ChatGPT 在 2022 年底把生成式 AI 推到大众视野后，投资端的变化更快：企业在 AI 硬件、数据中心上的投入力度，已经接近美国历史上几次最大的投资浪潮。市场随之抛出一堆漂亮的收入曲线，但问题也变得尖锐——这些预测到底有多大概率能实现，值不值得为此付出资本和时间成本？
据追风交易台消息，摩根士丹利投资管理旗下 Counterpoint Global 的 Michael J. Mauboussin 在 10 日的报告中直截了当地给出方法论：评估这类前瞻判断，应该" starting with an initial belief and updating that belief as new results appear "，也就是"贝叶斯公式"："新结论 = 初始判断（先验概率） × 新证据带来的调整系数（似然比）"。
沿着这套框架，报告把两个最受关注的预测放回历史分布里：OpenAI 从 2024 年 37 亿美元收入到 2029 年 1450 亿美元（对应 5 年 108% 复合增速），以及甲骨文云业务从 2025 财年 100 亿美元到 2030 财年 1660 亿美元（5 年 75% 复合增速）。结论相当不客气：在 1950-2024 年的美国上市公司样本里，这种体量起步的公司，没人做到过。
更麻烦的是，AI 基础设施不是"多买几台服务器"这么简单。数据中心建设本质是大工程，而大工程有自己的基准失败率：预算超支、工期延误、收益不达预期几乎是常态。报告还顺手把这轮密集的交易与"扩产宣言"放进竞争策略里解释：它们可能不只是为满足需求，也是在向对手发信号、试图威慑潜在进入者——但这种先发式押注本身就带着高风险。
先把 OpenAI 的预测放进历史分布：108% 复合增速在样本里是"空白"
报告用的参照系很具体：挑出 1950-2024 年美国上市公司中，起始收入在 20 亿 -50 亿美元（按 2024 年美元口径）的一组公司，样本接近 18900 个"公司 - 期间"观察值。这个组别的 5 年收入复合增速均值只有 7.0%，标准差 10.6%。
OpenAI 的预测意味着：从 2024 年 37 亿美元到 2029 年 1450 亿美元，5 年复合增速 108%。报告的说法很硬——在过去四分之三个世纪里，没有上市公司做到过这种速度。即便用正态近似去描述，这也是接近 9.5 个标准差的结果，概率极低；而且历史增速分布本身并不服从正态，尾部更"肥"，但依旧改变不了"几乎不可见"的结论。
一个细节很值得玩味：因为样本里"从未发生"，基准概率会变成 0，贝叶斯公式本身就没法直接用。报告采取了常见的启发式处理（例如 3/N、Laplace smoothing），得到的初始概率也仍然低于千分之一。
证据确实在"抬概率"，但抬到哪一步，报告没有替你乐观
报告也承认，基准概率不是铁律，世界会变。它给了两条能把 OpenAI 成功概率从"接近 0 "往上推的证据：
扩散速度：ChatGPT 用 2 个月达到 1 亿用户；对比之下，TikTok 是 9 个月、Instagram 是 28 个月、Facebook 是 4.5 年；互联网达到 1 亿用户用了 7 年，手机 16 年，电话 75 年。即便考虑人口变化，这个速度仍属历史罕见。报告同时提醒：用户不等于收入，很多人并不付费。
短期收入增速：OpenAI 预计 2025 年收入约 130 亿美元，同比增速约 250%。这远高于贯穿五年的平均复合增速。
但报告紧接着把"乐观边界"钉住了：公司越大，增速的波动往往越小，想持续维持高增速会越来越难。并且，OpenAI 还给出了 2030 年 2000 亿美元的收入预测——把窗口往后滚动，2025-2030 年的 5 年复合增速仍有 72.7%。
报告再用起始收入 100 亿 -150 亿美元的参照类（约 3700 个观察值）去对照，结论仍是：没人做到过；就算把起始收入门槛放宽到至少 65 亿美元、样本扩大到 16400 多个观察值，还是没人做到过。
增长不等于价值：现金流缺口与股权激励会把"高增长故事"拉回融资现实
报告在这里换了一个更现实的提醒：增长本身不创造价值。它对"总可服务市场（TAM）"的定义也带了约束——不是"能卖多少"，而是"在创造股东价值的前提下，如果占到 100% 份额能有多少收入"；核心门槛是投资回报是否超过资本成本。
在 OpenAI 案例里，报告直接把约束摆到台面上：
2025 年自由现金流据称为 -90 亿美元，并预计 2026 年为 -170 亿美元。在这种情况下，要维持"高速扩张 + 重投入"，几乎必然需要持续向外部投资者融资。
员工薪酬中很大一部分是股权激励（SBC）：估算 2025 年 SBC 超过收入的45%，折算到员工层面约为每人每年 150 万美元的速度，而且是大型科技公司 IPO 前 SBC 发行强度的7 倍。
这些信息并不直接否定收入预测，但它把一个常被忽略的问题推到台前：就算收入增长兑现了，资本结构、融资条件和稀释成本，也可能决定"股东到底拿到什么"。
甲骨文云的 1660 亿目标：签了单是优势，但交付与融资是硬约束
甲骨文的叙事来自另一类证据：公司在 2025 年宣布了多笔数十亿美元级别的云基础设施合同，显著推高" Remaining Performance Obligations "（已签客户协议对应的未来收入）。管理层据此预测云业务收入从 2025 财年100 亿美元增长到 2030 财年1660 亿美元，对应 5 年75% 复合增速。该云业务在 2025 财年约占甲骨文总收入 574 亿美元的 17%。
报告仍然先拿基准概率去压一遍：在过去 75 年里，起始收入达到 100 亿美元以上的公司，没有一家能在五年里跑出这种增速；哪怕把起始收入阈值降到 56 亿美元以上，仍然没有。
它还给出一个更贴近甲骨文云体量的参照类：起始收入 80 亿 -120 亿美元，样本约 4400 个观察值，平均 5 年复合增速 5.7%，标准差 9.6%。报告也提醒，这是拿"公司业务部门"去对比"公司整体"，并非完全同口径。
甲骨文的不同点在于：RPO 规模确实可以让你在基准概率上做修正，但报告强调，修正不能只看订单，还得同时权衡——为增长配套的融资需求、对手方风险，以及基础设施落地可能出现的延迟。
AI 数据中心是典型"大工程"，而大工程的基准成功率并不站在你这边
AI 投入的"主战场"落在硬件和数据中心。报告提到，OpenAI 与甲骨文同为" Stargate Project "的合作方，该项目预计到 2029 年在 AI 基础设施上投入最高可达5000 亿美元。
关键在于：AI 数据中心和传统数据中心不同，硬件更贵，用电需求显著更高，也更依赖冷却系统。瓶颈很现实——电力接入、专用硬件供给。
报告用 Bent Flyvbjerg 收集的 16000 个大型项目数据库做参照，结果几乎是"劝退级别"：
47.9% 的项目能在预算内完成；
预算内且按时完成的只有8.5%；
预算内、按时且实现预期收益的仅0.5%。
它给出的启示很直接：别把"按计划落地"当默认选项。需要盯住电力、芯片和设备等关键瓶颈；同时，模块化设计相对更容易成功，但在 AI 需求快速增长、竞争者争抢领先身位的环境里，"慢想快干"并不容易执行。
密集交易与扩产宣言，可能是一次"先发威慑"的竞争实验
报告统计，OpenAI 在 2025 年大约宣布了 15 笔与基础设施建设相关的交易。与此同时，Alphabet、Amazon、Microsoft 等超大规模云厂商上调了资本开支预期，Anthropic、CoreWeave 等也做出大额投入承诺。
作者把这股热潮放回历史里对照：90 年代末到 00 年代初的电信投资潮，最后留下的是产能过剩和破产案例。今天当然也有"需求还远没到天花板"的一面——报告引用的数据是，2025 年下半年全球 AI 扩散率（使用过 GenAI 产品的人群占比）只有16%。
真正有意思的是它对动机的猜测：这波动作可能部分源于一种战略信号——用大规模的产能承诺去锁定市场、威慑竞争者和潜在进入者。报告援引波特的"先发式扩产（preemptive strategy）"概念，同时也把风险写明白：这是在市场结局尚未明朗前，提前承诺巨额资源；如果没能吓退对手，可能引发更激烈的消耗战。更现实的分化是融资能力：初创 AI 公司需要不断外部输血，亚马逊、谷歌、Meta 这类巨头则拥有更充裕的现金流，耐受度完全不同。通过 2025 年，资本还在供给，但报告明确说了：这件事会变。
这份报告真正想让你做的事：把故事拆成概率，随数据改口
报告反复强调的不是"看空 AI "，而是把判断流程改成可更新的概率问题：先用基准概率给狂热设门槛，再用扩散速度、真实收入、工程进度、融资条件去一点点修正。它也强调自己不提供投资建议——但它提供了一个更难自欺的起点：当预测落在历史样本从未出现的区域，乐观本身就需要证据，而且需要持续的证据。
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