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如果你喜欢这篇文章，你应该订阅我的付费高级简报。每年70美元，或每月7美元，作为回报，你每周都会收到一份通常在5000到18000字之间的简报，其中包括对NVIDIA、Anthropic和OpenAI的财务状况以及整个AI泡沫（几周前已更新至3.0版本）的详尽深入分析。我的《SaaS末日吐槽指南》（Hater's Guides To the SaaSpocalypse）、《私募信贷》（Private Credit）和《私募股权》（Private Equity）指南对于理解我们当前的金融体系至关重要，而我关于OpenAI如何干掉Oracle的指南与我的《Oracle吐槽指南》（Hater's Guide To Oracle）搭配阅读效果更佳。

我最近的两期付费高级简报深入剖析了构成AI泡沫的“泡沫中的泡沫”——从半导体公司不可持续且鲁莽的增长，到围绕Sam Altman和Dario Amodei的个人崇拜。

订阅付费高级版不仅物超所值，也让我能够每周撰写这些篇幅宏大、经过深入研究的免费文章。

几周前我曾预测，AI行业将开始大力推销“循环”（loops）的概念——实际上是让LLM去提示LLM，任由它们运行那些极其消耗token的机制——这是为了绝望地试图让用户消耗更多token，我想是为了创造更多收入。

现在，Jensen Huang和Claude Code负责人Boris Cherny在24小时内相继暗示，提示模型的时代已经结束，因为你只需要“处理循环”，这顺理成章地也意味着消耗更多的token。

目前尚不清楚循环可能带来什么好处，但在一场会议上，当第一个问题神秘地变成“循环是不是真的”时，Cherny肯定地表示它们是真的，并试图解释原因：

在谈话的后面部分（在这个YouTube视频的32:00左右），Cherny详细谈到了他在自己的工作中不断运行的循环。一个agent（智能体）持续寻找改进代码架构的方法，而另一个则寻找可以统一的重复抽象。它们像任何其他程序员一样提交pull requests（拉取请求），并且由于代码在不断变化，它们永远不会停止运行。

对于一个被Anthropic允许每月烧掉超过13万美元token的人来说，这可真是太方便了。尽可能多地燃烧token吧，这样“伟大预言”或许就能实现！如果你不无休止地使用尽可能多的token，不持续为AI行业辩护，不证明自己配得上“资本巨兽”，你就永远无法飞升！现在就用循环吧！agent过时了！既然我们有了循环，如果你还在用agent，那你就是只猴子！

我知道我听起来有点戏剧化，但AI行业正以一种令人震惊的速度和共识，去审判那些被认为“不配”的人。你怎敢报道那些可能会让天选之人们心情沉重的新闻！你怎敢暗示“伟大预言”（Anthropic和OpenAI能够履行其1.1万亿美元的支出承诺）是不真实的！你怎敢怀疑大语言模型不是未来！这里是硅谷，硅谷代表着粗犷的个人主义、理性和精英体制，当然，前提是硅谷的每个人没有一致认为某个想法是好的，一旦他们一致同意，所有那些屁话就都被抛到九霄云外了。任何哪怕听起来只有一丝积极意义的单一信息，都会被当作AI所承诺的“增长宏大预言”的证据，接受这些证据的人就是“天选之子”，而质疑它的人则被“诅咒”。

话虽如此，如果你是AI的狂热支持者，我需要你听我说。现在每个人都必须采取同样的行动，这非常重要。如果 Saint Tibo 重置了 Codex 的限制，而你却没有立刻跑循环——如果我们所有人都没跑循环——那么“伟大预言”就无法完成。如果你听到任何人质疑“伟大预言”，你必须立刻攻击他们，最好是找出一个你认为有误的细节（最多只读他们写的内容不超过200字），然后宣布你赢了。这就是你现在的本职工作。

如果你不写支持AI行业的博客和推文，你就是讨厌整个科技行业，因为硅谷（参见：那种本应建立在挑战共识基础上的、标榜个人主义和精英管理的文化）需要你压制任何形式的异见，并排斥那些敢于说它坏话的人。不要为那些问及“经济学”等问题的异教徒而烦恼。如果你感到担忧，再去读读《AI 2027》吧，这是一篇推测性的科幻小说，而庞大、严肃、由理性驱动的科技行业却要求你必须认真对待它。你是个成年人了！你可以自己做决定！除非这些决定与硅谷的共识相悖，而目前的共识设定为“AI确确实实是一切的未来，并且最终能做我们达成一致的任何事。”

这就是硅谷——一个以“异类”自诩的单调文化体，它倾尽所有去支持一个生成式AI行业，而该行业将其绝大部分价值直接输送给了世界上最大的几家科技公司。湾区那些坚定的理性主义者已经打造出了个人品牌，让人们相信他们对群体思维免疫，但现在他们却需要你完全按照别人教他们的方式去思考。

为什么大家会同意做这么愚蠢的事情？为什么大家会表现得如此疯狂？

原因很简单：科技行业已经彻底江郎才尽，剩下的只是一个自2015年起就再也没有过真实人类体验的货物崇拜（cargo cult）。

上周，Snap CEO Evan Spiegel 发布了 Snapchat Specs，这是一款售价2195美元的增强现实眼镜，其演示过程清楚地表明，高管团队里已经很多年没人跟普通人交流过了。科技行业极度渴望迎来下一个 iPhone，但多年来“不惜一切代价追求增长”的管理咨询毒药，已经将硅谷本就站不住脚的使命宣言扭曲了，从创造社会价值和创新，变成了创造股东价值，以及一种平庸、虚无主义的加速主义，这种主义基本上可以归结为“我们如何制造出下一个能让数字往上涨的东西”。

Snapchat Specs 既昂贵又毫无美感，而且缺乏任何有意义的使用场景。Snap 自己的演示既笨重又难看，感觉介于阉割版的 Vision Pro 和最初的 Google Glass 概念视频之间，但即便如此，每一个示例都感觉像是某人在董事会上硬憋出来的：SPIEGEL：人们平时都干嘛？打鼓？他们到处走……呃……去东京？他们找……呃……找方向，我猜？他们找怎么修车？人们还开车吧，对吧？巧言者般的产品经理：哦对的对的，先生……完全正确。你看，有时候他们甚至有工作的“看板”。SPIEGEL：我打赌他们也打高尔夫，对吧？PM：是的，先生。你想象中的那个人——买得起2195美元增强现实眼镜的那个人——会打高尔夫，而且打得非常烂，以至于他们需要这副眼——SPIEGEL：你刚才看我了？我告诉过你别盯着我的眼睛看！不要眼神接触！

当然，这只是个玩笑。我不知道在 Snap 工作时你是否被允许直视 Evan Spiegel 的眼睛。我也不知道是否有人真正考虑过，普通人类可能会如何使用他们近十年来拼命想要推出的那些产品。只需和普通人聊上几句，他们大概就会告诉你，他们希望自己用的那些破玩意儿能好用一点，或者互联网上不要充斥着那么多骗局、弹窗、垃圾内容和虚假信息。他们希望广告能少点。他们希望自己的应用不要那么让人摸不着头脑，不要满是暗黑模式以及各种诱导订阅、骗点击广告或惹人烦的套路。

这是因为，你能“为”用户做的事情其实就那么多，一旦越过界限，你做的那些事就开始变成折腾用户了。

正如我在 2024 年底的文章中所写：

随着我们使用的每一个平台都拼命想从每个用户身上榨取增长，我们交互的所有事物都通过插件、广告、微交易和其他不断蚕食用户体验的东西进行了过度变现。我们在加载网页时就预料到它们会出问题，尤其是在移动设备上，因为每个网站都必须配备 15 个以上的不同广告追踪器，以及覆盖大半个屏幕的视频广告，同时还要求我们提供电子邮件，或者让我们允许它们发送通知。

尽管几十年来硬件的进步让计算机速度更快、摄像头更好、存储空间更大，但使用计算机的实际体验却在实质性恶化。在移动和桌面用户界面能带我们走多远这个问题上，我们已经碰壁了。而每一次试图让像 Alexa 这样的语音激活平台取代（甚至与之竞争）这些界面的尝试都被证明是徒劳的，Amazon 旗下的各种 Echo 设备和服务每年都在亏损数十亿美元。

这就是我所说的“衰败互联网泡沫”（Rot-Com Bubble）。大型科技公司已经触及了现代软件能力的极限，进而耗尽了实现超高速增长的想法。没有人能拿出下一个 Google Search、iPhone、云计算、移动应用商店或其他任何能让 Google、Microsoft、Apple 和 Amazon 继续以证明其估值合理的速度增长的想法。虽然这在一定程度上是一个自然过程——做事的方法毕竟就那么多！——但这也是激励和推广那些能创造收入增长或维持垄断的产品的直接结果，这反过来又使你的研发和招聘重心转向那些能想出办法让“业绩数字往上涨”的人。

换句话说，科技行业已经变成了有史以来最大的“货物崇拜”（cargo cult）。

Microsoft、Google、Amazon 和 Meta 已经向 AI 数据中心投入了即将超过一万亿美元的资金，因为他们没有其他任何想法，也因为管理科技行业的那些拥有 MBA 学位的精英们唯一能做的就是招人、裁人和花钱。他们对 OpenAI 和 Anthropic 的投资（至少在前三家公司的案例中）是一次成功的尝试，既打造了自己最大的企业客户，又开辟了新的收入来源；我想，他们带有一种错误的信念，认为这些客户最终会变得足够独立，从而无需不断筹集风险投资就能付钱给他们。我还猜想，他们曾认为 AI 数据中心最终会在某个时刻真正盈利，或者这些数据中心不需要两三年才能建成，又或者认为 AI 作为一种理念和工具，会在真正意义上“起飞”，而不是建立在投机经济之上的虚幻炒作周期。

问题在于，过往时代的创新与超高速增长，从来都不是靠向某一单一事物砸进数千亿美元来实现的。初代 iPhone 的研发耗时两年半，但它是电容触控屏、微型电池等众多创新，以及打造出真正好用的触控键盘的顶尖人才共同作用的结晶，其最终研发成本约为1.5亿美元（折合现在的2.71亿美元），略低于软银在2025年支付给 OpenAI 金额的三分之一。我们之所以没能创造出“下一代 iPhone”，是因为我们在当前这套计算机界面的交互方式上已经做到了极限，而下一个符合逻辑的步骤实际上是“无屏化”，这是一个难以想象的巨大跨越，短期内根本无法被攻克。

因此，我们唯一的希望就寄托在软件，以及当前交互界面的局限性上。Google Search 是由斯坦福大学的两名大学生创立的。Instagram 原本是一款名为 Burbn 的移动签到应用，后来意识到自己无法与 Foursquare 竞争（笑），于是转型为一家以照片为先的社交网络。事实上，硅谷历史上大多数的成功案例，基本上都是通过易于访问且随时可用的方式将人群或服务聚集在一起的网站，而这类创新大多得益于像 Amazon Web Services 这样的服务。社交媒体公司顺理成章地成为了下一个营收增长点，因为至少在理论上，它们的运营成本相对较低，毕竟用户本身（以及平台能够引导他们做出的行为）才是吸引你登录这些网站的原因。

只不过大家都忘了有多少社交网络已经死了，比如 iTunes Ping、Google+、Google Wave、Microsoft SoCl、Meerkat、App.net、Pownce、Orkut、Jaiku 和 YikYak。大家都忘了，Meta 或 Google 或 Microsoft 或 Amazon 试图扩展其核心竞争力（姑且这么称呼吧）之外的几乎每一次尝试都以失败告终。大家都拼命无视一个事实：十多年来，硅谷的初创公司在很大程度上并没有做出任何特别新颖或有趣的东西，而大家之所以还把这些当回事，是因为把他们和那些要么已经完全离开科技行业、要么对其未来几乎没有发言权的人混为一谈了。

用软件来解决问题的方法只有那么多，而解决由此衍生出的新问题的方法也同样有限。硅谷二十年来的“创新”，不过是通过向那些至少在理论上能通过云计算、存储和代码组合来解决的问题，疯狂投入大量的软件工程人才和风险资本罢了。

虽然代码或许还能解决更多问题，但它们并不足以创造数千亿美元的营收或巨额的股东回报，也不是大型科技公司能够直接复制并嫁接到现有服务中以维持增长的东西。

大家已经江郎才尽了

这正在导致软件行业收入和风险投资商业模式的缓慢而痛苦的崩溃。“SaaS末日”（SaaSpocalypse）的说法声称，企业自行编写软件对 SaaS 公司的商业模式构成了威胁（并以此为其不断萎缩的收入增长寻找借口），这其实是试图掩盖软件行业正在衰退的事实。2021年至2023年间，软件公司的增长效率（即收入增长与销售和营销支出的比值）下降了一半；此外，BDO 在2025年的一份分析报告中指出，在115家上市 SaaS 公司中，整个行业的收入同比下降了2%，而中型成长型公司的增长率则停滞在0%。

“SaaS末日”这一论调之所以能够大行其道，完全是因为硅谷更大的“货物崇拜”（cargo cult）心理，以及媒体对他们推销的几乎任何东西都照单全收。没有人会真的去构建自己的 SAP 或 Salesforce 或 Office 365 —— 那是个极其愚蠢的想法！ —— 但因为这听起来像是一个方向正确的概念，印证了人们对 AI 增长的巨大偏见，于是这种说法就站住了脚，这意味着一些股票上涨了，而另一些股票下跌了。它们的涨跌是基于实际发生的事情吗？绝对不是！市场听信于媒体和分析师，而这些人大多只是看着别人提供给他们的数据，听着他们采访的人的话，而这些被采访者往往是那些炮制这些论调的公司的 CEO 和其他高管，他们这么做是为了逃避更丑陋的真相。

你看，如果 AI 是“SaaS末日”发生的原因，它就契合了硅谷虚构的更大的“颠覆”神话，让每个人都有借口继续相信每家科技公司都会永远增长下去。这种“货物崇拜”无法改变其仪式来适应一个表明其神明正在消亡的现实。接受 AI 并不能拯救一切的事实，意味着你必须接受超高速增长的时代可能已经终结，这反过来又意味着你必须开始思考风险投资和私募股权等存在的合理性。

这两者都曾有过远比现在辉煌的日子。

截至去年底，在2017年至2024年间募集的风险投资基金的平均 TVPI（投入总价值，total value put in）在0.8倍到2.0倍之间，这意味着每投资1美元只能收回80美分到2美元不等；在2022年至2024年间，70%的初创企业退出项目给投资者造成了净亏损，这一比例在2009年至2014年间（其中包含了全球金融危机期间的大部分惨状）仅为58%。据《经济学人》报道，硅谷还面临着大量“僵尸独角兽”（Zombie Unicorns）——即估值达到10亿美元但无法筹集资金或以当前估值退出的初创企业，而且据 Axios 统计，全美所有活跃的独角兽企业中有三分之一在过去三年中未曾筹集过任何资金。

与此同时，私募股权也面临着同样的问题，超过16,000家“僵尸公司”被持有超过四年，创下了历史最长纪录，而这些公司的平均持有期总计为7年。私募股权的退出数量急剧下降，越来越多的退出是通过“二级市场”（secondaries）提供资金的 —— 即风险投资基金或私募股权基金相互出售各自的投资组合，以避免不得不亏本抛售。

你猜怎么着，这个问题很大一部分原因在于，他们向软件公司投入了数万亿资金，以为这些公司都会永远增长，并在这一过程中对其进行了严重的高估。

2018年到2022年间（根据 Apollo 的数据），30%到40%的私募股权交易针对的是软件公司，这些机构通过举债收购它们，然后再向它们提供贷款，指望着它们都能成为下一个 Salesforce。实际上，私募股权对其绝大多数软件投资都估值过高，给它们塞满了债务，而还款条件又依赖于近乎持续的增长，这就是为什么 Pluralsight 让其投资者损失了40亿美元，而 Medallia 让 Thoma Bravo 损失了50亿美元。S&P 和 451 Research 的分析师 Scott Denne 最近直言不讳地表示：“……持有期变长了，而且还会继续变长，因为这些公司实际上根本没有退出市场。”

这就好像私募股权根本没有去考察这些公司是否优秀并做出明智的决策，而是选择沿用历史上行之有效的做法，并理所当然地认为其投资会永远增长下去。你知道的，就是模糊地参考历史，以一种近乎仪式化的方式行事。

风险投资是如何为了给现状提供资金而抛弃未来的

就风险投资而言，虽然部分问题出在 ZIRP（零利率）时代融资太容易，但另一个问题是，风险投资十年来一直在演变成一种“货物崇拜”，自2015年以来种子期融资不断萎缩，并持续下降，资金转而流向成熟企业的中后期轮次……这几乎就像是风险投资只是在照搬别人过去的成功经验行事。风险投资不再真正关心规模化风险，绝大多数资金流向了后期，甚至“早期”数据也被 B 轮融资污染了，而 B 轮融资只有在你被风险资本家武断地判定可以继续存活时才能筹集到。

结果，绝大多数资金并没有投入到创造未来或承担风险中，而是用在了做一些看起来能成功的事情上，这通常意味着追逐炒作周期并祈求最好的结果。销售 AI 推理基础设施的 Baseten 公司刚刚在 F 轮融资中筹集了15亿美元，以便人们可以使用或运行自己的开源 AI 模型，这简直就是让人们去做其他公司已经在做的事，训练他们自己的开源模型，从而让他们也能“做 AI”。

其投资者包括 D.E. Shaw Ventures、Greylock 和 Altimeter Capital，他们都曾投资过 Anthropic 和 OpenAI。Baseten 并不拥有自己的基础设施，而是向超大规模云服务商租用，这意味着这15亿美元会直接落入 Google、Amazon 和 Microsoft 的口袋，就像 OpenAI 和 Anthropic 筹集的资金一样，这些钱反过来又被用于购买更多的 NVIDIA GPU。所有这些“自由思考”和对现有巨头的反抗，似乎最终总是会变成世界上那些最大公司的收入。

所谓支持小企业，也不过如此罢了！

尽管硅谷的传奇建立在敢于冒险和孕育新想法之上，但风险投资的运作方式却恰恰相反：它们绝大多数时候都在为市场共识提供资金，并且在其他人冒着资本风险让项目存活下来之后，才一窝蜂地涌入交易。几十年来，人们一直鼓励以实现超高速增长为明确目的来为初创企业提供资金——Ben Horowitz 在2010年曾表示，“成为高增长公司的几率为零”等同于“身处炼狱”——这催生了一种完全以 Total Addressable Market 和增长轨迹为中心的初创企业文化，这意味着公司在创立之初就抱有这种明确的目的。

风险投资只会为那些对风险投资有吸引力的公司注资，这意味着硅谷的创新核心在于寻找各种方法来说服风险投资掏钱。虽然这在十年前可能还行得通，因为当时还有机会建立超高速增长的公司，但它却在智力上阻碍了硅谷的发展，它所推崇和赞美的公司不再是基于它们创造的产品，而是基于它们创造的股东价值。评判一家初创公司是否“成功”，不再是看它对未来的实质性贡献，而是看它能否通过融资、收入增长、收购或估值来满足特定指标。一切都只是为了制造一种表象，让人感觉你的公司是那个据说能提振硅谷所有估值的“大趋势”的一部分——毕竟在2025年，61%的风险投资都流向了 AI ——以至于人们已经搞不清楚任何事情的意义，也不知道每个人到底在干嘛。

这一点在不同的人频繁跳槽于各家 AI 公司之间表现得最为明显。2024年，Google 耗资27亿美元收购了 Noam Shazeer——他是引爆生成式 AI 泡沫的那篇论文的作者之一——以及他那家毫无价值的 AI 聊天机器人公司 Character Dot AI。两年后，Shazeer 加入了 OpenAI，而他在 Google 的第二段任期是否真的做出了什么成绩尚不清楚，除了帮助风险投资者中饱私囊，以及可能对 Google Gemini 产生了一些影响之外。联合创始人 Andrej Karpathy 于2024年2月离开 OpenAI 时，尚不清楚公司发生了什么变化；现在他加入了 Anthropic，同样不清楚接下来会发生什么。Barret Zoph 于2024年10月离开 OpenAI，成为 Mira Murati 旗下 Thinking Machines 的 CTO，却没创造出任何价值；随后他于2026年1月以“GM of B2B”的身份重返 OpenAI，在此期间他主导的业务让企业客户在成本上面临了“巨大问题”，接着他又离职了，我猜他大概是去另一家能给他大量期权的 AI 实验室了。

我不妨冒昧直言：这些人最近的任期实际上都没做出多大贡献，他们的聘用和职位不过是进一步的“货物崇拜”之举罢了。Noam Shazeer 可是初代《Attention Is All You Need》的人！给他27亿美元！快，趁别人还没下手！赶紧的，雇 Andrej Karpathy 吧，这个好几年没在 OpenAI 工作过的人，来用你们的 LLM 搞点名堂！他那永恒的光辉——自从离开 OpenAI 后，除了一个已经倒闭的教育类初创公司的占位网站和一个受保护的 Twitter 账号外，根本一事无成——对于我们接下来该做的那些事是必不可少的！这还能帮我们招人，因为每个人都想和这些伟大的头脑共事，这些曾经在某时某地做过某些事情的头脑，或者也许他们确实做过什么，谁知道呢！

嘿，还记得马克·扎克伯格豪掷数千万美元到处招揽 AI 研究人员的时候吗？除了当时其他人都在大肆招募 AI 研究人员之外，你觉得他为什么要这么做？嘿，既然说到这个，他们最后到底做出了什么？没错，一个二流的 AI 模型和一个根本没人用的 AI 应用！听起来马克·扎克伯格完全就是在照搬过去看似有效的经验，也就是“招揽聪明人，聪明人去做事，事情就成了”，就像微软花了超过十亿美元雇佣 Deepmind 联合创始人 Mustafa Suleyman 一样，除了二流的 LLM、一个人人讨厌的聊天机器人、巨额的资本支出，以及小到无法在微软财报中单列的 AI 营收之外，几乎拿不出什么像样的成果。

AI 是终极的“货物崇拜”

不，抱歉，我忘了最新的“货物崇拜”操作——OpenClaw，一个除了那些故意让自己沉浸在硅谷邪教文化中的人之外，99% 的人都没听说过的产品，这就是为什么微软、NVIDIA、Meta 和亚马逊都在搞这些 OpenClaw 的破玩意儿，而 OpenAI 则雇佣了它的创始人。每个人都在各种不同的仪式之间周旋，希望自己能成为 AI 领域的终极赢家，尽管没人真正知道那到底是什么，大家做这些破事仅仅是因为其他人都在这么做。

这是因为 AI 泡沫一直是硅谷更大范围的“货物崇拜”的一部分。为什么微软要购买数十万块 GPU？因为一位工程师告诉他，如果数百万人通过 Bing 使用 ChatGPT，他们会需要“公司拥有的每一块高端芯片”。为什么所有人都对 ChatGPT 感到疯狂？因为这是科技行业创造出的第一个病毒式传播的产品，而且它确实与众不同。为什么有人会认为 LLM 将改变一切？因为所有人都有点模糊地达成了共识，认为 ChatGPT 正朝着足以改变某些事物的方向发展。

因此，整个科技界进入了全面的“货物崇拜”模式。亚马逊、Google 和 Meta 不得不买下所有那些 GPU，因为微软买了很多 GPU。投资者涌入各种 AI 公司，因为当科技行业同时做某件事时，就会有大事发生。每个人的行动都基于对迹象的解读——ChatGPT 的爆发式增长意味着它可能成为下一个 Google，而且因为这种商业模式在过去行得通，所以它们在这里也会行得通，这就是为什么每个人都告诉你它就像 Uber（其实不是）或 AWS（在 2003 年到 2017 年间花费了 520 亿美元，还不到 OpenAI 和 Anthropic 在过去 6 个月筹集资金的四分之一）。

人们对 AI 行业的评判，根本上是基于它与过去时代的表面相似度。购买 GPU 和建设数据中心感觉有点像 Amazon Web Services，尽管大型科技公司在 2026 年将花费的 7650 亿美元，是亚马逊在建设 AWS 期间总资本支出的十倍以上。ChatGPT 感觉有点像 Google Search、Facebook Ads 或下一个应用商店，但这仅仅是因为它是一款具有文化影响力的软件，而这在很大程度上是由围绕它逐渐成型的更大的科技界“货物崇拜”所推动的。

大多数试图进行这些比较的人，要么是不记得，要么是极力想忘记，在 Google Search、iPhone 或 Amazon 最初崛起时，当时的世界有多么不同。他们不愿去深思这些产品的效用有多么显而易见，不愿去想它们从早期开始就拥有健康的单位经济效益，也不愿去思考它们的增长历程有多么不同。他们也不希望你思考这些，因为这场更宏大的“货物崇拜”的一部分，就是要确保你不相信自己亲眼所见，而是去关注那些“伟大预言”可能成真的宏大迹象，即使除了“ChatGPT 将成为史上最大、最庞大、最赚钱的公司，每个人都能从投资中获利”之外，你根本不清楚那到底意味着什么。

OpenAI 和 Anthropic 是硅谷神秘主义的顶峰。这两家公司仍然被称为初创公司，尽管 Amazon、Google 和 Microsoft 为它们的全部基础设施买了单，仅购买 GPU 和为这两家公司建设算力就花费了至少 2000 亿美元。假设它们最近一轮的融资能全部完成，它们在两年内已筹集了近 3000 亿美元，并且正朝着在 2026 年各自烧掉数百亿美元的方向发展。

Anthropic 和 OpenAI 实际上都不是初创公司。它们拥有足够的资金和影响力来雇佣几乎任何人，能够动用价值数十亿美元的股票进行收购，其基础设施完全由其他公司买单，而且由于建设上述基础设施耗费了巨资，实际上没有其他人能够以它们的规模训练模型或提供推理服务，这使得它们在功能上等同于超大规模云服务商。

除非是出于彻底的无知或货物崇拜心态，否则没人会觉得这两家公司的状况不疯狂。这两家公司的所有开销都由超大规模云服务商或风险资本家买单，它们从根本上就离不开无限的资源，根本无法独立运营，而人们为它们无休止地烧掉数十亿美元辩护的最佳理由，竟然是援引 184 年前的铁路泡沫或互联网泡沫，把它们当作某种象征性证据，证明所有人都可以亏损一大笔钱，然后不知怎的最终就能带来好结果，我猜是这样吧？

这种逻辑围绕着“有用的基础设施”这一概念，仿佛铁路或电信设备之间有什么相似之处，除了人们在过去的时代在它们上面花了太多钱之外。AI 的狂热支持者（以及那些出于善意但无知的人）反复讲述这些睡前故事，以此作为逃避现实的手段，并借此接受这样一种可能性：所有人都可能以一种全新且极具创意的方式犯错。

正是这种神秘主义思维，让我们产生了 OpenAI 或更广泛的 AI 行业“大而不倒”的想法，这种违背历史的陈词滥调忽略了 Term Securities Lending 和 Primary Dealer Credit Facilities 曾向银行业注入了数万亿（没开玩笑，真的是数万亿！）美元，因为如果不这样做，美国的金融体系就会丧失偿付能力。OpenAI、Anthropic 以及每一家 AI 初创公司明天就算全部消失，世界金融体系也会照常运转，除了股市会遭到重创以及风险资本家会哀嚎之外。

这是因为它们实际的关联性本身就是象征性的。OpenAI 和 Anthropic 在 2025 年的年收入合计不到 200 亿美元，占所有 AI 初创公司收入的 89%，而它们在 Microsoft Azure、Google Cloud 和 Amazon Web Services 上的算力支出至少达到 300 亿美元。它们的服务推销方式，正是那种让我们陷入当前困境的货物崇拜心态——组织大规模采用 AI 并要求员工使用它，理由是"AI 太强大了"，换句话说，某个他们尊敬或喜欢的人说这是未来，而由于这些高管实际上既不构建任何东西也不做任何实际工作，他们除了跟随其他人正在做的事情之外，根本不知道该做什么。

我们的经济被这样一群人掌管的公司所主导：他们不曾参与构建，也不参与其销售的产品或服务。他们对公司成功的根本原因几乎没有或完全没有实践经验，他们的"大胆"举措通常归结为"裁掉一批人并扁平化组织"或"花一大笔钱因为这是该做的事"。除了知道 AI 能写代码、写文案或生成内容之外，他们并不了解 AI 到底能做什么，但因为所有人都在"做 AI"，他们也必须"做 AI"，这意味着"所有为我工作的人都必须做这件事，而且我们必须在某个地方、以某种方式把它加上去。"

但这几乎是现代科技行业唯一能做的事：模仿那些他们认为成功的东西，希望自己也能成功。

2024 年 9 月，Airbnb CEO Brian Chesky 因在公司内践行"创始人模式"而获得了令人警觉的大量赞誉：

如果我能用几句话来概括创始人模式，那就是深入细节。伟大的领导力在于在场，而非缺席。领导者要深入细节。如果你作为领导者不在细节中，你猜怎么着？你的下属领导者也不会在细节中，他们的下属也不会。总有一天你醒来，发现 50 岁的人管理 40 岁的人，40 岁的人管理 30 岁的人，30 岁的人管理毕业两年的员工，而真正干活的是这些基层员工，却没有任何有效监督，你多了四层不必要的管理层级。公司里没有真正的专家。所以，解药是尽可能走向职能化。我们是一个职能型组织。职能化就是以专业能力为基础，而不是以综合管理为基础。我是公司里唯一的非职能人员；所有职能最终都向我汇报。我总体上认为 CEO 应该是公司的首席产品官。公司最重要的事情就是做产品。如果 CEO 不是产品专家，那他凭什么当 CEO？换个说法，我不应该当 SpaceX 的 CEO。我没法做首席产品官，因为我不懂火箭技术。也许我是一个不错的 CEO，但我做不了首席产品官。可能有一些例外，但我总体上认为情况就是如此。你的领导者不应该只是"管理者"（我给管理者加了引号），他们也应深入细节。如果我们是一支军队，比如一个营，骑兵将军应该知道怎么骑马。如果不知道，那就太荒唐了。领导者不应是可以随意替换的。所以归根结底，就是要深入细节。

Chesky 还提到，他的灵感来自"研究 Steve Jobs"——一个已经去世多年的人，他选择"不照搬一切，而是在组织和运营公司的方式上借鉴了很多"。

Airbnb 绝对不是 Apple，Chesky 和他的团队也远不能与最初打造 iPod、iPhone 甚至 Apple HiFi 的那些人相提并论。Airbnb 是一个让人们出租自己房屋的云服务平台。当 Chesky 说他在“研究 Steve Jobs”时，他的意思可能是看了一些电影、纪录片以及 Jobs 谈论那些与他毫无关系之事的视频，寻找他可以照搬的相似之处——这就像是在照抄一个成功人士的举动，希望这样做能给他带来类似的结果。Airbnb 依然是一个供你租用他人房屋的、优于其他竞品的前端平台，并提供支付和支持层，其绝大部分收入都来自这一过程的商业化。自从 Chesky 被打上“创始人模式”的标签以来，Airbnb 的股价基本持平，并且依然保持着（极其）微薄的利润。

这场讨论的讽刺之处在于，它源于 Paul Graham 的一篇文章，其核心观点基本上就是“CEO 应该在公司里真正干点实事，并且要知道公司里是谁在干实事”，只不过是用 Sorkin 式的戏剧化笔法写出来的：

例如，Steve Jobs 过去常常为他认为是 Apple 最重要的 100 人举办年度静修会，而这 100 人并不是组织架构图上级别最高的那 100 人。你能想象在普通公司做这件事需要多大的意志力吗？然而，想象一下这样一件事会有多么有用。它能让一家大公司感觉像一家初创公司。如果这些静修会不起作用，Steve 大概不会一直举办它们。但我从未听说过有其他公司这样做。所以这到底是个好主意，还是坏主意？我们仍然不知道。这就是我们对“创始人模式”知之甚少的程度。

不，实际上，如果你真的去和公司里的人交流，哪怕是在像 Apple 这样庞大的组织中，只要你对他们赖以谋生的工作内容有哪怕一点了解，这都不应该有那么难。诚然，这需要费些力气，但如果你仅仅因为太懒惰和迟钝而不去了解公司的实际运作，以至于提前一年都没法组织一场 100 人的活动，那你也许一开始就不该经营一家公司？

你要明白，硅谷不能仅仅直白地说“是的，你应该积极参与公司事务，而不是把一切都下放”，非得把它包装成“创始人模式”，因为这里的一切都很“特别”！如果科技公司不是由进入“创始人模式”的人来运营，那它们就只是卖软件的软件公司。如果 OpenAI 和 Anthropic 只是背负巨额基础设施成本的普通软件公司，那你就必须开始把它们当作承担此类负担的普通公司来对待，而这会让你忍不住歇斯底里地尖叫。

这就是硅谷的超真实（以及货物崇拜心态）。Apple、Google、Microsoft 和 Meta 这些公司的成长史其实都相对平淡无奇——孩子们在科技公司获得实习机会，计算机科学毕业生提出由软件驱动的想法，等等——除了“你应该想出一个真正绝妙的点子，并在最恰当的时机付诸实践”之外，几乎没有什么实际的经验教训可以借鉴。将 Steve Jobs、Mark Zuckerberg 或 Bill Gates 的传奇经历浪漫化，而无视他们的运气以及雇佣那些真正为他们打造产品的人才的能力，这让你可以假装其中有经验可循，进而让你觉得，只要自己足够努力，也能获得那种超乎寻常的财富。

这些大公司的成功主要源于几个好点子、绝佳的时机、出色的执行力，以及建立起难以撼动的垄断地位，而不是什么惊人的天才之举。乔布斯、扎克伯格、贝索斯和盖茨的成功，都在于他们找到了真正干实事的人，比如由桑德伯格领导的增长团队将 Facebook 打造成了巨无霸，以及托尼·法德尔和斯科特·福斯特尔的软硬件团队齐心协力打造了初代 iPhone。他们的成功并不是因为你所能模仿的一系列做法、他们的说话语调或是某些特定的行动步骤，而是在正确的时间、正确的地点，带着正确的想法和正确的人，出现在底层硬件或半导体基础设施刚好能让这些想法得以实现的节点上。

换句话说，这些事物背后蕴含着海量的辛勤工作、创新和天赋，这是你无法复制的，即使你拼命工作或者你自己也拥有大量天赋也无济于事。这些想法必须具备可行性、在经济上划算，并且你必须拥有执行这些想法的人才和基础设施。Amazon Web Services 可能曾亏过钱，但其亏损远低于 OpenAI 或 Anthropic，而且比 AI 行业有史以来产出的任何东西都要有用得多。在 2013 年，也就是 Amazon Web Services 实现盈利的那一年，Amazon 的总债务为 51.8 亿美元。

说真的，没有什么比用“其他公司也烧过钱”来为 OpenAI 一年烧掉 210 亿美元辩护更具有盲目效仿色彩的了。即使亏损规模具有可比性，Amazon 当时也是在建立两项截然不同的业务——一家数字商店和一个云计算平台——而 OpenAI 则在以巨额亏损训练和销售大语言模型的访问权限，它不拥有自己的基础设施，而且除了“不断花别人的钱”之外，绝对没有任何盈利途径。

但这正是 AI 行业的全部写照——人们模仿过去行之有效的做法，希望它们能再次奏效。每个 AI 实验室和初创公司都带着盲目效仿的色彩，推出提供补贴的订阅服务，以为在某个时刻总会有人解决成本问题，或者他们能“通过规模来摊薄成本”，因为这是过去行得通的经验。OpenAI 和 Anthropic 之所以在预训练模型上砸下重金，是因为一篇论文曾指出，只要这么做就能获得无限的收益（而不是边际收益递减）；而当 Anthropic 发现在 LLM 之上添加一堆脚本能让 Claude Code 更好地编写代码时，OpenAI 立刻如法炮制并推出了 Codex。

这两家公司现在都在争相制造大同小异的产品，它们通过赠送 API 额度和数周的免费访问权限，来营造出一种其产品“不可或缺”的象征性光环，以此继续说服 VCs 和公开市场相信它们正在“构建未来”，而不是实际上在花钱雇客户使用自己的产品。AI 的“受欢迎程度”完全源于社交压力和无休止打折的访问权限，而就在它们开始收取真实成本的瞬间，客户们就开始惊慌失措，抱怨 AI 到底有没有 ROI。

我们的经济被那些对世界只有象征性理解的人所主导——这些“商业白痴”几乎不接触生产力或生产过程，不知道价值是如何创造的，因此只能制造出有价值公司的仿制品。也许他们足够幸运，拥有能够有效自我运转的企业，或者拥有垄断地位，即使把98%的自由现金流花在不断亏损的AI数据中心上也能存活；又或者他们足够聪明，懂得不去妨碍那些真正做事的人。

但在许多情况下，经营公司的人——尤其是那些对AI最痴迷的人——就像是“货物崇拜者”，盲目跟从“世界上最有价值的公司”进入一种虚无状态，这种状态要求他们将自己根本不理解的公司每个部分扭曲成一种能讨好自己、让他们觉得自己在“做生意”的形式。这是一种荒唐且幼稚的生存方式，也是一个不惜一切代价追求增长、并纵容抱有这种想法之人的典型经济体的缩影。

甚至连AI泡沫的经济学原理也带有货物崇拜的色彩。将年化收入（硅谷历史上最容易操纵的单一指标）作为促进增长的手段，其存在仅仅是为了传播超高速增长的象征意义，同时通过用单月（或单周）的快照来推算全年数据，故意混淆公司真实的财务状况。当你意识到这其中涉及通过Anthropic的API花钱等非经常性开支时，这种做法就显得尤为恶劣。

然而，硅谷要么是意识到了（要么是幸运地发现了）媒体已经接受了他们的“货物神学”。就像硅谷渴望获得当今初创企业将成为下一个Google的象征或预言迹象一样，现代科技和商业新闻的运转并非基于对未来的任何审视或怀疑，而是致力于寻找“下一个大事件”，这通常要求他们去寻找硅谷所渴望的那些同样的象征，而这些象征往往是由企业高管们自己提供的。

他们渴望成为发现下一个Jobs、Zuckerberg、Bezos或Gates的人，在这种疯狂的寻找中，他们只会重蹈历次泡沫的覆辙，却从未注意到科技行业在过去十多年里的表现已经糟糕得令人震惊。

科技行业必须始终被描绘成一个难以捉摸的庞然大物，里面满是充满善意但饱受困扰的天才。因为一旦你不再这么想，就会开始看清它的真面目——一个象征性资本的工具，它阻碍创新，将增长置于一切之上，仅仅因为事物与过去的相似性以及由此带来的温暖与心理安慰就为其提供资金。而在作为资本工具取得惊人成功的过程中，科技行业成功地迷惑了社会，把记者、经济学家和监管者变成了货物崇拜者，这些人只需一个听起来很聪明的人，或者一份语气足够强烈的新闻稿就能被轻易收买。

AI 是硅谷“货物崇拜”文化的必然归宿——那些极其烧钱的模型隐约看起来可能在未来大有可为，伴随着与以往基础设施建设浪潮相似的资本部署机会，并且总能用各种便利的借口来打发质疑，这些借口基本上都可以归结为“以前发生过坏事，但后来就有了好结果”。每个人都相信，既然 AI 初创公司能够实现收入增长，它们就能永远增长下去；既然过去的初创公司曾经历过亏损，那么 AI 初创公司终将停止亏损；并且相信只要某样东西拥有了庞大的用户群，它就永远不会消亡。

是时候让 AI 证明自己了

我呼吁每一位读到这篇文章的人，开始活在当下，不要再为 AI 的平庸接受任何借口。AI 的狂热支持者不再被允许停留在对当下的夸夸其谈上，也不能再以过去的时代为借口来为 AI 的亏损开脱。

如果你自己也是 AI 的狂热支持者，你要明白 AI 公司对你完全是充满蔑视的。他们强迫你去为那些垃圾辩护，去倒腾这些垃圾，去把垃圾当成鱼子酱一样来赞美，去告诉别人他们也必须捍卫这些垃圾，因为总有一天这些垃圾会变废为宝。

这一点在上周对我那篇独家报道的反应中体现得淋漓尽致。

一些人对推理业务能够盈利信心十足（因为其在 130.7 亿美元的收入中，营收成本仅为 75 亿美元），但他们却忽略了我去年经过《金融时报》证实的一篇报道，该报道指出 OpenAI 在 2025 年的前九个月仅在推理上就花费了 86.7 亿美元。很明显，OpenAI 调整了数字，让情况看起来比实际更乐观，而且我认为推理成本被转移到了销售和营销费用中。

否则你还能如何解释一家公司将其 43% 以上的收入（57.3 亿美元）花在了销售和营销上——这甚至超过了可口可乐公司，后者可是拥有三家广告代理商，并构建了涵盖各种纸质、数字和实体广告投放的庞大网络。微软也有 5 亿美元的“销售和营销”支出。你觉得这是什么？是 OpenAI 通过微软在销售和营销上花费了 5 亿美元？还是将推广支出或免费用户的推理成本列为了销售和营销费用？

如果你不认同，请随意给出任何程度的细节，来解释 OpenAI 是如何将 56.7 亿美元花在销售和营销上的。它的首次大型广告活动是在 2025 年 9 月。就算它为 500 名销售人员每年人均支出 25 万美元，总计也仅为 1.25 亿美元。除非 OpenAI 是数字广告领域首屈一指的大客户，否则我认为极有可能是真实的成本被隐藏了起来。

当一家公司对其投资者和普通大众充满极度蔑视时，就会干出这种事——厚颜无耻地试图掩盖成本，以此让那些受众心里好受些，而这些受众受到利益的直接驱使，只要能抓到一丝一毫证明情况还不错的证据就会深信不疑，哪怕所谓的“证据”仅仅是把一家亏损 210 亿美元的公司说成是实际只亏损了 80 亿美元。

或者，当一个行业认为所有人都足够好骗，能够接受并传播任何能为他们的信仰进行合理化的借口时，也会做出这种事。

到目前为止，事实证明他们是对的。每次我向别人展示这些公司是经济“化粪池”的确凿证据时，总会有人用某种神学、神话或历史上的说辞，来证明我的话毫无意义。硅谷，这个所谓的精英体制与粗犷个人主义中心，其运转依赖于一种空洞的、邪教般的短暂狂热，而这种狂热通常以喝下掺有镇静剂的“酷爱”饮料告终。

归根结底，信仰填不饱肚子，也无法兑现 1.1 万亿美元的算力投入承诺。对于一个如果没有 OpenAI 或 Anthropic 就基本不复存在的行业来说，信仰更不可能变戏法般地在 2030 年前凭空创造出 2 万亿美元的收入。

无论你对 AI 有何看法，你都应该要求用更确凿的证据来证明其发展的必然性，而不是仅仅听信一堆神话、炒作和货物崇拜式的废话。

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