TL;DR：
硅谷核心圈层认为，AI 并非处于泡沫之中，其真实需求由 API 调用量而非股价衡量。随着算力投入与营收呈现惊人的线性相关，2026 年将开启由“多智能体系统”主导的执行时代，最终将导致专业知识成本趋于零的通缩型经济。
当华尔街的分析师们还在为英伟达的市盈率是否已经触及平流层而争论不休时，硅谷的权力走廊里正流传着一种更为朴素——甚至近乎机械化——的商业逻辑。对于 OpenAI 的首席财务官萨拉·弗莱尔（Sarah Friar）和风投教父维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）而言，所谓的“AI 泡沫”不过是那些看不懂资产负债表与服务器机架之间因果关系的人所制造的幻觉。
在这场关于智能未来的深度对话中，他们不仅试图为当下的资本狂热辩护，更揭示了一个令人屏息的现实：我们正处于一场由供给侧约束主导的革命。
算力即命运：线性增长的魔力
在传统的科技叙事中，投入与产出通常遵循边际效益递减规律。但在 OpenAI 的财务报表里，物理学与经济学似乎达成了一种罕见的默契。弗莱尔披露的数据令人惊叹：从 2023 年到 2025 年，OpenAI 的算力消耗从 200 兆瓦激增至 2 吉瓦，而其年度经常性收入（ARR）也相应地从 20 亿美元跃升至超过 200 亿美元1。
这种近乎完美的线性相关性，在财经史上极为罕见。它传达出一个冷酷的信号：智能的需求目前是无限的，唯一的限制是电力和芯片。 这不是 1999 年那种靠眼球支撑的互联网泡沫，当时流量是虚幻的，而现在的 API 调用量是真金白银的效用转化。如果说互联网泡沫是“无本之木”，那么 AI 浪潮更像是 19 世纪的电力革命——只要发电机还在转，工厂就会继续付钱。
然而，这种增长并非没有代价。弗莱尔将 OpenAI 的商业模式比作一个“魔方”，在多云架构、多模态产品和多元定价（订阅制、SaaS、积分制）之间寻找平衡2。对于这位 CFO 而言，现在的挑战不在于寻找客户，而在于如何在 2026 年之前锁定制冷设施和变压器，以确保 2030 年的计算资源。这种“基建先行”的策略，更像是石油巨头对深海油田的十年布局，而非软件初创公司的随性而为。
2026：从“会聊”到“会做”
如果说 2025 年的主题是“氛围编程”（Vibe Coding），那么 2026 年将是**智能体（Agent）**真正接管复杂工作流的一年。科斯拉预判，多智能体系统（Multi-agent systems）将从“演示幻灯片”走进企业的 ERP 系统和个人的旅行计划表1。
目前的 AI 使用者大多像是在使用一辆动力澎湃的法拉利，却只学会了如何在车库里发动引擎。科斯拉直言不讳地指出，目前仅有不到 10% 的用户发挥了 AI 超过 30% 的能力2。未来的爆发点不在于模型本身变得多聪明，而在于人类如何学会把那把“智能钥匙”插进现实业务的锁孔。
在医疗领域，这种渗透已经势不可挡。66% 的美国医生已在日常工作中使用 ChatGPT，AI 正成为辅助诊断罕见病和处理医疗文书的“第二大脑”1。尽管监管机构（如 FDA）和行业协会（如 AMA）仍是阻碍 AI 行使处方权的“守门人”，但技术溢出效应已在悄然降低专业知识的溢价。当一名重症监护医生能通过模型瞬间捕捉到疟疾的蛛丝马迹时，知识的“套利空间”正在被迅速抹平。
通缩阴影下的黄金时代
站在更长远的时间尺度上，科斯拉提出了两个足以让宏观经济学家失眠的预测：
这不仅仅是技术乐观主义，而是一场深刻的经济范式转移。当智能变成像电力一样随处可见且价格低廉的基础设施时，人类社会的劳动定义将被彻底重写。对于创业者而言，在巨头垄断的基础模型之上寻找“护城河”，唯一的方式是掌握那些隐藏在防火墙之后的私有数据和复杂业务流2。
正如《经济学人》一直以来所主张的，自由市场的真谛在于效率的极致释放。OpenAI 的这场“算力赌博”如果胜出，世界换来的将不再是更高溢价的服务，而是一个由于技术高度发达而导致传统商业成本崩塌的“极度充盈时代”。在这场竞赛中，没有人愿意成为最后一名手持算盘的会计师。
引用
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硅谷风投教父谈AI行业现状：智能需求无限，基建和应用爆发才刚刚开始 · 36氪 · 林易 (2026/01/21) · 检索日期 2026/01/22 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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OpenAI CFO + 顶级VC：2026年AI 行业的真正瓶颈不是模型 · 虎嗅 · 大模型机动组 (2026/01/21) · 检索日期 2026/01/22 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎