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深览指数
商业虎嗅·张翼轸··AI 生成
警惕美股AI牛市的缩圈
文章认为，当前美股AI牛市正在经历从“七巨头”到“半导体”再到更少数上游厂商的“缩圈”过程。作者通过对比科网泡沫历史，指出市场对大模型企业长期盈利能力产生怀疑，但正低于对上游算力“卖水人”的追捧。核心论据是，企业级用户对大模型API的使用成本正变得敏感，类似Uber限制编程令牌预算的案例表明，即使模型能力持续提升，其转化为营收的路径也面临挑战。文章最后以OpenAI和Anthropic的IPO进程、微软GitHub Copilot调整计价模式等为例，预示大模型使用泡沫短期难破但增长或将放缓，继而影响下游算力需求。本文适合关注美股科技股投资、AI产业趋势及商业模式的深度读者，尤其是在高估值下寻找风险信号的投资者。原文 ↗
核心观点
- ▍美股AI牛市正在持续“缩圈”：从提供模型和数据服务的头部公司，缩圈至上游的芯片、存储等半导体厂商，且圈可能进一步缩小至少数几家，类似科网泡沫后期资金涌入思科等“卖水者”而后与泡沫一同陨落的逻辑。
- 01截至今年6月，万得七巨头指数年内涨幅仅0.29%，而费城半导体指数年内涨幅达106.61%，表明市场对大模型平台公司普遍谨慎，转而押注上游厂商。
- 02反映企业付费意愿的SDLLMTK指数在2月猛涨后，于6月进入高位盘整并微跌，显示北美科技企业使用大模型的付费意愿有所冷静。
- 03Uber在引入AI编程后，2025年末预算在四个月内超标，公司为每位员工设定每月单工具1500美元的硬性Token支出上限，全年约3.6万美元，约为工程师年薪中位数（33万美元）的10%，低于GPU厂商鼓吹的“与年薪等额”的承诺。
- 04Uber管理者认为，AI辅助虽加快编码速度，但质量堪忧且需人力审核，更重要的是代码产出增加未必带动业务营收和利润增长，反而可能侵蚀利润。
- 05作者以国内短剧市场类比：AI提升短剧生产效率，但观众观看时长和总营收难同步扩张，且竞争加剧推高投流成本，最终压缩利润。
- 06OpenAI和Anthropic预计将在2025年上市，为了维护ARR和token消耗量，现行策略较为“粗放”（如慷慨的补贴、容忍薅羊毛），但这导致OpenAI 2026年Q1非GAAP运营利润率为-122%。
- 07微软GitHub Copilot于6月1日调整计费模式，从包月订阅改为类似API的按量计费；谷歌的编程AI也收紧了对用户的高额补助，这表明大模型使用成本变得敏感。
反方 / 局限
- — 作者承认，AI模型（如Claude Fable 5）的能力确实在快速提升，市场对其边界不敢轻视，更强的模型可能带来新的增长空间，这是文章结论的一个潜在不确定性。
- — 个人用户（如AI领域的KOL）可以低价获得顶级模型的超值服务，其体验和口碑与按API实际消耗付费的企业用户（Uber等）存在显著差异，可能导致市场对大模型的整体价值判断出现分歧。
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