最近，风险投资家Chamath Palihapitiya把AI创投圈最后一块遮羞布扯了下来，他认为当前每1美元AI支出中，大约有70到75美分来自那些本身并不盈利、靠风投资金续命的AI公司。

这意味着大量所谓的收入增长，本质上是风投的钱从A公司流向B公司，再从B公司流回A公司或它的供应商口袋里，彼此抬高估值，制造出一张漂亮的营收报表。

Palihapitiya认为当前很多AI公司收入质量目前很差。

这不仅仅是创投圈里几家初创公司互相刷单的问题。科技巨头们早就把左脚踩右脚的把戏玩到了万亿市值级别。

大模型公司疯狂购买算力，云大厂疯狂扩建算力集群，云大厂同时也在使用大模型公司提供的代码生成与模型服务，而它们脚下的硬件几乎全部来自英伟达。

英伟达的角色早已越过了单纯的芯片供应商。截至2026年4月底，英伟达的非上市股权投资规模从一年前的30亿美元膨胀到420亿美元，其中对OpenAI的投资高达300亿美元，对Anthropic也有100亿美元。

它还为俄亥俄州一个由OpenAI承租的数据中心园区提供了1050亿美元的资金支持，并与华尔街机构合作安排高达5000亿美元的数据中心融资额度。

这是典型的循环融资，黄仁勋的回应是这些前沿实验室缺乏投资级信用评级，没有英伟达的帮助就拿不到低成本资金，而他认为风险很低。风险是否真的低，取决于GPU折旧周期与算力需求之间那根越绷越紧的弦，但至少从会计层面看，英伟达的营收和它的投资对象所获得的资金，已经在同一个闭环里互相喂养了相当长一段时间。

这个闭环的断裂点，最近出现在算力基础设施这一端。2026年10月，海外数据中心和算力租赁板块经历了一轮密集的估值重估。韩国年内最大IPO爱丽丝集团上市首日暴跌32%，美股两家明星算力服务商CoreWeave和Nebius当月跌幅接近30%。

更关键的是拟上市企业的连环折戟：英国的Nscale被投资者要求把希望估值砍掉一半才愿意进场，软银旗下的SB Energy因投资者拒绝接受高昂估值而直接搁置上市计划，澳大利亚的Firmus则因认购不足撤回发行。

这些名字背后站着的是英伟达的背书、软银的资本和黑石的布局，但背书和资本同时失灵，说明问题已经不在个别公司的定价高低，而是整个板块的估值标尺被换掉了。

长端美债收益率抬升让举债建算力的商业模式承受压力，而头部云厂商一边自建机房一边盘活闲置算力对外出租，直接挤压了第三方算力租赁商的生存空间。当最底层的算力资产开始被公开市场用现金流和折旧年限来审视，靠风投和债务堆起来的击鼓传花就传不下去了。。

当IPO窗口对算力资产关闭，那意味着风投的投资就无法退出。而债务成本开始反映真实风险，整条链条上最脆弱的环节就会最先断裂。