申银证券杨燕青：超级IPO和AGI的非理性繁荣丨未来实验室

2026年6月，全球资本市场正经历一场由人工智能技术突破、算力基础设施重构、宏观政策导向共同驱动的史诗级资产重估。

SpaceX、Anthropic、OpenAI构成的超级AI企业集群，携总计超过4万亿美元的估值预期冲向资本市场，即将释放高达1350亿美元的新增股权供给。这标志着人工智能产业正式告别早期技术探索阶段，迈入重资产投入、高金融杠杆、底层技术路线博弈与全球技术垄断争夺的深水区。

在这场席卷全球的资本狂欢中，一边是华尔街以“实物期权”逻辑为通用人工智能（AGI）的未来无限定价，一边是物理学、工程学与商业规律构筑的不可逾越边界，两者的碰撞，正在酝酿一场足以重塑全球科技格局、重构资本市场秩序的结构性出清。

实物期权定价：脱离传统财务的AGI估值狂潮

这场AGI资本狂潮的核心支柱，是彻底颠覆传统财务框架的实物期权估值体系。市场已不再用营收规模、净利润、自由现金流等常规指标衡量这些超级科技企业，而是将其持续扩大的巨额亏损视为“购买未来数字世界垄断权”的必要成本。在投资者的集体想象中，率先跨越AGI理论门槛的科技巨头，将掌控全球算力基础设施、数据流霸权与具身智能的终极话语权，其未来可产生的现金流在数学上趋近于无限。

正是这种对“终极垄断”的狂热信仰，支撑起SpaceX1.75万亿~2万亿美元的IPO目标估值，以及Anthropic、OpenAI1万亿美元左右的估值野心。传统的市销率、市盈率模型完全失效，取而代之的是对技术极限、未来场景、垄断地位的无限透支。资本市场甘愿承受巨额亏损与高杠杆风险，本质上是在进行一场豪赌——谁能率先拿下AGI制高点，谁就能成为未来数字世界的规则制定者。

这种估值逻辑彻底脱离了商业基本面，将科技产业推入非理性繁荣。市场不再关注企业是否具备可持续盈利模式、能否突破真实技术瓶颈，而是沉浸在“算力即正义、规模即未来”的叙事中，持续推高资产价格，为后续泡沫破裂埋下巨大隐患。资本不再追求稳健回报，而是押注于一场可能改变人类文明走向的技术跃迁，这种极端风险偏好，让整个AI产业与资本市场深度绑定，形成一荣俱荣、一损俱损的脆弱生态。

SpaceX：极限工程与金融杠杆编织的估值神话

作为这场资本大戏的核心玩家，合并xAI后的SpaceX将极限工程与金融杠杆运用到极致。SpaceX5月提交的S-1文件显示，合并xAI后，其2026年第一季度净亏损高达42.8亿美元，历史累计赤字突破413亿美元；其中xAI部门单季营收仅8.18亿美元，运营亏损却达24.7亿美元，单季度AI资本支出高达77.2亿美元。

为支撑IPO叙事、缓解现金流压力，SpaceX构建了极具金融工程技巧的“算力对敲”交易：与主要竞争对手Anthropic签订长期云服务协议，2029年5月前每月固定收取1.25亿美元算力租金，年化收入15亿美元，合同总规模最高可达450亿美元。这笔交易本质是Anthropic用外部融资为SpaceX的AI基建输血，SpaceX则借此获得确定性账面收入，大幅粉饰亏损报表，成为支撑其高估值叙事的关键财务工具。

与此同时，SpaceX以600亿美元估值锁定代码生成平台Cursor，直指大模型产业最稀缺的核心资源——高质量训练数据。当前互联网公开静态文本接近枯竭，纯合成数据易引发模型认知退化，专业开发者在真实编程环境中的思维链与交互反馈，成为训练高阶模型的核心矿藏。Cursor年度经常性收入已突破30亿美元，覆盖半数以上世界500强企业开发团队，收购Cursor意味着SpaceX将牢牢锁住顶级开发者数据飞轮，形成“算力垄断+数据闭环”的全产业链壁垒。

而其描绘的“轨道数据中心”愿景，虽在星舰第十二次飞行测试成功后获得工程可行性想象，却始终无法突破太空散热、入轨成本、数据引力等物理瓶颈。太空真空环境无对流散热、入轨成本居高不下、地空带宽有限，决定了太空算力在可预见未来仍停留在远期期权层面，难以转化为现实商业收益。

更值得警惕的是，SpaceX的超级IPO将引发全球资本市场的流动性地震。SpaceX计划融资750亿~800亿美元，上市后将快速纳入纳斯达克100等核心指数，触发全球数万亿美元被动基金的机械性强制买入。巨量资本将被迫从传统科技巨头分流，导致全球科技股估值中枢整体下移，市场风险偏好全面转向高风险算力押注，为流动性枯竭埋下深层隐患。

底层范式革命：从离散Token到连续空间的技术颠覆

当资本市场沉浸在算力扩张的狂热中时，AI底层技术正悄然酝酿变化，未来可能颠覆现有估值体系。当前支撑GPT-4、Claude3.5等主流模型的核心架构，是“离散Token自回归预测”。这种架构本质是对人类语言的“有损压缩”，只能模拟文字符号的概率规律，无法真正理解物理世界的空间关系、触觉反馈、因果逻辑，投入再多算力，也无法突破认知天花板。

以何恺明团队ELF架构、字节跳动Cola DLM为代表的连续潜空间统一表征技术崭露头角，将文本、图像、音频、机械臂运动轨迹映射到统一高维向量空间，采用流匹配技术实现全局语义生成，生成效率与质量实现量级跃升。Google Gemini Embedding 2、LeCun主导的JEPA路线也纷纷转向原生多模态世界模型，行业正从“文字游戏式的语言模拟”走向对真实物理世界的深度理解与交互。

这场底层范式迁移，可能改写AI行业的竞争规则。若底层架构转换成为现实，专注纯文本、依赖旧范式的企业，将面临高额技术债与估值折价；而具备原生多模态能力、深耕连续空间架构的玩家，将占据下一代竞争制高点。当前资本市场对AI巨头的估值，很大程度建立在并不稳固的技术路线之上，存在严重的价值错配，这将为后续估值重构埋下伏笔。

寡头分化：Anthropic的短期暴利与OpenAI的商业异化

在技术范式动荡期，AI两大寡头Anthropic与OpenAI走向截然不同的商业化路径，估值逻辑与潜在风险差异显著。

Anthropic凭借极致聚焦的战略，成为首个实现盈利的头部大模型企业。2026年第二季度，其预计营收达109亿美元，年化经常性收入逼近440亿美元，单季度经营性利润5.59亿美元，私募估值飙升至9000亿美元。其盈利核心在于“极致偏科”：放弃高耗能的多模态拓展，锚定纯文本推理与企业级代码生成，同时推出被誉为“AI的USB-C”的模型上下文协议（MCP），以标准化协议打通企业数据孤岛，形成强大生态虹吸效应。但光鲜数据背后暗藏隐患：Anthropic几乎无原生多模态积累，完全绑定离散Token旧范式，且每月需向SpaceX支付高额算力费用，长期估值存在大幅折价风险。

与Anthropic不同，OpenAI在API收费模式彻底失败、经营利润率跌至-122%的困境下，选择走向金融杠杆驱动的B端实施垄断。2026年5月，OpenAI联合顶级私募股权（PE）投资成立100亿美元合资公司DeployCo，以五年年化17.5%的刚性收益承诺绑定资本借助PE话语权向其投资组合企业强制推广AI方案。通过收购咨询公司获取前沿部署工程师，OpenAI复刻重度IT实施模式，深度嵌入企业核心业务流，用极高切换成本构筑垄断壁垒。曾经的AGI先驱，彻底异化为依靠资本绑定与系统锁定获利的软件巨头。

自杀区域与去监管：失控的AGI死亡竞速

比商业战略异化更危险的是，整个AGI竞赛已陷入博弈论中无解的“自杀区域”。传统实物期权理论认为，高不确定性下企业应选择观望等待，但AGI市场极端的赢家通吃格局，让等待变成最危险的选择。一旦对手率先突破，追随者的市场份额将瞬间归零；而AGI对齐失败引发的全球灾难成本，由全人类共同承担，谨慎等待的安全价值被彻底抵消。

这种博弈结构迫使所有企业放弃安全冗余，在负预期收益下加速部署未经验证的模型，形成停不下来的“死亡竞速”，即便出现局部AI失控事件，也无法阻止这场疯狂竞赛。企业明知模型存在安全风险，却不得不继续扩张，因为在这场零和博弈中，停下就意味着被淘汰，而共同毁灭的风险被分摊到整个社会，个体企业无需承担全部代价。

本应发挥约束作用的监管层，反而成为这场狂潮的助推者。为争夺全球AI霸权，美国政府全面转向去监管政策，拒绝签署AI监管行政命令，成立“AI诉讼特别工作组”，动用联邦力量起诉试图推行地方安全监管的州政府，废除算法歧视等限制法案。政策刹车的彻底失灵，让技术军备竞赛失去最后约束，市场的最终裁决者，只剩下冰冷的物理定律与商业规律。

物理极限定终局：万亿泡沫的自然出清

2026年这场AGI资本泡沫，最终将撞上无法突破的物理极限，迎来“自然出清”。单体超算中心面临电网并网瓶颈，大模型Scaling Law触及数据与范式瓶颈，边际收益持续递减；太空算力愿景被热力学与航天工程证伪，短期无法商业化；H100、H200等高端芯片折旧速度极快，数年后将毫无残值，数百亿资本支出沦为沉没成本。

那些被吹至天际的万亿估值，本质绑定的是“AGI必然指数级进化”的虚妄承诺。一旦技术范式切换、算力故事证伪、资本流动性枯竭，估值体系将崩塌。这场超4万亿美元的资本狂欢，并非人工智能技术的终点，而是行业回归理性的转折点。

泡沫破裂会淘汰依靠故事、杠杆与算力堆砌的投机者，让资本重新正视物理规律与商业本质。当狂热退去，基于坚实工程标准、严格合规底线、真实商业闭环的企业级AI应用，将在非理性繁荣的废墟上崛起，开启AI与实体经济深度融合的稳健新周期。

技术可以狂飙，资本可以狂热，但宇宙的物理规则与市场的客观规律，永远不会为泡沫让步。AGI的未来，不属于无限杠杆的资本游戏，不属于脱离现实的算力竞赛，而属于尊重科学、扎根产业、坚守人类价值的长期主义者。这场估值逻辑与物理极限的博弈，终将以规律的胜利、理性的回归，写下人工智能时代的真正序章。

（杨燕青系上科大教育、创新和可持续发展研究中心主任，安叙系AI观察者）

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