Claude评估AI行业可预测性仅3分，马克斯警示债务扩张风险

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Anthropic开发的人工智能模型Claude对OpenAI、Anthropic等头部模型研发机构的未来可预见程度给出2分评价（满分10分）。这一评分由Oaktree Capital联合创始人霍华德·马克斯在最新备忘录中披露。他要求Claude对各领域的不确定性进行打分，1分为完全不可知，10分为完全可预测。2分意味着当前领先企业能否长期维持优势仍存在极大变数。

AI行业整体可预测性偏低

Claude对整个人工智能行业的可预测性评分为约3分。虽然技术演进方向和经济扩散趋势被给予6至7分较高评分，但在具体落地层面——如商业化速度、利润空间及最终受益主体——仍持高度怀疑态度，得分仅为2分左右。

细分领域评分差异明显

在具体产业环节中，为电力系统提供支持的监管型电力公司获得6分；长期租赁给科技巨头的数据中心评分为5至6分；大型云服务商得分为5分，半导体行业为4分，而投机性数据中心则仅获2至3分。

马克斯援引Claude分析指出：头部模型开发企业需要持续巨额资本投入，但单位算力成本正快速下降，且其是否具备可持续竞争优势尚未明确。这表明，仅保持高性能并不等于能实现长期盈利或市场主导地位。

技术迭代快于商业变现

马克斯强调，当前领先模型团队在几年前几乎无人知晓，因此很难判断它们在未来五年甚至十年内是否仍具竞争力。要准确评估收益潜力，必须综合考量产品销量、定价策略、生产成本、再投资需求以及投资回报周期。

他延续此前观点，将技术创新与实际盈利能力区分开来。他认为，训练和部署大模型所需的数据中心是核心基础设施，其建设涉及多重复杂因素：芯片设备占比远超建筑本体，设备老化影响资产寿命，土地获取、审批流程、光纤接入、电力供应与冷却系统、人力成本及融资难度均构成关键制约。

马克斯提醒企业应审慎评估选址、租赁合同及设备残值，避免因过度扩张导致供给过剩。

AI债务规模飙升引发关注

根据高盛数据，截至备忘录发布时，全球范围内与人工智能相关的债务发行额已接近6000亿美元（约合800万亿韩元），涵盖云服务提供商、数据中心融资及其他专项借贷。

其中约4000亿美元来自美国投资级债券市场，占该类债券总供给量的五分之一以上。在彭博美元投资级公司债指数中，AI相关债券占比达12%；在高收益债市场中占比约为6%。

在题为《一个外行思考AI》的报告中，马克斯预测，若以2026年11月11日为基准，未来每年需新增约1万亿美元（约合1334万亿韩元）资本投入AI领域，其中数千亿美元将通过年度债务融资实现。

他指出，过去依赖非AI业务现金流支撑的大型云服务商，如今正消耗自有资金并扩大借贷，信用状况面临压力。这意味着贷款机构必须重新审视借款方的偿债能力与评级稳定性。

部分数据中心租赁协议包含特殊终止条款：若运营可靠性未达99.9%，或抵押用芯片寿命短于债务期限，承租人可能提前解约，带来履约风险。

此外，芯片厂商、云平台、模型开发者与数据中心运营商之间形成复杂的资金循环。马克斯强调，必须审查资金回流机制是否基于真实市场需求，还是单纯为维持市场份额而制造交易。

通过特殊目的实体（SPV）在表外融资的债务，其与母公司信用之间的关联也需严格核查。他总结道：股票投资者应聚焦技术实力、竞争壁垒、定价权与盈利模式；而贷款方则须重点关注承租人信用资质、合同灵活性、电力保障能力及剩余资产价值。