算力价崩！Sandisk一日暴跌14%，华尔街惊现次贷预警

2026年7月2日,一根K线刺穿了AI基础设施板块的信心防线。

Sandisk(SNDK)早盘尚属平稳,收盘时已重挫14%,报1745美元。该股年内涨幅一度突破700%,走出一条堪称典范的抛物线。当这条曲线骤然断裂,华尔街众口一词地追问:这是否AI泡沫爆裂的首发信号?

翌日,一位聚焦宏观与信用周期的X平台博主@FinanceLancelot将此事与另一幅图表并列发布——H100算力租赁价格指数同样呈自由落体之势。他抛出了一个极具分量的论断:「价格发现与回归常态,是泡沫的共性特征。」

先审视数据。

▲ @FinanceLancelot 2026年7月4日发布,配图系Ornn Compute H100价格指数，最新报价2.46美元/小时,较前期高点3.20美元回撤逾两成,曲线以红色箭头标注断崖式下挫。该帖获24万次浏览,331次转发。

图表所录,乃H100这颗曾一芯难求的AI芯片每小时租赁成本。2024年巅峰期,该数字一度触及8美元。2025年,新产能陆续释放,旧款GPU渐趋饱和,价格持续滑落至2-3美元区间。2026年初短暂反弹,然至7月,现货市场松动迹象再度浮现。

旋即是Sandisk。

▲ 同一博主2026年7月3日发布,配图叠加「抛物线阶梯式形态」技术分析图解,配文「突发:Sandisk(SNDK)股价暴跌14%,抛物线走势告破」。该帖获17万次浏览。

Sandisk主营何业?其为NAND闪存(内存芯片之一种)巨头。今年因AI服务器爆发式采购内存,该股被彻底引爆,年内涨幅一度飙逾700%。7月2日当日,Micron同步走低,韩国三星与SK海力士亦于首尔盘中大幅下挫。整个内存板块遭同一股力量按压。

耐人寻味的是,Sandisk自身财报并无瑕疵。据《The Motley Fool》报道,公司当季需求创纪录,未完成履约义务(remaining performance obligations)高达420亿美元。此番抛售的真正诱因,在于市场担忧算力供给正追平需求——Sandisk自身业绩,反倒无甚问题。

一边是芯片股闪崩,一边是算力租赁价格曲线下坠。两线交汇,炸出了华尔街近日热议的焦点。

若仅观此二图,或以为算力降价本是利好。

真正令人胆寒的,是另一组数字。

▲ 科技媒体The Next Web 2026年6月5日报道:企业AI账单于token(模型处理之最小计费单位)单价暴跌98%的情形下反增三倍。Linux基金会为此专设Tokenomics基金会,试图厘清企业AI预算之流向。

单价跌去98%,总支出却翻了三番。其间究竟发生何事?

答案藏于「用量」二字。据报道,智能体(agentic)工具令每位开发者消耗的token量暴升18.6倍。往昔一个任务模型应答一次即告完结,如今agent反复调用工具、自我校验、多轮迭代,单次交互之token消耗呈几何级数膨胀。

案例已然浮现。网约车巨头Uber的2026年AI编程预算,于今年4月即告耗尽,不得不限制员工使用。更甚者,据传有企业单月Claude账单高达5亿美元。微软内部亦现反复,向开发者开放Claude Code授权半年后,又收回权限。

此即「算力更便宜了」一语,于企业财务部门听来宛若反讽之缘由。价格虽跌,然「用量更巨」之事实本身即可指数级放大账单,无人提前示警。

@FinanceLancelot那条获24万次浏览的推文,将此现象与2008年金融危机相勾连。

"The decline in private credit funding has forced them to switch from heavily subsidized subscription pricing to token based billing. A desperate move, because corporations are now realizing LLMs are anywhere from 10-20x more expensive than they had been told. Like subprime loans in 2008, the teaser rate just expired."

「私人信贷融资萎缩迫使其由 heavily subsidized 的订阅定价转向token计费。此举实属无奈,因企业方悟LLM成本较被告知者高出10-20倍。犹似2008年次级贷款,teaser利率方才到期。」

此一类比有据可考。2008年次贷危机前,银行以极低「引诱利率(teaser rate)」吸纳贷款人,待利率到期重置,还款额暴涨,借款人方觉无力承受。

AI行业近两年所历如出一辙。AI公司以大幅补贴之订阅价将企业用户与开发者「拉」入生态——低价乃至免费试用,先锁定用户再说。@FinanceLancelot于推文中点出最尖锐的一句:

"Keep in mind, even at peak pricing all of these AI providers were extremely unprofitable."

「切记,纵于价格峰值之时,此等AI提供商皆深陷亏损。」

换言之,所谓「补贴价」自始即亏本销售,根本谈不上正常折扣。今私人信贷收紧,补贴无以为继,只得切换至真实token计费——企业方惊觉,被告知之成本与实际账单之间,横亘10至20倍之鸿沟。

@FinanceLancelot将连串信号汇成一问,收束全文:

"The rush for SpaceX, Anthropic and OpenAI to IPO is clearly because they see a double headwind of declining demand + declining gross margins... Did the AI bubble just pop?"

「SpaceX、Anthropic与OpenAI急赴IPO,显因彼等已察需求萎缩+毛利率下滑之双重逆风……AI泡沫果已破裂乎?」

将此论视为唯一真相,或又操之过急。

同帖之下,一位ID为@embgaspbaud的用户给出针锋相对之驳论,值得完整引述。

▲ @embgaspbaud 2026年7月5日回复原帖,指出价格下跌主要集中于旧款GPU,而占算力大头的hyperscaler(超大规模云厂商)并未报告利润率下滑。

其核心论点有三。其一,价格下跌集中于四年前之H100及更旧型号,行业本身正向新一代Blackwell芯片过渡,此更像正常产品迭代,而非需求崩塌。其二,真正掌控大部AI算力的微软、谷歌、亚马逊等超大规模云厂商,并未报告运营利润率下降,反指推理业务利润率提升。其三,彼认为「token过贵」之判断本身目光短浅——若智能体自动化真能带来生产力回报,ROI(投资回报率)依然可观,此乃每次技术跃迁必经之阶段。

彼更补一句:「人们忘却了AI于hyperscaler计算与存储中仅占很小部分,AI驱动之数据管理与存储拉动效应被严重低估。孤立视AI者,愚也。」

此条反驳仅获1赞,声量远不及原帖之1.5万,然其所指之分歧真实存在——算力现货价格下跌,不等于整个行业崩塌。真正定夺胜负者,乃「旧产能出清」与「新需求验证」孰快孰慢。

价格信号之外,尚有一条更隐秘之线——资金从何而来。

▲ 《卫报》2026年5月6日报道:全球金融稳定委员会(FSB)发布报告,警示私人信贷行业正助推AI热潮,一旦出现急剧回调,可能造成「相当规模」之信贷损失。

FSB之报告监测24国金融监管机构,发现科技、医疗与服务业已成私人信贷最大借款方。其中AI公司日益倚赖私人贷款方为数据中心与基础设施融资。报告给出一关键数字:

"The AI industry accounted for more than a third of private credit deals in 2025, up from 17% over the previous five years."

「2025年,AI行业占私人信贷交易之比超三分之一,而此前五年此比例仅为17%。」

FSB措辞毫不留情:

"This focus on specific sectors may leave private credit funds exposed to idiosyncratic risks... [and] increase exposure to region or industry-specific shocks."

「此种对特定行业之集中投入,或令私人信贷基金暴露于特异性风险……并加剧对区域或行业特定冲击之敞口。」

私人信贷不似银行贷款受严格监管,透明度亦更低。利在资金到位迅捷,能支撑数据中心此类烧钱如流水建设速度。弊在一旦资产重估、电力供应滞后,或需求不及预期,损失将更集中,且更难提前察觉。此正@FinanceLancelot「次贷类比」背后真正令人不安之处:此次之杠杆,潜藏于传统金融监管视野盲区之中。

同样于近日,《Axios》记录下市场情绪之转向。

▲ 《Axios》2026年6月24日报道,纳斯达克100指数于一周内由约30500点跌至29350点,芯片股领跌。

报道原文写道:

"We're in a bit of a reality-check moment in the AI buildout ， both for the businesses blowing their budgets on compute and for the investors bidding up stock prices for any company engaged in the new technology."

「我们正处于AI建设浪潮之现实检验时刻——于算力上烧钱如流水之企业如此,于追捧一切沾边新技术之公司股价的投资者亦如此。」

若言私人信贷乃「钱从哪来」之问题,高盛一份报告则回答了「钱要花多少」。

▲ 高盛全球研究院2026年5月1日发布报告《Tracking Trillions: The Assumptions Shaping the Scale of the AI Build-Out》,作者George Lee与Lucas Greenbaum。

高盛给出之基线测算为:2026年全年AI资本开支约7650亿美元,至2031年将攀升至1.6万亿美元,累计规模达7.6万亿美元。报告特别强调,此场辩论常被简化为需求侧问题——AI需求究竟够否之大,然真正决定此数字准与否者,实乃一连串潜藏模型深处之假设:芯片有效使用寿命按3年计抑或7年计,数据中心规格演进带来之功耗与液冷成本,电力与设备交付周期是否会继续拖延工期。

此等假设任一出现偏差,影响皆系数百亿乃至上千亿美元级别之误差。7.6万亿美元听来是一个数字,实则一整套彼此嵌套、环环相扣之假设链条。

将镜头拉远,此场争论实有三面历史之镜可鉴。

第一面乃2008年次贷。teaser利率到期、还款额暴涨、借款人集体现实检验——此剧本熟悉得令人心悸。然区别亦甚明显:次贷背后是同质化房产资产,AI背后则是仍在快速进步之技术与真实存在之应用场景,不完全是零和博弈。

第二面乃世纪之交光纤泡沫。当年电信公司疯狂铺设光缆,产能严重过剩,价格断崖式下跌,行业历经多年痛苦出清。然彼时被指「铺多」之之光纤,后来支撑起整个互联网时代流量爆发。今日被认为「过剩」之H100,会否同样于未来推理长尾需求中,寻得自身位置?

第三面乃内存行业本身之周期律。NAND闪存行业向来是短缺推高价格、企业疯狂囤货、继而集体过剩、价格崩盘——此剧本已上演数十载。Sandisk此番闪崩,加上Meta据传计划出售闲置AI算力,某种程度上正是此古老周期于AI时代之再度重演。

然此次亦有两个新变量。一为电力。FSB与多份报告反复提及,电网容量与电力供应正成为较价格波动更难撼动之瓶颈——芯片可以降价,电厂建设周期降不得。二为Jevons悖论:历史上每次某种资源变便宜,总消费量反因使用场景暴增而不减反增。算力价格崩盘,未必意味总需求萎缩,或反是更多应用被激活之起点。

于此背景下,再观SpaceX、OpenAI、Anthropic几乎同时冲刺IPO,意味即变得复杂。

▲ 学术媒体The Conversation 2026年6月10日报道:SpaceX率先于6月12日上市,仅出售4%股份即募资750亿美元,埃隆·马斯克身家借此逼近全球首位万亿富豪;OpenAI与Anthropic之保密版招股书亦相继提交。

三家公司合计估值近4万亿美元,预计合计募资2000亿美元,而市场对AI股票「严重高估」之质疑声从未停歇。

此场IPO潮究竟是好是坏,取决于立于何角度。乐观一面,上市意味着更严格之信息披露义务——依美国证券法10b-5规则,公众公司必须更透明地披露风险与真实烧钱路径,此对长期倚赖「讲故事」融资之AI行业,某种程度上系一次强制之现实校准。然@FinanceLancelot之判断更冷:三家公司急于此时间点上市,正因彼等比谁都清楚,需求放缓与毛利下滑两股逆风正同时逼近,IPO窗口或不会永远敞开。

回到最初之问——AI泡沫破了吗?

现有证据实难拼出非黑即白之答案。旧款H100价格在跌,然Blackwell此类前沿芯片依然一卡难求,产能预订排至2026年下半年之后。Token单价跌去98%,然企业总账单因用量暴增而翻了几番。私人信贷杠杆确实在快速堆积,然hyperscaler们账面利润率暂仍平稳。

眼下更像是一次价格发现——早期靠补贴撑起之低价幻象正在褪去,真实成本结构与真实投资回报率被迫浮出水面。此过程注定淘汰一批人:重仓旧算力、又倚廉价融资支撑扩张者首当其冲。而手握真实用户、真实应用场景,以及低成本运营结构者,反或于本轮出清中活得更好。

@FinanceLancelot那句「价格发现与回归常态,是泡沫的共性特征」,所言未必是终点,更像是筛选之开端。谁能扛过此轮teaser利率到期,谁能在便宜算力释放之Jevons悖论中承接真实需求,答案需待下一份财报,下一次断崖,方慢慢显现。