热力学计算（全文8600字）|人工智能|宇宙|数学|热力学|物理学

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#热力学计算

6100亿美元的循环融资架构,物理定律和铁路狂热的幽灵如何融合,重塑全球金融

德克萨斯州的电网正在发生一些金融市场尚未定价的事情。ERCOT的互连队列中,发电机请求连接到电网的许可,一个数字静静地坐着,应该会让华尔街的每个投资组合经理都失眠:230吉瓦。一年前,这个数字是 63 吉瓦。百分之七十的新请求来自单一来源。数据中心。

230千兆瓦的规模来把握,考虑一下美国的全部发电装机容量约为1200千兆瓦。德克萨斯州被要求在一个互连队列中批准相当于将美国总发电能力的近百分之二十添加到给那些认为的机器供电中。

这不是一个关于人工智能的故事。这是一个关于热力学的故事,关于与资本市场的可变预期相冲突的不变物理定律的故事。这是一个关于人类历史上最大规模的协调资本部署如何构建宇宙本身可能不允许的规模的故事。这是一个关于当金融工程符合任何金钱都无法废除的自然法则时会发生什么的故事。

机器变得越来越热。网格在呻吟。信贷市场开始注意到。在散热和功率密度数学的某个地方,正在编写一个可以呼应几代人金融历史的计算方法。

我是斜杠青年，一个PE背景的杂食性学者！♥致力于剖析如何解决我们这个时代的重大问题！♥使用数据和研究来解决真正有所作为的因素！

一、相互依存的架构

2025 年 12 月 11 日,甲骨文公司公布的季度盈利超出了分析师的预期。该股在盘后交易中下跌了 11%,最终较公告前水平下跌了 15%。对于一家令华尔街失望的公司来说,这并不罕见。不同寻常的是,收入缺失揭示了连接地球上最大科技公司的隐藏架构。

Oracle 剩余的履约义务—尚未确认为收入的合同总价值—已达到 5230 亿美元。这意味着同比增长 438%。这个数字中埋藏着一个交易对手,约占总数的 57%:OpenAI 是 Sam Altman 创建的人工智能公司,根据其自身的财务预测,预计到 2028 年累计亏损 740 亿美元。

信贷市场已经注意到了一些问题。Oracle的五年信用违约掉期利差已扩大至126个基点—a自2008年金融危机深渊以来未见的十六年新高。相比之下,英伟达的信用违约掉期利差为 37 个基点。梅塔的年龄是50。OpenAI的整个计算基础设施现在所依赖的甲骨文公司,被信贷市场定价为风险水平是硅谷同行的三倍。

但甲骨文的情况只是更复杂事物的可见表面。追溯人工智能基础设施主要参与者之间的资本流动,并出现了一种与历史上一些最引人注目的金融崩溃相呼应的模式。

NVIDIA 是人工智能计算必不可少的图形处理单元的主要供应商,于 2025 年 9 月与 OpenAI 签署了一份价值 1000 亿美元的意向书。OpenAI 又在五年内向 Oracle 承诺提供 3000 亿美元用于数据中心容量。Oracle购买了数十亿美元的NVIDIA芯片来构建这些数据中心。资金流成一圈,每笔交易均由接收方记录为收入,每项承诺都夸大了所有参与者的资产负债表。

（Masayoshi Son）领导的日本企业集团软银（SoftBank）坐落在这个网络的中心,曝光度不断提高。该公司已直接向 OpenAI 承诺高达 347 亿美元。它持有 OpenAI 和 Oracle 的合资企业 Stargate 40% 的股份。软银投资组合中嵌入的相关风险—其中每项投资的成功取决于所有其他投资的成功—代表了审慎风险管理通常会禁止的集中风险暴露类型。

可识别的循环资本流动总额超过6100亿美元。这不是欺诈。这不一定是渎职行为。但这是一种金融架构,与过去发生过大规模崩溃之前的安排有着令人不安的相似之处。

二、朗森特之鬼

20世纪90年代末,朗讯科技是美国电信的皇冠上的明珠。1996年从AT&T分拆出来,朗讯出售了构建互联网骨干的设备。其股票是美国持有最广泛的股票,其个人投资者数量比任何其他公司都多。朗讯发现了一项最终会摧毁它的金融创新:供应商融资。

机械师很优雅。Lucent 将向其客户提供贷款—经常陷入困境的电信初创公司—购买 Lucent 设备。这些贷款作为资产出现在朗讯的资产负债表上。设备销售表现为收入。华尔街庆祝了这一增长。该股市值飙升至超过2500亿美元,占当时美国国内生产总值的2%。

然后真相就出现了。Lucent的客户并不值得信赖。许多人的存在只是因为朗讯资助了他们的存在。当电信泡沫破裂时,朗讯的客户群崩溃了,其贷款组合也随之消失。收入从 380 亿美元下降至 120 亿美元,下降了 69%。美国证券交易委员会指控朗讯十名高管证券欺诈。该公司支付了2500万美元的罚款。该股票损失了 98% 的价值。

在高峰期,供应商融资占朗讯总收入的 24%。钱是真实的,但顾客却是幻影。

现在考虑一下英伟达。该公司已对购买 NVIDIA 产品的公司进行了超过 1100 亿美元的股权投资。这些投资包括 OpenAI、xAI、CoreWeave 和众多小型参与者的股份。当这些投资以 NVIDIA 预计 2026 财年约 1,640 亿美元的年收入来衡量时,供应商相关融资约占收入的 67%—几乎是朗讯峰值风险敞口的三倍。

这种比较需要重要的注意事项。NVIDIA的客户并不是仅仅依赖供应商融资而陷入困境的初创公司。微软、谷歌、亚马逊和 Meta 的资产负债表将使 JP。摩根羡慕不已。超标者的 80% 至 90% 的资本支出来自运营现金流。这些是真正的公司,拥有真正的收入来建设真正的基础设施。

但资本流动的数学结构对于理解系统性风险至关重要。A公司投资B公司,而B公司使用这些资金从A公司购买时,交易双方都会发生收入确认。估值上升。更多的资本流动。循环重复。

这不是欺诈。但它是一种既放大繁荣又放大萧条的结构,而它正是目前在人工智能生态系统的核心运行的结构。

摩根士丹利的丽莎·沙莱特（Lisa Shalett）是华尔街最受尊敬的声音之一,她在 2025 年 2 月直言不讳地说:“最近的交易中带有旧的投机和供应商融资策略的味道。” 她警告说,人工智能生态系统正在变得越来越循环“,超标者的自由现金流增长使”变成负数。“ 她的评估:“我们相信我们比第一局更接近第七局。”

三、不能废除的法律

计算机消耗的每一瓦电力都会变热。这不是设计缺陷。这是物理学。热力学定律不包含市值为万亿美元的公司的例外情况。

2017年,英伟达旗舰级V100图形处理单元耗电300瓦。2020 年发布的 A100 功率为 400 瓦。2022 年发布的 H100 功率为 700 瓦。Blackwell架构,现在出货,每个芯片消耗1,200瓦。行业路线图显示,到 2026 年将达到 2,000 瓦,十年内将达到 5,000 瓦。

将这些数字转换为数据中心规模,其影响变得惊人。传统的数据中心机架—容纳服务器的金属框架—提取了5至15千瓦的电力。AI优化的机架现在可以抽取100到200千瓦。这意味着单代硬件内的功率密度增加了十倍至十五倍。

空气无法去除这些密度的热量。对流冷却的物理学施加了严格的限制。当每个机架的功率密度超过约 20 至 30 千瓦时,空气冷却在物理上变得不可能。空气根本无法足够快地带走热量以防止热损坏。现在,每个主要的 AI 安装都需要直接通过计算硬件进行液体冷却—泵送水或专用流体。

微软于 2025 年 9 月宣布微流体冷却取得突破,将通道直接蚀刻成硅,使液体在产生热量的晶体管的毫米范围内流动。该技术实现的冷却性能是传统方法的三倍,并将峰值温升降低了 65%。这不是渐进式改进。这是绝望驱动的创新,认识到人工智能计算的物理学正在突破基本极限。

其后果超出了各个数据中心的范围。2025年11月28日全球最大衍生品交易所CME Group—operator经历完全停牌。国债期货、能源市场、农业合约—90%的全球衍生品数量变得黑暗。原因不是网络攻击。这不是软件故障。伊利诺伊州奥罗拉市一个数据中心的冷却系统出现故障。为全球经济定价风险的机器超出了其热极限。

CME 于 2016 年以 1.3 亿美元的价格出售了该数据中心并将其租回。当冷却失败时,CME 一无所有。它什么也没控制。和其他人一样,它等待其他人修理管道。

这一单一事件阐明了金融市场尚未完全吸收的事实:计算吞吐量的限制不是处理能力。是排热能力。全球价格发现的引擎建立在熔化的硅之上。

四、无法足够快增长的网格

数据中心需要电力。电网无法供电。这是物理学对人工智能繁荣施加的第二个限制,事实证明它比热管理更棘手。

国际能源署预计,到 2030—,全球数据中心电力需求将达到 945 太瓦时,足以为德国供电。人工智能特定工作负载将占总工作负载的 200 至 400 太瓦时,占数据中心需求的 35% 至 50%。数学很简单:人工智能是一个电力密集型行业,正在大规模部署到基础设施中,而这些基础设施并不是为了适应它而建造的。

在美国,情况尤其严峻。数据中心目前消耗了全国约 4.4% 的电力。到 2028 年,这一数字预计将达到 6.7% 至 12%。电网规划者预计,到 2030 年,仅 PJM Interconnection 就将负载峰值增长 32 吉瓦—为大西洋中部各州提供服务的电网。数据中心占预计增长的 94%。

建筑发电需要时间。建设输电线路需要更长的时间。美国发电机互连的平均等待时间已延长至五年。企业资本支出计划的紧迫性无法加速环境审查、许可流程和施工时间表。网格以有形基础设施的速度增长,而不是以风险投资的速度增长。

德克萨斯州试图通过 2025 年 6 月签署成为法律的参议院第 6 号法案来应对需求与能力之间的冲突。该立法强制要求 “终止开关”,允许 ERCOT 在电网紧急情况下断开 75 兆瓦或更大的负载。以放松管制和自由市场为基础建立其身份的国家得出的结论是,数据中心对电网稳定性构成足够的风险,因此需要政府干预。

北美电力可靠性公司于 2025 年 11 月警告称,数据中心’ 24/7 运行模式使得极端条件下的电网管理变得越来越困难。“ 与住宅或商业负载不同,数据中心无法轻松减少高峰需求期间的消耗。无论网格应力如何,计算都会继续进行。AI不遵守假期。

五、核枢轴

超标者得出的结论是,他们的公共信息尚未完全承认:人工智能基础设施实际上是能源基础设施。AI建设的公司正在成为电力公司。

微软2024年9月宣布将重启美国最严重核事故的三英里岛核设施—站点,标志着一个转折点。20年的购电协议确保了微软数据中心的专用电力供应,其规模是现有电网无法提供的。能源部于 2025 年 11 月批准了一项价值 10 亿美元的贷款担保,以加速重启,目前目标是 2027 年的运营。

Google 与 Kairos Power 签署了针对 2030 年至 2035 年部署的 500 兆瓦小型模块化反应堆容量的协议。亚马逊承诺通过投资多个反应堆开发商,到 2039 年开发 5 吉瓦的核电容量。NVIDIA 的风险投资部门 NVentures 参与了比尔·盖茨（Bill Gates）创立的核初创公司 TerraPower 的 6.5 亿美元融资。

NVIDIA的首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）在2025年12月的乔 · 罗根播客上阐明了这一论点:小型模块化反应堆将在六到七年内为AI数据中心提供动力。他表示,能源已成为 “人工智能的下一个全球瓶颈。”

核枢轴代表了一种认识,即电网规模的解决方案无法足够快地到达。当互连队列延长至五年并且传输基础设施需要十年才能允许和建设时,市值达到万亿美元的公司就会寻求替代方案。核电提供可支持千兆瓦级数据中心园区的基本负荷发电。它不需要太阳能装置的土地面积或风力发电的间歇性管理。

但核时间表是根据监管周期而不是盈利季度来衡量的。NuScale Power 是唯一一家拥有 NRC 认证的小型模块化反应堆设计的公司,其犹他州示范项目因成本从每千瓦 5,000 美元上升到每千瓦 20,000 美元以上而崩溃。该公司股东于 2025 年 12 月 16 日批准将授权股份增加一倍—a 投票,管理层警告这是避免“对持续经营的能力产生重大怀疑所必需的。”

TerraPower位于怀俄明州的Natrium工厂的目标是2030年的运营,但该时间表假设监管部门尚未获得批准。NRC的最终安全评估预计将于2025年12月31日进行。任何延误都会随着施工进度而级联,而施工进度已经持续数年。

核复兴是真实的。资本承诺是真实的。但控制反应堆建造的物理定律与控制传热的物理定律一样不可变。混凝土以混凝土固化速率固化。监管审查需要监管审查所需的时间。AI需求增长与核供应增长之间的差距可能会持续到本十年的剩余时间。

六、铁路狂热平行

19世纪40年代,英国经历了一场投资狂热,重塑了该岛的地理,并使一代投机者破产。历史学家现在称之为"铁路狂热",铁路建设投资达到英国国内生产总值的百分之七—,这是该国历史上和平时期最大的资本配置。

这项技术具有变革性。铁路真正彻底改变了交通、商业和日常生活。铁路的公牛案例是正确的。错误的是变革性技术保证有利可图的投资的假设。

发起人预计股息收益率为百分之十。到 1850 年,实际收益率为 1.83%。收入仅达到预测的四分之一。大约三分之一的授权铁路从未建成。George Hudson,“铁路王”,在他的巅峰时期控制了英国四分之一的铁路网络,据透露,他曾经营今天所谓的庞氏骗局,从投资者资本中支付股息,而不是营业利润。

铁路改变了英国。他们还摧毁了大量资本。这两种说法同时正确。

Sequoia Capital 的 David Cahn 记录了他所说的 AI 基础设施支出和 AI 创收之间的 “收入差距”。他的分析表明,差距从1250亿美元扩大到6000亿美元。Bain & Company 估计,要证明当前 AI 资本支出水平的合理性,到 2030— 年,每年的 AI 收入需要 2 万亿美元,大约是整个全球订阅软件市场的五倍。

数学呼应了铁路狂热。该技术具有变革性。资本部署是前所未有的。投资与收入之间的差距仍然是一个鸿沟。

2008年金融危机期间有先见之明的空头头寸使他声名鹊起的对冲基金经理戴维 · 艾因霍恩（David Einhorn）提供了一个理解当前时刻的框架。1美元的亏损客户收入,他计算,整个供应链的AI总收入超过8美元。AI公司的计算提供商记录收入。GPU制造商记录来自计算提供商的收入。电力设备供应商记录数据中心运营商的收入。每笔交易都会创造真正的商业活动。但客户收入的原始美元仍然是整个结构的基础。

“这些数字必须加起来,” Einhorn 观察到,“现在数学是...具有挑战性。”

七、公牛队理解熊队错过了什么

知识诚实需要承认最有力的理由来反对人工智能基础设施代表系统性金融风险的论点。公牛案不仅仅是充满希望的想法。它基于需要认真考虑的证据。

AI的企业采用不是投机性的。PYMNTS 和 OpenAI 的调查数据显示,2024 年至 2025 年间,CFO 报告的生成 AI “非常积极的投资回报率从 27% 跃升至 85%。 Google Cloud 2025年的研究发现,74%的高管在AI部署的第一年内获得了正的投资回报。自 2023 年以来,企业人工智能支出从 17 亿美元激增至 370 亿美元。这些不是预测。它们是报告的结果。

超标仪之间的资产负债表强度与以前的技术泡沫有根本的不同。微软、谷歌、亚马逊和 Meta 将 80% 至 90% 的资本支出用于运营现金流。Oracle的信用违约掉期利差扩大到126个基点时,它是Oracle的利差扩大—不是微软的,不是谷歌的,不是亚马逊的。推动人工智能基础设施建设的公司拥有能够承受收入大幅下降而不会威胁偿付能力的财务状况。

国际货币基金组织首席经济学家皮埃尔-奥利维尔·古林查斯（Pierre-Olivier Gourinchas）在 2025 年 10 月做出了关键的区分:“这不是由债务融资的,这意味着如果出现市场修正。。。它不一定会传递到更广泛的金融体系。” 技术泡沫成为系统性危机的渠道—过度杠杆放大损失—在超大规模资产负债表中基本上不存在。

AI投资占国内生产总值的比例仍低于历史技术投资峰值。高盛指出,人工智能资本支出仅占美国 GDP 的不到 1%,而之前技术周期的这一比例为 2% 至 5%。在互联网时代,电信公司在 1996 年至 2001 年间投资了 5000 亿美元—大部分是债务融资—。目前的人工智能投资虽然绝对值巨大,但比例较小且资本更好。

效率轨迹带来了希望,即物理约束在结合之前可以得到缓解。推理成本以每年超过 3 倍的速度下降。每一代 GPU 的硬件改进每瓦都能带来显着的性能提升。如果算法的进步和硬件优化比需求的增长更快地降低每单位计算的能耗,那么能量约束就会放松。

高盛估计,人工智能生产率的提高将带来 8 万亿美元的现折现值机会。即使是保守的估计也表明了数万亿美元的经济影响。如果如此大规模的生产率提高成为现实,那么当前的投资水平不仅是合理的,而且是资本向变革性经济机会的合理配置。

八、熊队明白公牛队错过了什么

反驳同样引人注目,值得同等重视。

循环融资架构会产生传统金融分析可能无法捕捉到的相关风险。当 NVIDIA 投资 OpenAI、OpenAI 承诺 Oracle 以及 Oracle 从 NVIDIA 购买时,每个实体的成功取决于所有实体的成功。相关风险以多元化投资组合无法对冲的方式加剧损失。

热力学约束是不容谈判的。再多的资本部署也无法废除物理定律。当功率密度超过冷却能力时,计算停止。当电网需求超过发电能力时,就会发生停电。这些是具有灾难性尾部风险的二元结果,概率加权模型可能会系统性地低估这些风险。

历史先例令人警醒。Lucent的供应商融资,安然的特殊目的实体,互联网光纤过度构建—每集都有聪明人在金融结构中做出理性决策,从而放大而不是减轻风险。参与者不是傻瓜。尽管如此,结果仍然是毁灭性的。

迈克尔·伯里（Michael Burry）是一位投资者,他有先见之明的次级抵押贷款证券空头头寸使他因 “The Big Short 而出名,” 已经建立了总计 11 亿美元的头寸,押注于人工智能基础设施股票。他的论文集中于他所谓的折旧欺诈:延长有用资产寿命以人为地夸大报告的收益。GPU架构在12到24个月内就过时了。专为当前芯片设计的数据中心基础设施如果不进行大量改造就无法适应下一代热负荷。然而,公司在 10 到 15 年内会贬值人工智能基础设施。

Burry 估计,低估的折旧将使 Big Tech 报告称,Oracle 2026 年至 2028 年利润增加 1,760 亿美元—26.9%,Meta 20.8%。这些都不是小调整。它们是安然规模的会计扭曲,在监管部门批准的情况下在众目睽睽之下执行,因为资产新颖且规则模糊。

希勒 CAPE 比率—预测 2000 年和 2008 年市场峰值的周期性调整市盈率指标—停留在 40,这是 154 年市场历史上的第三高读数。S&P 500指数中排名前五的股票占指数权重的30%,是五十年来的最高集中度。2000— 的清晰度,估值指标并不是尖叫的泡沫,但它们的提升超出了历史上重大修正之前的水平。

九、历史的判决

远离细节—信用违约掉期和互连队列以及热管理突破—并且出现了一种超越任何单个数据点的模式。

我们正在目睹人类历史上最大规模的协调资本部署到物理基础设施中,而宇宙在尝试的规模上可能不允许这样做。微软、谷歌、亚马逊和 Meta 2025 年的资本支出总额预计在 364 至 4050 亿美元之间。这占美国国内生产总值的百分之一以上,从四家公司流入数据中心、芯片、冷却系统和电力基础设施。

该技术具有变革性。对此毫无疑问。人工智能将以我们才刚刚开始理解的方式重塑行业、经济和人类经验。铁路狂热投资者正确地认为铁路将改变英国。互联网投资者正确地认为互联网将改变商业。对技术持正确态度并不能保证对投资持正确态度。

连接 NVIDIA、OpenAI、Oracle 和 SoftBank 的循环融资架构在结构上是真实且有记录的。信贷市场正在将甲骨文定价为自全球金融危机以来从未见过的风险水平。热抑制和功率密度的物理学施加了金钱无法协商的严格限制。以预计规模为人工智能供电所需的电网基础设施不存在,也无法在相关时间范围内构建。核复兴虽然是真实的,但其运作时间表以年份和监管周期为单位。

公牛案是有道理的。企业投资回报率是可衡量的。超标资产负债表很强。投资占 GDP 的比重仍低于历史峰值。效率的提高可能会超过需求的增长。

熊案是有道理的。循环融资放大了相关风险。热力学极限是不可协商的。折旧会计可能会掩盖巨额损失。估值指标在历史上是极端的。

Bu能做到的就是假装一个案件明显正确,另一个案件明显Bu对。不确定性是真实的。赌注是巨大的。该决议将不是在财报电话或分析师报告中展开,而是在冷却系统的安静嗡嗡声中展开,这些系统要么工作,要么失败,在网格中保持或崩溃,在一个根据法律运作的物理世界中,任何金融创新都无法废除。

十、清算定位

对于那些必须采取行动、管理资本、制定政策或分配资源的人来说,—从这个分析中得出了几个原则。

监控信贷市场,而不是股票市场。126个基点甲骨文信用违约掉期利差讲述了一个故事,甲骨文的股价并没有。信贷市场价格陷入困境的可能性。股票市场价格预期值。在肥尾分布和二元结果的世界中,信贷市场提供更早、更可靠的警告信号。

关注有形基础设施,而不是金融基础设施。ERCOT互连队列、PJM容量拍卖、NRC批准时间表—这些指标将决定AI基础设施是否可以按预计规模建设。财务预测假设基础设施可能无法到达。

区分超标量及其依赖性。微软、谷歌、亚马逊和 Meta 的资产负债表可以承受巨大的痛苦。Oracle、CoreWeave 和小型玩家群缺乏这种财务缓冲。当压力到达时,它将首先在网络的较弱节点中显现出来。

尊重物理。每一次技术繁荣都伴随着 “这次不同的公告。” 有时是不同的。通常不是。热力学定律在所有先前的技术循环中都保持不变。反对物理学的投注记录很差。

保持可选性。在一个真正不确定的世界里,最大的错误是任一方向的过度承诺。允许参与上行同时限制灾难性下行风险的头寸优于以尾部风险为代价最大化预期价值的头寸。

尾声:热力学常数

最终,这个故事与人工智能无关。这是关于人类野心与物理现实之间的碰撞。我们制造了通过制造加热机器来思考的机器。我们通过部署基础设施来大规模部署这些机器,这些基础设施会限制电网的供电和冷却系统所能拒绝的限制。

围绕这种部署的金融架构—循环融资、供应商投资、剩余的绩效义务—放大了物理世界所带来的任何结果的上下行。如果基础设施正常运转,部署的资本将产生证明风险合理的回报。如果基础设施动摇,金融结构中嵌入的相关性将以当前模型可能无法捕捉的方式在资产负债表中传递损失。

Lisa Shalett的评估困扰着:“在某个时候,我们暂时不会建立任何数据中心。之后,这只是你是否崩溃的问题。”

热力学定律对市值没有意见。热量以物理常数决定的速率从热流向冷流,任何央行都无法调整,任何金融工程都无法逃避。建设未来的机器有温度限制。为它们供电的电网有容量限制。为他们提供资金的公司有杠杆限制。

在所有这些限制的交汇处,人工智能基础设施的真正价值将被确定。不是分析师的。不是投资者。通过物理学。

热力学计算方法。相应地定位。

研究来源和方法

本分析中的所有数据均来自主要来源,包括 SEC 文件、财报电话会议记录、美联储声明、能源部文件、ERCOT 董事会演示文稿、PJM 产能拍卖结果、NRC 监管文件、IMF 全球金融稳定报告和直接公司公告。信用违约掉期利差来源于彭博社和 BondBloX。来自 SEC 执法行动和学术研究的朗讯科技历史数据。Andrew Odlyzko 在明尼苏达大学的档案研究中的铁路狂热数据。NVIDIA 技术文档和 Hot Chips 2024 会议演示文稿中的热密度和功率密度规范。

该分析于 2025 年 12 月 14 日完成。市场和条件发生变化。在做出投资决策之前请独立验证所有数据。

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