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详解三大AI金字塔骗局
认为 AI 超大规模云厂商通过虚增资本支出、循环融资和夸大 GAAP 净利润运作庞氏骗局。
- 超大规模云厂商可能利用激进的折旧政策人为夸大短期 GAAP 净利润。
- AI 生态系统参与者之间的循环融资创造了不可持续的需求，掩盖了真实的有机增长。
- 当前估值脱离基本面，依赖于资本支出的永久性指数级扩张。
和以往所有视频一样，即便你不同意我的观点，我也希望你能从中有所收获。
我梳理了目前驱动超大规模云服务商（hyperscalers）和 AI 交易的三大庞氏骗局：
骗局一：资本支出（CAPEX）阶梯，以及为何折旧是粉饰短期盈利的核心手段
骗局二：循环融资强化了骗局一
骗局三：估值提升是骗局二的副产品
我详细解释了这三大骗局为何必须每年以巨额规模扩张，否则整个交易逻辑就会崩塌，以及这与历史上其他泡沫的膨胀过程何其相似。
我认为，大多数超大规模云服务商的 GAAP 净利润都被高估了，近年来的高估幅度可能非常巨大。
退一步说，正如我所言，希望你能学有所得。视频虽然很长，但信息量十足。
我觉得你绝对低估了这项技术的用途——LLM 在编程方面越来越厉害。但我完全同意你说的其他所有观点，而且你解释得非常清楚。视频不错。
我也写代码，但不是全职，更多是为了价值投资做金融自动化/计算。对我来说，这是一种奇怪的处境，因为我确实看到了这项技术的用处——我每天在用 ChatGPT Pro，还有 Claude 和 GenSpark AI。最近也试了本地 LLM，所有东西都非常有用。
我现在正在准备 PE 考试，上次学习还是 2012 年（说来话长，但直到现在我才需要 PE）。总之，就像有个私人导师——它解释一切。我可以让它解题等等……昨天我有个东西搞不懂，就让它生成一个可视化模拟器，这样我就能看到所有向量在空间中移动。它生成了，我运行了脚本。如果没有 ChatGPT/LLM，即使我雇一个私人导师团队，我也不可能做到这种事。它可能几分钟内就给了我价值 5000 美元的东西。
所以一方面，我完全看到它的用处。但另一方面，像我这样的人到底有多少？而且我不愿意为这个定制程序支付 5000 美元或任何接近的价格。
我也用它写代码，个人而言，我从它身上获得了巨大的价值。我现在几乎不再自己写代码了，虽然我的代码大多是线性的（依赖很少），所以这基本上是 LLM 的完美应用场景。
我理解它改变了编程和其他领域，但真的有足够的 ROI 来证明 1 万亿美元以上的支出合理吗？很可能没有。就像我说的，美国整个软件行业的工资也只有大约 2300 亿美元。
另一个不便的事实是，对于我的 PE 考试问题，我也在本地开源 LLM 上运行过，效果也不错。它也能一直给出正确答案，非常有用。这除了我的电力公司，对任何人都零收入。是的，ChatGPT 更好，但任务不会每年变难，LLM 在进步，本地硬件（你的家庭电脑）也在变快，所以，LLM 在收入和盈利能力方面会面临长期挑战，因为它们必须越来越多地与边缘计算竞争。
不知道你的分析有多靠谱，但我很喜欢你的视频，感觉学到了新东西。所以谢谢了。
嗯，我们正处在一个市场狂热中，所以我不指望这里有人会喜欢我说的内容。
我这篇帖子的目的更多是为了留个记录，以后我可以指着它说‘我警告过你们，然后被踩到地心’，目前来看正好在发生这种事哈哈