清仓英伟达加注OpenAI，软银是狂想还是妄想？

当华尔街为AI领域3,750亿美元（瑞银数据）的年度烧钱规模直冒冷汗时，软银的一笔操作让整个资本圈炸开了锅：果断清仓已经赚的盆满钵满、截至2025年7月27日止12个月净利润增长近六成的英伟达（NVDA.US），转而All in在2030年前难见盈利曙光的OpenAI身上。

一边是年营收高达1,652亿美元、净利润878亿美元的AI硬件“现金牛”，一边是年化营收仅130亿美元却计划在未来八年投入1.4万亿美元建设算力基建、2028年预期亏损达740亿美元的“烧钱巨兽”——讽刺的是这1.4万亿美元的投入有很大一部分将流向英伟达，软银的逆向操作，究竟是看透未来的远见，还是在AI泡沫中搏不会成为下一个傻瓜的冒险？

清仓英伟达，却不足以支付对OpenAI的投资

软银刚刚公布的截至2025年9月30日止第2财季数据显示，该公司于10月份清仓英伟达的持仓，套现58亿美元；同时继续出售T-Mobile的持仓，套现44亿美元；还增加抵押所持有的Arm（ARM.US）股份，增加65亿美元的贷款。合共套现167亿美元。

与此同时，软银表示其愿景基金二期将于12月按2,600亿美元的投前估值，增加225亿美元对OpenAI的投资，以进一步巩固其与OpenAI的长期合作。

58亿美元的英伟达套现款，仅能覆盖OpenAI新增投资约四分之一，软银不惜通过减持成熟资产、抵押核心股权的方式凑集资金，足见其对OpenAI未来的信心。

不过有一点值得留意，这次清仓与其2019年因流动性压力被动抛售英伟达的操作不同，如今的软银是在英伟达估值被认为处于历史高位的主动锁定收益，将资金从“买芯片”转向尚未完全定价的生态布局，更像是一场精心策划的战略换挡，但，这靠谱吗？

华尔街的忧虑与软银野心的分歧

软银的逆向操作，恰好撞上华尔街对AI资本开支的集体焦虑。

见下表，“七姐妹”于2025年9月财季的资本开支达到1,184亿美元，按年大增69.22%，截至2025年9月末止的12个月资本开支达到3,839亿美元。

一家企业的资本开支资金主要来自三个方向：1）自有资金，为正常经营活动产生的净现金流入；2）债务融资，通过发行企业债融资；3）股权融资，通过发行新股进行融资。

一般而言，自有资金的成本最低，因为这些资金在账上也是空闲着，如果投入项目能产生更高回报，就能有效提升企业未来的整体资本投入回报率（ROI），其机会成本是企业原本的ROE（股本回报率）。债务融资的成本次之，其资金成本主要为当期的市场利率加上企业的信用差、流动性等因素，但可以抵扣税务。

股权融资最贵，因为这是以现有股东的未来回报为代价，债务融资尚以定息成本为代价，股东可以享有税务优惠以及定息成本之后的剩余收益，而股权融资则是以未来的剩余利润为代价，因此如果能够以自有现金和债券筹资，企业都不会采用股权融资方式，除非其估值明显偏高，能带来可观的溢价。

科技巨头这两年因为AI的蓬勃发展而享有了高昂的估值增长，但是随着其估值越来越高，例如英伟达的市值从2019年末不足500亿美元，飙升至如今4.69万亿美元，华尔街也开始担心AI泡沫是否会像本世纪初的科网泡沫一样，让高昂的估值瞬间成为泡影。

巴克莱最新研报警告，数据中心资本支出放缓可能成为美股最大系统性风险，三大“巨雷”已浮出水面：AI模型效率提升可能导致算力设施过度建设，重演科网泡沫“暗光纤”悲剧；电力短缺正成为数据中心建设的硬约束，2028年美国数据中心用电量或将占到总用电量的12%；融资压力加剧，风投资本枯竭可能让高昂的资本开支难以为继。

以“七姐妹”为首的大型科技企业，凭借多年来在各自领域累积的巨额财富，拥有了为AI未来投入巨资的本钱，但自身资金似乎并不足以满足未来对AI的资本开支，科技巨头开始通过发债进行融资，投资者对于科技巨头AI支出的忧虑，也率先体现在债市上。

谷歌（GOOG.US）、Meta（META.US）和甲骨文（ORCL.US）最近都推出了规模庞大的发债项目，其中谷歌发行250亿美元债券，甲骨文发行180亿美元，Meta上个月完成270亿美元的私募债和300亿美元公司债发行，但其债券遭受了冲击。

美银的数据显示，这些债券相对于被视为无风险的美国国债收益率利差——投资者为企业债额外支付的收益——已升至0.78个百分点，是特朗普宣布关税计划引发市场动荡以来的最高水平，也高于9月时的0.5个百分点。

从这个意义来说，软银清仓估值被认为高估的英伟达，似乎是合理之举，但它的“迷之操作”是转向OpenAI——另一家估值存在更大争议的AI公司。

投资OpenAI就靠谱吗？

作为当前估值最高的“独角兽”，OpenAI在软银投后的估值或达到5,000亿美元。但需要注意的是，OpenAI已经承诺在未来八年投资超1.4万亿美元，进行数据中心基建，大部分开支或用于购买芯片。

一般而言，云服务厂商的服务器使用寿命或介于4年至6年，AI芯片的技术迭代或约三年，未来或缩短至一年到年半，实际使用寿命或2-3年，而企业在进行会计处理时使用的折旧年限或4到6年。

假设OpenAI未来对芯片和数据中心采用的折旧年限为5年，则1.4万亿美元的资本开支意味着每年会有2,800亿美元的折旧，要实现账面收支平衡，OpenAI至少要产生2,800亿美元的年收入。

当前英伟达的市值4.69万亿美元，大约相当于截至2025年7月末止12个月非会计净利润877.53亿美元的53.49倍，要论证OpenAI的5,000亿美元估值合理，或至少让软银出售英伟达买入OpenAI之举看起来合理，其潜在年利润或至少达到93亿美元的水平（反映市盈率约53倍），再加上美国的企业税率，则OpenAI的年收入至少要达到2,924亿美元，即英伟达最近12个月营收规模的1.8倍，才能配得上如此昂贵的估值。

但是，OpenAI早前预计今年的年收入仅130亿美元，而且预计在2029年之前还会产生440亿美元的亏损。即便OpenAI的管理层曾预计其年收入到2028年达到1,000亿美元，2030年达到2,000亿美元，距离我们以上估算的2,924亿美元“估值达标线”仍存在近千亿缺口。

从业务现状看，OpenAI确实展现出部分增长潜力：截至2025年11月，其全球直接付费企业客户已突破100万，管理层也将此视为未来收入的膨胀轴心；ChatGPT周活用户超8亿，企业级席位年增长率高达9倍，Codex代码生成工具、AgentKit智能体开发平台等产品也实现快速渗透，思科、凯雷集团等企业通过其工具将业务效率提升30%-50%……

但光鲜数据背后，隐患同样突出：其一，收入结构单一，四分之三仍依赖消费者订阅，企业服务尚未形成规模化盈利；其二，价格战加剧盈利压力，为应对谷歌Gemini等同行的竞争，OpenAI曾将o3模型价格下调80%，核心技术的差异化壁垒正逐渐弱化；其三，算力基建推进受阻，与软银联手的千亿美元“星际之门”数据中心项目因选址分歧、战略节奏差异。​

资本游戏的终局：远见还是陷阱？​

软银的这场押注，本质上是用短期确定性收益，置换AI时代的“生态话语权”。

孙正义显然不满足于做硬件供应商的财务投资者，而是希望通过Arm的芯片IP、Ampere的量产能力与OpenAI的模型技术，构建“芯片-算力-模型”的全链条壁垒，最终在超级人工智能（ASI）时代占据规则制定者地位。

但这一场博弈面临重大风险：软银为筹集OpenAI投资，已通过清仓英伟达减持T-Mobile、抵押持股等方式套现167亿美元，核心资产Arm的股权质押比例持续提升，一旦OpenAI盈利不及预期或估值回调，软银可能面临流动性与投资收益的双重反噬。​

这场“弃赚投亏”的资本游戏，最终答案或许取决于两个关键变量：一是OpenAI能否在2030年前将企业服务收入提升至千亿规模，填补算力折旧的巨额成本；二是软银能否真正掌控OpenAI的生态主导权，避免沦为单纯的“资金提供方”。

若两者皆能实现，软银或将改写AI产业格局；若任一环节断裂，其对5,000亿估值“独角兽”的押注，可能成为继WeWork之后又一场代价惨重的冒险。​