10 月 21 日，在 Citadel 年度全球市场未来峰会上，Griffin 接受彭博记者 Dani Burger 采访时表示，市场正从过去两年的“主题式扫货”转向真正意义上的基本面研究。
他说：“我认为这个市场正在经历的，是人们真正开始做功课。”
过去两年，市场逻辑简单粗暴：数据中心万亿级建设潮开启，买入全产业链卡位节点——英伟达、高带宽内存 DRAM、超微多层陶瓷电容器 MLCC，以及韩国、中国台湾、日本供应商和云计算巨头——几乎稳赚。
如今，这套逻辑正在被重新审视。近日，AI 交易也遭遇大幅重挫，半导体板块遭遇了金融危机以来最长连跌。
Ken Griffin 警告：GPU 与航空公司高度相似，边际运行成本极低，一旦算力供过于求，现货租赁与 API 调用价格将瞬间崩塌，重演 2000 年电信泡沫中“暗光纤”的覆辙。
陷阱一：边际定价崩塌——GPU 的“航空公司时刻”
Griffin 用航空业打了一个直接的比方。
“GPU 和航空公司非常相似，边际运行成本极低。航班上有一个空座，哪怕只卖 20 美元，那个座位也是赚钱的。”他说，“正是这一特性决定了，一旦航空公司出现运力过剩，定价就会自由落体。”
他随即将这一逻辑延伸至算力市场：“如果我们到达一个 GPU 供给超过需求的节点，边际定价实际上将会自由落体。”
Griffin 援引 2000 年电信泡沫作为历史参照：当年大量铺设的光纤，因需求不足从未被点亮，成为“暗光纤”，电信价格随之直线下跌。他的问题是：算力市场是否正走向同一条路？
“这将彻底颠覆人们今天所依赖的所有投资假设。这是第一个问题。”
陷阱二：折旧模型失效——“有用寿命”被高估
Griffin 提出的第二个问题，直指投资机构的估值模型。
“现在有人用 5 至 6 年前的老旧 GPU，依然能收取极高的租金。这种情况在未来 5 至 6 年里大概率不会持续。”他说，“因此，越来越多的人开始担忧：我不能再像 12 个月前那样，对一块芯片的第七、八、九年给予同样的资本化率或收入模型。”
换言之，若投资机构仍按 7 至 9 年的高资产残值进行折旧贴现，其估值模型将面临系统性重估压力。
陷阱三：企业预算收紧——ROI 精算时代来临
Griffin 指出，企业端的 AI 支出逻辑已经发生根本转变。
“美国最精明的企业，正在变得非常清醒——哪些业务需要为 OpenAI 和 Anthropic 的顶尖模型支付极高价格，哪些业务可以用开源模型以极低成本运行。”
他补充道：“如果你看看那些在内部真正用好 AI 的公司，它们正在迅速变得非常善于最大化每一分 AI 支出的回报。我认为整个企业界都在看着来自 Anthropic 和 OpenAI 的账单，然后说：好，我们需要想清楚，怎么确保我们真的从中获得了生产力。”
7500 亿美元与企业缩减账单的正面碰撞
这一企业端收紧趋势，与 AI 大模型公司的扩张计划形成了直接矛盾。
据《华尔街日报》报道，Anthropic 在其 S-1 文件中披露，未来计划投入 7500 亿美元算力开支，且支出规模仍在增加。
记者 Dani Burger 直接问 Griffin：这两件事之间是否存在张力？
Griffin 的回答简短而直接：“是的。你在提问的时候就已经回答了这个问题。”
他随后指出，问题的关键在于 Anthropic 能否将自身模型打造成“必需品”——例如在生命科学领域，若其模型真正能够帮助攻克癌症或其他致命疾病，那么每家制药公司都将不惜任何代价购买其技术。“但我们现在不知道答案。”
泡沫之问：历史总是相似，但结局未必相同
对于市场上日益升温的“AI 泡沫”讨论，Griffin 给出了一个有历史纵深的回答。
“在这个时刻，几乎可以肯定存在局部泡沫。任何对经济的根本性变革，通常都与泡沫交织在一起。”他说，“我只希望我当年留住了亚马逊的股票。”
他的判断是：泡沫破裂后留下的，往往是改变世界的技术基础设施，而穿越泡沫的公司，将成为未来数十年的市场领导者。
但他同时强调，这并不意味着当下的定价风险可以被忽视——尤其是在边际定价、折旧假设和企业预算这三个维度上，市场的重新定价才刚刚开始。
本文不构成个人投资建议，市场有风险，投资需谨慎，请独立判断和决策。
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