科技巨头与 AI 初创公司之间一场精心设计的资金循环，正在悄然支撑起整个 AI 行业的繁荣叙事。
微软、谷歌、亚马逊、甲骨文合计高达 2 万亿美元的云业务未来积压订单中，逾半数来自 OpenAI 和 Anthropic 这两家 AI 初创公司。
然而据企业最新财报披露，这一庞大管线的背后，是一套被称为 " 循环收入回路 " 的会计操作——科技巨头以 " 投资 " 名义向初创公司注资，合同中却附带条款，要求后者将同等资金返还用于租用前者的云服务器，由此制造出一笔 " 新增云收入 "。
这一机制的连锁效应已渗透至科技巨头的利润表。2026 年第一季度，Alphabet 录得创纪录的 626 亿美元利润，其中 287 亿美元——近半数——来自对 Anthropic 投资的账面增值；亚马逊同期 303 亿美元利润中，168 亿美元同样源于 Anthropic 的纸面收益。
与此同时，亚马逊实际自由现金流却骤降 95% 至仅 12 亿美元，因其不得不动用 442 亿美元真实资金建设数据中心。这一纸面繁荣与现金流枯竭并存的格局，令市场观察人士对 AI 行业基本面的真实性提出严峻质疑。
循环计账的运作机制
这套资金循环的核心逻辑并不复杂，却极具迷惑性。
以微软与 OpenAI 为例：微软向 OpenAI 注资 130 亿美元，但这笔资金并非以现金形式直接交付，而是以 " 云积分 " 的形式发放，专用于使用微软服务器。OpenAI 随即动用这批积分训练 AI 模型，微软则将这部分服务器使用量计入账册，作为来自 " 客户 " 的全新云收入。
实质上，科技巨头用自己的钱支付给自己，并将其定性为一笔对外销售。
这一机制的规模已相当可观。OpenAI 年度云服务账单已膨胀至逾 600 亿美元，是其 250 亿美元实际营收的两倍有余，而这一缺口几乎完全依赖上述循环资金填补。Anthropic 的情况如出一辙——仅九个月内便在亚马逊云服务（AWS）上消耗了 26.6 亿美元，这一数字基本相当于其同期全部收入。
账面利润掩盖下的现金流危机
循环计账制造的不仅是虚增的云收入，还催生了第二层会计效应——科技巨头借助投资估值上调，在利润表上录得大规模账面收益。
每当 AI 初创公司完成新一轮融资并获得更高估值，持有其股权的科技巨头便可相应上调投资账面价值，并将这部分未实现收益直接计入当期利润。
这一机制使得利润数字与实际经营现金流之间出现显著背离。亚马逊的案例尤为典型：在报告创纪录利润的同一季度，其自由现金流同比暴跌 95%，原因在于公司须以真实资本支出持续扩建物理数据中心基础设施。账面数字的光鲜与现金消耗的压力形成鲜明对比。
集中度风险：一损俱损的脆弱结构
这套循环体系还在科技巨头的业务管线中积累了高度集中的对手方风险。
据财报数据，微软 6270 亿美元未来积压订单中，49% 与 OpenAI 直接挂钩；甲骨文 5530 亿美元管线中，更有高达 54% 依赖 OpenAI 单一客户。这意味着，一旦 OpenAI 的融资循环出现中断，两家科技巨头的核心业务指标将面临剧烈冲击。
两者之间存在一个关键区别：当年的互联网容量互换被认定为违法，而当前 AI 行业的循环计账在现行会计准则框架下完全合规。
自我强化的市值泡沫
这一机制的影响已超出企业财报层面，延伸至更广泛的资本市场。
循环计账推高了科技公司的账面利润，进而抬升股价；股价上涨促使被动型退休账户和指数基金被动增持相关科技股，形成自我强化的正反馈循环。在这一过程中，投资、销售与股价在纸面上同步攀升，而 AI 技术本身尚未产生真实的现金利润。
历史上，泡沫的存续时间因案例而异——南海泡沫在七个月内自行破裂，互联网泡沫则历经五年方才崩塌。当前 AI 繁荣的底层逻辑究竟能支撑多久，正成为市场参与者愈发迫切追问的核心问题。
