甲骨文們的指引一個比一個炸裂，但歷史潑了一盆冷水

華爾街見聞

02/11

ChatGPT在2022年底把生成式AI推到大衆視野後，投資端的變化更快：企業在AI硬件、數據中心上的投入力度，已經接近美國歷史上幾次最大的投資浪潮。市場隨之拋出一堆漂亮的收入曲線，但問題也變得尖銳——這些預測到底有多大概率能實現，值不值得為此付出資本和時間成本？據追風交易台消息，摩根士丹利投資管理旗下Counterpoint Global的Michael J. Mauboussin在10日的...

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Mauboussin在10日的報告中直截了當地給出方法論：評估這類前瞻判斷，應該「starting with an initial belief and updating that belief as new results appear」，也就是「貝葉斯公式」：「新結論 = 初始判斷（先驗概率） × 新證據帶來的調整係數（似然比）」。\n\n沿着這套框架，報告把兩個最受關注的預測放回歷史分佈裏：OpenAI從2024年37億美元收入到2029年1450億美元（對應5年108%複合增速），以及甲骨文雲業務從2025財年100億美元到2030財年1660億美元（5年75%複合增速）。結論相當不客氣：在1950-2024年的美國上市公司樣本里，這種體量起步的公司，沒人做到過。\n更麻煩的是，AI基礎設施不是「多買幾台服務器」這麼簡單。數據中心建設本質是大工程，而大工程有自己的基準失敗率：預算超支、工期延誤、收益不達預期幾乎是常態。報告還順手把這輪密集的交易與「擴產宣言」放進競爭策略裏解釋：它們可能不只是為滿足需求，也是在向對手發信號、試圖威懾潛在進入者——但這種先發式押注本身就帶着高風險。\n先把OpenAI的預測放進歷史分佈：108%複合增速在樣本里是「空白」\n報告用的參照系很具體：挑出1950-2024年美國上市公司中，起始收入在20億-50億美元（按2024年美元口徑）的一組公司，樣本接近18900個「公司-期間」觀察值。這個組別的5年收入複合增速均值只有7.0%，標準差10.6%。\nOpenAI的預測意味着：從2024年37億美元到2029年1450億美元，5年複合增速108%。報告的説法很硬——在過去四分之三個世紀裏，沒有上市公司做到過這種速度。即便用正態近似去描述，這也是接近9.5個標準差的結果，概率極低；而且歷史增速分佈本身並不服從正態，尾部更「肥」，但依舊改變不了「幾乎不可見」的結論。\n\n一個細節很值得玩味：因為樣本里「從未發生」，基準概率會變成0，貝葉斯公式本身就沒法直接用。報告採取了常見的啓發式處理（例如3/N、Laplace smoothing），得到的初始概率也仍然低於千分之一。\n證據確實在「抬概率」，但抬到哪一步，報告沒有替你樂觀\n報告也承認，基準概率不是鐵律，世界會變。它給了兩條能把OpenAI成功概率從「接近0」往上推的證據：\n\n擴散速度：ChatGPT用2個月達到1億用户；對比之下，TikTok是9個月、Instagram是28個月、Facebook是4.5年；互聯網達到1億用户用了7年，手機16年，電話75年。即便考慮人口變化，這個速度仍屬歷史罕見。報告同時提醒：用户不等於收入，很多人並不付費。\n短期收入增速：OpenAI預計2025年收入約130億美元，按年增速約250%。這遠高於貫穿五年的平均複合增速。\n\n但報告緊接着把「樂觀邊界」釘住了：公司越大，增速的波動往往越小，想持續維持高增速會越來越難。並且，OpenAI還給出了2030年2000億美元的收入預測——把窗口往後滾動，2025-2030年的5年複合增速仍有72.7%。\n報告再用起始收入100億-150億美元的參照類（約3700個觀察值）去對照，結論仍是：沒人做到過；就算把起始收入門檻放寬到至少65億美元、樣本擴大到16400多個觀察值，還是沒人做到過。\n增長不等於價值：現金流缺口與股權激勵會把「高增長故事」拉回孖展現實\n報告在這裏換了一個更現實的提醒：增長本身不創造價值。它對「總可服務市場（TAM）」的定義也帶了約束——不是「能賣多少」，而是「在創造股東價值的前提下，如果佔到100%份額能有多少收入」；核心門檻是投資回報是否超過資本成本。\n在OpenAI案例裏，報告直接把約束擺到台面上：\n\n2025年自由現金流據稱為-90億美元，並預計2026年為-170億美元。在這種情況下，要維持「高速擴張+重投入」，幾乎必然需要持續向外部投資者孖展。\n員工薪酬中很大一部分是股權激勵（SBC）：估算2025年SBC超過收入的45%，折算到員工層面約為每人每年150萬美元的速度，而且是大型科技公司IPO前SBC發行強度的7倍。\n\n這些信息並不直接否定收入預測，但它把一個常被忽略的問題推到台前：就算收入增長兑現了，資本結構、孖展條件和稀釋成本，也可能決定「股東到底拿到什麼」。\n甲骨文雲的1660億目標：簽了單是優勢，但交付與孖展是硬約束\n甲骨文的敍事來自另一類證據：公司在2025年宣佈了多筆數十億美元級別的雲基礎設施合同，顯著推高「Remaining Performance Obligations」（已籤客户協議對應的未來收入）。管理層據此預測雲業務收入從2025財年100億美元增長到2030財年1660億美元，對應5年75%複合增速。該雲業務在2025財年約佔甲骨文總收入574億美元的17%。\n\n報告仍然先拿基準概率去壓一遍：在過去75年裏，起始收入達到100億美元以上的公司，沒有一家能在五年裏跑出這種增速；哪怕把起始收入閾值降到56億美元以上，仍然沒有。\n它還給出一個更貼近甲骨文雲體量的參照類：起始收入80億-120億美元，樣本約4400個觀察值，平均5年複合增速5.7%，標準差9.6%。報告也提醒，這是拿「公司業務部門」去對比「公司整體」，並非完全同口徑。\n甲骨文的不同點在於：RPO規模確實可以讓你在基準概率上做修正，但報告強調，修正不能只看訂單，還得同時權衡——為增長配套的孖展需求、對手方風險，以及基礎設施落地可能出現的延遲。\nAI數據中心是典型「大工程」，而大工程的基準成功率並不站在你這邊\nAI投入的「主戰場」落在硬件和數據中心。報告提到，OpenAI與甲骨文同為「Stargate Project」的合作方，該項目預計到2029年在AI基礎設施上投入最高可達5000億美元。\n關鍵在於：AI數據中心和傳統數據中心不同，硬件更貴，用電需求顯著更高，也更依賴冷卻系統。瓶頸很現實——電力接入、專用硬件供給。\n報告用Bent Flyvbjerg收集的16000個大型項目數據庫做參照，結果幾乎是「勸退級別」：\n\n47.9%的項目能在預算內完成；\n預算內且按時完成的只有8.5%；\n預算內、按時且實現預期收益的僅0.5%。\n\n\n它給出的啓示很直接：別把「按計劃落地」當默認選項。需要盯住電力、芯片和設備等關鍵瓶頸；同時，模塊化設計相對更容易成功，但在AI需求快速增長、競爭者爭搶領先身位的環境裏，「慢想快乾」並不容易執行。\n密集交易與擴產宣言，可能是一次「先發威懾」的競爭實驗\n報告統計，OpenAI在2025年大約宣佈了15筆與基礎設施建設相關的交易。與此同時，Alphabet、Amazon、Microsoft等超大規模雲廠商上調了資本開支預期，Anthropic、CoreWeave等也做出大額投入承諾。\n作者把這股熱潮放回歷史裏對照：90年代末到00年代初的電信投資潮，最後留下的是產能過剩和破產案例。今天當然也有「需求還遠沒到天花板」的一面——報告引用的數據是，2025年下半年全球AI擴散率（使用過GenAI產品的人羣佔比）只有16%。\n真正有意思的是它對動機的猜測：這波動作可能部分源於一種戰略信號——用大規模的產能承諾去鎖定市場、威懾競爭者和潛在進入者。報告援引波特的「先發式擴產（preemptive strategy）」概念，同時也把風險寫明白：這是在市場結局尚未明朗前，提前承諾鉅額資源；如果沒能嚇退對手，可能引發更激烈的消耗戰。更現實的分化是孖展能力：初創AI公司需要不斷外部輸血，亞馬遜、谷歌、Meta這類巨頭則擁有更充裕的現金流，耐受度完全不同。通過2025年，資本還在供給，但報告明確説了：這件事會變。\n這份報告真正想讓你做的事：把故事拆成概率，隨數據改口\n報告反覆強調的不是「看空AI」，而是把判斷流程改成可更新的概率問題：先用基準概率給狂熱設門檻，再用擴散速度、真實收入、工程進度、孖展條件去一點點修正。它也強調自己不提供投資建議——但它提供了一個更難自欺的起點：當預測落在歷史樣本從未出現的區域，樂觀本身就需要證據，而且需要持續的證據。","kind":"highlight","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}