【Ed Zitron：AI 泡沫破裂时，Apple 将“眼睁睁看着一切付之一炬”】

内存价格翻了一倍，Mac 和 iPad 的价格上涨了，预计 iPhone 的价格将随之上涨。Ed Zitron - Where's Your Ed At 新闻简报的作者、Better Offline 播客的主持人，并被 Politico 形容为 AI 热潮中“最尖刻的批评家” - 多年来一直认为，推高这些成本的建设永远无法收回成本。

我们问他，如果他是对的，Apple 会怎么样。

你早在 AI 成为潮流之前就一直称其为泡沫。对于 MacRumors 的读者来说，他们大多只知道 iPhone 上的 ChatGPT 或 Apple Intelligence，那么，用通俗易懂的话说，LLM 行业的经济体系究竟出了什么问题？

大型语言模型的成本从本质上来说与几乎所有软件销售模式都背道而驰。

消费者和企业都习惯于按月支付服务费，虽然这些服务可能有一些限制或约束，但基本上没有人会期望获得按量计费的服务，更不用说既按量计费又难以衡量成本的服务了。

无论你是否得到想要的回应，或者它是否执行了你要求的操作，LLM 都按每百万 token 的价格销毁 token。如果你让一个编码代理执行某种软件任务，而它却陷入循环空转，你仍然需要为这些 token 付费。

AI 公司深知消费者永远不会支付其 AI 服务的实际成本，因此他们大多采用月度订阅模式，并设定模糊的限额，使得消费者可以消耗远超订阅成本的 token。SemiAnalysis 的研究发现，每月 20 美元的订阅可能消耗数百美元，而每月 200 美元的订阅则可能消耗数千美元。尽管 AI 的支持者声称这些公司“token 毛利率高达 70%”，但几乎没有证据表明情况如此。Where’s Your ed.at 的研究报告显示，OpenAI 在 2025 年的收入为 130.7 亿美元，但亏损高达 209 亿美元。

这意味着最基本的经济规律都失效了。如果 Anthropologie 和 OpenAI 相信客户真的支付 AI token 的真实成本，他们就不必向订阅用户赠送 20 到 40 倍数量的 token。

今年 3 月，两家公司都将企业客户迁移到了基于 token 的计费模式。几周后，Uber 被曝在一个季度内就用完了全年的 token 预算，其首席运营官表示，由于难以追踪 AI 的成本与实际交付的实用功能之间的联系，因此越来越难以证明 AI 成本的合理性。Sam Altman 最终承认这是一个“大问题”，但拒绝透露具体的解决方案。

所有 AI 初创公司都面临着这个问题，它们都必须按百万 token 付费。Perplexity、Cursor、GitHub Copilot（该公司已于 6 月转向基于 token 的计费方式） - 所有 AI 初创公司都无法盈利，因为它们的用户不愿意支付 AI 的实际成本。

另一个问题是，AI 服务并没有多大用处，也没有多少差异化。尽管人们能从 AI 生成的代码中获得一些好处，但这些工具实际上最终会降低效率，并导致代码库充斥着大量冗余代码。否则，LLM（大型语言学习模块）就是 LLM - 它能生成数据、能总结摘要、能搜索，仅此而已，这意味着所有 AI 服务实际上都大同小异。这就是为什么 89% 的 AI 收入都流向了 Anthropologie 和 OpenAI，也是为什么所有 AI 初创公司都用“年化收入”（月收入×12）来谈论业绩——因为实际收入非常令人沮丧。即便如此，大多数公司的年化收入都勉强达到 1 亿美元。

然后是数据中心。建设一座 AI 数据中心非常非常昂贵，需要 18 至 36 个月的时间，耗资数十亿美元，这意味着实际上任何建设数据中心的人都将背负债务，只有在客户入驻后才能获得收益……然而，除了 Anthropic 和 OpenAI 之外，AI 数据中心实际上并没有其他客户，而这两家公司盈利能力极差，即便 Microsoft、Google 和 Amazon 已经建成了所有基础设施，它们也不得不筹集数千亿美元的资金。

大家没有对此感到恐慌的唯一原因是，尽管没有一家超大规模数据中心运营商真正公开他们的 AI 收入，但与 AI 相关的股票表现良好。

你指出，AI 的需求前景本质上是一种假象——大部分数据中心容量都被 OpenAI 和 Anthropic 等公司占据，掩盖了企业实际需求的缺失。如果真是如此，你认为当这一切最终崩盘时，谁将承担损失？

说实话，这其中肯定有很多是私人信贷基金，因为数据中心是由他们出资建设的，而这些基金的资金来源又是像旧金山教师基金或加州公共雇员退休系统（CalPERS）这样的养老基金，这让我非常非常担心系统性传染。

人们会争辩说这意味着政府会出台救助计划，但实际上这并非可以救助的项目。这些数据中心是通过项目融资筹集资金的，这意味着资金基本上已经耗尽，唯一能“弥补损失”的方法要么是收购债务，要么是为其提供收入。虽然理论上可以救助这些特殊目的实体（SPV），但这将耗资数千亿美元，而且会引发政治动荡。

我从根本上认为，Oracle 最终会被 OpenAI 击败。它的营收已经停滞了 20 年，唯一能勉强维持下去的办法就是斥资超过 850 亿美元进行收购，即便如此，也只是勉强维持现状。它在 AI 数据中心上的投资已超过 3400 亿美元，背负着数千亿美元的债务，要求 OpenAI 到 2030 年成为全球规模最大、盈利能力最强的公司，否则 Oracle 将资金链断裂。

崩盘带来的实际影响将是广泛的。台湾证券交易所严重依赖广达和鸿海（富士康）等台湾 ODM 厂商，这些厂商的收入主要来自 AI 服务器的销售。虽然我不认为崩盘会直接导致这些公司倒闭（尤其是鸿海从 Apple 获利颇丰），但它会拉低它们的股价，进而影响投资者的生计。韩国综合股价指数（KOSPI）的投资者也会面临同样的困境，最终，那些完全依赖 AI 泡沫而生存的超大规模数据中心和半导体公司的美国投资者也会受到影响。

超大规模数据中心运营商大量购入全球内存，导致 DRAM 价格今年几乎翻了一倍。Tim Cook 表示 Apple近期涨价“不可避免”——Mac 和 iPad 的价格已经上涨，预计 iPhone 机型将很快跟进。这似乎是迄今最明显的迹象，表明泡沫的成本正在转嫁给普通消费者。如果数据中心建设真如你所说是投机性的，那么人们是否实际上是在为那些可能永远无法盈利的数据中心支付更高的硬件价格呢？

我认为它们都没有盈利。

自 2022 年以来，超大规模数据中心运营商已投入超过 1 万亿美元的资本支出。即使假设其中一半用于 AI 数据中心，他们也需要获得超过 1.5 万亿美元的全新利润（不是收入，而是实际利润），才能证明这些支出的合理性。

没错，我们都在为各种东西支付更高的价格，而实际上没有任何理由，唯一的解释就是大型科技公司的人都疯了，想尽可能多地建造数据中心。我在《仇恨者指南：记忆危机》一书中写过这个问题。

今年，超大规模数据中心运营商在 AI 基础设施上的总支出超过 6500 亿美元，而 Apple 的支出约为 140 亿美元。Apple 将 AI 视为一种商品，每年向 Google 支付约 10 亿美元，租用 Gemini 来运行 Siri，并在设备端尽可能地进行开发。此前，Apple 在 AI 领域被认为严重落后。现在看来情况有所改变，但与此同时，依赖那些你认为无法生存的公司，真的更明智吗？

所以，我认为就 AI 泡沫而言，Apple Intelligence 对 Apple 来说既是最糟糕的事情，也是最好的事情。

这是一场针对 AI 的大规模激进化运动，试图以最突兀的方式强行塞入一系列几乎毫无功能、无人要求的附加功能，其摘要几乎立即变成了表情包，而 Siri AI 在某种程度上比旧 Siri 更糟糕。

我认为这让 Apple 踩下了刹车。它在资本支出方面几乎没花什么钱，在 AI 方面几乎毫无作为。尽管媒体铺天盖地地报道它“落后了”，但没人能真正解释它到底落后在哪一方面，或者为什么这很重要。人们讨厌 Apple 的“AI”，我认为 Apple 也明白这一点，所以他们才会在产品上贴上“AI”的标签，却从未真正投入精力，以此来博取市场的好感。

如果泡沫真的像你预期的那样破裂（资产减记、计算资源过剩、OpenAI 可能崩盘），你能具体说说这对 Apple 会有什么影响吗？iPhone 用户会受到什么影响吗？还是 Apple 基本上可以袖手旁观？这种情况甚至可能对 Apple 有利吗？

我认为 Apple 的情况也差不多。他们会袖手旁观，看着一切崩塌。我能想象到，随着局势开始恶化，他们会进行一些精选的收购，但我也能想象到他们会无所作为。

我认为 Apple 目前处境非常尴尬。Vision Pro 的确失败了，但它也是我近期见过的最有趣、最具前瞻性的产品。如果他们够聪明，就应该稳扎稳打，投入尽可能多的资金，尽可能地缩小它的体积——无论需要多长时间——因为整个 AI 泡沫的出现，正是因为大家都在绞尽脑汁地想出新的增长点子，而这主要是因为我们实在想不出什么新的交互方式了。

我想明确一点，他们想让 Vision Pro 达到的效果是几乎无重量、隐形且无需任何调整。它正常工作时确实很棒。但这只是“正常工作时”的体现。哪怕轻微的晃动都会导致整个画面失焦。我的 Vision Pro 现在都用不了，因为它需要更新，而更新后必须一直佩戴。如此令人期待的产品，却过早发布，被即将离任的 CEO 草草收场。