文｜周可乐

2026年，AI（人工智能）产业发展如火如荼。资本以万亿美元为单位计算算力开支，超级数据中心在土地上连片拔起；英伟达、OpenAI、谷歌等企业之间环环相扣的投资与订单，也让“循环融资”成为华尔街最热的争论词；而“这到底是不是又一场泡沫”的追问，几乎每个财报季都要被重复一遍。与此同时，AI大模型能力的边界仍在快速外推，智能体、视频生成、编程助手轮番刷新人们对“可能性”的想象，资本市场则用一次次跳空高开为这种想象背书。

在这场声势浩大的AI技术革命中，市场始终充斥着“技术万能”“增长无限”的乐观叙事，多数人关注AI的商业落地、盈利模式与产业增量，却极少穿透技术表层，剖析AI产业底层的权力结构、资本逻辑与分配困境。可以看到，如今少数科技巨头掌控着顶级算力、核心数据与顶尖算法资源，主导着全球AI技术迭代节奏与商业化路径。全球人工智能产业已然走出野蛮生长的初创期，进入寡头割据的格局。

郝珂灵的新书《AI帝国：OpenAI的权力冲突与人类的未来》恰逢其时问世。作为深耕AI赛道七年、深度跟踪OpenAI发展全过程的重磅作品，本书跳出常规技术科普与企业传记的叙事框架，以“帝国崛起”为核心隐喻，解构全球AI产业的垄断本质与扩张逻辑，为审视AI产业的经济价值、商业格局与长期风险，提供了极具批判性的全新范式。当几乎所有人都在计算AI能创造多少价值时，作者偏偏把镜头转向账本的另一侧，追问这场繁荣的成本究竟由谁承担。

本书之所以值得读者认真对待，不是因为它给出了新的AI企业增长估值模型，而是因为它系统地整理了一份被主流叙事长期折叠起来的“隐性负债清单”。在算力军备竞赛把毛利率、能耗与地缘政治全部推向极限的今天，这份清单迟早要摊到桌面上来；而市场对它的忽视程度，某种意义上正是当前AI估值中最不透明的那一部分风险。

“帝国”作为一种分析框架

全书的骨架，是“帝国”这个比喻。郝珂灵没有把它当成廉价的道德标签，而是给出了可供推敲的类比结构。她把欧洲殖民帝国的运作归纳为几条：攫取本不属于自己的资源，剥削被征服者的劳动，垄断知识与话语的生产，再以“文明使命”或“军备竞赛”之名替扩张背书，而代价则转嫁给他人。把这套逻辑对照今天的大模型公司，几乎条条对得上，训练数据是从全网免费抓来的，艺术家与写作者的作品未经同意便进了语料库，算力吞掉了别处的水与电，顶尖人才被虹吸进极少数机构，而“抢在坏人之前造出AGI（通用人工智能）”的说辞，则为一轮轮天量融资提供了道德豁免。换个角度看，她其实是用政治学的语言，重述了我们本就熟悉的三个词：规模、垄断、网络效应。

这个框架真正的锋利之处，在于它戳破了硅谷最动听的技术叙事：“我们是在为全人类构建通用人工智能。”郝珂灵提醒读者，历史上的帝国也总以“传播文明”自居——普世主义的修辞，恰恰是资源攫取最体面的外衣。对投资者而言，这里藏着一种常被忽略的叙事风险：当一家公司的估值高度依附于某个宏大而不可证伪的使命时，使命本身就可能变成掩盖单位经济脆弱性的烟幕。当然，也有批评者认为“帝国”一词用力过猛，把整个行业共有的打法，算成了OpenAI一家的原罪。毕竟谷歌、Meta乃至新兴的竞争者，走的都是相似的路。这一质疑不无道理，并不妨碍框架本身的解释力。它至少提供了一把尺子，让人得以丈量繁荣与代价之间那道常被忽略的落差。

“资本驯化”下的非营利理想

OpenAI的诞生，最初承载着全球科技界对AI良性发展的期待。2015年成立之初，其定位为非营利公益实验室，核心使命是安全、普惠地研发AGI，制衡谷歌、微软等传统科技巨头的技术垄断，承诺开放研究成果、规避商业逐利带来的技术伦理风险。

但作者通过翔实的一手调研资料证实，这一理想主义模式在资本逻辑面前迅速崩塌。AI大模型研发、算力集群搭建、数据训练需要海量资金投入，单纯的非营利公益模式无法支撑技术迭代。2019年，OpenAI完成核心架构重组，在非营利主体框架下设立营利性实体，引入微软超百亿美元战略投资，彻底绑定商业资本。自此，OpenAI的发展核心从“技术普惠、安全优先”转向“规模扩张、盈利优先”。

这种架构蜕变形成了致命的商业悖论：非营利的外壳用于维系行业道德光环、规避监管约束，营利性实体则全力追逐市场估值与商业收益。短短数年时间，OpenAI从开放共享的科研平台，蜕变为封闭诡秘的商业巨头，彻底颠覆了自身初创理念。

2023年山姆·奥特曼（Sam Altman）被罢免又复职的内部权力风波，更是直观暴露了其治理体系的彻底失效，所谓的公益治理架构，完全屈服于资本利益与少数精英的个人野心，硅谷精英的内部权力博弈，最终主导了全球AI技术的发展走向，这也是整个AI产业被资本驯化的典型缩影。

书中对奥特曼的刻画，是最值得读者玩味的一章。郝珂灵追溯了塑造他的两位导师：Y Combinator的保罗·格雷厄姆教会他“增长能解决一切”，也让他领会了网络效应的威力；彼得·蒂尔则灌输了垄断哲学——要比对手好10倍，要成为让人再无法追赶的“最后一次突破”。二者叠加，凝成他那句广为流传的信条：要么在增长，要么在慢慢死去。OpenAI从理想滑向扩张，未必源于某个人的品行，而更像是被“增长即一切”这行代码深度编程的必然结果，在这套操作系统里，安全、治理与外部性，只能是增长的注脚。

当人才、资本与商业前景被捆成一枚无法拒绝的筹码，再伟大的理想与非营利架构，在真实的现金流和期权面前也近乎形同虚设。

这正是本书留给读者的思考：理想主义的条款，究竟能不能约束住一位被增长驱动的创始人？

看不见的“代价”

本书最有分量的部分，恰恰不在聚光灯下，而在它照不到的角落。郝珂灵飞赴内罗毕，记录下肯尼亚外包公司工人以每小时一两美元的报酬，日复一日地阅读、归类最极端的暴力、仇恨与色情文本，只为训练出那个让ChatGPT显得干净得体的过滤器；类似的数字劳工，还散落在委内瑞拉等地，构成了光鲜界面背后沉默的“人肉后端”。另一条线索通向智利：在塞里洛斯，一座拟建数据中心预计耗水量是当地社区年用水量的千倍以上，而这发生在该国最严重的干旱之一期间。一位智利官员的话被她郑重记下——“今天的AI产业，根植于一种殖民意识形态”。

这些内容不是煽情的插曲，而是实打实的风险披露。劳工争议、水电冲突、版权诉讼，正从模糊的ESG（环境、社会和公司治理）软指标，硬化为可量化的诉讼、监管与声誉成本。当一项资产的高估值默认了“外部性尚未被定价”这一前提，那么书中记下的每一次工人组建工会、每一场社区抗争，都是在提示未来潜在的重估压力，尤其在全球对数据、能源与算力监管日趋收紧的当下。难得的是，郝珂灵并未把笔下人物写成纯粹的受害者。肯尼亚工人开始联合并把遭遇推向国际媒体，智利的护水者说“我们可以反击”，那些看似最无力的群体，反而最先想起自己握有议价权。

对照两个“账本”

平心而论，作为一部商业传记，本书算不上“均衡”。郝珂灵的笔触带着明显的批判色彩，把水、电、劳工、董事会一并塞进“帝国剥削”的单一框架，更接近一场政治批判，而非冷静的商业案例分析。对这轮技术革命的正向效应，新增就业、技能迁移、基础设施投资、生产率的整体跃迁以及OpenAI在利润上限结构、非营利实体监督、人类反馈强化学习、红队测试与分阶段发布等制度尝试上的努力，也着墨甚少。读它，最稳妥的姿势不是照单全收，而是把它当作一份写得最详尽的“空头论据清单”。

但如果把本书观点和产业界那本只算收益的“增长账本”对照，张力就出来了。被高估的规模叙事与被系统性忽略的隐性负债，引人深思。

对于正在为“AI主线”下注的投资者来说，这本书提出了几个不该回避的问题：你为“规模”支付的溢价，有多少建立在尚未入账的外部性之上？当水、电、数据与劳工的真实成本被逐步内部化，今天的算力军备竞赛还剩多少毛利？你所倚重的治理条款，是真正的护城河，还是仅仅是一纸文书？而当“帝国”的定价逻辑覆盖不到的地方，开源生态、去中心化算力、区域合规方案、小而专的垂直模式是否正悄悄孕育着下一轮的机会？

总的来看，本书借“帝国”这个比喻，分析了当今最耀眼的AI产业，同时也在提醒我们一个容易在产业繁荣期被遗忘的常识：任何只计收益、不计代价的估值，本质上都是不完整的。历史上，所有的帝国最终都会记账，而账，往往是由最后来结的那个人付清的。站在这轮浪潮的起点，读懂这本账，未必比读懂一份招股书轻松，却可能更要紧。

（作者为资深投资人；编辑：许瑶）

责编 | 杨明慧