军备竞赛的深夜派对里（如果派对从晚上 9 点持续到凌晨 4 点，现在已经是深夜 11 点了），你绝不想被关在门外，眼巴巴地问“我该怎么进去？”

对于那些不舍得砸钱投入的公司来说，这才是最危险的。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

那我们来聊聊一家在我看来有点“站在门外看热闹”的公司——虽然我也持有它的股票——那就是苹果（Apple）。

为苹果辩护一句：苹果并没有参与“砸 1 万亿美元搞基础设施”的游戏，他们几乎不怎么乱花钱。从这个意义上说，他们的资产负债表和现金流比任何人都好看。但另一方面，很难看清他们在这个生态系统中究竟处于什么位置。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

我把苹果看作是 AI 时代的 “EZ Pass”（电子不停车收费系统 / 悠游卡）。

现实是，全球有 20% 的人口将通过苹果设备来接入和使用 AI。虽然他们在起跑阶段摔过跤、屡次夸大交付能力，但现在他们拥有了一个可以真正落地的 AI 变现策略，能覆盖 25 亿台 iOS 设备和 15 亿部 iPhone。

苹果股价之所以有现在的表现，是因为投资者终于开始意识到：如果你是苹果，起跑落后没关系，只要你能把控住消费者的终端生态，就根本不用太担心。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

刚才我们聊到了行业变化的速度、新闻流以及谁赢谁输。而苹果却能退后一步说：“你们慢慢折腾，你们去打个你死我活吧！我们就在这里等着，不论你们谁赢了，我们都会把最棒的模型集成进我们的系统里。”

这就是“新 Siri（New Siri）”的本质——所谓的全新 Siri，并不是苹果自己去研发顶尖大模型，而是接入市场上最好的模型，从而给消费者提供卓越的体验。消费者不会管底层是 OpenAI 还是 Anthropic，他们只知道这是新 Siri。

所以苹果横竖都是赢家。让别人去烧钱、去承受舆论压力，苹果直接占据制高点，两头发财。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

我们再换个档位，聊聊甲骨文（Oracle），这可是一只充满争议的股票。

对于我的观众来说，我从没见过哪只股票走成这个样子：原本在 200 美元左右，去年三季度财报一出，直接暴涨到 330 美元；接着大家突然回过神来，发现他们绝大部分的订单积压（Backlog）居然都绑定在 OpenAI 身上，随后股价又一路砸到了 140 美元。

你们怎么看甲骨文对 OpenAI 的这种高度依赖？怎么看待甲骨文这家公司？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

在吉尔发言前，我想给吉尔应有的赞誉。当整个数据中心建设潮和 OpenAI 炒作达到顶峰时，吉尔几乎是全市场极少数对甲骨文保持极其谨慎态度的人。

我必须承认，当时我看着 OpenAI 的交易和他们的动作，完全没预料到后面的走势。吉尔站在了对立面，事实证明他完全正确，而我彻底看错了。在预测市场反应这方面，他准得不能再准了。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

谢谢你，丹。我也想借此说明一下我们各自的角色：

丹一直以来都是这场 AI 革命的旗手（Flag Bearer），他坚定地站在那里向所有人解释这项技术有多么重要、为什么必须持续投资。你甚至不需要太纠结买哪一只具体的股票，因为这些都是优质标的，甚至有 ETF。

既然丹把“旗手”这个角色扮演得如此出色，那我就承担起另一个角色——尝试去找出谁会比别人赢得多，谁可能会掉队。

而且这种格局时刻在变，所以我尽量保持开放和灵活的思维，每天根据最新的动态和风向，帮助投资者在不同标的中做选择。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

吉尔，我能问个问题吗？去年三季度甲骨文宣布与 OpenAI 的超级大单时，股价直接翻倍，写下了历史性的一幕。当时在全场狂热的情况下，你是怎么做到“看穿未来”并保持审慎的？是因为担心资本支出和债务负担吗？

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

主要有几点：

第一，当所有人都在疯狂挤上一辆彩车（Bandwagon）时，我总是感到不适。 当我看到每一个对冲基金、每一家做多基金都挤在同一条船上时，我会非常不安，并试图跳出来。2025 年 9 月 10 日的甲骨文就是这种情况，股价从 230 一口气冲到 330，所有人都跑去电视上喊“甲骨文是最大的 AI 赢家！”

当时我就觉得这不可靠。因为他们的订单积压突然从 1500 亿暴增到 4500 亿美元，大家陷入狂热。但第二天《华尔街日报》就爆出，这暴增的 3000 亿全来自 OpenAI 一家公司！

而截至 2025 年 9 月 11 日，OpenAI 根本就没有那么多钱！他们资本匮乏、营收微薄，甚至很快被揭露出除了对甲骨文的 3000 亿承诺外，还在其他地方许下了 1.1 万亿美元的采购承诺——而他们口袋里压根没钱！

随着市场意识到这一点，甲骨文股价从盘中的 350 美元一路惨跌到 140 美元。

但在 140 美元这个位置，市场又反应过度（Overreacted） 了，等于直接把 OpenAI 的所有订单价值清零。然而到了今年，OpenAI 完成了创历史纪录的 120 亿美元巨额融资，手里有了现金；他们重新梳理了那 1.4 万亿的意向，明确了绝大多数是弹性安排，并启动了“红朝演练（Code Red）”，将所有精力砸在最核心的算力上。

这时情况就很明朗了：OpenAI 是能够付得起甲骨文账单的！但市场目前依然将甲骨文高达 6300 亿美元的算力订单积压按 零（Zero） 来计价。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

甚至可以某种程度上说是按负数计价了。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

是的，至少被估值为了零。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

这就引出了一个核心问题：长久以来跟随丹投资的人都赚了大钱，我对丹脱帽致敬。虽然偶尔有人在节目留言区酸他“永远看多”，但我总是回应说：丹不仅人非常好，而且到目前为止他基本上是对的。

不过，既然市场每周都在变，吉尔，请给我你目前看好的三大赢家，以及你疑虑最大/最不看好的三个标的。然后丹，我也想听听你的清单。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

好的，我们用微软、Palantir、美光（Micron） 作为赢家代表。

为了形成对比，我们可以把美光与英特尔（Intel）对比，把微软与 Salesforce（赛富时）对比：

我们一直在寻找市场的错配（Dislocations）——即市场在哪里表现出了逻辑不自洽？现在市场每天都在“AI 是好东西”和“AI 是坏东西”之间摇摆。

比如在半导体硬件领域，市场目前的定价逻辑居然假设这一轮高景气周期会一直延续到 2030 年：英特尔当前的估值、Cerebras 的估值，以及大部分光模块和半导体设备公司的交易价格，都必须依赖周期持续到 2030 年才能被证明合理。

然而，如果你看美光（Micron），甚至在某种程度上看英伟达，它们的估值却隐含着“周期已经结束、明年就要下滑”的悲观预期！

这种定价是完全矛盾的：

美光的交易市盈率（PE）只有 6 倍；

AMD 是 50 倍；

英特尔是 100 倍！

想想看，英特尔和 AMD 做的是 CPU，美光做的是存储芯片（Memory）。历史上 CPU 市场确实比存储市场好那么一点点，但到了今天，存储芯片的景气度明显远好于 CPU 市场！然而美光的定价却像周期已经终结一样（6 倍 PE），而英特尔的定价却像景气还能再跑五年一样（100 倍 PE）。这就是巨大的套利与布局机会。

再来看看微软 vs Salesforce： 在软件行业，核心问题在于——谁是真正能创造价值的好公司，谁不是？由于企业现在必须在 AI 上投入巨资，他们正在严审预算，砍掉那些不能让客户满意的边缘软件产品。这也是 IBM 上周预警业绩滑坡的原因。

Salesforce 就属于企业急于砍掉的那类软件。 因为多年来它并没有为客户创造新的价值，却每年都在涨价。无论有没有 AI，这都是一个走下坡路的劣质生意。

反观微软，他们的 Azure 云业务、Office 办公套件和基础设施软件都因为 AI 的赋能而实现了增长加速。

同样是软件，微软和 Palantir 是极其优秀的公司，而 Salesforce 这样的公司则相形见绌。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

关于赢家：

1. 英伟达（Nvidia）： 毫无疑问，全球只有一款芯片在真正驱动这场 AI 革命，那就是由“AI 教父”黄仁勋带队的英伟达。甚至不需要争论。全球任何大型科技公司首选都是英伟达。我们预测，在英伟达芯片上每支出 1 美元，就会对科技行业的其他环节产生 8 到 10 美元的乘数效应。

2. 苹果（Apple）： 在消费端，没有任何一家公司比苹果更适合将消费级 AI 革命变现。他们拥有清晰的策略，投资者正重新认识到其生态的变现潜能。

3. 网络安全板块（Cybersecurity）： 比如 CrowdStrike 和 Palo Alto Networks（帕洛阿尔托网络）。此前市场担心 AI 会取代网络安全，但现实是未来两三年网络安全预算将翻倍。因为当像史蒂夫你拥有三个 AI 智能体帮做工作时，安全公司不仅要保护你本人，还要保护你的三个智能体，受攻击面大幅增加。

至于潜在的输家/风险标的：

像 Adobe 和 Intuit 这样的公司，虽然拥有庞大的用户基础，但他们严重低估了 AI 对其商业模式的颠覆。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

AI 会怎么冲击 Intuit（财务软件巨头，拥有 TurboTax 等）？给我解释一下？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

因为人们创建的新 AI 模型未来可以直接帮你把税给报了，你根本不再需要复杂的报税软件。这就好比一家公司踩在时速 2.5 英里的跑步机上装模作样，就像 1995 年打字机公司发新闻稿说“互联网都是泡沫，我们要坚持做打字机”一样，一年后就破产清算了。软件公司如果不拥抱这个时代，就会被迅速淘汰。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

所以你们两位都认为，有一批软件公司在这场浪潮中会被伤得很惨。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

史蒂夫，我得从另一个视角来回答。当我们说“软件公司”时，不一定指上市的软件公司。

大量由私有股权基金（PE）持有的中小型未上市软件公司正面临毁灭性打击。 这些 PE 基金收购了软件公司后，为了抽干现金流（Milking），彻底停止了对产品的研发和更新，赌的是现有客户会永远续费。

但现在情况变了：企业首席信息官（CIO）以前管理 100 个软件供应商，现在为了给 AI 腾出预算，要把供应商削减到 30 个。你觉得他们会砍谁？他们会把那些由 PE 控制、多年不更新的小软件全部砍掉！因为微软、ServiceNow、Adobe 甚至 Salesforce 都能顺便把那些小宝能给做了。

这也是为什么现在私有股权领域的软件债务出现了巨大危机。而我和丹覆盖的上市软件大厂资产负债表上全是净现金，根本没有债务风险。危机全在 PE 手里。

拉斯维加斯大道的比喻与美国科技霸权

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

我们再用前面提到的拉斯维加斯来做个类比：

假设 1955 年我们在建设拉斯维加斯大道，当时有金礼士（Sinatra）等人在表演。到了 1956 年某栋建筑出了点质量问题，就有人喊“这地方完蛋了，赌城大道建不起来了”。

但各大巨头心里很清楚——全球只有一条“主干道”（The Strip），那就是数据中心、企业级服务和全球基础设施建设。如果你现在不在主干线上占位，两三年后位置就会被别人抢走，到时候你只能去里诺（Reno，内华达州小城）建酒店了。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

我太喜欢这个比喻了！因为“拉斯维加斯大道”本身就是一个极为独特的纯粹美国现象。世界上没有任何其他国家拥有这种想象力、胆识（以及一点狂妄和疯劲）去白手起家建成 Vegas。

AI 也是一模一样。我们骨子里有一种独特的乐观主义——“只要我们把它建出来，人们就一定会来！”

这就是当下正在发生的事情。大家都害怕建好了没人用，所以我才反复强调那个数字：今年全球来自 AI 实际消费的收入已经突破了 1000 亿美元，而两年前是零！ 这种乐观是有坚实依据的。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

我对此充满激情。我每隔几个月就会去一趟华盛顿特区，与许多参议员和国会议员会面。

AI 行业自身也存在严重的公关（PR）危机——这些科技巨头高管天天在台上恐吓公众，一会儿说“18 个月内白领全部失业”，一会儿导致大家电费上涨。普通美国人会问：“这对我有啥好处？”这是科技公司自找的公关麻烦。

政治、公关与科技就业真相

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

你们认为政治层面的角力会如何演变？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

在每一次中期选举中，这都会成为地方和国家层面的交锋热点。如果数据中心项目在各地被投票否决（比如在纽约州看到的停建令），那是极其危险的。美国丢掉 AI 霸权唯一的可能，就是自己把脚绊倒。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

美国现在有一种“去增长/反增长（Degrowth）”思潮，这非常危险。那种试图通过摧毁创富引擎来实现所谓的平等，是极其盲目的。

像萨姆·奥特曼（Sam Altman，OpenAI CEO）和达里奥·阿莫代（Dario Amodei，Anthropic CEO）这些人对此负有不可推卸的责任。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

过去 250 年来，我们建设这个国家的方式，就是通过技术提升生产力，生产力提升带动工资上涨，进而创造更多资本和人均 GDP。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

过去 100 年里的任何一次技术革命，在净效应上从未成为就业的摧毁者。美联储也多次强调，AI 创造的就业岗位最终必将多于它替代的岗位。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

这是最基本的微观经济学：如果 AI 让丹和我产出的研究报告翻倍，公司赚的钱翻倍，公司绝不会砍掉我们的岗位，反而会投入更多资本去招募高产出的员工。

那为什么萨姆（奥特曼）和达里奥（阿莫代）要天天散布恐慌？因为他们想“抽掉后人的梯子”！ 他们希望借此推动对自己有利的游说与监管，把开源力量锁死、把潜在竞争者全部锁死，从而独吞胜利果实。我们必须大声叫他们“停止这种表演”！

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

是的，最近确实能看到他们两人的对外表态叙事发生了明显的收敛与改变。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

两位，太感谢你们了，这场对话太棒了！今年入秋之后我们一定要再聚一次。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

太棒了！因为到时候这个世界估计又变了 15 个样了，我们的观点可能也跟着变了无数次，这正是最吸引人的地方。

吉尔·鲁里亚 / 丹·艾夫斯：

非常感谢！

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

好的，欢迎回到镜头前。

我认为这是一场信息量极大的精彩辩论与探讨。尽管这两位分析师对 AI 的长期前景依然非常非常乐观，但他们也不得不承认，辩论的维度和复杂度比以前高多了。

我觉得这场对话里几个最有趣的亮点是：

是否存在护城河？ 我个人依然存疑，但他们认为随着微软、谷歌、Meta 和亚马逊将数据中心等基础设施建起来，这就是护城河。虽然 Anthropic 或 OpenAI 能保持多久的护城河尚无定论，但整个产业链上下游确实都在创造巨大的财富。

吉尔对“赢家与输家”的剖析： 他认为微软是赢家，因为微软拥有数据中心算力支撑，且 Outlook 等办公生态不可动摇；而 Salesforce 是输家，因为他们多年来未能给软件产品注入新的核心价值，只知道单方面涨价。

总而言之，这是一场极其酣畅淋漓的对话。我强烈建议大家把这期节目至少看一遍，甚至看两遍，因为里面包含的干货信息量实在太丰富了。