清倉英偉達加注OpenAI，軟銀是狂想還是妄想？

原創

當華爾街為AI領域3,750億美元（瑞銀數據）的年度燒錢規模直冒冷汗時，軟銀的一筆操作讓整個資本圈炸開了鍋：果斷清倉已經賺的盆滿缽滿、截至2025年7月27日止12個月淨利潤增長近六成的英偉達（NVDA.US），轉而All in在2030年前難見盈利曙光的OpenAI身上。

一邊是年營收高達1,652億美元、淨利潤878億美元的AI硬件「現金牛」，一邊是年化營收僅130億美元卻計劃在未來八年投入1.4萬億美元建設算力基建、2028年預期虧損達740億美元的「燒錢巨獸」——諷刺的是這1.4萬億美元的投入有很大一部分將流向英偉達，軟銀的逆向操作，究竟是看透未來的遠見，還是在AI泡沫中搏不會成為下一個傻瓜的冒險？

清倉英偉達，卻不足以支付對OpenAI的投資

軟銀剛剛公佈的截至2025年9月30日止第2財季數據顯示，該公司於10月份清倉英偉達的持倉，套現58億美元；同時繼續出售T-Mobile的持倉，套現44億美元；還增加抵押所持有的Arm（ARM.US）股份，增加65億美元的貸款。合共套現167億美元。

與此同時，軟銀表示其願景基金二期將於12月按2,600億美元的投前估值，增加225億美元對OpenAI的投資，以進一步鞏固其與OpenAI的長期合作。

58億美元的英偉達套現款，僅能覆蓋OpenAI新增投資約四分之一，軟銀不惜通過減持成熟資產、抵押核心股權的方式湊集資金，足見其對OpenAI未來的信心。

不過有一點值得留意，這次清倉與其2019年因流動性壓力被動拋售英偉達的操作不同，如今的軟銀是在英偉達估值被認為處於歷史高位的主動鎖定收益，將資金從「買芯片」轉向尚未完全定價的生態佈局，更像是一場精心策劃的戰略換擋，但，這靠譜嗎？

華爾街的憂慮與軟銀野心的分歧

軟銀的逆向操作，恰好撞上華爾街對AI資本開支的集體焦慮。

見下表，「七姐妹」於2025年9月財季的資本開支達到1,184億美元，按年大增69.22%，截至2025年9月末止的12個月資本開支達到3,839億美元。

一家企業的資本開支資金主要來自三個方向：1）自有資金，為正常經營活動產生的淨現金流入；2）債務融資，通過發行企業債融資；3）股權融資，通過發行新股進行融資。

一般而言，自有資金的成本最低，因為這些資金在賬上也是空閑著，如果投入項目能產生更高回報，就能有效提升企業未來的整體資本投入回報率（ROI），其機會成本是企業原本的ROE（股本回報率）。債務融資的成本次之，其資金成本主要為當期的市場利率加上企業的信用差、流動性等因素，但可以抵扣稅務。

股權融資最貴，因為這是以現有股東的未來回報為代價，債務融資尚以定息成本為代價，股東可以享有稅務優惠以及定息成本之後的剩餘收益，而股權融資則是以未來的剩餘利潤為代價，因此如果能夠以自有現金和債券籌資，企業都不會採用股權融資方式，除非其估值明顯偏高，能帶來可觀的溢價。

科技巨頭這兩年因為AI的蓬勃發展而享有了高昂的估值增長，但是隨著其估值越來越高，例如英偉達的市值從2019年末不足500億美元，飆升至如今4.69萬億美元，華爾街也開始擔心AI泡沫是否會像本世紀初的科網泡沫一樣，讓高昂的估值瞬間成為泡影。

巴克萊最新研報警告，數據中心資本支出放緩可能成為美股最大繫統性風險，三大「巨雷」已浮出水面：AI模型效率提升可能導致算力設施過度建設，重演科網泡沫「暗光纖」悲劇；電力短缺正成為數據中心建設的硬約束，2028年美國數據中心用電量或將佔到總用電量的12%；融資壓力加劇，風投資本枯竭可能讓高昂的資本開支難以為繼。

以「七姐妹」為首的大型科技企業，憑借多年來在各自領域累積的巨額財富，擁有了為AI未來投入巨資的本錢，但自身資金似乎並不足以滿足未來對AI的資本開支，科技巨頭開始通過發債進行融資，投資者對於科技巨頭AI支出的憂慮，也率先體現在債市上。

谷歌（GOOG.US）、Meta（META.US）和甲骨文（ORCL.US）最近都推出了規模龐大的發債項目，其中谷歌發行250億美元債券，甲骨文發行180億美元，Meta上個月完成270億美元的私募債和300億美元公司債發行，但其債券遭受了衝擊。

美銀的數據顯示，這些債券相對於被視為無風險的美國國債收益率利差——投資者為企業債額外支付的收益——已升至0.78個百分點，是特朗普宣佈關稅計劃引發市場動蕩以來的最高水平，也高於9月時的0.5個百分點。

從這個意義來說，軟銀清倉估值被認為高估的英偉達，似乎是合理之舉，但它的「迷之操作」是轉向OpenAI——另一家估值存在更大爭議的AI公司。

投資OpenAI就靠譜嗎？

作為當前估值最高的「獨角獸」，OpenAI在軟銀投後的估值或達到5,000億美元。但需要注意的是，OpenAI已經承諾在未來八年投資超1.4萬億美元，進行數據中心基建，大部分開支或用於購買芯片。

一般而言，雲服務廠商的服務器使用壽命或介於4年至6年，AI芯片的技術疊代或約三年，未來或縮短至一年到年半，實際使用壽命或2-3年，而企業在進行會計處理時使用的折舊年限或4到6年。

假設OpenAI未來對芯片和數據中心採用的折舊年限為5年，則1.4萬億美元的資本開支意味著每年會有2,800億美元的折舊，要實現賬面收支平衡，OpenAI至少要產生2,800億美元的年收入。

當前英偉達的市值4.69萬億美元，大約相當於截至2025年7月末止12個月非會計淨利潤877.53億美元的53.49倍，要論證OpenAI的5,000億美元估值合理，或至少讓軟銀出售英偉達買入OpenAI之舉看起來合理，其潛在年利潤或至少達到93億美元的水平（反映市盈率約53倍），再加上美國的企業稅率，則OpenAI的年收入至少要達到2,924億美元，即英偉達最近12個月營收規模的1.8倍，才能配得上如此昂貴的估值。

但是，OpenAI早前預計今年的年收入僅130億美元，而且預計在2029年之前還會產生440億美元的虧損。即便OpenAI的管理層曾預計其年收入到2028年達到1,000億美元，2030年達到2,000億美元，距離我們以上估算的2,924億美元「估值達標線」仍存在近千億缺口。

從業務現狀看，OpenAI確實展現出部分增長潛力：截至2025年11月，其全球直接付費企業客戶已突破100萬，管理層也將此視為未來收入的膨脹軸心；ChatGPT週活用戶超8億，企業級席位年增長率高達9倍，Codex代碼生成工具、AgentKit智能體開發平臺等產品也實現快速滲透，思科、凱雷集團等企業通過其工具將業務效率提升30%-50%……

但光鮮數據背後，隱患同樣突出：其一，收入結構單一，四分之三仍依賴消費者訂閱，企業服務尚未形成規模化盈利；其二，價格戰加劇盈利壓力，為應對谷歌Gemini等同行的競爭，OpenAI曾將o3模型價格下調80%，核心技術的差異化壁壘正逐漸弱化；其三，算力基建推進受阻，與軟銀聯手的千億美元「星際之門」數據中心項目因選址分歧、戰略節奏差異。?

資本遊戲的終局：遠見還是陷阱？?

軟銀的這場押注，本質上是用短期確定性收益，置換AI時代的「生態話語權」。

孫正義顯然不滿足於做硬件供應商的財務投資者，而是希望通過Arm的芯片IP、Ampere的量產能力與OpenAI的模型技術，構建「芯片-算力-模型」的全鏈條壁壘，最終在超級人工智能（ASI）時代佔據規則製定者地位。

但這一場博弈面臨重大風險：軟銀為籌集OpenAI投資，已通過清倉英偉達減持T-Mobile、抵押持股等方式套現167億美元，核心資產Arm的股權質押比例持續提升，一旦OpenAI盈利不及預期或估值回調，軟銀可能面臨流動性與投資收益的雙重反噬。?

這場「棄賺投虧」的資本遊戲，最終答案或許取決於兩個關鍵變量：一是OpenAI能否在2030年前將企業服務收入提升至千億規模，填補算力折舊的巨額成本；二是軟銀能否真正掌控OpenAI的生態主導權，避免淪為單純的「資金提供方」。

若兩者皆能實現，軟銀或將改寫AI產業格局；若任一環節斷裂，其對5,000億估值「獨角獸」的押注，可能成為繼WeWork之後又一場代價慘重的冒險。?