巨头的钱也不是无穷无尽的，钱不够了怎么办？
举债，继续投。
如果说，前两年巨头们为AI投入的数百亿资本开支，主要还来自自身富余的经营现金流，以及通过裁员"降本增效"挤出来的资金，那么现在，牌桌上的玩家们开始动用更危险的工具--"加杠杆"。
截至2025年第二季度，"七巨头"的自由现金流总额已较2024年年底下降了62.45%。
（数据来源：wind）
巨头们不再满足于依赖自由现金流，而是将外部融资提到了前所未有的高度。Meta等公司纷纷通过发行债券、股权融资，甚至寻求私募信贷等方式，为AI数据中心的建设筹集资金。
例如：Meta联手私募巨头Blue Owl通过发行私募债券筹资270亿美元建设数据中心，创下私募债发行纪录。该债券获标普A+评级，但收益率高达6.58%，接近垃圾债水平。
更重要的是，这股热潮背后还有一只若隐若现的"手"。
美国政府已将AI视为国家战略竞争的核心，这意味着它要在这个领域更大举的加码。
可以预见，未来对市场资本流入的监管将持续宽松，这无疑会进一步放大杠杆化和估值过热的问题。
宽松的融资前景和历史低位的企业信用利差，都在诱惑着巨头们继续借钱，押注一个可能无比辉煌、也可能一地鸡毛的未来。
故事讲得再好，但一个无法回避的事实，就是OpenAI至今亏损。
OpenAI在2025年上半年的营收约为43亿美元；但上半年该公司的亏损达135亿美元，其主要是用于研发人工智能以及运行ChatGPT的相关费用。
随着Deepseek时刻来临，AI大模型的定价权正从"技术垄断"转向"市场竞争"。OpenAI的大模型也被迫降价。未来要想提价，OpenAI必须拿出革命性的、短期内无法被复制的新能力，否则只能陷入苦战。
不仅OpenAI，其他AI巨头同样面临"不赚钱"的尴尬。
据券商预测，谷歌的Gemini大模型，2025年月度收入预计也只能达到亿美元级别；字节跳动的豆包大模型，月度收入也只在千万至亿人民币级别。这点收入，对于其母公司千亿、万亿美元的体量来说，几乎可以忽略不计。
但比大模型本身盈利更严重的问题，出在下游应用生态。
