Gavin Baker谈7月AI暴跌40%-60%：市场很恐慌，但基本面很好

市场在恐慌，但硅谷的数据讲述着另一个故事。

近日，知名科技投资人Gavin Baker在播客节目《Invest Like the Best》中复盘了2026年7月AI及半导体板块的剧烈抛售。

Gavin Baker将这一时期描述为"把2022年整年的波动压缩进了一个月"，基本面虽然存在负面因素，但基本面的天平正在显著改善。并解释了为何公开市场的恐慌情绪与硅谷实地观察到的强劲基本面形成了鲜明反差。

Baker表示，7月AI股票下跌40%-60%与实际基本面严重背离——他在硅谷实地调研后，未发现任何负面可量化指标，事实上每一个指标都在加速，比如GPU可用性、GPU租赁定价、本月DRAM现货价格、token增长量等。

Baker认为问题的一大根源在于：市场对Anthropic和OpenAI缺乏透明度，以及美国国内那些通过推理服务变现的开源推理云——比如Fireworks、Modal、Together——这些公司都不是上市公司。

他称，一旦你看到这些数据，画面就会截然不同。因为得益于GLM 5.2和Kimi K3，开源推理需求已经大幅加速。Nevatron也在稳步推进，一个颇具价值的小型美国开源模型已发布。OpenAI整体在加速，Anthropic持续强劲增长，且几乎可以肯定已在产生可观的自由现金流。

他认为唯一真实的风险是信用市场收紧，但若超大规模云厂商运营现金流如期加速，债务融资需求将大幅缩减。而监管被其列为最大尾部风险。

以下是投资作业本课代表（微信ID：touzizuoyeben）整理的精华内容，分享给大家：

抛售的导火索：一连串叙事，而非基本面

Baker梳理了7月市场下跌的触发链条。

首先是Meta宣布将出租部分算力，市场将其解读为"算力过剩、削减资本开支"的信号，股价随即下跌。但Baker认为这是误读——"Meta的资本开支计划根本没有任何变化，如果说有什么不同，他们变得更激进了。"随后Meta发布了表现强劲的Llama模型，进一步证明其并未踩刹车。

紧接着，Kimi K3等开源模型发布，叠加Silicon Data Token Index出现结构性变化，市场担忧开源模型抢占份额会压缩AI基础设施需求。

Baker对此明确反驳："生成一个token，无论是开源还是闭源，消耗的算力完全相同——同样的浮点运算、同样的内存、同样的功耗。开源抢份额，只是把利润从前沿模型层转移到了AI基础设施层，对算力需求没有任何负面影响。"

然后是DUV光刻机的传闻，引发半导体设备板块大跌。Baker认为市场反应过度，但也不应完全忽视。

唯一真实的风险：信用市场

在所有触发因素中，Baker唯独对信用市场的变化表示认真对待。

"真实利率上升，信用利差走阔，这些是不可否认的事实。"他指出，Meta上周发行的债券定价远不如预期，各大科技公司的CDS利差全面走阔。

问题的核心在于：AI基础设施的大规模建设，究竟需要多少债务融资？

Baker的判断是：如果超大规模云厂商的运营现金流如期加速，债务融资的需求将大幅缩减。他援引数据称，微软、Meta、亚马逊的运营现金流（非自由现金流）已从上季度的28%增速加速至32%，剔除欧盟罚款等一次性项目后，实际增速达到35%。"这在这个体量下是实质性的加速。"

他进一步推算：若超大规模云厂商的算力按当前Blackwell价格而非更低的旧一代价格变现，运营现金流可能从目前共识预期的1.3万亿至1.4亿美元跃升至约2万亿美元，从而将约7000亿美元的信贷需求从市场上移除。

"如果按当前价格重新定价，未来几年的建设可能完全依靠运营现金流自我融资。"

GPU价格：涨幅50%-60%，与预期完全相反

Baker分享了一个他认为最能说明问题的案例。

一家知名初创公司7个月前以约每GPU每小时2美元的价格租用了一批Blackwell集群，续约时预计支付接近4美元——涨幅约50%-60%。"你本来会预期价格温和下降就已经是利好了，结果是垂直上涨。"

他还提到，某家推理云公司在播客上公开表示，合同到期后计划支付100%更高的Blackwell价格。"这意味着所有超大规模云厂商都在低估自己的盈利能力。"

Baker表示，他在硅谷的调研目标就是"尽可能努力地寻找负面数据点"，但除了关于Anthropic增速放缓的第三方数据存在争议外，"我找不到任何一个负面的可量化指标"。

内存市场的博弈论：没人敢违约LTA

Baker花了大量篇幅分析长期供应协议（LTA）在内存市场的战略意义。

他指出，内存（HBM DRAM）是当前AI算力中最关键的瓶颈——"每单位算力配置的内存越多，产出的token就越多，这是提升token输出效率最重要的单一变量。"

在这个背景下，违约LTA的代价极其高昂。Baker以博弈论框架分析：假设某家超大规模云厂商在2027年或2028年试图以市场供过于求为由压低价格、违约LTA，内存供应商完全可以将原本分配给它的产能转给竞争对手。"你刚刚失去了市场份额。而这个行业是周期性的，供过于求之后必然是供不应求。你下一次的分配会怎样？"

他总结道："在当前环境下，违约LTA可能毁掉你的整个业务和市场地位。这在以前从未是这种情况。"

英伟达的新商业模式：信用包装加收益分成

Baker认为英伟达目前的估值被严重低估。

英伟达正在推行一种"信用包装加收益分成"的模式：为GPU买家提供融资便利，同时在GPU价格高于某一底价时获得收益分成。"这实际上可能让他们迅速建立起一个通过版税运营的大型云业务。"

Baker认为这一模式被市场严重误解，建议英伟达加强对外解释。他的逻辑是：在当前环境下，没有任何资产比英伟达GPU更容易融资；英伟达在土地、电力资源的撮合上也表现出色；加上其对几乎所有AI实验室的股权投资，英伟达实际上是在用数百亿美元的自由现金流，系统性地强化自身的竞争护城河。

"英伟达目前的远期市盈率处于过去两年的最低点。市场100%认为他们的盈利能力被严重高估了。也许吧，但我在硅谷找不到支持这一判断的数据。"

SpaceX：被低估的算力巨头

Baker援引Substack作者Will Funda AI的报告称，SpaceX计划在18个月内建成8吉瓦的算力。"我永远不会押注Elon失败，但这将是一项真正令人难以置信的壮举。"

Baker指出，SpaceX目前的算力变现效率约为每吉瓦500亿美元，而市场对其明年的收入共识预期为730亿美元。"忘掉Starlink V3，忘掉Grok 4.5和Cursor，仅这些业务加起来的ARR就可能很快突破100亿美元。而这些都还没有被充分计入估值。"

他还提到，Benchmark投资了轨道算力公司Star Cloud，后者正与SpaceX合作使用星链激光技术。"也许我疯了，也许Elon疯了，也许Benchmark也疯了，也许SpaceX的工程师也疯了——但这看起来不太可能。"

最大尾部风险：监管，而非技术

Baker表示，"纽约的数据中心暂停令让我感到不安。我们生活在一个后事实、后逻辑的政治世界里。"他认为，AI行业在公关上"做得非常糟糕"，导致普通美国人形成了"数据中心会推高电价、耗尽水资源、抢走工作"的错误印象。

Baker逐一反驳这些叙事：在当前的数据中心选址协议下，周边居民的电价通常会下降；一本学术书籍对数据中心用水量的估算存在"四个数量级"的错误，作者本人已多次承认；数据中心带来的蓝领就业岗位是持续性的，而非一次性的。

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