近年来，人类在铁路、电力和互联网领域经历了三次重大技术革命，令人意想不到的是，这些辉煌背后潜藏着不为人知的冷酷法则。虽然技术发展取得了巨大的胜利，但当初投身其中的投资者中，许多人却未能享受到成功的果实，反而在黎明尚未到来之时便遭遇了失利。过去，不少企业为建设铁路和铺设光纤拼尽全力，但最后存活下来的寥寥无几。如今，整个资本市场的狂热程度甚至超越了当年，所有投资者都目光炯炯，疯狂追逐与人工智能相关的芯片、算力、光模块，甚至液冷和变压器，仿佛榨取财富如同从土地中获取般容易。

最近十月，华尔街发生了一件令人瞠目结舌的事件，给人带来了无比寒意。现在市面上备受关注的AI企业Anthropic，竟因资金短缺而无奈借入600亿美元的高息垃圾债，代价之高让人咋舌。尽管这家公司目前的营收犹如坐火箭般迅速增长，被视为资本市场的未来明星，却在债市上却被贴上了高违约风险的标签。华尔街的金融大亨们口口声声信仰AI，但在实际操作中毫不留情，随意收取高额风险溢价。

ChatGPT自2022年11月以来大火，随后，各大投资机构迅速组建了专门团队，潜心进行了数月的深入调研。市场参与者渐渐意识到，每当一种全新的计算范式问世，便会催生出全新技术赛道，而旧赛道的老玩家势必受到冲击，新的赢家和输家则会迅速浮现。现在，整个AI技术体系的层级结构十分清晰；最基础的是电力，接着是芯片，随后是云服务，基础大模型在上，而各类应用则处于最顶端。今年初，投资者们争相向芯片和基础设施倾注资金并非毫无根据，大家都明白，不论最终哪家公司在大模型竞争中获胜，底层硬件的需求则是切实存在的，势必能分一杯羹。

当时大家对上层的格局尚不明确，但确信整个行业必然需要巨量的算力，因此在这一块深耕细作。随着时间推移，关于大模型层次的演进路径逐渐明朗。两年多前，不论是国内还是国外，涌现了超过六十家公司争相进入大模型领域，OpenAI是其中较早驶入第一梯队的选手。2023年4月的行业研讨会上，与会者们议论市场未来是否会呈现赢家通吃的局面，还是会被开源玩家挤压至成本极低，甚至接近免费的境地。也有人认为，最终可能仅剩三到四家行业巨头，形成稳定的寡头格局。

回顾这两三年的行业发展，那些曾疯狂涌入大模型领域的初创公司几乎全都黯然失色。即便是亚马逊、Meta这类巨头也未能完全达到预期，Meta曾气势如虹，但后期因种种阻碍不得不重启战略。亚马逊则至今未能推出引人注目的热门产品。然而，Anthropic这匹黑马突围而出，成功占据企业级市场的基本盘，OpenAI稳定享有C端消费者市场，而Google的Gemini也稳住了核心优势，市场逐渐形成三家巨头的寡头竞争格局，发展路径几乎与早年的云服务行业如出一辙。

曾经，业内人士对开源模型的冲击颇有担忧，但随着时间的推移，大家也放下了心中的顾虑，毕竟前沿闭源模型的质量表现十分突出。当大模型性能达到顶级基准测试的80%时，向85%的跃升将需要巨大的能力提升，开源厂商在算力上的支撑很难跟上这种支出，最多只能跟上前沿的边界，根本无法追赶上闭源头部厂商的迭代速度。因此，稳定的三家寡头垄断格局似乎有了更坚实的基础，众人都认为一旦进入竞争赛道，便能轻松获取可观的回报。这种广泛共识正是推动泡沫不断膨胀的重要因素。

为了维持领先地位，这三家头部玩家不得不将赚来的每一分钱再次投入到日益昂贵的硬件采购中。AI开始显现出真实的价值，尤其是在编程场景中。起初，尽管大家普遍认为AI前景广阔，但心中也充满疑虑，训练需求确实存在，但最终能创造多少营收，是否能够真正替代人工，没有人能确保。早期大模型问世时，一些企业用户反馈使用体验不佳，大家对其能否独立执行任务抱有明显的怀疑。

2025年一开始，第一代Claude Code和各类AI编程工具迅速崛起。以微软的Copilot为例，起初每月收费20美元，仅能做些简单的代码修改、偶尔找出小bug，而如今与刚发布时几乎不可同日而语。Anthropic去年底推出的新版本大幅提升了功能，完全支持自主执行多种任务。圈内首批使用新版本的人频繁使用，Anthropic内部员工每天在生成内容上的支出高达100美元，折算全年则高达两到三万美元。全世界有约2000万编程从业者，仅这一领域的市场规模每年就能达到5000亿美元。

如今，大家都在计算AI基础设施层的渗透进程，发现其渗透率才刚刚达到10%。一些人依然将基础算力的布局视为蹭AI风口的最佳选择。而数亿用户使用的所谓AI产品，本质上不过是多了一些新功能的搜索引擎，真正能够触及AI能力门槛的业务员仍少之又少，仅占万分之一，恰似S曲线启动的开端。未来，随着技术的发展，这一切将会逐渐推广。