"我宁愿破产，也不愿输掉这场比赛。"
这是谷歌联合创始人拉里·佩奇的话，由投资者加文·贝克（Gavin Baker）在 2025 年转述。萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）在 2024 年 5 月对斯坦福大学的听众表示，他不在乎 OpenAI 每年烧掉 5 亿美元、50 亿美元还是 500 亿美元——为了构建 AGI，这"完全值得"。马克·扎克伯格在 2025 年 9 月表示，更大的风险是"不够激进，而不是过于激进"，即使损失几千亿美元，也比在超级智能竞赛中落后要好。萨提亚·纳德拉在 2025 年年中的微软内部全员大会上表示，数字设备公司（Digital Equipment Corporation）的故事让他"心有余悸"——一家占主导地位的科技公司因一次战略失误而被淘汰——而 AI 可能会对微软做同样的事情。
这些并非修辞上的夸张。本文认为，如果没有他们所阐述的生死存亡框架，这个行业的投资行为就无法理解。这些话是认真的。以下是它们的含义。
为这种信念付出的代价现在约为每年 7300 亿美元，而且还在上升。2020 年，亚马逊、微软、谷歌和 Meta 四家的资本支出合计约为 930 亿美元。2025 年，它们的支出约为 4120 亿美元。它们自己给出的 2026 年指引合计约为 7300 亿美元；高盛预计，包括甲骨文在内的五大超大规模云厂商在 2027 年将达到 1.2 万亿美元。摩根大通估计，到 2030 年，全球 AI 资本支出总额——包括所有供应商，涵盖电力和数据中心——将达到 5.5 万亿美元；高盛对四大超大规模云厂商的相应估计是 2025 财年至 2030 年间达到 5.3 万亿美元。
为这场建设提供资金的投资者——股权持有人、债权持有人、GPU 支持的证券化产品买家——正在购买一场新冷战的战争债券。这个资产类别与最初的战争债券具有相同的结构特征：它的发行是为了资助一场发行者认为输不起的冲突，只有当发行者存活下来履行兑付义务时才会有回报，其价值与其说取决于底层现金流，不如说取决于战争的结果。
战争经济不会在收支平衡时停止
在标准的投资周期中，不经济的需求最终会消失。靠宽松风险投资资助的初创企业会耗尽资金。周期转向。
AI 建设并不遵循这一模式。花钱的实体不是脆弱的初创企业。它们是历史上最赚钱的科技公司，动用垄断性核心业务的经营利润，外加少数几家资本充足的私人实验室，它们背后的投资者相信这场赌注关乎生死存亡。
这改变了终止条件。和平时期的投资周期在边际回报转为负值时停止。战争经济在一方精疲力竭时停止——当它再也无法为战争提供资金时，而不是当战争在财务上不再有意义时。
囚徒困境将这种动态形式化了。对于任何一家公司来说，无论竞争对手怎么做，激进投资都是占优策略。如果你的竞争对手在建设，你也必须建设才有机会。如果竞争对手没有建设，建设能让你占领整个市场。个体理性的策略是尽其所能地花钱。集体理性的结果——少投资、赚取合理回报——不是纳什均衡。任何单个叛逃者都可以通过加大投入来赢得整场博弈。
参与者财力雄厚。仅谷歌的搜索业务在 2024 年就创造了约 2000 亿美元的收入，运营利润率超过 30%。Meta 的社交媒体帝国同样坚不可摧。微软的企业 SaaS 和云业务每年产生数百亿美元的自由现金流。OpenAI 和 Anthropic 以暗示投资者相信胜者将价值数万亿美元的估值完成了融资。
这种支出不受当前 AI 单位经济效益的约束。它受核心业务和资本市场持续为其提供资金的能力的约束。这就产生了一场消耗战：支出不断升级，直到有人跟不上为止。
整个结构所依赖的需求
上文所述不断加码的投资，大部分流向了数据中心的建设。如今启动一个数据中心是赚钱的——只要其中的GPU算力能够以覆盖资本成本的价格租出去。而这样的价格只有在需求持续超过供给的情况下才能维持。但需求并非自然生长出来的。
GPU算力的边际买家，不是部署聊天机器人的企业，也不是运行诊断模型的医院，而是一小群模型制造商——OpenAI、Anthropic、xAI，再加上Google、Meta和Microsoft的内部AI团队——它们构成了填满新建数据中心的算力需求的绝大部分。
独立实验室是订单簿的基石：Anthropic的IPO文件披露了6370亿美元的算力承诺。而这些独立实验室并不能覆盖自己的成本基础。据报道，OpenAI 2025年的收入为131亿美元；仅推理一项就花费了84亿美元——每1美元收入中的64美分——其调整后毛利率从2024年的40%降至33%。其2026年预计亏损约140亿美元；据媒体对其内部预测的报道，2029-2030年之前预计不会实现正现金流。请注意这些利润率说明了什么、又没有说明什么。推理的定价高于边际成本——实验室在每一次查询上都是赚钱的。它们收不回的是训练、研发和市场推广：留在前沿所需的固定成本。
因此，算力的最终买家并不是一个盈利的终端用户，而是一只风险投资基金、一家超大规模云厂商的自有实验室，或者超大规模云厂商本身。填满数据中心的需求，是从资产负债表上签发的，而不是从利润中挣出来的。
为什么它停不下来
和平时期的资本配置在回报低于资本成本时停止。战时经济在战争结束或资金耗尽时停止。有三种机制让这场战争继续下去。
第一，其宣称的下行风险是灭绝，而不是摊薄。纳德拉提到DEC就是信号：支出不足的代价被建模为整个特许经营权的死亡，相比之下，任何有限的资本开支数字都显得便宜。第二，这场竞赛以能力计分，而能力是用算力买来的；排行榜随每一代硬件重置，而现在每一代就是每一年。第三，钱还没有花完：2026年上半年，这些实验室筹集的资金超过了它们此前历史上的总和。
指数基金持有的究竟是什么
以下是多元化持有者正在做多的算术。以高盛估算的四家超大规模云厂商2025-2030年间5.3万亿美元的资本开支作为赌注。如果到2030年AI成为一个年收入1万亿美元的市场，且上市公司占据70%的份额，那么每年7000亿美元的收入大约在七年半内覆盖这笔赌注。如果AI是一个3000亿美元的市场——大致相当于高盛估算的这场建设仅仅实现盈亏平衡所需的年收入水平——在相同的份额占比下，覆盖周期将拉长到25年以上。这些是收入覆盖比率，而不是回收期：按40%的营业利润率计算，乐观情形约19年回本，悲观情形约60年。而如果价值迁移到用户一方——开放权重模型、大宗商品化定价——任何份额占比都无法挽回。这就是电信行业的结局，而那是一个技术获胜的情形。
一只广泛的指数基金持有这一切：四家超大规模云厂商约占标普500指数的16%至17%，英伟达占7.5%，以及随着各实验室陆续上市而不断增长的一部分——Anthropic已于10月提交S-1文件，xAI已经包含在已上市的SpaceX之中，OpenAI也已保密提交申请。该指数近四分之一的权重就是这场战争。
中国这个被视为反例的国家，正在用更小的军火库运行同样的逻辑：其四大平台2026年的AI资本开支估计为1020亿美元，而美国为8000亿美元——以八分之一的资金保持同样的强度，腾讯的季度资本开支约为其经营现金流的130%。约束在于芯片供应，而不在于教条。
战争债券的检验
战争债券之所以是糟糕的投资，并非因为战争打输了。当战争的目的退化为支出本身时，它才是糟糕的投资。只有当被捍卫之物最终被证明比账单更有价值——且防御取得成功——它们才会带来回报。
这轮建设热潮能否通过这一检验，取决于前沿实验室能否在补贴耗尽之前实现单位经济的收支平衡——Anthropic 的利润率轨迹表明这是可能的，OpenAI 的亏损轨迹则表明这并无保证——以及这笔奖赏是否足够巨大，足以偿还 5.3 万亿美元。这笔奖赏价值几何、谁有能力将其收入囊中，是本系列最后一篇文章的主题。认为这一切本不应存在的和平时期算法，是第二篇。持有所有交战方股份的投资者，是第三篇。
这种支出并非不理性。而这恰恰使得将其建模为泡沫的做法变得危险。
这是关于 AI 基础设施投资经济学的四篇系列文章中的第一篇。第二篇《和平时期的 AI 投资会是什么样子》将资本预算算法应用于同一轮建设热潮。第三篇《为何散户投资者无法破解 AI 囚徒困境》描绘了指数投资者的风险敞口。第四篇《智能的极限》则估量这笔奖赏的规模。
资料来源：公司文件及 2026 年第三季度业绩（亚马逊、微软、Alphabet、Meta）；Anthropic S-1 文件（2026 年 10 月 26 日）及 H 轮融资公告（2026 年 5 月 28 日）；OpenAI 融资轮（2026 年 3 月 31 日），经彭博/CNBC 报道；CoreWeave 10-Q 文件（2026 年第二季度）；高盛全球投资研究部（2026 年 9 月 24 日）；摩根士丹利《弥合 1.5 万亿美元数据中心融资缺口》；摩根大通全球研究部 AI 资本开支展望（2026 年 10 月）；Epoch AI《思维价格的暴跌》（2026 年 9 月）；巴克莱研究，经 Investing.com 报道；Hudson Labs 服务器寿命追踪器。
讨论