史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）因在2008至2009年金融危机期间做空房地产泡沫而声名大噪。如今，这位传奇投资者对人工智能行业有一个值得关注的判断：AI繁荣存在一个明显的结构性弱点，那就是成本太高。他认为，当前高企的AI开发费用迟早会下降，而这一趋势将对整个高端电子产业链产生深远冲击。
OpenAI与Anthropic是目前AI领域的两大主角。这两家公司近期相继寻求上市，以获取更多公开市场资本，在竞争中双双烧掉了数十亿美元的算力资源。它们现有的运营方式让人产生一种错觉：似乎除了砸钱没有别的路。但问题在于，更廉价的竞争模型会不会很快出现？一旦出现，两家巨头将被迫降价，自身的持续增长能力就会岌岌可危。
艾斯曼接受CNBC采访时的观点
在接受美国财经媒体CNBC采访时，艾斯曼明确表示，芯片制造商和云服务提供商对AI巨头的财务状况过度依赖。他说：
「整个高端电子产业链，在现阶段，完全依赖Anthropic与OpenAI的财务健康状况。」
他的意思是：一旦这两家AI先驱的投资能力出现崩溃，波及范围将不只是两家公司，而是整个产业链上的大量企业和从业者。
当然，并非所有人都认同艾斯曼的判断。Morningstar就持截然相反的立场。
晨星的分析：规模优势是护城河
Morningstar认为，两家头部AI实验室的庞大规模，反而构成了中长期的竞争壁垒，同时也为下游电子产业提供了一定保护。大批量采购算力，是维持其开发模式的必要条件，而这也赋予了它们竞争对手根本无法比拟的价格优势。这就是规模经济的力量。根据Morningstar的估算，这种规模带来的年度潜在技术成本优势约为570亿美元。
Morningstar分析师近期的一项行业研究显示，Anthropic与OpenAI与英伟达（Nvidia）签有长期优惠采购协议，能够以每GPU小时2.25美元的价格购入DGX B200服务器，而DGX B200正是训练前沿AI模型的核心硬件。这一价格极具竞争力：同类生态系统的公开市价高达每GPU小时16.11美元。
以此推算，每吉瓦（1 GW）算力每年约花费这两家巨头90亿美元。而一家同等规模但不具备长期采购承诺能力的中小型AI公司，若想在同一赛道竞争，采购相同算力的年度成本可能高达660亿美元，完全没有任何折扣可言。
「大型实验室是目前唯一能够在持续时间和规模上作出承诺、足以支撑如此大幅降价的买家。」
Morningstar还指出另一重优势：更庞大的用户群体意味着更多有效反馈，这将持续推动产品迭代与改进，形成正向循环。
替代方案正在崛起
实际上，根据Vercel平台近期发布的市场调研报告，企业客户正越来越分散地将AI预算分配给Anthropic的Claude Duet及OpenAI前沿模型之外的竞争产品。整体AI市场仍处于高速扩张阶段。根据该报告数据，过去约10个月（自去年12月起），头部模型的支出规模增长了约10倍；与此同时，低价替代方案也在持续蚕食行业领导者的市场份额。
尽管目前尚无任何竞争者对OpenAI和Anthropic的市场领导地位构成实质威胁，但一个由众多成长型AI公司构成的生态系统正在形成。这些公司一旦持续壮大，将不可避免地侵蚀两家巨头的市占率。
当竞争格局趋于平衡之时，艾斯曼提出的问题将变得无法回避：这些AI巨头还能自由定价、维持高利润多久？香港及新加坡的科技投资者同样应当关注这一趋势，因为OSL、HashKey等持牌平台正积极布局AI与Web3融合赛道，而相关基础设施的算力成本，最终将直接决定这条赛道的商业可行性。
