财湃新闻 近期，AI算力基础设施领域头部企业CoreWeave出现股价单周暴跌超25%的情况，其公司债券收益率同步飙升至16%，债务违约风险大幅上升。这一轮市场抛售并未局限于单一企业，而是快速波及整个AI算力基础设施板块及相关芯片股，引发市场参与者对AI行业是否会重演本世纪初互联网泡沫破裂场景的普遍担忧。

　　从市场整体表现来看，同期道琼斯工业平均指数上涨0.67%，标准普尔500指数下跌1.95%，纳斯达克指数下跌4.48%，费城半导体指数跌幅达到8.99%，AI相关资产的调整幅度明显大于大盘整体水平。除CoreWeave之外，多家同赛道企业也遭遇大幅股价下挫，其中Nebius单周跌幅达25.1%，Applied Digital下跌23.78%，IREN下跌23.30%，TeraWulf下跌15.18%。未上市的数据中心投资企业估值也同步受到波及，Lambda Labs、Crusoe等机构的估值均面临下调压力。

高利率环境下债务驱动模式遭遇市场质疑

　　债券市场已开始对CoreWeave依靠巨额债务融资、长期合同和持续资本投入支撑的商业模式提出明确质疑。当前美债收益率接近5.3%，在这一高利率背景下，新兴云厂商面临的借款成本高达9%，企业的营业收益已经难以覆盖巨额利息支出，融资成本成为这类企业的致命弱点。

　　从CoreWeave自身的财务数据来看，其营业收入虽实现大幅增长，但营业费用同步攀升，几乎没有留下盈利空间。公开数据显示，CoreWeave的营业收入从2024年第二季度的3.95亿美元飙升至今年第二季度的25.75亿美元，同期净利息成本从2024年第二季度的0.67亿美元升至今年第二季度的6.4亿美元，持续攀升的利息支出直接导致公司长期处于亏损状态。

　　市场分析指出，CoreWeave的商业逻辑是大规模举债采购相关算力芯片、建设高能耗数据中心，再将算力资源出租给AI模型开发与运行企业。但数据中心的建设和芯片部署需要一定周期才能产生稳定租赁收入，而债务的利息从借入当日就开始累积，这种时间错配进一步放大了企业的现金流压力。截至今年第二季度末，CoreWeave的合同待实现收入约为1042亿美元，第三季度初新增超过250亿美元客户承诺，公司管理层也表示订单储备足以覆盖债务偿付义务，但市场并未完全认可这类未来收入的变现质量，积压订单的“质量折价”成为投资者普遍关注的核心问题。

AI领域融资规模持续下行 行业盈利预期出现调整

　　随着市场风险偏好转向谨慎，投资者关注的核心问题已经转向大型模型公司的变现能力，即如何将产出的词元转化为稳定的现金流。全球AI领域融资额呈现出明显的下降趋势，美国AI融资额在前三季度分别为2135亿美元、1152亿美元和630亿美元，高利率环境明显抑制了企业的融资冲动。

　　据CB Insights《AI报告》（State of AI Q3’26）数据，今年前三季度全球AI融资额分别为2391亿美元、1531亿美元、1033亿美元，下降趋势十分显著。同期中国AI融资额分别为76亿美元、184亿美元、97亿美元，不同区域的融资节奏也出现明显分化。另据SIFMA（美国证券行业与金融市场协会）统计，今年前三季度美国公司债券发行规模分别为7990亿美元、7465亿美元、6496亿美元，整体融资规模随利率上行逐步收缩。

　　尽管全球大模型调用量迅速攀升，但相关企业的盈利状况并未出现显著改善。OpenAI年化收入约500亿美元，低于此前市场预期的680亿美元。标普调查数据显示，全球仅39%的企业反馈AI提升了生产效率，其余企业认为AI对盈利帮助不大。这一数据直接打破了此前市场普遍认为AI应用能够快速转化为企业实际收益的乐观预期，也让投资者对AI赛道的回报周期重新进行评估。

行业叙事生变 AI赛道迎来模式切换与洗牌

　　此前科技业界盛行的相关宏大叙事认为，芯片越先进，训练用的参数越多，模型推理能力就越强，任何先进模型不加速迭代就有可能被替代，未来算力缺口很大，AI基础设施投资会超过36万亿美元，持续拉动经济增长。随着本轮市场调整，这类片面强调规模扩张的叙事正在被市场抛弃，AI赛道将迎来切换与大洗牌。

　　行业普遍认为，AI产业需要从当前的烧钱模式转向深度融入各行业业务流的物理AI方向，大型平台必须找到可行的商业模式，而不是片面追求模型参数和运行速度。过去依靠借钱大规模堆数据中心的发展路径，在高利率环境下已经难以持续，信贷市场不再为AI的宏大叙事买单，转而更加看重企业的抵押物质量和实际现金流生成能力。

　　研究机构Gartner警告，到2030年，约3.5万亿美元AI基础设施投资可能因实际应用收入不及预期而面临资产减记风险。杰富瑞分析师Chris Wood警告，硅谷每年投入数千亿美元建设AI基础设施，最终能否获得足够回报仍存疑问，美国可能因此面临大规模资本损失。随着Anthropic、Nscale等企业筹备上市，投资者对AI企业的融资条件和现金流要求正变得更加严格，整个行业的风险定价体系正在完成新一轮重构。

(编辑：吕文)