OpenAI“缺钱”风暴:AI下半场开拼变压器?
作者：微信文章AI圈最近真是越闹越事大 。
周末，许多持有美股AI板块的朋友恐怕都不太好过，板块波动剧烈 ，手里的持仓也可能跟着出现了不小的调整 。
一切的起因，源自OpenAI的首席财务官Sarah Friar 。在讨论万亿级别的基础设施投资时 ，抛出了一个说法，希望未来能有一个包括政府在内的“融资生态系统” ，甚至是“国家的融资支持” 。
一句话，直接捅了华尔街的马蜂窝 。
一场经典的“公关灾难”
在金融市场眼里，大家原本以为AI是台“印钞机” ，结果现在全球最好的AI公司，却公开说可能需要纳税人来“兜底” 。
这种强烈的反差，在市场看来就是“缺钱”的信号 。
这番言论迅速发酵成了一场“公关灾难” 。任内的AI事务主管David Sacks直接开炮，说美国至少有5家AI龙头，倒了一家，其他会迅速补上，凭什么要为OpenAI兜底？ 一下子，市场的情绪从“降低融资成本”直接快进到了讨论OpenAI的“破产”问题 。
市场开始交易“对OpenAI的不信任” ，甲骨文作为北美市场一个重要的OpenAI概念股，股价几乎被打回原形 。
捅出这么大娄子，OpenAI的CEO奥特曼不得不迅速启动危机管理 。
他的应对是“三板斧”：
火速否认 强硬表示OpenAI不需要也不想要政府担保 。金融反击 激进地宣布，预计2025年OpenAI年化收入将超200亿美元，到2030年将达数千亿 。这是一种经典的金融策略，用一个规模足够庞大的故事来压倒担忧，重塑“高速增长”的叙事 。转移议题 这才是最关键的一步。奥特曼不再纠结于“兜底”的字眼，而是反手给美国政府递上了一套“国家工业化方案” 。
AI不卷算法，开始卷“物理层”了？
奥特曼的新叙事，标志着AI竞争的性质发生了根本变化 。
他到底说了什么？
简单说，AI发展速度太快，把美国工业基础的短板全暴露了 。从芯片制造、电网组件到数据中心建设，每一个环节都严重依赖全球供应链 。
以前大家比的是模型、参数、算法 。现在，OpenAI这家全球顶尖的AI公司，却在文件里大谈特谈变压器、输电线、钢铁和铜 。
这说明，AI的竞争已经彻底从“软件层”卷到了“物理层” 。
OpenAI清醒地认识到，它未来最大的瓶颈，不是算法算力不行，而是没有足够的变压器和电网来支撑数据中心的运行 。AI光有算法没用，物理世界的基础设施，特别是能源如果跟不上，一切都是空谈 。
针对这个问题，OpenAI提出了一份更像是“工业重振计划”的建议 ：
扩大税收抵免： 不仅是半导体，要扩展到整个AI供应链，包括电网组件、变压器、特种钢材等，用税收优惠撬动私人资本 。政策松绑： 美国政府必须加快输电线、半导体工厂、数据中心的选址和审批流程 。扶持制造： 提供赠款、贷款等支持，帮助那些生产铜、铝、钢铁、半导体等关键部件的制造商扩大规模 。
无法回避的“能源鸿沟”
OpenAI的警告很直白：中美之间正在出现一道“能源鸿沟” 。
按照OpenAI的说法，去年我们的电力容量增加了429GW，比美国整个电网容量的三分之一还多 。而美国那边只增加了51吉瓦 。
在解决不了电力问题的前提下，美国想抓住AI这个机会，基本没戏 。
说到底，AI竞争，最终会演化到能源竞争 。因此，OpenAI给美国政府提了个明确目标：每年新建100GW的电力容量 。
这套说法异常宏大，远远超出了商业范畴 ，等于是把AI和美国“再工业化”以及地缘政治竞争牢牢绑定在了一起 。
市场转向“确定性”
但市场对奥特曼的宏大叙事并不完全买账 。
整场风波，折射出的是AI行业正在面临的深层矛盾 ：AGI的实现路径，在经济上正面临一个根本性的悖论——万亿级的成本结构，与回报周期极长且充满风险的盈利模式之间，存在巨大鸿沟 。
AI行业必须证明，它是一个可持续的商业模式 ，一个不需要外部兜底也能跑通的模式 。
当最大的“梦想”开始讨论“现实”甚至“兜底”时，不确定性就出现了。而当不确定性出来的时候，市场资金就要流向“确定性”的东西 。
市场的风，开始刮向了AI硬件 。
存储“沸腾”： 周五晚闪迪收涨+15% ，存储板块持续爆发 。这背后是产业逻辑开始走向现实 。有观点认为，HBM导致了一系列产能错配 ，而AI mid training带来的企业级需求暴增 ，使得存储成了“卖方市场” 。光模块与PCB提速： 上游的光模块和PCB产业链也在加速 。市场开始讨论1.6T硅光放量、国内CW光源的突破 ，以及PCB巨头的产能扩张 。缺电逻辑： OpenAI所强调的“能源问题”，也让“缺电逻辑”再次成为焦点，数据中心储能等方向值得关注 。
这场风波之后，市场对OpenAI未来开出的大单，效果估计会差许多 。反而，那些OpenAI体系之外的玩家，比如谷歌的Gemini 、现金流预期更好的Anthropic ，甚至国内的新模型Kimi2-Thinking，在对比之下可能更受关注。
说到底，压力最终还是会落到AI应用上 。谁能更快地铺开AI应用，拿到胜利的先手 ，反过来推动算力、算法和基础设施的建设 ，谁才能真正穿越这片不确定性的迷雾。
确定性，或许是以后AI投资的第一性原则 。
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