人工智能热潮的基础，可能比大多数投资者意识到的还要脆弱。BitMEX 联合创始人 Arthur Hayes 在 2026 年 6 月 26 日接受 Bonnie Blockchain 采访时提出了一个尖锐观点：AI 泡沫风险正面临一次剧烈回调，而这将由三股已经在悄然积聚的力量推动——不断上升的能源成本、难以预测的政府政策，以及开源替代方案的加速崛起。
Summary
要点速览
- Arthur Hayes 警告称，AI 市场正面临来自三个相互关联威胁的潜在回调。
- 地缘政治紧张局势可能在四到六个月内大幅推高油价，从而抬升 AI 计算成本。
- 美国政府对 Anthropic AI 模型的限制显示出，政策可以如何突然切断用户访问。
- 中国的开源 AI 模型在性能相近的情况下，成本约为美国竞争对手的十分之一。
- 向开源 AI 的转向，直接威胁到美国大型 AI 公司对价格和利润率的掌控力。
AI 市场尚未充分计入的三大威胁
大多数 AI 估值建立在一套干净利落的假设之上：能源成本可控、访问保持开放、且没有廉价对手破坏高溢价定价。Hayes 认为，这三项假设正同时承受压力——而市场尚未跟上现实变化。
值得关注他的分析之处在于，这些风险具有高度的相互关联性。它们并非各自为战。一场推高油价的地缘政治冲击，会在政策限制动摇企业客户信心的同时，叠加运营成本压力；而一波更便宜的开源模型，则在悄然侵蚀美国 AI 公司一直收取的溢价。合在一起，它们构成了一个压力情景，而当前 AI 估值中的泡沫，未必有能力承受。
能源成本可能挤压 AI 计算与盈利能力
AI 计算本质上是一门能源生意。支撑大规模模型的数据中心消耗巨量电力，而这些电力仍然与化石燃料价格高度挂钩。
油价上涨的影响
Hayes 指出，地缘政治紧张局势——包括可能爆发的美伊冲突——是油价大幅飙升的可信催化剂。他的估计是：油价可能在四到六个月内明显走高。这种走势会直接传导到所有运营大型 AI 基础设施公司的运营成本中。
更高的能源成本不仅会压缩利润率，还会暴露出 AI 投资定价方式中的结构性弱点。许多对 AI 公司的增长预测，都假定投入成本相对稳定。能源支出持续上升，将迫使人们重新评估这些盈利模型——而这种重估可能会非常突然。
这对投资者意味着什么
据 Hayes 称，许多围绕 AI 增长假设构建的投资组合，可能根本没有把这一变量纳入考量。这并非小疏忽。如果能源成本大幅攀升，某些 AI 企业的整个财务架构看起来都会完全不同。
政府政策为 AI 用户带来不确定性
AI 领域的监管风险并非抽象概念——它已经以具体形式出现。Hayes 提到，美国政府对 Anthropic 的 Mythos 和 Fable 模型实施的限制，就是一个现实案例，展示了政策决策如何在毫无预警的情况下扰乱访问，影响外部用户，有时甚至波及公司内部人员。
美国对 Anthropic AI 模型的限制
对 Anthropic 模型的限制体现了一个更广泛的动态：在围绕 AI 的政治高度敏感环境中，对关键工具的访问可以由政府自行决定随时关闭。对国内用户而言，这是一场合规噩梦。对依赖美国 AI 服务的国际企业和个人来说，这则是更严重的运营风险。
与此同时，围绕开放权重模型的行业大讨论也在升温。据 Business Insider 报道，包括英伟达、Meta、微软、OpenAI 和谷歌在内的二十多家公司，签署了一封名为“开放权重与美国 AI 领导力”（Open Weights and American AI Leadership）的公开信，支持开放权重 AI 的发展。Anthropic 明显缺席这封公开信，因此遭到包括风投 David Sacks 和 Benchmark 合伙人 Bill Gurley 在内的多方批评，认为该公司通过保持沉默来保护自身的经济模式。
对非美国公司和用户的风险
对于那些身处美国以外、并将业务建立在持续访问美国 AI 服务基础上的企业而言，这远不只是政治花絮。一次突然的政策转向就可能完全切断服务，无论付款状态或合同约定如何。Hayes 认为，这一脆弱性尚未充分反映在当前 AI 估值中——而它可能会重塑企业未来选择 AI 服务提供商的方式。
开源 AI 模型挑战美国 AI 公司的定价与控制力
Hayes 提出的第三大威胁，可能是结构性破坏力最强的一项。开源 AI 模型——其中许多由中国团队开发——正以远低于美国封闭系统的价格，提供相近的性能。
中国开源模型在成本与性能上的优势
Hayes 表示，这些模型的成本往往只有同类美国产品的约十分之一，却能提供类似的性能。仅这一价格差，就足以吸引对成本敏感的企业客户。Business Insider 还报道了Kimi K3 的近期发布——这是由中国 AI 实验室 Moonshot 打造的一款开放权重模型，在多个基准测试上可与美国顶级封闭模型媲美——为 Hayes 的观点增添了具体佐证。
竞争压力已不再停留在理论层面。随着 Kimi K3 等模型在行业内获得广泛关注，美国公司能否维持其定价溢价，正变成一个越来越难以回避的问题。
用户数据控制与降低依赖的好处
除了成本之外，开源模型还提供了封闭系统从根本上无法给予的东西：用户对数据的控制权。对于那些不愿将敏感业务运行在受他国监管决策左右的基础设施上的公司而言，自托管替代方案的吸引力正在迅速上升。
这正是侵蚀护城河的典型动态。美国 AI 公司之所以能支撑高估值，部分原因在于其高利润率。如果市场中有相当一部分转向更便宜的自托管替代方案——既出于节省成本，也出于数据主权考量——这些利润率将面临持续压力。Hayes 总结称，这一转变直接威胁到美国 AI 公司的定价权，而整个行业对开放权重模型的反应，也表明这一威胁正在被整个硅谷严肃对待。
贯穿这三大风险的更深层含义是：AI 市场可能在多个层面同时按最乐观情景来定价。当能源保持低价、政府保持宽松、且没有廉价替代品出现时，高溢价的 AI 估值尚能站得住脚。一旦剥离其中任何一项假设，账就开始难算；如果三项同时失效，Hayes 所警告的回调，就不再像是猜测，而更像是算术结果。
常见问题
根据 Arthur Hayes 的观点，威胁 AI 泡沫的主要风险有哪些？
Arthur Hayes 指出三大主要威胁：由地缘政治紧张局势推动的能源成本上升；可能突然限制对 AI 模型访问的政府限制性政策；以及来自开源 AI 替代方案（尤其是中国开发者）的日益激烈竞争。
油价上涨会如何影响 AI 行业？
油价上涨（可能由美伊冲突等地缘政治紧张局势推动）会在四到六个月内提高运行 AI 数据中心的能源成本。这将挤压那些商业模式建立在运营成本稳定假设之上的 AI 公司的盈利能力。
为什么政府政策会给 AI 用户带来不确定性？
美国政府的限制措施——例如对 Anthropic 的 Mythos 和 Fable AI 模型实施的限制——可能会突然切断用户访问，尤其是那些依赖这些服务的非美国企业。这带来了运营和服务连续性风险，而 Hayes 认为，这些风险尚未被充分计入当前 AI 市场估值。
开源 AI 模型对美国 AI 公司有何影响？
开源 AI 模型，尤其是来自中国开发者的模型，在成本仅为美国封闭系统约十分之一的情况下，提供了相近的性能。同时，它们还让用户对自身数据拥有更大控制权，降低对美国平台的依赖。这些因素叠加在一起，威胁到支撑当前 AI 公司估值的定价权和利润率。
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本文在人工智能协助下完成，并由编辑团队进行审核。
