褚琼的反应比陈林预想中大得多，陈林“供应链金融“几个字一出口，她的身体明显往前倾了一些，交叉的手指也不自觉地收紧了。
“你说供应链金融……“
褚琼的声音都压低了半度：
“你的意思是现在的情况和世纪初的互联网泡沫有类似的结构？“
陈林还没来得及回答，褚琼已经自己接了下去。
“我之前了解过那段历史。“
她的语速比刚才快了一些，明显是因为这个话题触及到了她熟悉的领域：
“2000年前后的.com泡沫破裂。当时表面上看起来，最先倒下去的是那些烧钱疯狂的互联网初创公司。“
“但实际上，真正被捅了一刀的，是那些看起来稳赚不赔的硬件供应商巨头。“
她看着陈林，目光里带着一种回忆式的认真：
“思科、甲骨文、太阳微机——这些公司当时做了一件自以为聪明但回过头来看极其危险的事情，给下游那些.com初创互联网企业提供贷款。“
“名义上是'帮助客户降低采购门槛'，实际上就是把自己的服务器和网络设备赊给这些创业公司用。“
“从会计的角度来看，这件事简直是天才般的操作。“
“把价值一千万的服务器'卖'给了一家初创公司，不管对方付没付钱，这一千万都可以作为当季的'营业收入'出现在损益表上。“
“对方付不起没关系，可以把这笔钱挂在'应收账款'里面。反正只要对方没有正式破产，这笔应收账款在账面上就还是一笔资产。“
褚琼微微摇了摇头：
“所以那些年，思科的营收曲线漂亮得不像话。季度营收同比增长动辄百分之三五十，华尔街的分析师们看了一个个激动得不行，给出的目标价一个比一个高。“
“但漂亮的营收数字背后，是一堆越积越厚的应收账款——而这些应收账款的债务人，是一群连正经商业模式都没有的.com初创公司。“
“这就在财务上埋下了一颗定时炸弹。“
陈林点了点头，没想到褚琼对于这一段这么熟悉，倒是不用自己麻烦了。
本来应该稳赚不赔的硬件巨头们的命运，开始和这些负债累累的初创公司深度绑定在了一起，后面的事情就不让人意外了
陈林接着褚琼的话接着说：
“然后，美联储加息了，利率一升高，那些初创公司没有办法再通过融资来借新还旧了。大批初创公司在极短的时间内密集破产。“
“这些破产的公司开始进行资产清算，它们最值钱的资产就是那些从思科、甲骨文、Sun那里赊来的顶级服务器和网络设备。“
“于是市场上突然出现了海量的、极低价格的二手顶级设备，结果是没人买新设备了。“
“于是思科们的新订单在极短的时间内出现了断崖式的下降。一手设备的需求量可能在一两个季度内就暴跌了百分之六七十甚至更多。“
“营收暴跌、库存堆积、应收账款变成了坏账——三重打击同时落下。“
“思科的股价从最高点到最低点，跌了百分之八十以上。太阳微机就更惨了，几年以后直接被甲骨文收购了，连名字都没留下。“
褚琼听着陈林说完这段，盯着陈林说：
“所以陈教授你提到供应链金融这个词的时候，我才会有那么大的反应。“
她的语气很认真：
“因为如果现在AI行业里也出现了类似的结构——硬件巨头给下游AI公司提供贷款或者变相补贴来购买自己的设备——那么一旦下游企业的现金流出现问题，整个供应链上的所有参与者都会被拖下水。“
“而且这一次的体量和波及范围，可能比2000年的互联网泡沫还要大得多。“
陈林听完褚琼这段分析，心里对她的评价又提高了一个档次。
“褚总的分析非常到位。“
陈林点了点头，语气里带着真诚的认可：
“而且你刚才说的那个传导链条在2000年应验过一次。“
他停顿了一下，然后说道：
“这一次的情况虽然不是完全一样，但确实已经出现了类似的苗头。“
褚琼的身体又往前倾了一点。
陈林说道：
“最典型的例子就是巨硬和CloseAI。“
他组织了一下语言：
“巨硬去年向CloseAI投资了大概130亿美元。“
“这个数字听起来非常吓人，但如果你仔细去看这笔投资的结构，你就会发现，这130亿美元里面，有很大一部分不是现金。“
“而是巨硬云服务的信用额度，说白了就是巨硬给了CloseAI一沓兑换券，这些兑换券只能在巨硬自己的云平台上使用。“
“CloseAI拿到这些兑换券以后，用它们在巨硬的Azure云服务上租用GPU算力，进行大模型的训练和推理。“
“然后CloseAI用这些兑换券在Azure上消费以后，这些消费金额又作为Azure的营业收入，回到了巨硬的损益表里面。“
他停顿了一下，让这个信息沉淀了几秒钟。
“巨硬左手把钱投给了CloseAI，CloseAI右手又把这些钱花回了巨硬自己的云服务上，然后这些花回来的钱又被巨硬作为'云业务营业收入'报了出去。“
“整个过程里面，钱在巨硬的体系内兜了一圈，最终变成了损益表上一行好看的数字。“
陈林说到这里，忽然想起了前段时间自己和MOSS讨论这个话题的时候，MOSS给出的那句评价。
当时MOSS的原话是——
【这种左脚踩右脚的财务闭环，本质上是把初创企业的经营风险传染给了本来没有风险的硬件巨头的资产负债表。】
陈林觉得这句话说得实在是太精辟了，决定直接拿来用。
“有一个朋友跟我聊这件事的时候说过一句话，我觉得总结得很到位。“
他看着褚琼，语气平稳地说出了这句话：
“他说这种左脚踩右脚的财务闭环，本质上是把初创企业的经营风险，传染给了本来没有风险的硬件巨头的资产负债表。“
然后褚琼很快就接上了陈林的话，显然跟上了他的思路。
“所以一旦CloseAI出现现金流断裂，不管是因为大模型的商业化收入不及预期，还是因为新一轮融资遇到了困难，或者是因为竞争对手的冲击导致用户流失——“
“只要CloseAI付不起Azure的算力费用了，那巨硬损益表上那些因为Azure云业务收入而产生的利润，就会瞬间变成一笔巨额的资产减值损失。“
陈林笑着点了点头，真的觉得褚琼的分析能力相当厉害。
她不仅听懂了陈林的每一个要点，还能自己把后续的逻辑推导补全，而且补全得很准确。
然后沉默了几秒之后，褚琼又开口了。
“陈教授。“
她微微偏了一下头，看向陈林的眼光很真诚：
“那如果我还是想在AI领域进行一些投资的话，你觉得应该用什么样的标准来判断一家公司值不值得投？“
然后用一种嗔怪的语气补了半句：“毕竟某人态度坚决，不肯和我合作啊。”
陈林假装没有听到后面半句，强装淡定：
“褚总也太信任我了，这种涉及几个亿甚至几十个亿的投资决策，我只能提供一个参考意见，不敢说多权威。“
“实际上还是要褚总自己来做判断。“
褚琼没有接这个客套话，她只是笑了笑，那双圆而媚的眼睛弯成了一个好看的弧度。
“陈教授先说嘛，你的参考意见，比大部分人的最终结论都靠谱。“
陈林想了想，然后说出了自己的结论。
“如果非要给一个标准的话——“
他的语气变得认真了：
“我个人认为，在AI时代，有一个指标会变得比以往任何时候都更加重要。“
他看着褚琼：
“天才密度。“
褚琼微微眨了一下眼睛。
“天才密度？“
“对。“
陈林点了点头：
“就是一家公司里面，顶尖人才占员工总数的比例。“
他停了一下，组织了一下措辞：
“在传统的商业逻辑里面，一家公司的竞争力来自很多方面——品牌、渠道、规模、成本控制、管理效率……人才当然也重要，但它和其他因素是并列的，甚至在某些行业里，人才的权重还没有渠道和品牌高。“