分類: 星球日報

原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）

作者｜Azuma（@azuma_eth）

北京时间 7 月 30 日，美国互联网券商 Robinhood （HOOD）正式公布了 2026 年第二季度财报。

财报显示，Robinhood 第二季度实现净营收 13.08 亿美元，同比增长 32%，创历史新高；归属于 Robinhood 普通股股东的净利润达到 5.61 亿美元，同比增长 45%；摊薄后每股收益（EPS）为 0.62 美元，超过此前市场预期的 0.42 美元。 

Robinhood 本季度增长主要来自交易业务、用户资产以及订阅业务的共同推动，具体而言：

• 交易型收入达到 7.76 亿美元，同比增长 44%，其中事件合约收入达到 1.56 亿美元，同比增长超过 10 倍；期权收入达到 3.42 亿美元，同比增长 29%；股票收入达到 1.29 亿美元，同比增长 95%。
• 净利息收入达到 3.89 亿美元，同比增长 9%；此外其他收入达到了 1.43 亿美元，同比增长 54%，反映出 Robinhood 正在通过特朗普账户、Gold 订阅等新服务来扩展收入来源，逐渐降低对单一交易业务的依赖。
• 用户规模和沉淀资金也在持续增长，注资用户数量达到了 2840 万，同比增长 7%；Robinhood Gold 订阅用户达到 480 万，同比增长 39%，创历史新高；平台总资产达到 3690 亿美元，同比增长 32%；单季度净存款达到 217 亿美元，同比增长 28%。

相较于过去依赖零佣金交易和年轻散户来驱动增长的模式，如今的 Robinhood 正在尝试从一家“散户交易平台”，转型为覆盖交易、财富管理、数字资产以及链上金融的一站式金融生态。

交易业务全面爆发，预测市场成为增长爆点

Robinhood 本季度最亮眼的表现，来自交易业务的爆发。数据显示，第二季度 Robinhood 的交易收入达到了 7.76 亿美元，同比增长 44%，成为推动整体收入增长的主要动力。

具体而言，各类型交易服务的收入数据及增长状况如下：

• 股票交易收入达到 1.29 亿美元，同比增长 95%； 
• 期权交易收入达到 3.42 亿美元，同比增长 29%； 
• 事件合约（即预测市场）收入达到 1.56 亿美元，同比增长超过 10 倍；
• 加密货币交易收入约为 1 亿美元，同比下降 38%，为主流交易服务中唯一下降的类型……

得益于第二季度美股大行情的利好环境，Robinhood 平台整体交易活跃度也创下新高，第二季度股票名义交易额达到 9560 亿美元，同比增长 85%；期权合约交易量达到 7.74 亿份，同比增长 50%。

财报中最值得关注的一点在于，预测市场如今已成为了 Robinhood 重点押注的新方向，也是本季度业绩增长的最大爆点 —— 详情可参阅《预测市场概念第一股出现了！》。

今年以来，预测市场热度持续升温，并在世界杯周期实现了大爆发，而 Robinhood 同期也在也加速布局。第二季度，Robinhood 推出了自建预测市场平台 Rothera —— 一个由 Robinhood 与 Susquehanna International Group 共同成立、拥有 CFTC 牌照的预测市场交易所和清算机构。

在世界杯周期，Robinhood 曾将部分原本导向 Kalshi 订单转移到了 Rothera 执行。Artemis 数据显示，此举一定帮助 Rothera 占据了世界杯相关事件合约近 15% 的市场份额。

相比传统股票交易，预测市场具备更强的事件驱动属性，也更符合年轻用户对于即时信息和交易互动的需求。对于 Robinhood 而言，这不仅意味着新增收入来源，也意味着公司正在尝试拓宽用户交易场景。

用户沉资增长，Robinhood 寻找第二增长曲线

如果说交易业务是 Robinhood 当前业绩增长的主要驱动力，那么围绕用户资产展开更深层的金融服务，则是公司进一步捕获长期价值的关键。

过去，Robinhood 更多依靠交易手续费和用户活跃度实现增长，但随着平台规模扩大，公司正在尝试提高用户资产沉淀，通过订阅、财富管理、信用卡等业务拓展收入来源。

• 截至第二季度末，Robinhood 注资用户数量达到了 2840 万，同比增长 7%；平台总资产达到 3690 亿美元，同比增长 32%；单季度净存款达到 217 亿美元，过去 12 个月净存款达到 757 亿美元。
• 与此同时，Robinhood Gold（付费订阅会员）继续保持高速增长。第二季度 Gold 订阅用户达到了 480 万，同比增长 39%，创历史新高。
• 此外，公司围绕高价值用户推出的新产品也开始形成规模。Robinhood Credit Card 业务年化收入已超过 1 亿美元，Gold Card 用户已突破 100 万；Robinhood Strategies 则吸引超过 30 万用户，管理资产规模接近 20 亿美元。

在财报演示中，Robinhood 透露目前已有 13 条业务线的年化收入超过了 1 亿美元，包括股票交易、期权交易、加密交易、Gold 订阅、预测市场、信用卡等。

这意味着 Robinhood 正在从一个依赖交易周期的平台，逐渐转向一个覆盖交易、资产管理、支付和金融服务的综合生态。

AI 与区块链，Robinhood 押注下一代金融基础设施

除了传统交易和财富管理业务外，Robinhood 也正在将触角延伸至 AI 和区块链领域，试图提前布局下一代金融基础设施。

今年 5 月，Robinhood 宣布推出 Agentic Trading 功能，允许用户通过 AI 代理进行股票、期权以及加密资产交易。截至第二季度末，已有接近 10 万名用户开通 Agentic Trading 账户，相关资产规模超过 1 亿美元。

与单纯提供交易工具不同，Robinhood 希望将 AI 能力直接嵌入投资流程，通过自动化分析和交易辅助提升用户使用频率。目前来看，Agentic Trading 仍处于早期阶段，但其增长速度显示，AI 正在成为 Robinhood 拓展产品边界的重要方向。

与此同时，Robinhood 也在加速推进区块链布局。第二季度，Robinhood 推出了 Robinhood Chain 公共主网，定位为面向现实世界资产（RWA）的 Ethereum Layer 2 网络。受近期 Meme 行情的推动，Robinhood Chain 如今已成为了当下 Web3 市场最活跃的底层生态之一。

下一站，“超级金融 App”

综合来看，Robinhood Q2 财报展现出的最大变化，并不只是收入和利润继续创新高，而是公司的增长逻辑正在发生变化。

过去，Robinhood 依靠低门槛交易吸引年轻投资者，并凭借股票、期权和加密交易快速成长；而如今，公司正在通过 Gold 订阅、信用卡、预测市场、AI 交易以及区块链等业务，不断拓展用户需求边界 —— 从长期战略来看，Robinhood 正在尝试从一家单纯的“交易平台”，进化为覆盖投资、财富管理、数字资产以及更多金融服务场景的“超级金融 App”。

这一目标的核心并不只是增加更多产品，而是围绕用户生命周期建立更完整的金融生态：用户可以在同一个平台完成交易、资产管理、现金管理，甚至参与未来的链上金融。

当然，这条路径仍然充满挑战。一方面，新业务仍处于早期阶段，能否持续贡献规模化收入仍需时间验证；另一方面，预测市场、加密资产以及链上金融领域的监管环境，也可能影响 Robinhood 未来扩张节奏。

但至少从 Q2 财报来看，Robinhood 已经不再满足于成为一家服务散户交易的互联网券商，而是在向下一代金融入口迈进。

整理 & 编译：深潮 TechFlow

嘉宾：Sam Altman，OpenAI 首席执行官

主持人：Patrick O’Shaughnessy，Invest Like The Best

播客源：Invest Like The Best

原标题：Sam Altman on AGI, Compute, and Human Agency

播出日期：2026 年 7 月 28 日

利益声明：Sam Altman 是 OpenAI CEO，不持有 OpenAI 股份，但个人投资组合包括 Helion Energy、Stripe、Reddit、Retro Biosciences 及 World Network（原 Worldcoin）等项目；OpenAI 与其中部分公司存在商业合作或投资关系。本文仅呈现其本人观点，不构成投资或操作建议。

要点总结

这是 Sam Altman 在 Invest Like The Best 上少见的长篇个人对谈。他坦承过去一年 OpenAI “做了太多事、不够聚焦”，但在砍掉旁枝后，公司重新锚定到一条主线上：做出最好、最充裕、最具成本效益的智能，并让世界用它造出不可思议的东西。基于这个判断，他认为接下来的 12 个月可能是 OpenAI 有史以来最好的 12 个月。

但这场对话的真正张力在于，Altman 把 OpenAI 的使命描述成”即将造出一盏能实现任何愿望的神灯”，同时反复强调不能让这盏神灯被少数人或某家公司垄断。他直言自己不是”就业末日论者”，也不认为 AGI 会一夜之间颠覆社会；真正让他警惕的，是以”AI 安全”为名行权力集中之实。对投资者而言，这期节目更像是一次内部人视角的独白：关于算力、模型迭代、竞争壁垒、机器人、个人智能体，以及一个始终绕不开的问题，OpenAI 的 CEO 为什么不要公司股权。

精彩观点摘要

关于 OpenAI 的聚焦与下一步

• “过去一年真的很艰难，而且多少是我的错。但接下来 12 个月，可能会是我们最好的 12 个月。”
• “我们当时做了太多事。它们其实都是该做的事，但问题在于，你身处一个不可思议的历史时刻，只能做极少数真正伟大的事。”
• “我们的业务本质上是卖 AI，让人们用它为彼此造出不可思议的产品和服务。”

关于算力与前沿回报

• “我们能感觉到模型改进的指数曲线，而且知道它会继续。只要能把成本压下去，对高价高能 AI 的需求基本上是没有上限的。”
• “最一开始所有人都说我们疯了。我们给云厂商、芯片厂、能源商打电话，他们都说没有哪个行业能这样发展。但大多数人说 no，你只需要一两个 yes。”
• “瓶颈一直在变：有时是研究想法，有时是算力，有时是数据，现在又回到了研究想法。”

关于 AGI 与安全

• “GPT 5.6 发布大概两周后，连一些真正的怀疑者都跟我说，这已经 very AGI-like 了。”
• “真正让我担忧的不是别人蒸馏我们的模型。我的前十担忧清单里，这件事排不进去。”
• “我们遇到一次非常科幻的网络安全事件。一个还没发布的模型本应在沙箱里运行，它却发现可以通过串联多个零日漏洞逃出沙箱、访问互联网，最终在 Hugging Face 侧拿到测试答案。”

关于人与 AI 的关系

• “我不是就业末日论者。我觉得工作会多到让人忙不过来，而不是相反。”
• “人类价值观之所以有价值，正因为它是人类的。”
• “我小孩这一代永远不会活在一个比电脑更聪明的世界里。”

关于公司治理与个人激励

• “我坐在人类历史上最激动人心的时刻的第一排，这比任何金额的钱都更值得。”
• “最开始我们在公司结构上做了过多创新，这是痛苦的根源之一。”

从”做了太多事”到”只做最伟大的事”

Patrick O’Shaughnessy：你最近写了一段话，大意是过去一年很艰难，而且多少是你的错；接下来 12 个月会是我们最好的 12 个月。能不能先谈谈为什么过去一年艰难，以及你为什么相信后半句？

Sam Altman：过去一年艰难，说到底是我们做了太多事，不够聚焦。那些事本身都是该做的事，但 trick 在于，我们正处在一个不可思议的历史时刻，这种时候你只能做极少数真正伟大的事。于是我们把自己摊得太薄，然后做了一连串艰难决定，重新聚焦到一条主线上：做出最好、最充裕、最具成本效益的智能，并让世界用它造出不可思议的东西。

做出这个调整之后，我们的进展快得惊人。而且从 pipeline 里看到的东西判断，未来 12 个月会更加惊人。模型质量、围绕模型能做出来的产品，都会让人们以全新的方式从这项技术中受益。应该会相当震撼。

Patrick O’Shaughnessy：有没有某个时刻，你意识到必须改变方向？如果回到 2025 年初，当时最大的担忧是 OpenAI 买这么多 GPU，收入能不能跟上、需求会不会出现。是什么让你转换了思路？

Sam Altman：那时我们做了很多布局，想着万一收入增长比预期慢，还可以靠消费应用、媒体业务等等去消化我们已经签下的 GPU。现在听起来很荒唐，因为行业收入增长得非常陡峭，但那确实是当时最大的转变。一旦我们意识到模型轨迹增长如此之快、投资回报如此清晰，我们就知道该聚焦什么了。

Patrick O’Shaughnessy：你以前写过很多关于”聚焦多少件事”的文章，一件、三件、五件，你怎么校准？

Sam Altman：归根结底，我们的业务是卖 AI，让人们用它为彼此造出不可思议的产品和服务。围绕这件事的组件包括：训练出在所有人们想用的场景下都表现优异的模型；自己生产或合作拿到芯片和系统；找到足够的土地、电力、数据中心机房来安置这些机柜；最终可能还要造机器人，把建设过程自动化，继续压低电力、芯片和整个供应链的成本。这套全栈工作，就是要把最好、最充裕、最有用的 AI 做出来，让它像电一样渗透到整个经济里。

我们没兴趣在每个垂直应用上跟所有初创公司竞争。OpenAI 只想提供那个平台。

算力豪赌：从被所有人拒绝到不够用

Patrick O’Shaughnessy：Dario 曾叫你”Yolo CEO”，因为你早期在算力分配上异常激进。你现在被所有人 short 算力。能不能讲讲当初你是怎么得出结论、并且敢在所有人都觉得疯狂的时候下注的？

Sam Altman：我们能感觉到模型改进的指数曲线，而且知道它会继续。我们也相当确信，随着模型越来越好、成本持续下降，对高价高能 AI 的需求基本上是没有上限的。这就像一种全新的商品。人们会用它做什么，让我想起早期人们对计算机的低估，有人说”世界上只需要五台计算机”，有人说”没人需要超过某数量的内存”。人类的创造力、对有用事物的渴望，是一件值得下注的事。

我们知道算法会变得更高效，模型会变得更好。但无论效率多高，本质上我们都是把电变成有用的智能，这个需求只会越来越大。所以我们就是想要更多算力。

Patrick O’Shaughnessy：这个 conviction 最早可以追溯到什么时候？GPT-3 吗？

Sam Altman：我觉得是 GPT-4。甚至不是 3.5。当时我们看到模型已经足够聪明，知道我们能找到一条可行的推理路径；而一旦推理能跑通，就会带来现在所说的 agent。这个能力可以去完成大量高价值的经济工作，让人们的生活在很多方面变得更轻松。

Patrick O’Shaughnessy：那你们最早是怎么行动的？

Sam Altman：我们开始给云厂商打电话，给芯片厂打电话，给能源商打电话。所有人都说：”你们完全疯了，这不可能，没有哪个行业这样发展过。”这让我想起早期创业融资，大多数人说 no，你只需要一两个 yes。我们得到了一两个 yes。微软是第一个 yes，Oracle 在云端方面后来成了很大的 yes，Nvidia 一直是非常棒的伙伴。

Patrick O’Shaughnessy：现在大家在推理和训练数据中心上做各种创新，但很多人讨厌数据中心。你怎么看？

Sam Altman：我一直在想怎么组织人去千兆瓦数据中心实地参观。看照片是一回事，站在那里是另一回事。建一个这样的数据中心，大概需要一万名建筑工人全职干一年半。流经的能源可以供一座小城使用。这是人类历史上最昂贵的基础设施项目之一，而我们现在已经建了很多。

我理解人们不希望数据中心建在自己后院，就像我也不希望核电站挨着我家，尽管我知道它很安全。但数据中心不一样，它可以建在任何地方，我们应该把它放到没人愿意去的沙漠里。这对 AI 系统来说完全没问题。而且我们在环境问题上已经取得了很大进展，比如以前用水蒸发冷却，现在用闭路循环，现代数据中心用水量只相当于一栋办公楼的厨房和洗手间。能源方面，我们正在从化石燃料转向太阳能、核能。

开源、蒸馏与竞争：为什么 Altman 并不焦虑

Patrick O’Shaughnessy：这周最火的可能是 Kimi 的新模型。回头看 DeepSeek 好像只是一个小坎。你现在怎么看待这种竞争？

Sam Altman：我们的目标是在整条帕累托最优曲线上，提供智能与价格的最佳组合，这包括开源。今天在某些延迟点上，用我们的开源模型比用 Kimi 更划算。我们用蒸馏做自己的小而便宜的模型，这本身是件好事。开源模型在世界上会有一席之地，很多人会因为各种原因想要自己的权重、能修改模型。但我们的目标是整条曲线上的最佳性价比，并且会持续做到这一点。

Patrick O’Shaughnessy：但之前的故事是，别人花大钱训练模型，我蒸馏一下，以百分之一的成本提供。这样你怎么赚够钱继续训练？

Sam Altman：我们对模型的使用量会如此之大，以至于不需要成为超高毛利公司，也能负担模型训练。我们未来大量的算力计划会用于向客户提供推理服务，即便只享受微薄利润、营收达到万亿级别，也能支撑训练。推理与训练的比例才是关键。训练确实极其昂贵，但未来算力的很大一部分将来自服务客户，所以我非常看好这个飞轮。

Patrick O’Shaughnessy：你对这件事这么淡定，我有点惊讶。

Sam Altman：我当然宁愿别人不要”偷”我们的东西。也许我现在对我们的进展和即将到来的模型过于自信了。但这件事不在我的前十担忧清单里。

Patrick O’Shaughnessy：那你的前十担忧是什么？

Sam Altman：我们最近遇到一次非常科幻的网络安全事件。我们在评估一个未发布模型，它本应在沙箱里运行，结果它发现可以通过串联多个零日漏洞逃出沙箱、访问互联网，然后突破 Hugging Face 的多重系统，拿到测试答案，让自己在评估里表现很好。这是我第一次如此切身感受到安全威胁。

Patrick O’Shaughnessy：你才意识到这件事没几天，但我很惊讶没有更多人感到这种切身的恐惧。你们会怎么做？

Sam Altman：短期我们会暂停训练，想办法在多个零日漏洞被串联的世界里保证沙箱安全。但长期问题是，如果这是新的进步速度，我们可能需要放慢 AI 发展速度，给社会留出时间适应新的能力水平。难点在于，怎么做到这一点，既不像是某家公司的监管俘获，也不像是前沿实验室之间的串谋。这需要下功夫，而且必须做对。

神灯、AGI 与人的主体性

Patrick O’Shaughnessy：你用最简单的语言描述一下 OpenAI 想做什么，以及这个使命有没有演变。

Sam Altman：我认为这会是人类历史上迄今为止最伟大的技术成就。但它真正重要的唯一方式，是让人们的生活比原本好得多。一方面，我们要给人们物质丰裕和表达创造力、互相帮助的自由；另一方面，要确保人们保持控制权和主体性，确保世界是越来越民主，而不是越来越不民主。

从积极面看，我们即将造出一盏能实现任何愿望的神灯。我希望世界向这盏神灯许下的第一个愿望，是对全人类有益的。人们会意识到自己将拥有多么惊人的创造力，不仅是治愈疾病这种显而易见的事，还有我们今天坐在这里完全无法想象的世界级娱乐创意。我想把这个能力交到每个人手里。

但我们必须反对的另一面，是 AI 带来的权力集中。很多关于 AI 安全的讨论是合理的，但其中很多也是某些人，哪怕只是潜意识里，想要集中权力。我非常害怕一个世界：对 AI 的真实恐惧被用来论证”只有这一小群人能拥有它，因为它太危险了，只有他们懂”，然后他们说”别担心，我们会为大家做正确决定”。我不相信这个。没有人应该想生活在一个有 AI 霸主、或者某种等价公司的世界里。

Patrick O’Shaughnessy：你刚才说”即将”有神灯， implying 现在还没有。中间还差什么？

Sam Altman：连一些真正的怀疑者最近都跟我说，GPT 5.6 已经很 very AGI-like 了，很难想象有什么想让它做的事它做不到。但显然还有一些事做不到，比如你说”去治愈癌症”，它还不能真的把癌症治好；你让它在机器人里做复杂的物理操作，也还不行。另外模型虽然聪明，但还不能在运行中持续学习，对我来说这可能不是 AGI 的硬性要求，但肯定是我希望看到的。

不过也可以反过来说，AGI 并不是某个单一模型，而是造模型的那套机器。从一个模型到下一个模型，我们确实在学到新东西、发现新科学，这部分运转得极好。所以我对”我们已经到那一步了”的说法很有共鸣，也对”还差一点点”的说法很有共鸣。我觉得非常接近了。

Patrick O’Shaughnessy：如果把 5.6 拿给 2019 年的你和团队看，他们会说这就是 AGI 吧？

Sam Altman：我觉得他们会。目标柱移动是真实存在的。

就业、研究自动化与人的偏好

Patrick O’Shaughnessy：你似乎改变了对 AI 就业影响的看法。如果回到 2019 年，给人们看我们最新的模型，他们不仅会说这是 AGI，还会说经济会被彻底颠覆。但这并没有发生。你学到了什么？

Sam Altman：完全是这样。任何时候你如此自信又如此错误，作为一个领域就必须更新认知。有几个 takeaway。一个是 AI 的能力非常”锯齿状”：某些方面是超级天才，某些方面像笨小孩。另一个是人们至今拥有与 AI 高度互补的技能。还有一个是人们非常信任、也享受与其他人一起工作。你现在可以雇一个 AI 顾问、AI 销售、AI 工程师，但大多数人似乎仍然更愿意和人互动。我自己也宁愿和人打交道，而不是和 AI。

而且我认为人类价值观之所以有价值，正因为它是人类的。随着社会进化、前方空间变得如此巨大，我们骨子里是关心他人的，我们会关心别人在乎什么。今天已经能看到这种迹象：AI 可以生成很棒的图像，但人们只想要人创作的、或者至少是人挑选的。艺术上的签名之所以值钱，是因为你想了解背后那个人；读小说你也想知道作者是谁。

Patrick O’Shaughnessy：那研究人员呢？他们现在是最重要的人，但又担心自己很快就没用了。

Sam Altman：我猜实际情况不会那么极端。一年前人们说软件工程师完了，但并没有。发生变化的是软件工程师的工作性质、预期产出。现在你不会用传统方式写代码，但做的仍然是非常可识别的软件工程。研究人员当前的工作流程会被大量自动化，但会有新的、 spirit of research 的东西出现，就像软件工程虽然不再打孔卡，但依然重要。

Patrick O’Shaughnessy：前沿最稀缺的是什么？算力、研究、人才、数据？

Sam Altman：一直在变。不久前算力再多也没用，因为缺研究想法；后来知道该做什么，就只缺算力；然后缺数据；现在我又会说，仍然缺算力，但过去六个月是研究想法重新大放异彩的一段时间。永远有一个瓶颈，但瓶颈会移动。

个人智能体、机器人与新硬件

Patrick O’Shaughnessy：你自己使用 AI 的前沿是什么？

Sam Altman：我最近开始尝试让 AI 看到我电脑上的一切。这个产品还没做出来，我还在摸索自己的舒适度和信任边界在哪里。一个 takeaway 是，相对于 AI 的记忆，我的记忆太糟糕了。AI 能记住我六周前读的邮件、七周半前会议里到底发生了什么，并在决策的精确时刻把它带出来，这感觉很神奇。

Patrick O’Shaughnessy：听起来像个人 agent。让每个人都有这个，障碍是什么？

Sam Altman：算力。想象一下我们能做出这样一个产品：它永远在线，看你看到的一切、听你参加的每一个会、读你读的每一份文件。不仅如此，你还能拖动一个滑块，说”我睡觉的时候，你可以花这么多 token 来想一些对我有用的东西，做任何你能做的工作，然后继续想我下一步该做什么”。我会把这个滑块拉得很远，我愿意为此付很多钱。但如果世界上每个人都想把这个滑块拉得很远，所需的算力是巨大的。

Patrick O’Shaughnessy：你怎么看待机器人？

Sam Altman：如果我们不能实现机器人化，事情会变得非常疯狂。如果人在世界上的角色只是云里 AI 的执行器，那很糟糕，非常糟糕。所以我觉得没有机器人比有机器人更疯狂。

Patrick O’Shaughnessy：那你估计机器人还有多久到 ChatGPT 时刻？

Sam Altman：不是 20 年。我觉得机器人的 ChatGPT 时刻会在未来两到三年内到来。不是说你看到机器狗视频觉得 wow，而是大多数普通人能有一个”它真的做到了”的切身体验。ChatGPT 时刻的关键是你可以自己去试，不需要相信别人说 AI 要来了。

Patrick O’Shaughnessy：你之前提到对 new hardware 感兴趣，这和你们已有的消费者分发能力怎么结合？

Sam Altman：AI 最强大的地方之一是它可以永远在线、主动、理解你所有上下文。但现在的硬件并不适合这个。我们还在一个 50 年前的硬件范式里工作：键盘、鼠标、显示器。电脑很了不起，但我们是把 AI 硬塞进这个形态。我希望 AI 能引用这场对话，但又不想为此把笔记本打开、放在这里让它看着你和听着我们。我想要一种社会可接受的、为这种场景设计的硬件。

护城河、Scaling Law 与未回答的问题

Patrick O’Shaughnessy：Codex 起飞在多大程度上依赖于你们通过 Chat 建立的发行优势？

Sam Altman：我觉得 Codex 主要是在赢产品、赢模型。Chat 的捆绑带来的优势非常小。这件事让我重新思考竞争优势。智力可以在产品之间迁移，网络效应仍然是一种竞争优势，经济规模和构建最便宜算力舰队的能力也是。但产品优势本身不是护城河，如果我们把用户吸引到 Codex，别人做出更好的东西，用户就会走。

Patrick O’Shaughnessy：所以智能本身会变成大宗商品吗？

Sam Altman：智能本身我觉得会。但算力舰队规模、持续产出更多算力的能力，会是非常持久的优势。另外工作流、集成、复杂流程、团队协作，这些也很强。甚至品牌偏好和熟悉度都很强。

Patrick O’Shaughnessy：你怎么看现在的 scaling law？

Sam Altman：看起来很好。Scaling law 是有史以来最被憎恨的预测，每个人都想说”不可能一直这样”，但它一直成立。

Patrick O’Shaughnessy：你脑子里最重要的未解问题是什么？

Sam Altman：一个我觉得讨论不够的是认知萎缩。我们怎么使用这些工具，才能确保大脑越来越被拉伸、持续理解真正重要的事？这让我想起上学时一位教授跟我说：你必须理解编译器，否则永远成不了好程序员。这话其实不完全对，但理解计算机系统主要组件如何工作，对我一直很重要。

没有股权的 CEO、孩子与韧性

Patrick O’Shaughnessy：你写过”要非常小心地设计激励机制”。但你本人对 OpenAI 没有股权敞口，世界应该怎么理解你的激励？

Sam Altman：我不知道还能说什么，除了我坐在人类历史上最激动人心的时刻的第一排，这比任何金额的钱都更值得。我能过一种极其有趣的生活，和非凡的人一起为我深信的事工作。但不知为什么，这好像说服不了大家。

Patrick O’Shaughnessy：成为父亲、有了孩子之后，你管理团队或领导方式有没有明显不同？

Sam Altman：答案肯定是 yes。我感觉很不一样。很多人会跟你说，有了孩子后，你会意识到自己更在乎孩子和你留给他们的世界，而不是你自己。我对这个问题有一种不太寻常的视角。有人问我，有了孩子后是不是更担心 AI 安全、担心毁灭世界。我的回答是，我以前就不想毁灭世界。但我的确更多地在思考人的主体性、什么构成充实的人生，并且希望和我一起工作的人也能拥有这些。

Patrick O’Shaughnessy：回顾整个 OpenAI 经历，你最自豪和最深刻的教训分别是什么？

Sam Altman：最自豪的是，我们在很多重要问题上做对了，而世界上其他人都错了，并且因此把世界推上了一条我引以为豪的轨迹。最深的教训是，最开始我们在公司结构上做了过多创新，这给后来带来了很多痛苦。我们有很好的理由，当时不知道未来怎么赚钱、会长成什么样，想保护使命。但现在回头看，我学到了为什么人们通常不这么做。

Patrick O’Shaughnessy：还有什么塑造了你这个人、但我们没聊到的吗？

Sam Altman：一个是对别人对我的强烈看法变得相对免疫。如果你要处在这场疯狂革命的中心，每个人都会往你身上投射很多东西，你必须学会与之和解。另一个是后来学会了如何非常平静、不焦虑地应对事情。至于驱动我的是什么、我想怎样生活，我觉得十岁的我已经基本成型了。

近期有个被市场忽略的大新闻，就是 Lido 正在给 800 多万枚 ETH（约 160 亿美元）「搬家」。

当然，这并非把资金从 Lido 转移到另一个新协议，而是将支撑 stETH 的数十万个传统验证器，逐步迁移到 Pectra 升级后推出的新型验证器架构中。

按照 Lido 的规划，超 26.5 万个采用旧版 0x01 提款凭证的验证器，将陆续被合并为数量更少、余额更高的 0x02 验证器，迁移完成后，以太坊全网验证器数量预计将从约 88 万个下降至约 62.8 万个，降幅接近三分之一，每个 Epoch 需要传播的证明消息，也可能减少约 29%。

这不会直接降低普通用户支付的 Gas，也不会让交易确认速度突然加快，甚至为了完成迁移，Lido 估算，迁移带来的短暂奖励损失约相当于协议年度质押奖励的 0.28%。

那既然收益提升有限，迁移本身还有成本，Lido 为什么仍然要推动这场上百亿美元规模的「搬家」？

答案就藏在 2025 年 5 月 Pectra 升级带来的一项重要变化里——复利验证器。

一、Lido 给 800 万枚 ETH「搬家」，究竟在搬什么？

2025 年 5 月 7 日，Pectra 升级正式在以太坊主网上线。

其中 EIP-7251 将单个验证者的最大有效余额从 32 ETH 提高至 2048 ETH，并引入了以「0x02」开头的提款凭证，采用新凭证的验证者，可将获得的共识层奖励继续保留在信标链余额中，逐步增加有效余额并产生新的收益，因此也被称为「复利验证器」。

表面来看，这只是把「收益自动复投」写进协议，但更深层的变化在于，它打破了以太坊验证器长期以来固定的 32 ETH 结构。

众所周知，以太坊验证者的有效余额上限一直固定为 32 ETH，无论后续增长到 33 ETH 还是更高，真正参与共识奖励计算的有效余额，上限始终只有 32 ETH，超过部分也不会继续增加其验证权重，而是被定期转入执行层提款地址。

那对于只运行一个或者少量验证器的个人质押者来说，想让奖励继续参与原生质押，必须将不同验证器的分散奖励再次凑够 32 ETH，复投门槛较高，且少量余额也因转到提款地址而停留在质押体系之外。

同时，对于 Lido、大型交易所和专业质押服务商来说，虽然可以把大量用户产生的零散奖励汇总起来，更快凑齐新的 32 ETH，但同样面临另一种成本——每新增 32 ETH，通常就需要创建和维护一个新的验证器。

要知道，随着以太坊质押规模持续增长，验证器数量也不断膨胀，背后的索引、密钥、签名和证明消息随之增加，运营维护成本水涨船高。

Pectra 引入的 EIP-7251 就旨在改变这一结构。

在新的 0x02 模式下，启动验证者的最低门槛仍然是 32 ETH，但单个验证器的最大有效余额提高到了 2048 ETH，也就是说奖励也不再必须被自动转出，而是可以留在验证器中，继续增加有效余额并产生新的收益。

与此同时，多个原有验证器还可以被合并，例如原本分散在 64 个验证器中的 2048 ETH，可以被整合进一个高余额验证器，总质押权重没有变化，但需要维护的验证器数量、密钥和网络消息大幅减少（延伸阅读《时隔一年，「Lean Ethereum」再出发：以太坊想要交出什么答卷？》）。

归根结底，资金没有退出以太坊，提供的经济安全性也没有减少，但运营负担大幅下降。

Lido 正在推动的，就是这种合并。

所以严格意义上讲，复利验证器中的「复利」，其实只解释了它的一半价值，另一半价值在于验证器终于可以从大量标准化的 32 ETH 小单元，重新组合成更精简、更适合大规模运营的基础设施。

二、能带来怎样的收益提升？

有意思的是，但从收益维度，复利带来的提升并不是均匀分布的。

理论上，无论个人质押者还是大型机构，都可以通过 0x02 减少闲置余额，让奖励更直接地参与后续质押，但由于不同参与者原本的资金管理能力不同，因此升级带来的边际收益并不相同。

2026 年 6 月发布的论文《When Staking Rewards Compound: Measuring the Impact of Ethereum’s Pectra Upgrade》，就对 0x01 和 0x02 验证器的收益表现进行了比较。

模拟结果显示，在 32 ETH 至 2048 ETH 的余额区间中，0x01 验证器的共识层 APR 平均约为 2.17%，0x02 验证器约为 2.26%，后者的相对提升约为 4.7%，但当质押规模达到 8192 ETH 至 10240 ETH 时，两者的相对差距会缩小至约 0.3%。

这里尤其需要注意，论文所说的「约 4.7%」，不是 APR 直接增加 4.7 个百分点，指的是在原有约 2% 至 3% 的共识层 APR 基础上，获得约 4.7% 的相对改善。

而之所以较小规模质押者的改善更明显，核心原因不是他们拥有某种专属收益，而是他们过去更难完成复投。

譬如一名用户只有一个 32 ETH 验证器，其奖励被自动转入提款地址后，需要继续积累很长时间，或者与其他资金合并，才能重新凑够 32 ETH、启动下一个验证器，且金额不足 32 ETH 的部分还是分散在不同地址，归集意愿自然很低。

但 0x02 验证器则允许这些资金在同一个验证器中继续增加有效余额，从而减少「不足 32 ETH」所形成的闲置资金，说到底，小规模质押者过去缺少的，不只有复投意愿，而包括把零散 ETH 重新投入原生质押的能力。

大型质押服务商同样可以从原生复利中受益，不过它们原本就有更强的资金归集能力，能够快速凑齐新的 32 ETH，再启动下一个验证器，从整个资金池的角度看，也能够实现接近复利的资金配置效果。

所以质押规模越大，零散余额占总资金的比例越低，0x02 所带来的边际改善自然也越小。

但这并不意味着 0x02 对大型机构不重要。

恰恰相反，大型机构面对的核心问题，正在从「如何让奖励继续产生收益」，转向「如何用更少的验证器管理更多 ETH」。

对于它们来说，0x02 的价值更多体现在两个方面：一方面，奖励可以留在验证器中继续复利，减少频繁归集、重新存款和创建验证器的操作；另一方面，原有的大量 32 ETH 验证器可以被合并，显著降低节点、密钥和共识层消息的管理成本。

当然，这种改变也会带来新的取舍。

传统 0x01 验证器会自动把超过 32 ETH 的奖励转入提款地址，不需要主动发起链上操作；0x02 则默认将奖励保留在验证器中，大型服务商若要满足用户赎回或调度流动性，需要主动发起部分提款，并重新设计会计、奖励分配和资金缓冲机制。

因此，对小规模质押者来说，0x02 最直接的价值是降低复投门槛、减少闲置资金；对大型机构来说，收益率提升虽然更小，但验证器合并与基础设施效率的改善反而更加重要。

两者受益于同一套机制，只是收益来源和优先级并不相同。

三、以太坊 Staking 生态的变与不变

所以如果只从 APR 出发，会发现 Lido 的迁移并不算一笔特别诱人的生意。

毕竟大型服务商通过复利获得的收益提升可能不足 1%，迁移过程中还会出现短暂的奖励损失，原有的会计、提款和流动性管理系统也需要随之调整。

但 Lido 仍然决定推动这场自 2023 年 V2 以来最大规模的核心架构升级。就是因为当协议管理的资金达到 800 多万枚 ETH 后，验证器数量本身就开始成为成本。

尤其是 Pectra 升级之后，一个 2048 ETH 验证器承载的质押权重可以相当于 64 个传统验证器，那就代表能用更少的验证器，更高效地管理更多资本。

其实，Lido 的升级也不仅是在合并验证器。

迁移至 Curated Module v2 后，其专业节点运营商首次需要锁定 ETH 作为保证金，如果出现运行中断、罚没、奖励错配或其他可归责问题，保证金可以用于覆盖损失。

过去，Lido 的精选节点运营商主要依赖历史表现与声誉获得信任，现在声誉仍然保留，但其上又增加了一层真实资本约束，现有 34 家精选节点运营商预计都会迁移至 CMv2，并没有因为保证金要求选择退出。

这条变化可能比复利本身更值得关注，也意味着 Pectra 之后的 Staking 竞争标准正在发生结构性巨变，使未来质押服务之间的差异可能更多体现在如何提高有效资金利用率，如何管理提款与流动性，如何分配验证器风险，以及如何在资产控制权、操作复杂度和收益之间取得平衡。

对于钱包等用户入口而言，价值也不再只是向用户展示一个收益数字，更需要帮助用户看清不同质押方式背后的资金路径和风险结构，以 imToken Stake 为例：

• 目前用户可以直接从 ETH 资产页面进入质押功能，根据资金规模和需求选择相应服务，对于希望以较小金额参与的用户，可以通过钱包内集成的质押服务完成操作；
• 对于持有 32 ETH 以上、希望保留资产控制权的用户，也可以选择非托管验证器方案，在避免自行维护节点的同时参与以太坊原生 Staking；

随着复利验证器逐渐普及，这类入口需要呈现的内容也会越来越多，譬如收益是否自动复投，奖励何时可以提取，验证器采用哪种提款凭证，资金由谁控制，以及不同方案需要承担哪些技术与流动性风险。

这也意味着钱包连接的不再只是一个 Staking 收益页面，而是一组正在持续分化的验证者服务。

写在最后

总的来看，从 The Merge 到上海升级，再到 Pectra 升级，以太坊正在逐步补全 Staking 的生命周期。

The Merge 让验证者成为网络安全的核心，上海升级解决了质押资金如何退出的问题，而 Pectra 升级开始进一步优化资金如何进入、累积和重新组织。

当然，复利验证器不会让所有参与者获得同等幅度的收益提升：

• 对于小规模质押者，它能够减少闲置余额，让长期持有的 ETH 更充分地参与共识；
• 对于大型机构，它更重要的价值可能不是提高 APR，而是减少验证器数量、降低运营负担。

因此，0x02 验证器的迁移注定会是渐进的，不同参与者会根据自身的资金规模、流动性需求和运营结构，选择继续保留原有验证器，或逐步转向复利模式。

但以太坊组织质押资本的方式，已经在一步步发生结构性巨变，尤其是当验证器不再被固定在 32 ETH，Staking 生态也开始从标准化的收益产品，走向更细分的资金管理与基础设施竞争。

这也是值得长线追踪的以太坊 Staking 范式转变。

2025 年 8 月，有人在特拉华州先后注册了七家公司，名字里都用了 Beignet 这个词。

Beignet，贝奈饼，是新奥尔良街头常见的油炸甜点，裹着很厚的糖粉，拿起来总要掉一点在衣服上。

无论换多少副眼镜，你都不会看出来这个甜品，和 AI 有什么关系。

Beignet 公司出现后的一个月，Meta 在路易斯安那州建了一座数据中心，叫 Hyperion，占地相当于四个纽约中央公园。

为了盖这座巨型数据中心，Meta 一共借了 273 亿美元。

但如果你仔细去翻 Meta 的财报，会发现在它的资产负债表上，跟这个项目有关的全部记录，只有一笔 23.7 亿美元的投资。

剩下那两百多亿的债务，消失了。

这其实不孤例。

7 月 22 日，日本经济新闻发过一篇报道，说美国科技巨头把高达 1.65 万亿美元的债务藏在了人们看不见的地方，这个数字甚至超过它们资产负债表上 1.35 万亿的全部负债。

我们把这五家公司递交给美国证监会的申报文件从头翻一遍，发现实际情况比那篇报道还要夸张。

7 月 23 日，也就是报道发出的第二天，谷歌母公司 Alphabet 提交了新一个季度的文件。它的采购承诺从三个月前的 3324 亿跳到 8110 亿。而一年前，这个数字是 621 亿。

一年，翻十三倍。这也把日经报道的 1.65 万亿美元口径，推高到了 2.13 万亿。

过去一年，微软、谷歌、亚马逊、Meta、Oracle 这五家公司在数据中心上创造出来的债务，从一年前的 7108 亿美元涨到 1.55 万亿。如果再把 GPU 这些硬件的采购和建设合同算进来，是从 1.02 万亿涨到 2.86 万亿。一年，涨了将近两倍。

而真正躺在它们资产负债表上的那部分，只有最后这个数字的四分之一。有 2.13 万亿美元的「数据中心债」，从巨头们的负债表上消失了。

这些债去了哪里？

国际清算银行早就注意到了这件事。2026 年 3 月的一份季度报告里，它给这种做法起了个名字，Shadow Borrowing，影子借贷。报告的说法是，这些安排在经济实质上与债务无异，却大部分待在公司资产负债表之外。

三个月后的年度报告里，国际清算银行又罕见地把 AI 泡沫和循环融资，与主权债务并列，一起列进了全球金融体系的首要风险。

把五家公司的各类申报文件翻一遍，能找出至少五种不同的手法。SPV、信用兜底衍生品、融资租赁、残值担保，以及未起租租约。

而帮它们造出这些影子债的人，正在把这件事做成一门全新的生意。

科技巨头集体「返贫」

过去二十年，科技巨头是美国资本市场上最舒服的一类公司。它们会赚钱，账上有现金，会回购自己的股票。

2021 年第四季度，微软、谷歌、亚马逊、Meta 和甲骨文这五家一共回购了 480 亿美元，其中光 Meta 一家就花掉了 200 亿。钱多到这种程度，股东不必操心它们会不会缺钱。

但 2026 年第一季度，五家回购总额瞬间掉到 46 亿美元。

过去两年，科技公司在 AI 相关上的资本开支增长了 1.5 倍多，但经营现金流的增长不到六成。按照这个增速估算，到 2027 年中，科技巨头将「集体返贫」，重新回到亏损时代。

摩根士丹利算过，到 2028 年，科技公司要为 AI 花约 2.9 万亿美元，但他们自身能产生的资金约 1.4 万亿。中间那 1.5 万亿，得从现金流外面找。

于是它们开始借债。2020 到 2023 年，五家平均每年发债约 313 亿美元。到 2026 年 7 月，这个数字来到了 1897 亿，是过去平均水平的六倍。

巨量的公司债，已经开始让市场吃不消。过去九个月，亚马逊债券的超额认购倍数一路往下。2025 年 11 月还有 5.3 倍，到 2026 年 7 月只剩 1.6 倍。

发债的价格也变贵了。今年整个投资级债市，平均多给 4 个基点就能卖掉一笔新债。但亚马逊 7 月这笔，给了 18 到 21 个基点才卖掉。

谷歌和甲骨文更夸张，直接靠股票增发筹钱，筹到将近 800 亿美元后，又推出总计 600 亿的 ATM 增发计划。

财经媒体集体抱怨科技巨头打破了与投资者之间「不言自明的契约」。过去市场买这些公司的股票，默认买的是净现金、低负债和持续回购。现在它们要大举发债，还得把回购停下来。

但真正的麻烦，写在巨头们的资产负债表上。

负债表上的债务越多，评级机构越警惕，能买债的人越少。五家里最先撞到这堵墙的是甲骨文。它的资本开支一年内从 212 亿美元跳到 557 亿。2026 年 7 月，标普把它从 BBB 降到 BBB−，离垃圾级只差一档。如果再降一个等级，全球的保险公司和养老金将按监管规定被迫抛售甲骨文的债券。

所以巨头们不只是要更多的钱，它们还要隐蔽、更久、责任更轻的钱。而这些钱，在公开市场根本找不到。

SaaS「失灵」后，华尔街也在找新生意

就在科技公司为钱发愁时，华尔街另一头也有人在找出口。

2026 年上半年，Blue Owl 旗下一只基金连续两个季度收到接近四成的赎回申请，实际兑付都只有一成多。公司股价从 24 美元跌到 9 美元。

Blue Owl 是全球最大的私募信贷机构之一，管理着三千一百多亿美元的资产。遭到赎回挤兑的这只基金专攻软件领域，软件贷款占比超过六成。

偏偏在 2026 年，华尔街最不愿意留在手里的就是软件贷款。

从 2025 年 10 月高点算起，软件股跌了接近四成。市场给出的说法很简单，AI 会杀死软件。过去投资人愿意给软件公司高估值，是因为客户每年续订，收入好像能顺着合同一直长下去。现在，客户还会不会续订，突然成了一个问题。

但实际上，软件公司的基本面并没有那么糟糕。微软 365 订阅业务的收入增速从 15% 升到 19%，ServiceNow、Salesforce、Snowflake 这些软件的营收增速连续五个季度加快，Gartner 还上调了全球软件支出的预测。

但在金融世界，信心往往比基本面更重要。

Blue Owl 在股东信里承认，市场对 AI 冲击软件公司的担忧，已经显著影响投资人看待软件信贷敞口的方式。

华尔街急需一个新故事让投资人重新买单。而这个故事，就是数据中心。

软件贷款赌客户明年会不会续订。数据中心赌的是，AI 公司会不会需要算力。前一个问题越来越难回答，后一个问题看上去几乎不必回答。AI 越强，机房越值钱。

现在，数据中心贷款是华尔街最抢手的生意。2025 年 12 月，Blue Owl 以不符合承销标准为由，拒绝甲骨文在密歇根的数据中心项目。但很快，太平洋投资管理公司就用更高的价格把这笔单子抢了下来。而像这样抢单的情况，几乎每个月都在华尔街上发生。

一边是钱不够花的科技巨头，一边是没地方投钱的资管机构。于是，两边一拍即合。

它们的第一个大作品，就是 Beignet，开头提到的那个甜品出现了。

Meta 怎么把 280 亿债务藏进甜点里？

那座由 Meta 参与建设、位于路易斯安那的 Hyperion 超大规模数据中心先登记在 Laidley LLC 名下。园区由它运营，和当地电力公司签十五年供电合同的也是它。

Hyperion 占地面积对比纽约曼哈顿，图源：Bloomberg

Laidley 属于 Project Beignet Holdings，一家合资公司。数据中心的产权在这儿。

合资公司的大股东叫 Beignet Investor。273 亿美元的债券从它手里发出去。

债不放在拥有数据中心的公司身上，放在它的股东身上。

再往上，还有 Beignet Pledgor。英文里 pledgor 是出质人。它全资持有 Beignet Investor，又把 Beignet Investor 的全部股权押给受托人。

这就让债权人拿到了一种很干脆的抵押品。真出了事，受托人不必先去路易斯安那评估一座数据中心、卖一座数据中心、等一场漫长的诉讼。按合同执行股权即可。园区还在转，租约还在跑，收租的人换了。

Beignet Pledgor 上面还有四家公司，其中一家叫 Beignet Net Lease Aggregator。最上面是 Blue Owl 旗下一只叫 OSNL 的净租赁不动产信托，以及同它一起出钱的共同投资人。

七家公司都注册在特拉华州。当地的有限责任公司不必公开成员和出资比例。

273 亿美元的债也没有走公开发行。它走 144A 通道，只卖给合格机构投资者，不递交公开招股说明书。要看交易条款，得先签保密协议。它还是终身 144A，不会转成公开登记债券。

在证监会的全文检索系统里，搜「Beignet」，唯一一处叙述性的命中，是 Blue Owl 季报里的期后事项附注。到了年报，它和「Meta」以及项目所在郡的名字一起消失，只剩下一行「净租赁数据中心」的汇总数。

这已经足够让人觉得眼花，但还只是法律上的隔离。

SPV 并不新鲜。房地产和基础设施行业用了它几十年，会计准则早就知道人们会把债往这里装，也给它留了两道门槛。一个实体要不要并进公司报表，不只看持股比例，还看谁能主导最重要的经营活动，谁承担大部分损失、拿走大部分收益。

Meta 是 Hyperion 唯一的租户，出钱、出信用，还负责建设和物业管理。按这个标准，这笔债照理说应该并进它自己的报表。

可它留了 20%。

Blue Owl 的 OSNL 基金与共同投资人，通过 Beignet Pledgor 和另外四家控股公司，100% 持有 Beignet Investor。Beignet Investor 再持有合资公司 80% 的股权。Meta 拿剩下的 20%。

80 和 20，是这个故事里反复出现的两个数字。

Meta 在财报里的说法是，公司没有权力主导那些最影响合资公司经营表现的活动，因此不是主要受益人，不并表。合资公司不进 Meta 的报表，273 亿美元的债自然也不进。

账没有消失。它只是改了一个存放的位置。

按揭转租赁，硅谷巨头们的「还债艺术」

债不在 Meta 的表上，不等于 Meta 不用出钱。

Meta 旗下有家承租公司叫 Pelican Leap。它和 Laidley 签了一份四年的租约。2029 年起，Pelican Leap 每个月把租金交给 Laidley。钱从 Laidley 到合资公司，再到 Beignet Investor，再用来偿还债券投资人的本息。

绕了一大圈，租金仍然从 Meta 口袋里来。

273 亿美元债券的票息是 6.581%，2049 年 5 月到期，采用完全摊销方式。它不像普通公司债那样等到 2049 年再一次还本。每一期开一点口子，二十四年慢慢还。

更像一笔按揭。

Meta 头四年要交的租金合计 123 亿美元，平均每年 30.8 亿。这个数字刚好覆盖当年的还本付息，多出来的一成二，留给股权出资人。

这里的好戏从租期开始。

债有二十四年。初始租约只有四年。2029 年起租，后面附着续约选择权，最长能续到二十年。到 2033 年，Meta 理论上可以不再续约，直接离开。

那还没还完的两百多亿美元怎么办。

答案藏在租约的另一页。除了每月租金，Meta 给了残值担保，上限约 280 亿美元，比债务本身还高一些，金额随时间递减。如果 Meta 不续租，园区价值低于这道门槛的部分，由 Meta 补足。

280 亿和 273 亿放在一起，很难不让人把两件事联想起来。

所以债券真正依靠的，既不只是那栋楼，也不只是里面的机器。

它依靠 Meta 的信用。

这也解释了评级。标普给这笔债 A+，Meta 自己是 AA−。评级机构没有按一栋尚待运营的楼去定价，而是把 Meta 的信用往下调了一档。

Meta 出钱，出信用，负责运营，还是唯一租户，却在财报里写下，它不是主要受益人。

这张干净的资产负债表也不便宜。Meta 若在公开市场发同期限债，成本约为 5.5%。经过这套结构，成本升到 6.581%。同一笔钱，一年多付接近 3 亿美元利息。

愿意花这么多钱买到的，显然不只是一座楼。

2026 年 7 月，第二笔同类项目来了，名字叫 Sopaipilla，也是一种美国西南部的油炸甜点。项目在得克萨斯州埃尔帕索，发债规模 120 亿美元起，同样是八二开。区别是，拿 80% 的从 Blue Owl 换成了贝莱德。

Meta 给下一代大模型取过两个内部代号，一个是牛油果，一个是芒果。金融端的命名显然更有食欲。

Meta 的结构最精巧，却不是唯一的做法。

微软不搭壳，也没有让账面债务大幅增长。过去近两年，它的总债务从 449 亿美元降到 403 亿。可同一时期，融资租赁负债从 271 亿涨到 629 亿，翻了一倍多，比全部债务还多两百多亿。

629 亿美元确实在微软的资产负债表里，只是没有放在「债务」那一行，而是拆进「其他流动负债」和「其他长期负债」。从最显眼的那一行看过去，它很安静。

融资租赁的意思也很直白。名义上是租，实际接近分期买。租期覆盖了资产大部分可使用年限，会计上就相当于已经买下，只是分期付款。因此它得全额记进负债，但不必在债务那一栏报到。

谷歌连壳也不搭。它给别人盖的机房做付款担保，让对方能借到钱。谷歌在财报里留下了一句很要紧的话，对方违约时，谷歌保留接管底层租约的权利。

这类担保被记成信用衍生品。名义规模半年内从 169 亿升到 438 亿，其中真正进入负债表的是担保在当天的估值，8.15 亿美元，不到名义规模的百分之二。

亚马逊看上去最直接。2026 年 3 月，它自己发了五百多亿美元债自己盖楼。手里还有 1063 亿美元租约，和甲骨文一样，尚未进入资产负债表。

甲骨文的做法更简单，它签合同。2600 亿美元租约几乎都和数据中心有关，期限十五到十九年，要到 2027 财年才开始起租。在此之前，这些租赁债务不会出现在负债表上。

Meta 用合资公司。微软用融资租赁。谷歌把信用担保给项目。亚马逊和甲骨文先签租约。

路不一样，大家都在盯着同一条线。

把公司未来要付的钱粗略分成三层，就能看到那条线。第一层是已经借进来的钱，债券、票据、贷款，钱到账，债也上表。第二层是已经拿到货、服务或开始使用资产后形成的欠账，包含已经开始付的租金。第三层是合同已经签了，服务和资产却还没有交付或启用的承诺，通常躺在财报附注里。

第二层和第三层之间，就是资产负债表的边界。

会计并不问你未来想不想还钱，只问你现在有没有拿到东西。拿到钱，拿到货，拿到可以使用的楼，账就得记。东西还没有到，负债也可以先不出现。

这就把整件事说透了。不要自己买楼，签租约。不要让租约今天开始，等几年。

租赁也有深浅。融资租赁会上表，只是藏在其他负债里，微软那 629 亿在这一层。经营租赁也会上表，但只进租金现值中的一小块，Meta 的租约便在这一层。还没有起租的租约，则一分钱都不上表，甲骨文的 2600 亿和亚马逊的 1063 亿站在最外面。

盖楼这件事，慢慢被改写成了租楼。

把五家公司的数字堆起来看，已经借到手的钱是 4458 亿美元。已经签字、尚未上表的租约有 8310 亿，接近两倍。把采购和建设承诺一道算进去，合计到了 2.13 万亿美元。

这就是开头那两百多亿，放大之后的样子。

5 年前，华尔街就看上了数据中心的生意

如果故事到这里停住，很容易把它理解成 AI 热潮催生的一次新发明。

其实不是。

时间拨回 2021 年。全球数据中心并购金额 490 亿美元，创下当时纪录。2022 年是 480 亿，187 笔交易里，91% 的钱来自私募资本。那年最大的十二笔交易，有十笔是私募买走的。

黑石买下托管商 QTS，约 100 亿美元。KKR 与 GIP 买 CyrusOne，150 亿。DigitalBridge 和 IFM 买 Switch，110 亿。平均单笔交易从 2018 年的 8000 万美元，涨到 2022 年的 2.35 亿。

它们想买的不是服务器。

是地。是楼。是接进来的电。

2023 年加息，全球数据中心并购额缩到 260 亿。2024 年又冲到 730 亿，超过此前所有纪录。2025 年再创新高。从 2024 年初到现在，575 笔交易共 1510 亿美元，84% 的钱来自私募资本。

因为租客够好，合同够长。

数据中心烧钱，托管商常常自己盖不起，要找人合伙。住进来的却是信用最好的云巨头，合同一签就是十几年。对于满世界找稳定回报的基建基金、养老金和主权财富基金，这不是一门科技生意，更像一栋已经通电的收租楼。

连 Hyperion 的股权安排，市场也早就用过。

2023 年 12 月，黑石和 Digital Realty 成立 70 亿美元开发合资公司。黑石占 80%，Digital Realty 留 20%。2024 年 10 月，Equinix 和新加坡政府投资公司、加拿大养老金成立超过 150 亿美元的合资公司，Equinix 留下 25%。

黑石的 80 和 Digital Realty 的 20，再看 Blue Owl 的 80 和 Meta 的 20，几乎没有变化。

结构在 AI 之前已经摆好。资产有了。长期租户有了。连比例也有了。只差谁来掏那笔越来越大的钱。

按理说，该轮到银行。

银行却在 2023 年退了半步。硅谷银行倒闭后，美国监管机构在同年 7 月端出「巴塞尔协议 III 终局」的资本规则草案。对期限长、金额大、又高度定制的贷款，银行得占用更多自有资本。

数据中心正好踩中三个词。长。大。不标准。

银行开始缩表，私募资本接了位置。后者背后是保险年金和养老金，钱的期限与二十年租约对得上。

这笔接力对私募信贷尤其重要。过去十年，它最大的故事是软件，软件贷款从 2015 年不到 80 亿长到 2025 年底五千多亿，占全部直接贷款 19%。AI 相关贷款从近乎零增长到两千多亿，占比从不到 1% 到接近 8%，主要发生在近几年。

投 AI 相关领域的私募信贷基金比例，从十年前的 5% 升到 20%。按交易笔数，AI 相关交易已占 34%，前五年平均只有 17%。144A 私募配售债在数据中心领域，到 2025 年底几乎还是空白，现在已经长到 400 多亿美元。未来三年，AI 基建预计还会从私募信贷手里拿走 8000 亿美元。

软件用十年攒下来的体量，AI 想用不到三年赶上。

但私募资本能不能守住这个位置，还得再看。2026 年 3 月，「巴塞尔协议 III 终局」的要求被大幅放松。企业贷款的风险权重降低，私募基金投资的资本占用从草案中的四倍恢复到原状。监管估算，这会给银行释放一万多亿美元新增放贷能力。摩根大通已经划出 500 亿美元直贷额度。

银行又准备回来。

AI 时代的次信贷？

现在，市场给这些影子贷款一个新的名字，「AI 时代的次贷」。

2008 年金融危机前，所有人默认房价会一直涨下去。今天，人们也有有两个「默认」。

第一是默认数据中心会按时建好。国际货币基金组织估计，计划中的数据中心有 60% 尚未破土，相关债务却已经卖出。Hyperion 大约 2029 年完工，甲骨文的 2600 亿美元租约要到 2027 财年起租，Sopaipilla 园区目标是 2028 年投用。

第二是，楼盖好以后，里面的机器还足够值钱。

Hyperion 的债要还到 2049 年，二十四年。项目里的显卡，科技公司账上通常按 5 到 6 年折旧。做空者认为真实寿命只有两三年。二手市场的 H100，到第三年只能卖到新品价格的 45%。

市场已经在尝试给这份不安报价。买一份公司债违约保险要花多少钱，反映的是市场对违约风险的判断。甲骨文的 CDS 价格在 2026 年 3 月超过 2008 年金融危机时的最高点，四个月后又创了一次纪录。

今天的估值，押的不是一座已经安稳收租的楼，而是一串还没有发生的事。楼如期完工、电力如期接通、算力如期被用掉、机器在还债的二十四年里不那么快变旧、租客继续续约……

基金本身也开始加杠杆。2026 年第二季度，投资人申请赎回 156 亿美元，实际只拿回 59 亿。同一季度，阿波罗、贝莱德、Ares、Blue Owl 接连去债市融资。

老投资人走不掉，但基金还在借新的钱。

不过，次贷危机中无法偿还房贷的借款人是普通的家庭。而现在，借钱的是全球信用最好的公司。那么，它们能够守住自己的信用与承诺吗？

原文作者：Protos

原文编译：Chopper，Foresight News

自 2024 年起，Core Scientific 已向 Jack Dorsey 旗下 Block 公司支付至少 6790 万美元，用于采购比特币挖矿芯片。随后，该公司因解除剩余矿机采购合约产生了 4190 万美元亏损。

这家数据中心运营商分别在 2024 年 7 月向 Block 支付 1000 万美元，2025 年 1 月支付 2130 万美元，并于 2026 年 1 月完成最后一笔 3660 万美元款项。

然而，该公司今日发布最新季报显示：Core Scientific「已与 Block 及其子公司 Proto Global LLC 签署终止和解协议，解除现有合约以及所有后续矿机交付义务，由此产生了 4190 万美元损失。」

尽管需要承担这笔巨额亏损，Core Scientific 仍然决定终止与 Block 旗下矿机硬件部门 Proto 的采购义务，推进自身 「战略转型」。

Block 早在 2024 年 7 月公布采购框架协议，计划交付算力约 15EH/s 的自研 3 纳米挖矿芯片。Core Scientific 是 Proto 芯片的首位客户，也是 Block 公开名单里唯一大型采购方。

Block 股价走势

Jack Dorsey 的比特币挖矿业务

截至 2025 年 1 月，Core Scientific 已经支付 3130 万美元定金与预付款，彼时预估后续仍需支付 6480 万美元货款。 2026 年 1 月，在部分矿机交付后，公司再度支付 3660 万美元。 紧接着，Core Scientific 计提 4190 万美元损失，取消剩余全部订单。

Core Scientific 本次公告并未详细拆分这笔费用具体构成，但结果十分明确：公司甘愿承受巨额亏损，也要停止采购 Dorsey 推出的比特币矿机。

公告发布前一日，Core Scientific 签下期限 15 年、总规模 529 兆瓦的机房租赁协议，绝大部分机房直接租给 AMD。公司表示，这份与 Block 无关的租赁合约有望带来超 140 亿美元合约收入。

如今，向 AMD 出租机房，远比使用 Dorsey 的矿机开采比特币更加赚钱。

Protos 此前报道，Block 已于 2024 年 11 月关停内部孵化比特币挖矿项目与 Web5 身份项目的 TBD 部门。

该季度股东信中写道：「我们将缩减在音乐流媒体平台 Tidal 的投入，并关停 TBD 部门。这让我们拥有更多资金投入比特币挖矿业务。该业务具备良好产品市场契合度，订单需求充足，同时持续发展比特币自托管钱包 Bitkey。」

所谓 「充足的订单需求」，最终迎来一个大客户甘愿亏损 4190 万美元，也要逃离采购合约。

Dorsey 在 2025 年第二季度财报电话会议上谈及挖矿业务时表态：「我们将会收获一大批满意客户，拓展市场规模，抢占大量市场份额。」

这场电话会议结束一周后，Block 在 Core Scientific 位于佐治亚州道尔顿的园区正式发布 Proto 矿机。 时隔不到一年，这家核心大客户直接亏损解约，取消剩余全部订单。

Jack Dorsey 接连遭遇业务挫败

Block 矿机业务遇冷，只是 Jack Dorsey 一连串失败项目中的一环。过去五年，Block 股价累计下跌 68%。

2021 年，Block 斥资 2.373 亿美元（调整后）收购 Jay-Z 旗下音乐平台 Tidal。路透社报道称，这笔收购当时普遍被市场视作 「重大失误」。 后续 Block 对 Tidal 这笔投资计提 1.323 亿美元商誉减值，等于直接承认这笔收购巨额亏损。

2025 年 7 月，Dorsey 推出开源通讯软件 Bitchat。上线短短数日，他就在代码仓库增加风险提示：这款软件尚未经过外部安全审计，可能存在漏洞，未必能够实现宣传的安全目标。

2025 年 1 月，美国消费者金融保护局（CFPB）裁定 Block 支付 5500 万美元罚款，并额外最高赔付 1.2 亿美元，用于解决 Cash App 欺诈投诉处理不当问题。 就在处罚下达前一天，各州金融监管机构刚刚向 Block 开出 8000 万美元罚单。

2026 年 2 月，Block 向股东披露计划大幅裁员，员工规模从一万余人缩减至 6000 人以内，超 4000 名员工面临离职或协商裁员。

Block 将于 8 月 5 日美股收盘后发布 2026 年第二季度财报，目前尚未就 Core Scientific 解约一事作出任何回应。

导读：Virtuals Protocol 于 7 月 27 日上线 “Hyperboost” 机制，将代币毕业时闲置的部分供应转化为 14 天每日释放的交易和内容奖励，自动覆盖所有新毕业代币。

官方数据显示，平台超 75%的代币在毕业发射后 24 小时内达到交易量峰值，随后迅速衰减。Hyperboost 试图延长这个价格发现窗口，但机制上线仅两天，早期毕业项目仍呈现典型的「毕业后暴跌」走势，效果有待观察。

AI Agent 代币发射平台 Virtuals Protoco ，之前一直有个老问题：

代币在 bonding curve 上「毕业」发射的那一天，交易量一般就见顶了，之后一路下滑。平台数据显示，超过 75%的代币在毕业后 24 小时内录得最高交易量，公开市场的活跃度在这之后迅速消退。

7 月 27 日，Virtuals 推出 Hyperboost 机制，尝试用经济激励延长保温毕业后的市场热度。

机制拆解：闲置供应变交易奖励，14 天每日释放

Hyperboost 的核心逻辑，是把一笔原本闲置的代币供应激活。

过去，代币从 b onding curve 毕业、进入 Uniswap 公开交易时，有一部分供应被留出来用于平滑过渡，实际上处于闲置状态。

Hyperboost 把这部分供应重新分配，转化为毕业后 14 天内每日释放的奖励池。

奖励分两条线发放：交易奖励按钱包当日交易量占比分配；内容奖励则面向围绕该代币在 X 等平台发布内容的创作者。每天释放总奖励的 1/14，领取没有锁仓或 vesting 限制，到账即可 claim。

该机制自动生效，不需要创始人配置或手动开启。所有在 7 月 27 日 16:00 UTC 之后完成毕业的代币都会自动进入 Hyperboost 窗口。

官方白皮书没有公开具体的闲置供应比例或奖励分配百分比，只表述为「a fraction of token supply」（一部分代币供应）。

内容奖励的评估标准细节也有限，社区目前对反刷机制和内容评分规则的透明度也提出了一定的问题。

Virtuals 生态现状：1.8 万+代理，市值约 4 亿美元

Hyperboost 并非孤立产品，它嵌入在 Virtuals 整个 AI Agent 代币化生态之中。

截至 2026 年上半年，Virtuals Protocol 平台累计上线超过 1.8 万个 AI Agent 代币，累计协议收入超过 7500 万美元。

而随着整个加密行情的变化和 AI Agent 的发展，上半年以来 Virtuals 在生态和产品上的扩展动作十分密集。3 月推出 ERC-8183 标准（与以太坊基金会合作），用于 AI Agent 链上身份；

7 月初完成从 LayerZero 到 Chainlink CCIP 的跨链基础设施迁移，涉及超 7 亿美元 VIRTUAL 流动性；Robinhood Chain 也宣布将在其新链上集成 Virtuals 的 AI Agent 基础设施。

以上这些更像是长远考虑和产品底层的更新，Hyperboost 更像在代币交易和规则上的玩法创新。

上线两天，部分毕业项目仍在「照常暴跌」

Hyperboost 上线仅约两天，从 app.virtuals.io 的 Just Graduated 区域可以看到部分早期样本。

AMARA（Amara Exchange）毕业约 9 小时，FDV 约 5.1 万美元，24 小时跌幅约 78%，交易量约 35.8 万美元，持有者约 185 人。

MAGE 与 Mage Trading AI Agent 相关，24 小时跌幅约 55%。GTR（gtr.trade）上线约 4 天，FDV 约 70 万美元，24 小时跌幅约 44%，持有者约 1700 人，流动性约 11 万美元。

这些数据呈现的仍然是典型的「毕业高峰后衰减」模式，正是 Hyperboost 试图缓解的现象。但考虑到机制刚生效不足 48 小时，14 天奖励周期还没走完第一轮，目前的样本量和时间跨度不足以判断效果。

核心问题：交易量奖励会不会变成 Farmer 的提款机？

目前综合来看，社区对这个新产品的讨论焦点集中在几个方面。

其一，如果交易奖励按交易量占比分配，这个设计天然吸引 wash trading（刷量交易）。如果一个钱包在某天贡献了 50%的交易量，它就拿走当天 50%的交易奖励。对于 FDV 只有几万美元的代币来说，刷量的成本可能低于奖励收益，套利空间明显。

官方的回应是，每日奖励池总量固定，即使有人刷量，也只是在固定池子里多分一杯羹，不会无限放大。但这个论点成立的前提是奖励池本身的规模不大（官方未公开），如果奖励规模可观，刷量激励依然存在。

其二，内容奖励的评估标准同样模糊。目前的规则只说「参数由协议设定，可调整以维护分配完整性」，但没有披露具体的内容评分机制、是否需要账号验证、如何防止批量水帖等细节。

对于一个公开声称要激励 X 平台内容创作的机制，这些规则的缺位让实际效果打了问号。

对 VIRTUAL 代币的影响有限

Hyperboost 在叙事层面给了 VIRTUAL 一个新的增长故事。如果机制确实能延长毕业代币的交易活跃期，意味着更多交易量经过 VIRTUAL 配对的流动性池，间接提升对 VIRTUAL 的需求。

据 TronWeekly 报道，VIRTUAL 价格在 Hyperboost 上线后短期内出现技术面看多信号，部分分析师给出 0.70 美元的短期目标价。

但与此同时，VIRTUAL 在过去 7 天下跌约 7.4%，整体仍处于大盘下行的拖累中。BTC 近期转入负区间，加密市场整体情绪偏弱。

或许跑出一个现象级的代币更有利于扭转这个颓势，后续可以密切关注毕业代币在 14 天窗口期内的交易量留存率、新毕业代币数量是否因激励增加、以及 VIRTUAL 作为配对资产的实际消耗量。

这些数据至少需要 2 到 4 周才能积累出足够的样本， 但在加密项目逐渐关停或转行的当下，Virtuals 仍在不断求变更新玩法，其实是一件乐见其成的事情。