# 4. 行业产能周期与极端的资本开支节奏

## Capex 竞赛：一场无法喊停的赌局
大模型基座赛道的资本支出（Capex）已经完全脱离了传统软件或互联网行业的常识框架，进入了重工业甚至航天级别的军备竞赛。

### 1. 产能扩建的刚性周期
- 维持顶尖模型能力的唯一已知路径是遵循“Scaling Law”（算力与数据规模越大，智能涌现越强）。这意味着，OpenAI 训练 GPT-5 或 Anthropic 训练 Claude 4，其算力需求比上一代至少膨胀 10 倍以上。
- **开支量级**：从 2024 年的数十亿美元，飙升至 2025/2026 年单次集群训练需投入近百亿甚至数百亿美元。如果任何一家公司试图缩减当期的资本开支，将在 12-18 个月后的下一代模型对决中彻底掉队。这是一种**“停下即死亡”**的强制资本消耗周期。

### 2. 产能泡沫与潜在坍塌风险
- 所有的海量资本开支，都建立在一个**未经商业完全验证的前提假设**之上：即“下一代模型一定会聪明到足以替代高薪白领或创造全新的万亿级市场”。
- **风险推演**：如果到了某一节点（如 2026/2027 年），千亿美元砸下去训练出的模型，在推理能力上只出现了微小的边际递减提升（Scaling Law 失效），或者其创造的经济价值无法覆盖万张 GPU 的巨额折旧与耗电费，那么支撑这两家企业数千亿美元估值的底层逻辑将瞬间崩塌。届时，全球的 AI 算力机房将沦为极其庞大的无效过剩产能。
