当华尔街为 AI 领域 3,750 亿美元（瑞银数据）的年度烧钱规模直冒冷汗时，软银的一笔操作让整个资本圈炸开了锅：果断清仓已经赚的盆满钵满、截至 2025 年 7 月 27 日止 12 个月净利润增长近六成的英伟达（NVDA.US），转而 All in 在 2030 年前难见盈利曙光的 OpenAI 身上。

一边是年营收高达 1,652 亿美元、净利润 878 亿美元的 AI 硬件 " 现金牛 "，一边是年化营收仅 130 亿美元却计划在未来八年投入 1.4 万亿美元建设算力基建、2028 年预期亏损达 740 亿美元的 " 烧钱巨兽 " ——讽刺的是这 1.4 万亿美元的投入有很大一部分将流向英伟达，软银的逆向操作，究竟是看透未来的远见，还是在 AI 泡沫中搏不会成为下一个傻瓜的冒险？

清仓英伟达，却不足以支付对 OpenAI 的投资

软银刚刚公布的截至 2025 年 9 月 30 日止第 2 财季数据显示，该公司于 10 月份清仓英伟达的持仓，套现 58 亿美元；同时继续出售 T-Mobile 的持仓，套现 44 亿美元；还增加抵押所持有的Arm（ARM.US）股份，增加 65 亿美元的贷款。合共套现 167 亿美元。

与此同时，软银表示其愿景基金二期将于 12 月按 2,600 亿美元的投前估值，增加 225 亿美元对 OpenAI 的投资，以进一步巩固其与 OpenAI 的长期合作。

58 亿美元的英伟达套现款，仅能覆盖 OpenAI 新增投资约四分之一，软银不惜通过减持成熟资产、抵押核心股权的方式凑集资金，足见其对 OpenAI 未来的信心。

不过有一点值得留意，这次清仓与其 2019 年因流动性压力被动抛售英伟达的操作不同，如今的软银是在英伟达估值被认为处于历史高位的主动锁定收益，将资金从 " 买芯片 " 转向尚未完全定价的生态布局，更像是一场精心策划的战略换挡，但，这靠谱吗？

华尔街的忧虑与软银野心的分歧

软银的逆向操作，恰好撞上华尔街对 AI 资本开支的集体焦虑。

见下表，" 七姐妹 " 于 2025 年 9 月财季的资本开支达到 1,184 亿美元，按年大增 69.22%，截至 2025 年 9 月末止的 12 个月资本开支达到 3,839 亿美元。

一家企业的资本开支资金主要来自三个方向：1）自有资金，为正常经营活动产生的净现金流入；2）债务融资，通过发行企业债融资；3）股权融资，通过发行新股进行融资。

一般而言，自有资金的成本最低，因为这些资金在账上也是空闲着，如果投入项目能产生更高回报，就能有效提升企业未来的整体资本投入回报率（ROI），其机会成本是企业原本的 ROE（股本回报率）。债务融资的成本次之，其资金成本主要为当期的市场利率加上企业的信用差、流动性等因素，但可以抵扣税务。

股权融资最贵，因为这是以现有股东的未来回报为代价，债务融资尚以定息成本为代价，股东可以享有税务优惠以及定息成本之后的剩余收益，而股权融资则是以未来的剩余利润为代价，因此如果能够以自有现金和债券筹资，企业都不会采用股权融资方式，除非其估值明显偏高，能带来可观的溢价。

科技巨头这两年因为 AI 的蓬勃发展而享有了高昂的估值增长，但是随着其估值越来越高，例如英伟达的市值从 2019 年末不足 500 亿美元，飙升至如今 4.69 万亿美元，华尔街也开始担心 AI 泡沫是否会像本世纪初的科网泡沫一样，让高昂的估值瞬间成为泡影。

巴克莱最新研报警告，数据中心资本支出放缓可能成为美股最大系统性风险，三大 " 巨雷 " 已浮出水面：AI 模型效率提升可能导致算力设施过度建设，重演科网泡沫 " 暗光纤 " 悲剧；电力短缺正成为数据中心建设的硬约束，2028 年美国数据中心用电量或将占到总用电量的 12%；融资压力加剧，风投资本枯竭可能让高昂的资本开支难以为继。

以 " 七姐妹 " 为首的大型科技企业，凭借多年来在各自领域累积的巨额财富，拥有了为 AI 未来投入巨资的本钱，但自身资金似乎并不足以满足未来对 AI 的资本开支，科技巨头开始通过发债进行融资，投资者对于科技巨头 AI 支出的忧虑，也率先体现在债市上。

谷歌（GOOG.US）、Meta（META.US）和甲骨文（ORCL.US）最近都推出了规模庞大的发债项目，其中谷歌发行 250 亿美元债券，甲骨文发行 180 亿美元，Meta 上个月完成 270 亿美元的私募债和 300 亿美元公司债发行，但其债券遭受了冲击。

美银的数据显示，这些债券相对于被视为无风险的美国国债收益率利差——投资者为企业债额外支付的收益——已升至 0.78 个百分点，是特朗普宣布关税计划引发市场动荡以来的最高水平，也高于 9 月时的 0.5 个百分点。

从这个意义来说，软银清仓估值被认为高估的英伟达，似乎是合理之举，但它的 " 迷之操作 " 是转向 OpenAI ——另一家估值存在更大争议的 AI 公司。

投资 OpenAI 就靠谱吗？

作为当前估值最高的 " 独角兽 "，OpenAI 在软银投后的估值或达到 5,000 亿美元。但需要注意的是，OpenAI 已经承诺在未来八年投资超 1.4 万亿美元，进行数据中心基建，大部分开支或用于购买芯片。

一般而言，云服务厂商的服务器使用寿命或介于 4 年至 6 年，AI 芯片的技术迭代或约三年，未来或缩短至一年到年半，实际使用寿命或 2-3 年，而企业在进行会计处理时使用的折旧年限或 4 到 6 年。

假设 OpenAI 未来对芯片和数据中心采用的折旧年限为 5 年，则 1.4 万亿美元的资本开支意味着每年会有 2,800 亿美元的折旧，要实现账面收支平衡，OpenAI 至少要产生 2,800 亿美元的年收入。

当前英伟达的市值 4.69 万亿美元，大约相当于截至 2025 年 7 月末止 12 个月非会计净利润 877.53 亿美元的 53.49 倍，要论证 OpenAI 的 5,000 亿美元估值合理，或至少让软银出售英伟达买入 OpenAI 之举看起来合理，其潜在年利润或至少达到 93 亿美元的水平（反映市盈率约 53 倍），再加上美国的企业税率，则 OpenAI 的年收入至少要达到 2,924 亿美元，即英伟达最近 12 个月营收规模的 1.8 倍，才能配得上如此昂贵的估值。

但是，OpenAI 早前预计今年的年收入仅 130 亿美元，而且预计在 2029 年之前还会产生 440 亿美元的亏损。即便 OpenAI 的管理层曾预计其年收入到 2028 年达到 1,000 亿美元，2030 年达到 2,000 亿美元，距离我们以上估算的 2,924 亿美元 " 估值达标线 " 仍存在近千亿缺口。

从业务现状看，OpenAI 确实展现出部分增长潜力：截至 2025 年 11 月，其全球直接付费企业客户已突破 100 万，管理层也将此视为未来收入的膨胀轴心；ChatGPT 周活用户超 8 亿，企业级席位年增长率高达 9 倍，Codex 代码生成工具、AgentKit 智能体开发平台等产品也实现快速渗透，思科、凯雷集团等企业通过其工具将业务效率提升 30%-50%……

但光鲜数据背后，隐患同样突出：其一，收入结构单一，四分之三仍依赖消费者订阅，企业服务尚未形成规模化盈利；其二，价格战加剧盈利压力，为应对谷歌 Gemini 等同行的竞争，OpenAI 曾将 o3 模型价格下调 80%，核心技术的差异化壁垒正逐渐弱化；其三，算力基建推进受阻，与软银联手的千亿美元 " 星际之门 " 数据中心项目因选址分歧、战略节奏差异。​

资本游戏的终局：远见还是陷阱？​

软银的这场押注，本质上是用短期确定性收益，置换 AI 时代的 " 生态话语权 "。

孙正义显然不满足于做硬件供应商的财务投资者，而是希望通过 Arm 的芯片 IP、Ampere 的量产能力与 OpenAI 的模型技术，构建 " 芯片 - 算力 - 模型 " 的全链条壁垒，最终在超级人工智能（ASI）时代占据规则制定者地位。

但这一场博弈面临重大风险：软银为筹集 OpenAI 投资，已通过清仓英伟达减持 T-Mobile、抵押持股等方式套现 167 亿美元，核心资产 Arm 的股权质押比例持续提升，一旦 OpenAI 盈利不及预期或估值回调，软银可能面临流动性与投资收益的双重反噬。​

这场 " 弃赚投亏 " 的资本游戏，最终答案或许取决于两个关键变量：一是 OpenAI 能否在 2030 年前将企业服务收入提升至千亿规模，填补算力折旧的巨额成本；二是软银能否真正掌控 OpenAI 的生态主导权，避免沦为单纯的 " 资金提供方 "。

若两者皆能实现，软银或将改写 AI 产业格局；若任一环节断裂，其对 5,000 亿估值 " 独角兽 " 的押注，可能成为继 WeWork 之后又一场代价惨重的冒险。​