Steve Eisman拆解AI市场四种前景与五大风险，称回撤或熊市概率为70%

刚刚

《大空头》原型Steve Eisman强调，与AI相关资产占标普500逾65%权重。他拆解四种市场前景，认为有70%概率出现回撤或熊市。五大核心风险涵盖：云巨头被迫"重资产化"、电力与审批的物理瓶颈、极端客户集中度、OpenAI财务隐患，以及最关键的，模型间几乎为零的转换成本引发价格战。

当高达8500亿美元的AI资本开支高度系于极少数缺乏长期护城河的模型公司时，华尔街传奇空头警告，一旦现实不及预期，不仅市场将面临大规模回调，美国经济也极易被推入衰退。

11月9日，《大空头》原型之一、前Neuberger Berman基金经理Steve Eisman在播客《The Real Eisman Playbook》上线了一期40分钟的单人播客。

面对当下占据绝对主导地位的AI投资狂潮，Steve Eisman并未质疑AI改变世界的潜力，但他将审视的目光投向了商业本质：巨大的资本支出由谁买单？增长是否可持续？以及最终谁能真正获利？

Steve Eisman在开场直击核心：

AI已经成为当今投资界的主导主题。它驱动着股市，影响着债市，并在很大程度上驱动着整个美国经济。美国很容易陷入衰退，我们几乎肯定还会看到一次大规模的市场回调。

节目上线前四天，美国中期选举民主党拿下参众两院。11月5日标普500跌4.4%、纳指跌5.5%，电力、芯片与数据中心设备个股普遍跌7%到17%。11月8日英伟达董事会宣布对黄仁勋启动独立调查，本周两日股价累跌10%。

面对今年单是超大规模云厂商就高达8500亿美元的AI基础设施资本开支，Steve Eisman围绕产业链的偿付关系，拆解了四种市场情景与五大核心风险。

65%的标普权重与70%的回撤概率

Eisman首先指出，AI早已不仅是科技板块的主题，而是整个市场的定价变量。他算了一笔账：

信息技术板块占标普500指数40%，加上谷歌、亚马逊等“科技属性”公司，比例达到50%；

再算上今年为AI投入2500亿美元的公用事业板块，占3%，以及工业板块中建设数据中心和供电的公司，如伊顿、GE Vernova；

最后加上为AI融资的金融机构。

他总结道：

与AI相关的权重远远超过标普500的65%。

Eisman强调：

据我判断，完全不涉及AI的只有两个板块，必需消费品和医疗保健，两者加起来只占标普的14%。

甚至在债券市场，今年新发行的公司债中也有超过50%与AI相关。他强调：

整个市场不仅直接或间接地和AI相关，市场走向取决于AI未来的健康和成功。

在此基础上，Eisman对AI叙事的未来给出了四种情景预测：

牛市情景（30%概率）： AI持续改变世界，模型公司和英伟达不断推高股市。

熊市情景（30%概率）：采用率缓慢，价格战导致回报不及预期，最终引发全面衰退、市场崩盘及私募信贷市场平仓。

中间情景（40%概率）：数据中心建设远超需求。他引用PAA Research分析师的估算，到2027年底美国数据中心产能将达到需求的两倍，导致资本开支在2028年放缓。“结果是市场回吐大部分AI涨幅，并出现一段时间的熊市。”

末日情景（0%概率）：对于机器接管地球的科幻叙事，他一针见血地指出：“他们兜售这套说法，顺着自己制造出来的恐惧情绪走，目的是吓住政府，用监管把竞争清出市场。”

综合来看，Eisman认为有70%的概率市场将面临某种形式的回撤或熊市。

巨头被迫“重资产化”，表外融资幽灵重现

在具体的风险拆解中，Eisman将第一大风险指向了出钱方——超大规模云厂商的资产负债表。他认为：

AI改变了游戏规则。归根结底，AI资本开支的需求把超大规模厂商的商业模式从轻资本改成了重资本。

一座支持1吉瓦电力需求的数据中心造价高达300亿美元。过去拥有庞大自由现金流用于回购股票的巨头，如今正承受巨大的融资压力。

他特别点出，谷歌在2026年融了850亿美元股权资本，而上一次如此操作还是在2005年；甲骨文过去两年总债务从940亿激增至1550亿美元，评级被下调至仅比垃圾级高一档的BBB-。

更令他警惕的是融资手段的变形。他注意到Meta为路易斯安那一座270亿美元的数据中心设立了特殊的表外融资载体（SPV）。Eisman表示：

尽管是Meta在建这个数据中心，也承诺租20年、并承担项目延期的成本，债务却不会落在Meta的资产负债表上。

这笔交易甚至被安永审计师列为“关键审计事项”。此外，他还提到了“循环融资”现象：

英伟达要么投资、要么借钱给别的科技公司，那些公司再拿这笔钱来买英伟达的芯片。

虽然这些财务操作不足以单独击沉AI叙事，但“它只是让这件事变得更危险。”

物理交付（电力和审批）被列为第二大风险。他指出：

AI数据中心建不起来，AI故事就不可能成立。

电网吃紧、审批遇阻以及设备的超长交期，成为了短期内无法用资金强行突破的硬约束。

极致的客户集中度与“最脆弱一环”OpenAI

第三项风险在于整条AI食物链极高的客户集中度。Eisman引用英伟达的财报指出：

英伟达的10-Q里写着，其应收账款的70%来自五个客户，而应收账款是收入的代理指标。

向下一层，多家华尔街投行报告显示，云厂商的AI收入中约70%仅来自Anthropic和OpenAI两家。Eisman强调：

因此只能得出一个结论：美国经济的健康极度依赖超大规模厂商的资本开支，而超大规模厂商的资本开支又高度依赖Anthropic和OpenAI的健康状况。

顺着这个逻辑，Eisman将第四个风险直接锁定在OpenAI身上。他直言：

在这两家之间，OpenAI是更弱的那个。

他列举了OpenAI近期核心高管（包括上任仅8个月的首席营收官和任职8年的首席运营官）在IPO前夕的集中离职，并引用了媒体披露的惊人财务落差：OpenAI六月季度收入67亿美元（环比仅增18%），但成本却高达123亿美元。Eisman称：

也就是说三个月里收入增加10亿，成本猛增30亿。方向不对。

相比之下，Anthropic同期收入环比增长超100%。

他认为OpenAI用低价追逐C端用户是个战略失误。面对每年可能高达1000亿美元的融资需求，Eisman表示：

一家不盈利、又对资本有填不满的需求的公司，观感比什么都重要，因为一旦叙事转负，融资会难得多。

为了说明市场对OpenAI依赖度的脆弱性，他以甲骨文为例：此前因积压订单激增，甲骨文股价几天内从230美元涨到330美元；但当市场发现其中一半来自OpenAI后，股价随后暴跌至130美元左右。Eisman强调：

跌成这样是因为市场认为它过度依赖OpenAI。想象一下如果OpenAI真的失败，市场会怎么对待甲骨文。

他进一步补充表示：

如果两家中任何一家在我认为的一年之内出问题，后果会很严重......我开始认为，OpenAI的倒下会把美国立刻推入衰退。

决定胜负的第五重风险：零护城河与价格战

Eisman将第五大风险视为重中之重：

AI周围似乎不存在任何护城河。模型之间的转换成本看起来也许是零，但肯定非常低。我没法把这条风险的重要性说过头。

不同于谷歌在搜索时代不可逾越的壁垒，企业在不同大模型之间切换几乎毫无阻碍。随着“无限Token（token maxing）”时代的终结，如Uber几个月耗尽全年AI预算，企业对成本变得极度敏感。

此时，开源模型的崛起成了定价体系的破壁人。Eisman指出，美洲头部模型每百万Token成本约2至10美元，而开源模型仅需约20美分。Eisman强调：

Anthropic和OpenAI的资产负债表承受不住一场价格战。

在讲座最后，Eisman给出了他的投资哲学：“

当估值已经假定了一个非凡的未来，股票让人失望并不必然需要技术失败，只需要现实比预期差一点。

他不否认AI将创造巨额财富，但他把偏好留给了上游的“卖铲人”，如提供算力、网络、电力的基础设施公司。因为“这些生意不需要去预测哪一个AI大模型最终胜出”。

而对于那些面临低转换成本却享受着极高未来利润预期的标的，他提醒投资者：

我分析这些生意时反复回到一个很简单的问题：客户离开有多难？如果答案是不太难，你最好对自己付的价格很有把握。