任何”市场吃不吃得下”的讨论,本质都是一道流动性算术题。先看三家的硬数据。
SpaceX以每股135美元的固定价格发行。
注意,是”固定价”,而非通常的询价区间,这是一种”要么接受、要么走人”的姿态,本身就是对需求极度自信的信号。
公司计划发行5.556亿股,募资约750亿美元,估值1.77万亿美元,一举超过特斯拉,成为美国第七大公司。承销团由高盛领衔,摩根士丹利、美银、花旗、摩根大通跟随。
结果如何?招股阶段吸引了超过2500亿美元的认购需求,是750亿募资目标的3.5到4倍。
上市首日,交易量超过5亿股,收盘价站上160美元,首日市值突破2.1万亿美元。用CNBC的话说,投资者那天”很难找到批评它的话”。
OpenAI紧随其后。公司在2026年6月8-9日向SEC秘密递交了S-1,目标估值约1万亿美元,部分报道认为在8500亿到1万亿之间,高盛和摩根士丹利操刀,上市窗口在2026年9月到第四季度。但OpenAI的财务画像要刺眼得多。据欧洲商业杂志对其财务的分析,该公司每赚一美元约亏损1.22美元。
2026年全年现金消耗预计高达约270亿美元。更有意思的是市场自己的判断:在预测平台Polymarket上,交易者给”OpenAI在6月底前真正完成IPO”的概率仅定价4%,年底前约40%。
这说明市场把这次秘密递交看作一个真实但遥远的催化剂,而非迫在眉睫的事件。OpenAI自己也用了”可能还要等一阵”(may be a while)这样的措辞给市场降温。
Anthropic则是这三家里财务故事最”漂亮”的一个。它在2026年6月1日抢在OpenAI之前秘密递交了S-1,可能最早于今年秋天上市。最新估值是9650亿美元,IPO时很可能跨过万亿门槛,计划在纳斯达克上市,时间点指向2026年10月。
它的增长曲线近乎失真:年化收入从2024年1月的8700万美元,到2024年12月的10亿,到2025年底的90亿,2026年2月140亿、3月190亿、4月300亿。而最关键的差异在于盈利:Anthropic向投资者预计本季度(2026年第二季度)将实现首次季度运营利润5.59亿美元,收入109亿美元,较第一季度的48亿增长130%。
这意味着在三家里,Anthropic可能是唯一一个能在上市前向公众证明”花的比赚的少”的公司。
把这三笔加总:三家IPO合计可能向公开市场索取超过2000亿美元资金,而整个美国IPO市场在2025年全年也只募集了450亿美元。换句话说,这三家公司想在几个月内,从市场抽走相当于去年全美IPO总量四倍多的资金。
这就是”市场吃不吃得下”这个问题的全部分量。
如果只读标题,你会以为华尔街在欢呼。但真实的态度是高度分裂的,而且这种分裂本身就是数据。
多头的逻辑是流动性充裕论。
美国货币市场基金里趴着约8万亿美元,SpaceX那750亿的募资,只相当于其中约1%。这个比例听起来确实不构成威胁。多头还有一个更深的论据:机构投资者多年来只能通过代理方式接触AI——买英伟达获得芯片敞口、买微软获得OpenAI的间接持股、买谷歌母公司Alphabet获得DeepMind和Anthropic的敞口。现在终于能直接买到纯粹标的,这种被压抑的需求是真实存在的。SpaceX那3.5-4倍的超额认购,就是这套逻辑的实证。
空头的逻辑是流动性虹吸论。
美银的首席投资策略师Michael Hartnett认为,这一轮史诗级IPO周期本质上是”将早期投资者积累的风险大规模转移给公开市场”。
这句话非常刻薄,但点中了IPO的本质。
VC和员工套现离场,接盘的是散户和指数基金。
空头担心的不是钱不够,而是钱被抽走的连锁反应。
事实上,这种担忧已经兑现过一次:2026年6月5日,纳斯达克单日暴跌4.18%,费城半导体指数崩跌10.3%,芯片板块一天蒸发超过1.2万亿美元市值,英伟达跌约6%,美光跌13%。分析普遍认为,三巨头即将到来的IPO浪潮正在抽干华尔街的流动性,迫使机构抛售芯片股来腾出现金。
还有一类是”投降式看多”。
这是我认为最能反映华尔街真实心态的画像。RBC衍生品策略主管Amy Wu Silverman提到,一位客户称自己是”满仓的空头”,组合看起来很多头,但他留在市场里,是因为”不做多AI股有职业风险”。这种”明知可能是泡沫,但不敢不参与”的心态,恰恰是泡沫后期的典型特征。
至于高盛内部,连他们自己都吵起来了。高盛分析师Covello回忆,他曾在2024年估计需要18个月到两年才能看清涌入AI基础设施的资本能否产生与支出相称的回报。他对同事说,我们已经远远超过了那个时限,但回报仍未出现。
而他的同事、高盛全球研究院联席主管George Lee则更乐观,但即便是乐观派也承认一个尖锐的前提:全球最终可能在AI基础设施上花掉7到8万亿美元,但仅靠”颠覆”现有利润池填不上这个窟窿——只有当AI创造出大量净新增经济活动时,这道数学题才算得通,而目前企业级ROI数据令人失望。这句”do the enterprises make or save money implementing AI”(部署AI的企业到底有没有赚到钱或省到钱),是悬在所有AI估值之上的终极问号。
从事件背景看,这不仅仅是融资需求的问题,还涉及美国科技产业的一些深层特征。
资本有一套给远期故事估价的方法。 SpaceX卖的不只是火箭发射和星链覆盖,而是火星殖民和全球互联网的愿景。OpenAI和Anthropic卖的不是当下的营收或利润,而是通用人工智能到来时的技术领导权。这种赋予”未来”一个当下市值的能力,是美国资本市场的招牌技能。相比1999年互联网泡沫年代,现在的区别在于这些公司确实有真实的收入增长。Anthropic两年多时间从千万级营收冲到数百亿,这是20多年前那些互联网公司做不到的。所以边界究竟在哪——这次真的不一样,还是规律再次重演——这个判断的难度就在这里。
创始人的个人控制力很强。 马斯克在SpaceX发行后将拥有82%以上的投票权。这意味着散户和机构股东出资金,但在决策权上话语很轻。马斯克还通过多家公司的交叉持股来放大这种控制力——特斯拉持有SpaceX股份,SpaceX与xAI合并,SpaceX又把AI算力租给其他公司。这套关联交易网络要求投资者从根本上相信这个人的判断。
散户在这一轮被主动拉入。 传统IPO的散户配售比例是5%到10%,SpaceX把这个数字提高到30%。OpenAI也专门设计了散户参与渠道。表面的理由很美国:几百万人每天在用ChatGPT和星链,让用户也成为持股人。深层的效应是,散户承接了这些高估值标的的尾部风险,而这些标的的估值本身还没有经过公开市场的真实检验。
资金的循环流向形成了一个封闭环。 英伟达可能向OpenAI投资千亿美元级别,OpenAI承诺数千亿美元的算力支出,其中大部分通过英伟达芯片采购,甲骨文建设数据中心并以OpenAI为锚定客户。这样的结构,让参与各方的营收和估值同时受益,但也埋下了一个质疑:这笔钱是创造的新价值,还是在既有价值之间反复流转。
回到你最核心的问题。我认为答案不是简单的”吃得下”或”吃不下”,而要分三层看。
第一层,单笔能不能消化?能。
SpaceX已经用首日2.1万亿市值和超额认购给出了证明。8万亿货币基金的”弹药库”客观存在,纯AI标的的被压抑需求也客观存在。参照芯片公司Cerebras上月的IPO——最初定价115-125美元,后上调到150-160,最终以185美元定价,显示华尔街对纯AI标的的兴奋正在沸腾。单看任何一家,市场都有能力接住。
第二层,连续三笔同时消化,会不会互相踩踏?
这是真正的风险点。
OpenAI和Anthropic在同一窗口同时递交,可能分流机构需求,导致其中一家或两家认购不足,或定价低于私募市场估值。这就是为什么三家的节奏其实是错开的——SpaceX已6月落地,Anthropic指向10月,OpenAI在9月到Q4。错峰本身就是承销商对”市场吃得下,但不能一口吞”的清醒认知。
第三层,也是最深的一层,基本面能不能撑住估值?这才是悬念所在。
这里三家的命运可能完全分化。
SpaceX有真实的星链订阅现金流和发射业务;Anthropic若真能兑现首个盈利季度,它就向公众证明了AI实验室也能赚钱,这会是整个板块的定海神针。
而OpenAI是最脆弱的一环,它的注册文件将首次公开真实收入和利润率,这是对那些远远跑在已披露收入之前的估值的一次正面对决。如果披露的利润率大幅低于投资者预期,8500亿的估值可能面临严重压缩,引发持有大量AI仓位的VC组合连环减记。
值得一提的是Anthropic的一个差异化变量:它是一家公益公司(PBC),还设有”长期利益信托”(LTBT),把安全监督置于短期投资者压力之上。对追求纯粹回报的投资者,这是治理上的不确定性;但对相信AI需要被约束的人,这反而是卖点。这种”把使命写进公司章程”的设计,本身也是一种很特别的美国式叙事,用治理结构来对冲技术失控的风险。
如果用一句话回答你的标题:市场吃得下,但能不能消化,取决于OpenAI掀开财务底牌的那一刻。
SpaceX已经证明了胃口的存在。真正的考验在秋天,当OpenAI和Anthropic的审计财报第一次暴露在阳光下,市场将第一次有机会用真实数字而非私募叙事去给”人类的明天”定价。2026年下半年,将是前沿AI估值能否经受公开市场检验的第一次真实测试。
历史经验是矛盾的。Bloomberg调查显示,策略师们普遍预计标普500在2026年底约7269点,比当前高约6%,这个涨幅相比2023年以来80%的累计涨幅显得相当寒酸,甚至低于8%的历史年均涨幅。
华尔街一边把钱押上去,一边疯狂买保险对冲。这种”满仓的空头”心态,既不是1999年那种纯粹的狂热,也不是崩盘前的全面恐慌,而是一种清醒的赌博:明知山有虎,但不上山的职业风险更大。
有一个判断框架值得记住:Covello那句”企业部署AI到底有没有赚到钱或省到钱”。当一家AI公司的招股书能用真实的客户ROI数据回答这个问题时,它的万亿估值才算有了地基;否则,它卖的就还只是一个关于明天的、非常美国的故事。


