似乎为了这个话题，我已经准备了很长一段时间，也不断有朋友问起。事实上，过去的一个月里也数次准备开写，但总觉得差点什么。
我一直以为差在数据，差在研究，差在结构化梳理。因为我可能还在认为，多研究一点，思考一点，是可以讲的更清楚的，如果没有讲清楚，或者没写好，那不仅仅是能力问题，也是花费的精力不够的问题。
可是，当每次都认为逻辑和数据都完整以后，情况就变化了，那么，是真的完整了吗？还是，可能根本就没在“正确”的道路上？
也许，只是因为，一年过去了，我的工作方式其实已经产生了巨大的变化，可如果还沿用着以前的要求，就会产生很多的不适吧，所以，让我尝试沿用最新的工作方式：忘掉所有的其他工具，其他窗口，只看着Google Docs的窗口，我依然说不清楚什么是AI Native，但聚焦，放飞自我，不设限，可能是Human Native的。
所以，下面的所有内容，只有文字，没有图表，可能关于数据的记忆都是错的，几乎肯定，也是没有结构的。
我们正在经历的这场由AI驱动的变革，准确点说，是由少数人推动的，每个人可能都挺疯狂的，但又可能没那么疯：Sam Altman应该很疯，所以他可以跟Larry Ellison，孙正义组成“天团”；相比之下，黄仁勋应该要理智不少；Demis,Ilya,Dario Amodei“疯”在别的领域，他们自认为“科学”的领域；有了这几个人，其他人可能就有点不太够看了，当然，千万不要忘了Gemini反击的头号功臣Brin，任性胡为的小扎，和终于承认玩不了ZZ的Elon……
关于AI是否泡沫，泡沫什么时候破裂的问题，只是一个纯粹的金融问题，对吗？没有足够的资金来支撑这些疯狂之人的梦想时，泡沫就会破裂，就会一地鸡毛。这件事情似乎就在眼前，因为除了少数疯狂之人外，绝大多数人不会愿意“赌身家”去陪跑，“稳稳的幸福”或许就是芸芸众生最大的想象力……
至少我是这样的。
也正是如此，我更愿意相信：市场对于投资额的预期是显著高估的。我有过创业和管理公司的经验，尽管回忆不太美好，但能帮助我从决策者的视角去看待问题，也能帮助我更理解绝大多数董事会的想法：既要又要。尤其是，当决策的金额开始以千亿万亿美金计量时，谁都想在这个大时代保持领先，但绝大多数人还希望给出“安全边际”。
可是我们看到的那些大玩家，投票权并不完全掌握在“疯子”手里，投票权还掌握在财务报表里，掌握在快速缩小的自由现金流里。
2025是一个魔幻的疯狂之年：年初时候，DeepSeek带来的“不需要算力”的鬼故事居然拥有众多信众，而到了年末，巨头们将继续不惜代价的开Capex似乎又成了某种共识。
“缺能源共识”下，大家更愿意寻找电力投资的机会，而少有做一些简单的计算：如果地球上就是放不下那么多GPU、TPU了，会怎么办？对，可以去太空，可以去海底。
其实，决策的因素实际上不很复杂的：当英伟达未来的技术路线图非常明确的时候，就是一个未来有多少钱，有多少数据中心，可以在一个相对确定的时间周期里（比如AGI的第一个时间表2030年之前），如何配比每一代的产品。
这些是大概可以计算出来的，每一个玩家肯定都有详细的数据、计算模型和结果的，可是，我们都能知道，这种结果，要么是极度保守的，要么是极度乐观的，在每一层都充满噪音的背景下，理性的结果是不存在的。
如果我们只讨论金融的部分：一家总收入年增速很难超过20%，AI和云收入增速很难越过40%这条线的公司，如何持续支撑70%的Capex增速？如果这家公司的自由现金流净增加值正在快速的下降，甚至按照目前趋势在2026年可能变成负值，甚至，新增收入中正有越来越多的比例被快速增加的折旧所抵消。
这样的公司，在MAG7中不是一家，而是好几家。
市场和股东会怎么反应？
还有如果，那些企图成为挑战者或者颠覆者的公司，正在疯狂耗尽可以找到的每一分钱，投入基础资源受限不断涨价，毛利不断下降，折旧和利息支出就会把净利打为负值的业务之中，市场和股东又会怎么反应？
对于后者，市场和股东已经用脚做出了投票。
泡沫的破裂，从来是流动性危机带来的，流动性危机的起点，始于算账，始于融资利率的变化。
打破这些顾虑的方法，也只有一个：创造更多的收入证明游戏可以继续。
所以，关于泡沫这一块，也许，2026年，只需要看AI带来的收入增速，不是某一家，而是整体。因为在高度竞争的环境下，某一家公司总可以通过发新模型或者降价来获得更多的收入，但模型没有秘密，很难有人可以领先超过三个月，更多收入的方式只能是压低成本获得更好的价格竞争优势，或者给予用户一个更完整的生态，为用户创造更多的可能性。
然而，比模型厂商更卷的，就是“用户”了。
压低成本的方式也很直接：硬件效率的提升，或者模型的进步。如果Blackwell带来的所谓十倍性能提升可以带来至少50%的模型服务价格下降，如果Gemini-3-Flash可以差不多达到Gemini-2.5-Pro的能力，那么即使维持Gemini-2.5-Flash的定价，实际价格还是显著下降了，很多顺利跑在Gemini-2.5-Pro模型上的任务可以毫无压力的切换到Gemini-3-Flash。
于是，2026年，模型价格下降三分之二及以上，就是个很合理的假设。
“杰文斯悖论”的成立，需要用量增长三倍，需要token用量的增加不低于每八个月翻一倍的速度，如果希望看到AI创造的收入增长超过50%，那么，token的增速不能低于六个月翻一倍的速度，让我们拭目以待吧。
Token用量增速可能是我最乐观的指标，我依然认为四个月翻一倍的速度是可以实现的。
但我不太乐观的是，付费率。其实，模型是个奢侈品，也许某一天会变成免费的必需品，但很难是合理定价的普通品。