万亿资金缺口与算力约束下，2028 年全球 AI 行业结构性洗牌预判
——第十三把刀
1.根据摩根大通的测算，2030年之前AI行业基础设施建设需要至少5万亿美元的资金，把企业自身现金流、企业债券、金融衍生品等所有融资渠道都算上，仍然有约1.4万亿的资金缺口。这部分资金需要依赖私人信贷、主权基金和政府财政填补。
2.作为重要融资渠道的私募机构，正面临赎回挤兑危机。由于过去十余年间重仓SaaS软件公司，其在AI冲击下债务违约风险高企，使私募机构现金流萎缩。同时银行为求自保，正下调私募机构抵押品的价格以降低贷款额度，进一步恶化了私募机构的现金流问题。目前私募机构正在将资金向AI行业倾斜以缓解现状，但由于其对中短期现金流存在较高需求，这与AI公司的长期展望存在错配。
3.由于电力行业供应短缺，变压器交付周期甚至达到3-5年之久，美国AI公司数据中心正面临严重的建设延期问题和闲置硬件的贬值风险。这会削减其业务扩张速度和数据中心证券化的融资能力。
4.中国开源模型的竞争力正快速上升。今年4月deepseekv4的发布以及对昇腾超节点的适配是一件标志性事件，这意味着脱离美国技术的新框架正在形成，且价格比美国同行低一个量级。但由于deepseekv4本身性能尚未达到顶级水准、预训练依然在英伟达平台上进行，所以更多地是填补市场，而非倾销式的冲击。2026年底即将交付的昇腾950超节点和预计2027年年底交付的昇腾960超节点将具备支撑10T至100T级大模型的训练能力，若硬件平台建设顺利，基于中美AI公司的开发者具有相当的模型架构设计及软硬件适配能力的假设，乐观估计国产开源模型能在2028年达到甚至超越三巨头的同期水平。即使国产进步速度没有那么理想，也基本已经渡过了最艰难的时期，差距很难再被拉大。如果彼时依然能以现在的极低结构成本向市面推出，将动摇英伟达和谷歌、anthropic、openai三巨头的高价值共识，私人信贷、主权基金以及私募机构可能会进行大幅的资金重新配置。