日赢配资没有数据参与的AI内循环，美国巨头们堆起一个可怕“金融堰塞湖”

“在美国日赢配资，AI已经不是个技术问题，而是金融问题了。

硅谷这是要把自己玩成了华尔街了。

最近，美国几大科技巨头开启了“大撒币”模式，但凡出手不是千亿美金，都得坐小孩那桌。

10月13日，OpenAI宣布将与博通合作建设10GW定制AI加速器项目。消息一发出，博通的股价当即大涨9.88%。

这只是美国AI圈重磅合作的其中一项。

今年年初，OpenAI与甲骨文和软银联合成立了“星际之门”计划，承诺投资5,000亿美元建设10GW算力。今年7月，OpenAI与甲骨文达成协议，将为“星际之门”新增4.5GW算力，双方未来五年合作规模将突破3,000亿美元。这还不算完。Open AI今年还与芯片厂商AMD达成一项6吉瓦算力协议。

不过最受瞩目的，还是OpenAI与的合作。

今年9月22日，OpenAI宣布与英伟达达成战略合作伙伴关系，英伟达将向其投资千亿美元，而OpenAI则通过英伟达构建并部署10GW的AI数据中心。

仅仅这几项合作，粗略一算就是30GW算力，涉及的金额达到惊人的1万3千多亿美金。

这钱的数字让人看着都眼晕。相信很多人都会好奇，Open AI哪来这么多钱去支撑这么大的摊子？毕竟现在这家公司每年还要亏损百亿美元。

但似乎Open AI并没有被这区区“一万亿”搞得连滚带爬，反而是游刃有余——因为它根本不需要出钱。

看看高端局是怎么玩的。英伟达向OpenAI承诺千亿美元投资，OpenAI转身将订单给到甲骨文建设数据中心，而甲骨文又向英伟达采购芯片，英伟达承诺花出去的钱直接转化成自己的订单。资金转了一圈，左手倒右手，左脚蹬右脚直接上天了这是。消息发出后，英伟达、甲骨文的股市应声大涨，甲骨文更是单日大涨36%。

更绝的是日赢配资，像Open AI与AMD的合作甚至都不需要钱的流转过程。AMD向OpenAI发行至多1.6亿股（价值高达300多亿美金）普通股认股权证，获得AMD相当于10%股份的认股权证，后者股价随之飙升40%。而整个过程一分钱都没见到。

前高盛银行家Matt Levine形象地指出，OpenAI的融资策略是“世界级的金融工程”。如果你欠银行100美元，那是你的问题。如果你欠博通5000亿美元，那是博通的问题。如果你欠每家大型科技公司数千亿美元，那是他们的问题。他们肯定会找到解决办法的！

是的，只要你欠的钱越大，欠的人越多，钱的问题就不再是你的问题，而是大家的问题了。如果钱的数字大到一定程度，甚至是整个社会的问题了。

这不是危言耸听，很多专业人士开始严肃地指出，在美国AI资本化问题已经到了尾大不掉的程度了。

AI金融“绑架”了美国经济

哈佛大学研究发现，今年上半年，信息处理设备和软件的投资仅占到美国GDP的4%，但它们占到GDP增长的92%。上半年美国GDP平均增长1.6%，但如果剔除数据中心和信息处理技术等领域，美国GDP增长率仅为0.1%。

这种完全依赖AI需求持续性的增长模式，隐藏着巨大风险。美国社会已开始担忧“数据中心泡沫”。有人形容，Open AI和英伟达就像先知一样，向世人指着远方说道，看，这就是AI的未来。这场建立在预期之上的繁荣，没有人知道盛宴何时结束，但所有人都在这场越来越危险的游戏中，越陷越深。

巨头们之间的联姻，是如此的挥斥方遒。好像《教父》中的黑手党家族，开个内部会议，就制定了纽约地下世界的规则。

但是你有没有发现，在几大“AI家族”构建的AI内循环中，有资金、有算力、有AI，但唯独没有产出。

用经济学的概念来形容，就是整个AI内循环中，只有投资，没有消费。

在传统的经济模式下，人们购买商品，企业获得收入，企业支付工人工资，支持工人再消费。消费带来社会需求、就业和生活改善，从而进一步拉动企业的投资和再生产。这是一个经典的“投资-销售-消费”循环过程。

对比之下，这个AI大循环似乎缺了点什么。可以看到，资金不管是从英伟达还是从Open AI出发，在几家企业走了一圈以后，并没有进入到商品或者服务的实际流通中。这些投资越来越像纯粹的资本项目，项目估值上升，资本获得账面收益，再继续投资下一个资本故事。这些投资带来的收益往往是账面或者预期收益，没有经过“生产-销售-消费”的实体转化路径。

所以我们会看到整个美国呈现出这样冰火两重天的景象，一方面资产价格（股市、房市、AI股权）暴涨，另一方面实体消费停滞不前日赢配资，当前汽车消费甚至不及2017年。

而且即便是回到AI技术本身，也并没有因为大规模的算力投资而带来明显的技术进步。AI进化的速度肉眼可见的在放缓。比如说最近发布的GPT-5、马斯克的xAI发布的最新一代大模型Grok 4，都让人失望大于期待，市场上也没有出现让人眼前一亮的新的AI应用。

一切都在说明这么一个现实，美国目前的玩法，正在让AI脱实向虚。而之所以美国AI产业发展越来越“虚”，其根源就在于由于场景应用端的缺失，巨头们精心打造的AI内循环，天然就存在巨大的漏洞。

中国做对了一点打造国家级的数据基础设施

而反观中国，尽管在AI产业的起步阶段要比美国慢半拍，在一些关键技术的创新上也略逊于美国。但是在产业布局和战略部署这方面，极有章法。

当然，中国在过去几年间，也在大量囤积算力，甚至有很多超出市场逻辑的行为。但总体而言，中国有一个优势让AI产业的发展，非常脚踏实地。

这个优势就是数据。

中国在顶层设计上不仅有“人工智能+”行动计划，还有“数据要素×”行动计划，从一开始就没有用单一的视角推进AI产业的发展。中国是世界上首个将数据定义为生产要素的国家，更是在2023年成立了副部级单位国家数据局，正式将以数据要素驱动的千行百业数字化转型提上了日程。

数据要素承载着人们生产生活中产生的大量信息，构成了物理世界的数字镜像。在美国的AI大循环中，数据这一环是缺位的，这千亿美金、万亿美金的投资几乎都拿去买卡了。数据的背后代表着应用，不管噱头多大，金融外壳的包装多么精美，故事讲的多么动人，AI没有数据就一定不会产生实质的应用。

美国是没有看到这个问题吗？我倒觉得不是。非不愿也，实不能也。

中国的风格，美国那边学不来。中国正走出一条独具特色的AI发展道路——这不仅是一场企业主导的市场行为，更得益于国家层面的战略统筹。

在数据基础层面，我们坚持“全国一盘棋”思路，积极构建统一大市场，比如通过组建数据集团、设立数据交易所等举措，系统性打通数据确权、流通的关键节点。

在算力布局上，我们将高耗能算力中心精准布局西部，通过“西数东算”实现资源最优配置。各地政府以及国央企主导的算力中心也是算力布局重要一环，其初衷就是为了更广范围服务当地的企业，尤其是中小企业。中小企业有什么特点，就是比较“实在”。因为中小企业不会像巨头们一样，把算力当成资本游戏玩。他用算力，就一定是用在了刀刃上。

与此同时，国家数据局大力统筹推进高质量数据集建设，取得显著成效。截至2025年6月，全国已建成高质量数据集3.5万余个，数据总量突破400PB，覆盖自动驾驶、低空经济、工业互联网等重点领域。更值得关注的是，数据要素市场活力持续释放：交易机构挂牌数据集超过3300个，累计交易额近40亿元。数据标注产业快速发展，带动相关产值超过83亿元。

在制度建设层面，创新正在各个领域同步推进：建立完善数据产权登记和收益分配机制，探索可信数据空间等数据流通机制，探索数据语料作价入股等创新模式……

这些举措共同构建了“资源-价值-资产”的完整转化路径。跟美国的玩法相比，数据不再是被隔离的静态资源，而是能够与各行各业深度融合的关键生产要素。如果说我们也在构建一个AI产业大循环，数据即便不敢说站了C位，那也是给足了画面。

AI已然不是技术问题，而是金融问题

联想到之前黄仁勋脱下标志性皮衣，换上西装，诚意十足的跑来中国推销芯片，中国最终选择拒买，还是很有道理的。

美国正在搞的AI大循环，我们只需围观祝好就可以了，一定不要参与。当然了，人家也不愿意带我们玩。

当前美国的AI热潮中存在着一个奇特现象：真正推动行业沸腾的并非AI应用带来的实际收益，而是囤积算力制造的虚假繁荣。在这场狂欢中，最耀眼的明星不是创造出颠覆性应用的AI创新者，而是那位穿着皮衣卖显卡的人。这不禁让人联想到智能手机时代：如果当年最受追捧的不是乔布斯，而是富士康的郭台铭，这会是一副什么景象？

更具讽刺意味的是，尽管美国花了天量的资金打造算力中心，但两国AI产业的发展并没有等比例拉开。这充分证明，这场算力竞赛，已经脱离了AI技术进步的轨道了。

AI对美国而言，已然从技术问题演变成了金融问题。华尔街的操盘手们利用AI概念大做文章，将杠杆不断放大，使得AI泡沫与美国股市深度捆绑。