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美股一夜崩盘,Anthropic估值暴跌至10000亿!搞ASI或被判20年 - 智源社区

美股一夜崩盘,Anthropic估值暴跌至10000亿!搞ASI或被判20年 智源社区

来源:Google News AI · hub.baai.ac.cn

美股一夜崩盘,Anthropic估值暴跌至10000亿!搞ASI或被判20年

新智元报道

现在,Anthropic 的 IPO 估值已从 2 万亿美元降至 1.5万亿美元,甚至估值可能进一步下调至1 万亿美元,甚至传闻中的5000亿!

更糟糕的是,美国科技股一夜蒸发 2.5 万亿,Anthropic 能不能IPO 现在都是一个问题。

今早,风暴直接跨越太平洋,韩国KOSPI开盘重挫近9%,直接触发熔断,全盘暂停交易。

前天美股还在为中期选举靴子落地而狂欢,道指暴涨1500点;仅仅过了24小时,道指单日反手暴跌1833点,所有涨幅瞬间抹去,太有戏剧性了。

算力租赁双雄惨遭血洗 :CoreWeave重挫10%,较去年高点已回撤76%;Nebius暴跌15%,较今年高点腰斩58%甚至连负责供电的能源股GE Vernova、星座能源也遭到凶猛抛售。

马斯克旗下特斯拉暴跌近11%,SpaceX下跌超9%,AI训练中心扩建受阻的担忧迅速蔓延。

直接的导火索是美国中期选举的结果——民主党拿下了参众两院。华尔街最怕的,就是AI基建被「卡脖子」。

要知道,过去一年多美股之所以能屡创新高,靠的就是all in「AI算力链」和「数据中心建设」。

在全美科技巨头里,除了谷歌母公司Alphabet的1.06万亿美元承诺,Anthropic这笔账单直接干翻了Meta(8660亿美元),碾压了整个硅谷。

仅仅未来12个月内,Anthropic就必须真金白银掏出整整700亿美元;到2030年底,要砸出4480亿美元。

尽管三季度营收大增47%,达到170亿美元,但大模型研发的无底洞和巨额折旧,让它的净亏损正在以天文数字扩大。

几天前还在畅想2万亿市值的IPO,目标估值迅速腰斩至1.5万亿、1万亿,甚至传闻非公开交易中有人开出 5000亿美元的「脚踝斩」超低报价 。

据预测市场平台Kalshi的数据,Anthropic在2026年上市的可能性已从中期选举前的近90%,暴跌至不到60%。

一位前摩根士丹利员工、硅谷合伙人直言: 降估值根本无关紧要,因为这场游戏可能已经结束了。

他指出,Anthropic(以及类似AI巨头)的整个存在,都建立在一种「极端资产负债错配」的融资模式之上。

简单来说:AI公司需要不断向超大规模数据中心(如亚马逊、谷歌)购买算力,为了付钱,它们必须以极高的估值不断融资、发行新股。只有当股票价格一路高歌猛进时,这种模式才能维持。

如果没有高估值的股权,就借不到钱;如果没有信贷,就付不起算力账单;付不起算力账单,公司就无法生存,因为那近万亿美元的不可撤销承诺,就是一笔致命的负资产抵押。

「如果信用评级机构不给市值2万亿美元的投资级债券评级,他们绝对不会给1万亿美元的垃圾债评级。」

如果强行路演,可能遭遇无人问津的尴尬;如果拖延,明年700亿的账单马上就要逾期。

新当选州长在竞选时旗帜鲜明地主张: 对高能耗数据中心实施临时禁令,并取消对数据中心运营商的各项税收减免。

过去两年,全球科技巨头在这里圈地建厂,谷歌、Meta、甲骨文、OpenAI的超级算力中心扎堆于此。AI模型越做越大,吃电量越来越恐怖。

这一年多来美股能创历史新高,靠的就是「巨头疯狂买芯片、买电力、建数据中心」的无上限投资预期。 如今预期被直接腰斩,整个AI基建链条发生剧烈踩踏 。

过去资本相信只要芯片造得出来、机房盖得起来,未来就一定能变现。如今当巨头们背着近万亿账单、机房审批又被政策卡死时,华尔街开始算总账了:

选举结果出炉不到24小时,亚利桑那州民主党众议员Yassamin Ansari就公开向整个AI行业宣战:

民主党上台第一天的头号议程,就该是暂停先进 AI 研发,并全面禁止超级智能。

没想到,手握国会新多数席位的Ansari直接硬刚马斯克,甩下一句火药味十足的警告:「我们很快国会见。」

她联署的《禁止人工超级智能法案》(编号S.5493 / H.R.10538),早就不是停留在嘴上的提案。

法案规定,只要训练算力超过10²⁵次浮点运算,就自动触发「强制暂停令」——未经新成立的联邦「AI部」审批,严禁训练、微调甚至推向市场。

这意味着,今天硅谷各大实验室正在跑的下一代旗舰模型,从机房通电的那一刻起,就全部踩在了违法红线上。

只要AI在多数领域的认知能力超越人类,或者存在失控风险,就一律列入永久禁区——从写代码研发、掏钱投资到开源部署,全链条一刀切封死。

一旦越界,涉事科技公司将被联邦政府直接勒令解散;工程师与高管最高面临 20年联邦监禁 !

知名科技投资人Jen Zhu表示,「干脆把线性代数、概率统计和向量微积分也一起禁了吧!」

下一代大模型不能训练,就不需要那么多GPU。 不需要GPU,就不需要那么多HBM和存储;芯片都不买了,数据中心自然也没必要建了。

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