有分析认为，大型科技公司在人工智能（AI）领域的投资与云业务收入之间，正形成一种相互支撑的闭环结构，这也进一步推高了市场对“AI泡沫”的担忧。部分AI初创公司获得融资后，又将资金用于采购同一批科技巨头的云服务，使得相关增长更像是账面扩张，而非真实盈利能力的体现。

区块链媒体BeInCrypto于25日（当地时间）报道称，Microsoft、Amazon、Google、Oracle等科技巨头未来相当一部分云服务合同，集中于OpenAI、Anthropic等少数AI初创公司。

批评者指出，问题的核心在于资金在体系内部循环。科技巨头向AI初创公司投入巨额资金后，后者再向同一家公司的云平台采购算力和服务，相关支出最终又被计入云业务收入。在这一过程中，并没有相应规模的新增外部现金流入，但财务报表上的收入却被放大。

Microsoft与OpenAI的关系，被认为是这一模式的典型案例。报道称，Microsoft迄今已向OpenAI投资约130亿美元，其中相当一部分据称以Azure云额度的形式提供。OpenAI再将这些资源用于模型训练和日常运营，而Microsoft则将相关使用量计入云业务收入。

争议随之落在盈利能力与成本结构是否匹配。报道称，OpenAI年度云服务成本已超过600亿美元，而实际营收约为250亿美元。在投资与收入相互交织的情况下，账面增速可能被抬高，但其能否转化为可持续的现金创造能力，仍受到质疑。

Amazon与Anthropic也被列为类似案例。报道提到，Anthropic过去9个月向Amazon Web Services（AWS）支付约26.6亿美元，这一规模据分析几乎相当于该公司整体收入。一名分析师甚至直言，“整个AI热潮可能建立在虚假收入之上”。

这种结构也在影响科技公司的财务表现。每当AI初创公司开启新一轮融资，相关大厂所持股权便可能因估值上调而进行重估，并体现在净利润中。Alphabet披露，今年第一季度626亿美元净利润中，约287亿美元来自对Anthropic持股价值的重估；报道称，Amazon同期303亿美元净利润中，约168亿美元也与类似的估值收益有关。

与利润表现形成对比的是现金流承压。Amazon自由现金流（FCF）同比下滑95%，降至约12亿美元；同期，其在数据中心建设等实体基础设施上的投入达到442亿美元。由此，市场开始质疑，在大规模AI资本开支持续扩张的背景下，企业的实际现金创造能力是否正在走弱。

与此同时，云业务的客户集中度也在上升。分析称，Microsoft规模达6270亿美元的未履约合同储备中，约49%与OpenAI相关；Oracle也被指其整体业务管线中约54%依赖单一客户。

企业在实际部署AI过程中，使用成本快速上升也成为新的变量。报道称，Uber在向工程师提供Anthropic的Claude Code和Cursor后，今年AI编码预算在4月前已大多耗尽；部分员工每月API使用成本从500美元升至最高2000美元。报道还提到，Microsoft在与Anthropic推进数十亿美元合作的同时，也已停止内部员工使用Claude Code。

NVIDIA应用深度学习部门副总裁Brian Catanzaro也公开表示，“我们团队的计算成本远高于人力成本”，承认AI运营面临明显的成本压力。业内认为，即便芯片价格回落，只要代理型AI的使用量继续增长，整体AI支出仍可能进一步攀升。

在此背景下，市场关注点正从“增长有多快”转向“AI业务能否覆盖自身成本”。有分析师指出，甚至是最早大规模采用AI的企业，如今也开始面临成本难以承受的问题。

此外，加密资产市场也可能受到波及。数据显示，比特币今年1月与纳斯达克指数的相关系数高达0.75。市场担心，一旦围绕NVIDIA和OpenAI的AI投资链条出现波动，冲击或将外溢至数字资产市场。

主流金融机构也开始重新审视AI泡沫风险。Fidelity近期列出判断AI泡沫的5项关键指标，并认为大型科技公司在盈利质量以及资本开支承受能力方面，已经出现一定警示信号。