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大 AI 循环融资环路：当供应商资助自己的客户

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Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

华尔街在 2026 年有了新的担忧：人工智能（AI）热潮可能建立在财务工程而非真实需求之上。超过 8000 亿美元的“循环融资”安排——即芯片制造商和云服务提供商投资于 AI 初创公司，而这些公司随即动用这些资金购买他们的产品——让分析师们开始质疑，我们见证的是创新还是会计炼金术。

数据令人震惊。英伟达（NVIDIA）宣布与 OpenAI 建立 1000 亿美元的合作伙伴关系。AMD 达成了价值 2000 亿美元的交易，向客户交付了 10% 的股权认股权证。甲骨文（Oracle）承诺投入 3000 亿美元的云基础设施。但问题的关键在于：这些供应商同时也是购买其产品的 AI 公司的大股东，形成了一个自我强化的循环，这与互联网泡沫时期的供应商融资灾难惊人地相似。

循环的剖析​

在这个财务生态系统的中心是 OpenAI，它既成了 AI 潜力的典型代表，也成了其财务可持续性的警示录。尽管该公司预计到 2029 年营收将达到 1000 亿美元，但预计仅在 2026 年就将亏损 140 亿美元——几乎是 2025 年亏损额的三倍。

OpenAI 的基础设施承诺描绘了一幅前所未有的支出蓝图：在 2025 年至 2035 年间，向七家主要供应商分配了 1.15 万亿美元。博通（Broadcom）以 3500 亿美元领跑，其次是甲骨文（3000 亿美元）、微软（2500 亿美元）、英伟达（1000 亿美元）、AMD（900 亿美元）、亚马逊 AWS（380 亿美元）和 CoreWeave（220 亿美元）。

这些并非传统的采购。它们是资金在闭环中流动的循环安排：投资者资助 AI 初创公司，初创公司从这些投资者手中购买基础设施，而这些“收入”被报告为真实的业务增长。

英伟达立场的转变​

英伟达与 OpenAI 的关系说明了这些安排崩解的速度有多快。2025 年 9 月，英伟达宣布了一项意向书，计划向 OpenAI 投资高达 1000 亿美元，这与部署至少 10 吉瓦（GW）的英伟达系统挂钩。首个吉瓦计划于 2026 年下半年在英伟达 Vera Rubin 平台上部署，届时将触发首批资金投放。

到 2025 年 11 月，英伟达在季度财报中披露该交易“可能无法实现”。《华尔街日报》在 2026 年 1 月报道称该协议“被搁置”。首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）在 2026 年 3 月告诉投资者，公司对 OpenAI 的 300 亿美元投资“可能是最后一次”投资于该初创公司，而投资 1000 亿美元的机会“已不在考虑范围内”。

拖累英伟达股价的担忧是什么？批评者将这些交易与互联网泡沫破裂相提并论，当时像北电网络（Nortel）这样的光纤公司提供了“供应商融资”，后来发生崩盘，拖垮了整个市场。

AMD 的股权博弈​

AMD 通过提供股权以换取采购承诺，将循环融资提升到了另一个高度。这家芯片制造商与 Meta 和 OpenAI 达成了两项重大交易——每项交易都包含允许客户以每股 0.01 美元的价格收购 1.6 亿股 AMD 股票（约占公司 10% 股份）的认股权证。

Meta 的交易价值超过 1000 亿美元，涉及高达 6 吉瓦的 Instinct GPU，其行权结构围绕里程碑展开：第一批在交付 1GW 时行权，随着采购规模扩大至 6GW，更多批次将行权，最终行权则要求 AMD 股价达到 600 美元——是目前水平的 4 倍以上。

OpenAI-AMD 的安排遵循同样的模式：数十亿美元的芯片交换股权，部署情况和股价基准决定行权计划。怀疑论者看到了泡沫机制：供应商投资于购买其设备的客户，估值支撑产能，产能证明估值的合理性。支持者则反驳称，需求在产品遥测数据、企业合同和 API 使用量中清晰可见。

但根本问题依然存在：这是可持续的客户获取，还是掩盖需求不确定性的财务工程？

甲骨文的 3000 亿美元赌注​

甲骨文对 OpenAI 的承诺代表了历史上最大的云合同之一。这项为期五年、价值 3000 亿美元的协议（约每年 600 亿美元）要求甲骨文交付 4.5 吉瓦的计算能力，相当于 400 万个美国家庭的耗电量，或超过两座胡佛水坝的输出功率。

该项目预计从 2027 年开始每年为甲骨文贡献 300 亿美元的营收，但基础设施目前仅处于早期建设阶段。为了资助这一扩张，甲骨文主席拉里·埃里森（Larry Ellison）概述了在 2026 年筹集 450 亿至 500 亿美元的计划，其资本支出比早先的估计高出 150 亿美元。

对于 OpenAI 而言，甲骨文的交易只是基础设施拼图中的一块，该拼图要求每年筹集巨额资金——这远远超过了其目前 100 亿美元的年度经常性收入（ARR），同时还要承受巨额亏损。

互联网泡沫的平行对比​

与 20 世纪 90 年代末互联网热潮的比较是不可避免的。在那一时期，光纤网络在增长承诺的推动下不断扩张，并受到供应商融资的助推——贷款和支持使电信提供商即使在基本经济状况恶化的情况下也能维持巨额投资。

今天的动态惊人地相似：

  • 供应商资助客户：云服务提供商和芯片制造商投资于 AI 初创公司
  • 循环流动虚增营收：增长指标因生态系统内的资金循环而失真
  • 定价基于理想条件的估值：OpenAI 报道的 8300 亿美元估值假设其在 2029 年实现盈利
  • 紧密的相互依赖：放大了繁荣与萧条的周期

当北电网络在 2001 年崩盘时，它揭示了供应商融资是如何支撑不可持续增长的。纸面上看起来强劲的设备销售在客户由于供应商自身提供资金而无法实际支付时化为泡影。

440 亿美元的问题​

OpenAI 的内部预测显示，从 2023 年到 2028 年底，预计累计亏损将达 440 亿美元，直到 2029 年才实现 140 亿美元的利润。这基于营收从 2025 年估计的 40 亿美元增长到 2029 年的 1000 亿美元——四年内增长 25 倍。

作为参考，即使是 NVIDIA 在 AI 繁荣时期的历史性增长，也花费了数年时间才达到类似的倍数。OpenAI 不仅必须达到这种规模，还必须大幅改变单位经济效益，从 70%+ 的亏损率转向盈利。

该公司的烧钱速度是历史上所有初创公司中最快的。如果无法获得额外的融资轮次（据报道正在探索估值接近 8300 亿美元、规模达 1000 亿美元的融资），它最早可能在 2027 年耗尽资金。

循环何时打破？​

循环融资模式依赖于持续的资本流入。只要投资者相信 AI 的变革潜力并愿意为亏损买单，生态系统就能运转。但几个压力点可能会打破这一循环：

企业 ROI 现实​

到 2026 年中期，在 2024-2025 年采用 AI 解决方案的企业应该展示出可衡量的投资回报率 (ROI)。如果生产力提升、成本节约或收入增长没有实现，企业的 AI 预算将会收缩。由于企业客户代表了 OpenAI 在消费者 ChatGPT 订阅之外的增长故事，令人失望的企业业绩将动摇整个理论基础。

投资者疲劳​

OpenAI 正在探索 8300 亿美元估值的融资，同时预计 2026 年将亏损 140 亿美元。在某个时刻，即使是财力最雄厚的投资者也会要求一条不需要永远假设指数级增长的盈利路径。2026 年 2 月完成的 1100 亿美元融资轮——由亚马逊 (500 亿美元)、NVIDIA (300 亿美元) 和软银 (300 亿美元) 参与——可能代表了投资者的承诺，但也突显了对资本密集度的担忧。

“干净营收”的需求​

到 2026 年第一季度，投资者将要求看到不与内部补贴或循环安排挂钩的“干净”营收数据。当公司报告增长时，股东想知道有多少来自公平交易，有多少来自供应商融资交易。这种审查可能会迫使公司披露令人不安的营收质量信息。

利润率压缩​

如果多家资金雄厚的 AI 实验室为了赢得企业客户而在价格上展开竞争，整个行业的利润率将会被压缩。OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 等都在追求具有类似能力的相似客户群。在一个具有巨大固定成本的资本密集型行业中进行价格竞争，是导致长期亏损的诱因。

看涨理由​

循环融资的捍卫者认为，目前的情况与互联网泡沫时期的过剩有着本质区别：

可见需求：API 使用量、ChatGPT 超过 3 亿的周活跃用户以及企业部署都证明了真正的采用。这不再是“如果我建好了，他们就会来”——客户已经在正式使用这些产品了。

基础设施必要性：AI 模型的训练和推理需要大量的算力。这些投资不是投机性的，而是交付客户明确需要的服务的先决条件。

战略定位：对于 NVIDIA、AMD 和 Oracle 等供应商而言，投资 AI 领导者可以锁定长期客户，同时在生态系统发展方向上获得战略影响力。即使某些投资没有回报，占领 AI 基础设施市场也是值得冒险的。

多元化收入流：OpenAI 不仅仅是在销售 ChatGPT 订阅。它通过 API 接入、企业授权、定制模型以及跨行业的合作伙伴关系来实现商业化。多元化的收入降低了单点故障风险。

对区块链基础设施的影响​

对于区块链基础设施提供商来说，AI 循环融资现象既是警告也是机遇。定位于 AI 工作负载的去中心化计算网络必须证明其在代币激励之外的真正经济优势——包括中心化提供商无法企及的成本降低、抗审查性或可验证性。

那些声称要颠覆中心化 AI 基础设施的项目面临着同样的问题：需求是真实的，还是代币激励制造了虚假繁荣？OpenAI 营收质量面临的审查最终也将触及加密原生的 AI 项目。

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前行之路​

AI 循环融资循环将以以下三种方式之一解决：

场景 1：真实需求验证投资 企业 AI 采用加速，营收增长兑现，OpenAI 按预期在 2029 年实现盈利。循环融资被证明是变革性技术转型期间的战略定位。早期投资的供应商成为 AI 时代的主导基础设施提供商。

场景 2：逐渐趋于理性 增长继续，但未达到指数级预测。公司进行重组，估值下调，部分参与者退出，行业围绕可持续的商业模式进行整合。这不是泡沫破裂，而是区分胜者与败者的修正。

场景 3：循环中断 企业 ROI 令人失望，资本市场对 AI 投资失去兴趣，循环融资循环迅速瓦解。由供应商融资虚增的营收烟消云散，迫使整个生态系统进行资产减记。与互联网时代供应商融资的类比变成了现实，而不再是隐喻。

结论​

支撑 AI 基础设施繁荣的 8000 亿美元循环融资环路，要么代表了极具前瞻性的生态系统建设，要么是掩盖需求不确定性的财务工程。答案可能介于这两个极端之间：对 AI 潜力的真正兴奋与可能超出短期经济现实的财务安排交织在一起。

OpenAI 预计在 2026 年亏损 140 亿美元，这不仅是一个财务统计数据，更是对整个前沿 AI 商业模式的压力测试。如果该公司及其同行能在接下来的 18-24 个月内证明可持续的单位经济效益和真正的企业需求，循环融资将被视为激进但合理的早期投资。

否则，2026 年可能会被铭记为华尔街意识到 AI 热潮建立在供应商融资收入的自我循环模式之上的一年——历史表明这种模式通常不会有好的结局。

对于投资者、企业和基础设施提供商来说，问题不在于 AI 是否会变革行业——它几乎肯定会。问题在于，为当今建设提供资金的财务安排能否维持足够长的时间，以见证这一变革的实现。

来源​

企业软件：CFO的秘密厌恶

· 阅读需 8 分钟

工作日（Workday）​

CFO 痛点： 极差的用户体验（UX）；实施成本高；对人力资源和薪酬数据的集成不足；对员工体验的负面影响。

在技术公司中，Workday 已经成为一种“必备”但又“被诅咒”的 HR 与薪酬系统。虽然 CFO 依赖它来获取准确的员工人数和薪酬数据，但他们也经常抱怨它的用户界面让人抓狂。许多员工在内部论坛和社交媒体上公开表示，Workday 的表单、审批流程和自助服务功能让人感到沮丧。

“Workday 就像是程序员在没有考虑用户的情况下设计的。” — 前 SAP 用户的调侃

CFO 为什么讨厌它：

  • 糟糕的 UX：从新员工入职到离职的每一步都需要在 Workday 中完成繁琐的点击和填写，导致 HR 团队和员工都抱怨时间被浪费。
  • 高昂的实施成本：即使公司已经决定采用 Workday，实施过程仍然需要大量的顾问费用和内部资源。
  • 缺乏灵活性：在快速变化的技术公司中，Workday 的固定流程限制了业务部门的敏捷性。
  • 数据孤岛：Workday 与其他系统（如 Concur、Coupa）之间的集成不足，导致 CFO 必须手动对账。

背景： 在 大型科技公司 中，Workday 已经成为人事和薪酬的事实标准。中型科技公司（500‑1000 人）常常在采用 Workday 后仍然保留 Excel 作为补充工具，以弥补系统的不足。

费用与采购工具（Coupa、SAP Ariba、Oracle Procurement）​

CFO 痛点： 高昂的许可证费用；用户界面不友好；员工不愿使用；与 ERP 的集成不顺畅；手动对账导致的额外工作。

技术公司的采购部门经常使用 Coupa 或 SAP Ariba 来管理采购订单（PO）和供应商合同。虽然这些工具声称可以自动化支出流程，但 CFO 往往发现实际使用情况并不理想。

“Coupa 对我们来说太贵，而且对中型公司来说过于复杂。” — 来自 Reddit 的采购经理

CFO 为什么讨厌它们：

  • 成本：许可证费用与实际使用率不匹配，导致每位用户的成本居高不下。
  • 用户体验差：员工在提交 PO 时需要经过多层审批和手动输入，导致使用率低。
  • 集成问题：采购数据未能自动同步到总账，需要手动导入。

背景： 在 中型科技公司 中，Coupa 和 Ariba 常被视为“最佳实践”，但 CFO 往往因为成本和使用率低而质疑其价值。

差旅与费用管理（Concur、Expensify）​

CFO 痛点： 繁琐的报销流程；缺乏移动端友好体验；费用分类不清晰；高额的许可证费用。

Concur 已成为许多科技公司差旅和费用报销的标准工具。然而，员工和财务团队经常抱怨其步骤过多、报销周期长。

“我讨厌 Concur，从来没有一次轻松的差旅预订体验。” — 软件建议（SoftwareAdvice）评论

CFO 为什么讨厌它：

  • 流程繁琐：每笔费用都需要详细的项目化和收据上传，导致员工抵触。
  • 集成不足：Concur 的费用数据往往不能直接写入 ERP，需要手动对账。
  • 成本：许可证费用高且使用率低。

背景： 在 快速成长的科技公司 中，Concur 常被视为必须的费用控制工具，但其用户体验的缺陷导致 CFO 对其产生不满。

商业智能与分析仪表板（Tableau、Power BI、Looker）​

CFO 痛点： 报告加载慢；缺乏对财务指标的定制化；高额许可证费用但使用率低；仍然依赖 Excel。

BI 工具本应为财务团队提供自助报告能力，但实际使用中，CFO 常常发现这些工具无法快速满足临时的报表需求。

“Tableau 加载太慢，10 分钟的会议里我只能等数据。” — Reddit 上的财务经理

CFO 为什么讨厌它们：

  • 速度慢：实时仪表板的刷新延迟导致高层会议中出现尴尬的等待。
  • 灵活性不足：对财务报表的 ad‑hoc 调整往往需要 IT 支持，违背了自助的初衷。
  • 成本：每用户许可证费用高，而实际使用者寥寥。

背景： 在 所有规模的科技公司 中，Excel 仍是财务部门的核心工具，BI 仪表板更多是“锦上添花”，而非替代。

企业资源规划（ERP）系统：Oracle、SAP、NetSuite​

CFO 痛点： 极高的维护和升级成本；实现业务变更的僵硬性；实施周期长且痛苦；用户界面笨拙；供应商锁定与激进的销售策略；报告慢，需要手动工作。

ERP 系统是许多科技公司财务和运营数据的核心。然而，CFO 对其的怨言同样强烈。

“每年维护 ERP 要花掉 120 万美元。” — CIO Magazine 调查

CFO 为什么讨厌它们：

  • 成本：许可证、支持、咨询费用累计数百万，却仍需额外系统补足功能。
  • 僵硬性：业务模型的快速转变往往需要数月的系统重新配置。
  • 实施风险：12‑18 个月的部署周期与大量顾问费用让 CFO 夜不能寐。
  • 用户体验差：非会计人员使用时界面不友好，导致部门间使用率低。
  • 供应商依赖：锁定后，供应商的持续 upsell 与强硬销售让 CFO 感到被压迫。

背景： 大型成熟的科技公司几乎都在使用 Oracle、SAP S/4HANA 或 Microsoft Dynamics 等重量级 ERP；中型公司则倾向于 NetSuite、Intacct 等云 ERP，虽稍好但仍面临相同的成本与灵活性挑战。

集成与数据孤岛（根本的挫败感）​

(跨工具的共通主题，许多 CFO 提到的痛点。)

技术公司使用的各种企业软件往往彼此“说不同语言”。CFO 常常需要自行拼接 Workday、Coupa、Concur、Salesforce、NetSuite 等系统的数据，才能得到统一的财务视图。

“作为 CFO，我总是得去找 IT 才知道信息在哪儿，数据散落各处。” — 某 CFO 的抱怨

主要影响：

  • 手动对账：不同系统之间的员工人数、费用、收入等数据不匹配，最终由财务团队负责调查。
  • 额外工作：导出数据到 Excel、构建自定义报表，抵消了企业软件本应带来的效率提升。
  • 成本浪费：为每个功能单独购买最佳工具，却在集成层面付出高昂代价。

理想情景： 一个端到端的集成套件或数据仓库能够把所有系统统一起来。但现实是，大多数公司仍然采用“最佳组合”模式，导致集成挑战持续存在。

结论​

虽然技术公司的 CFO 依赖企业软件来实现规模化和效率，但他们也是最先指出这些工具未能兑现承诺的人。从 员工诅咒的 HR 平台、没人愿用的支出工具，到 让人眼泪直流的 ERP，不满情绪真实且有据可查。作为公司财务和流程的守护者，CFO 需要可靠、成本效益高且用户友好的软件，并在这些标准未达标时毫不留情地批评。只有当更好的解决方案出现，CFO 对这些系统的“暗中厌恶”才可能真正消散。

来源：

  • Business Insider, “Workday has become the most-hated workplace software” – user and manager testimonials on Workday’s poor UX .
  • Reddit (r/antiwork and r/Workday threads) – discussions of why companies adopt Workday despite frustrations .
  • HackerNews thread on Workday – analogy of enterprise software vs. user-centric design .
  • Reddit (r/procurement) – comments on Coupa being “overpriced and overly complex” for mid-sized firms and hatred of SAP Ariba’s non-intuitive design .
  • SoftwareAdvice reviews – user reviews citing “I hate Ariba” and “I hate Concur… never had an easy travel booking experience” .
  • Reddit (Fishbowl/Blind) – employees complaining about Concur’s tedious steps and itemization requirements .
  • Reddit (r/devops) – discussion on companies abandoning Slack due to cost, noting “Slack is pretty expensive… Teams can be 1/4 the cost… it’s really expensive [for what it does].” . Also, user remark that finance forces Teams since Slack and Teams are viewed as interchangeable .
  • CPA Practice Advisor survey – finding Excel widely used but finance execs not highly satisfied with current tools, indicating room for improvement .
  • Reddit (r/tableau) – finance professional listing exec complaints about Tableau dashboards (slow load, inflexibility, loss of Excel-like formatting) .
  • HackerNews comment – user extracting Salesforce data to external dashboards due to frustration with built-in reporting .
  • LinkedIn posts and articles – “Why your CFO might secretly hate your ERP” (mentioning slow reports and spreadsheet workarounds) ; discussion of ERP costs and pitfalls ; anecdote of a CFO shunting away a NetSuite sales rep out of annoyance .
  • CIO.com via SmartDataCollective – Thomas Wailgum’s analysis of CFOs’ issues with ERP: ongoing costs and inflexibility .
  • Survey data from BlackLine – CFOs’ lack of trust in fragmented data .
  • “CFOs Reveal Top Frustrations” – indicating disconnected data and slow closes are key issues .
  • Reddit (r/Netsuite) – thread on pushy account managers, with a CFO intervening to limit contact .
  • KPMG report excerpt – complexity in procurement causing frustration for employees trying to comply .