人工智能（AI）已经成为 21 世纪最具活力和发展最快的行业之一。从驱动聊天机器人和搜索引擎，到加速医疗突破，AI 已经成为新数字经济的心脏。然而，随着行业的快速发展，一种新的金融和战略安排正在引发越来越多的关注。这就是所谓的 “循环交易”（Circular Deals）。

本文将深入探讨循环交易的概念，解释为什么它们在 AI 领域愈发常见，并分析为何监管机构、投资者以及伦理学家都在对其长期影响发出警告。理解这个术语至关重要，因为它可能决定未来 AI 创新的融资方式——以及潜在的扭曲。

循环交易在 AI 中的定义

所谓的 循环交易，本质上指的是资金在一个闭环中流动，而不是以透明的直线方式流动。最典型的情况是：一家大型 AI 公司投资某个初创公司，而该初创公司随后又将大部分资金用于购买投资方的云计算服务、API 或专有模型。表面上看，这似乎是推动创新的投资；实际上，资金只是绕了一圈又回到投资者手中，同时夸大了增长和用户采用率的表象。

举个例子：假设科技巨头 A 投资了 1 亿美元给初创公司 B。不久之后，初创公司 B 用其中 8,000 万美元购买了科技巨头 A 的云服务或 AI 模型。外界看起来，初创公司 B 资金充足、快速扩张，而科技巨头 A 则通过市场份额和影响力双赢。但在实质上，这个生态系统在 自我循环，资金并没有真正推动独立创新。

为什么循环交易在 AI 行业中盛行？

循环交易并非 AI 独有，但在 AI 中尤为普遍，原因有以下几点：

1. 高昂的基础设施成本
   训练大型语言模型（LLM）或生成式 AI 系统需要巨量的计算资源。对于许多初创公司来说，云计算成本往往是最大的支出。因此，像微软、谷歌和亚马逊这样的云服务巨头既是投资者，又是供应商。循环交易为这一“先有鸡还是先有蛋”的困境提供了表面上的解法。

2. 由炒作驱动的资本
   如同 20 世纪 90 年代末的互联网泡沫，AI 也在经历一轮资本狂热。风险投资公司和科技巨头急于寻找“下一个 OpenAI”。在这种急切中，成功的定义被放宽，而循环交易则能让投资者迅速制造“增长”假象。

3. 战略绑定效应
   当云服务巨头投资并要求初创公司必须使用其基础设施时，便确保了长期的客户依赖。一旦公司架构完全建立在某个平台上，迁移成本就会变得难以承受。

4. 新闻效应
   “5 亿美元融资”这样的标题极具轰动效应，能推高估值并吸引更多关注。而背后的循环逻辑往往被媒体和公众忽略。

为什么循环交易令人担忧？

尽管循环交易看似是一种聪明的财务安排，但它们也带来了深远的问题：

1. 市场扭曲

循环交易制造了虚假的需求幻象，掩盖了真实的市场信号。投资者和监管机构因此难以分辨真正的增长与人为夸大的数字。

2. 初创公司依赖

这类交易会让初创公司陷入 依赖循环。资金的大部分都花在投资者的服务上，导致创新空间有限，公司缺乏独立性。

3. 进入壁垒

没有获得大公司投资的小型初创公司将难以竞争。如果在 AI 行业生存的唯一途径是“资金+基础设施打包”，那么市场将被少数巨头牢牢控制。

4. 监管风险

反垄断监管机构已经开始审视循环交易是否构成 反竞争行为。通过“投资—消费”双向绑定，科技巨头可能正在筑起新的封闭花园。

5. 创新瓶颈

真正的创新依赖于多元化。循环交易把资金导向既有平台，可能抑制那些不符合大公司利益的新思路。

历史上的相似案例

循环交易并不是新鲜事。互联网泡沫时期，一些电信公司投资互联网初创企业，而这些企业的主要客户正是电信公司本身。2008 年金融危机中，银行一边售卖高风险金融产品，一边通过衍生品对冲这些风险。资金循环带来的假象掩盖了底层的不稳定，直到崩盘才显露真相。

不同的是，在 AI 领域，循环交易不仅仅意味着公司估值虚高，还涉及 未来科技基础设施的走向。

当前 AI 行业中的案例模式

虽然具体公司名称常见于财经报道，但模式非常相似：

• 科技巨头与生成式 AI 初创公司：巨额投资后，初创公司立即将资金用于购买投资方的云计算服务。

• 云 AI 战略联盟：专注法律、医疗等垂直领域的初创公司接受资金，同时被要求将所有业务部署在投资方云平台上。

• 模型授权与大规模采购：部分公司获得投资的条件，是必须大规模采购特定 AI 模型的授权。

这些模式模糊了 风险投资与客户获取 之间的界限，让行业数据的真实性备受质疑。

伦理与社会层面的担忧

除了财务风险，循环交易还涉及伦理问题：

• 透明度：初创公司是否应该披露其融资中有多少资金被用于回流投资方？没有这些信息，员工、用户乃至政府都可能被误导。

• 权力集中：AI 行业本就高度集中，只有少数公司能训练最前沿的模型。循环交易会进一步加剧这种集中，赋予少数公司前所未有的控制力。

• 公众信任：随着 AI 围绕偏见、隐私和就业等问题的争议增加，公众信任度正在下降。如果连融资模式都显得不透明，信任可能彻底崩塌。

可能的解决方案

批评者提出了一些改革方向：

1. 提高透明度
   要求初创公司披露资金中有多少比例用于购买投资方的服务。

2. 独立基础设施补助
   政府或非营利组织可提供无附加条件的云计算补助，帮助小型企业公平竞争。

3. 反垄断监督
   监管机构可调查循环交易是否涉及“捆绑销售”，并出台限制措施。

4. 投资者教育
   风投和机构投资者需深入审查财务数据，避免被表面繁荣所迷惑。

对 AI 未来的意义

循环交易的讨论不仅关乎资本流向，更关乎 AI 产业未来的生态。如果任其发展，AI 创新链条可能被少数公司完全垄断，限制多样性，减缓发现的速度，并让社会过度依赖少数巨头。

反之，如果能推动透明度与公平竞争，AI 生态将更加开放，初创公司能够凭借创造力而不是资金循环脱颖而出，最终让用户和整个社会受益。

结论

循环交易看似聪明，但却揭示了当下 AI 热潮背后的脆弱性。在那些动辄数十亿美元的融资头条和令人惊叹的 AI 产品背后，资金往往在封闭循环中打转。这不仅是财务问题，还关乎伦理、透明度、竞争和人类社会对 AI 的长期信任。

如果 AI 真要实现改变世界的潜力，它必须建立在 真实创新 而非 财务幻象 的基础上。现在解决循环交易问题，将决定未来 AI 是属于少数巨头，还是属于全球多元的创造者。

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