
研究机构Exponential View的报告显示,来自人工智能(AI)的营收正触及足以支应成本的转捩点,科技业在AI投入的数千亿美元,可能具备经济逻辑,能够持续下去。
Exponential View在25日公布的「AI经济状态」(The State of the AI Economy)报告显示,今年第1季不含中国的全球AI销售额达250亿美元,连两季超过210亿美元、也就是AI产业在数据中心和芯片投资相关的推估折旧成本,显示营收正开始支应资本支出的成本,但利润仍然微薄。
折旧费用仍相当于营收的逾三分之二,留给电力、劳工和融资等成本的缓冲空间不大。
报告指出,不含中国的生成式AI,过去12个月营收达到1100亿美元,成长速度是互联网、行动应用和云端运算等过往信息技术浪潮的三倍,年化计算后更达1750亿美元,且赚进营收的速度加快了90倍,在2023年,需要180天才能累计添加10亿美元营收,现在只需要不到两天。
Exponential View的报告指出,「目前而言,(AI支出)依然具备经济效益」,「但容错空间很小」。
Meta 、Google母公司Alphabet、微软及亚马逊等美国大型科技公司今年规画的资本支出上看7250亿美元,多数用于AI基础设施,引发市场近来怀疑,客户需求是否够庞大,能证明科技业值得投入数千亿美元于芯片和数据中心,这项发现则回应了这个内核问题。
Exponential View创始人阿札尔(Azeem Azhar)指出,AI营收「刚跨过折旧门槛,约略而言,情势正随时间好转」,「在各种资本支出的这个投资阶段,人们都不该期待会大幅跨过这道门槛」。
AI荣景的热络程度迄今都是从供给端衡量,仰赖Nvidia辉达(另称英伟达)等上市芯片商与Alphabet等超大规模云端业者的披露消息,但需求端一直都更难量化,因为OpenAI和Anthropic等许多最重要AI实验室仍未上市。
Exponential View根据申报文档、主管发言、新闻报导和云端服务商披露资讯等来源,追踪1000多家公司的AI支出,从而创建数据集,并调整数据以免重复计算AI供应链各层的支出。这项分析假设绘图处理器(GPU)等信息技术设备的折旧年限为六年,但一些投资人认为这个假设太过乐观,因为芯片快速创新,可能让旧硬件在几年内贬值。
但报告发现,旧芯片价值并未暴跌。辉达H100芯片的每小时租赁价格仍维持在刚上市时的近80%水准,阿札尔说,「即便进入第四年,H100仍完全有需求」,而且过去一年的租赁价格还上涨,因为AI运算需求超乎辉达新款Blackwell芯片的供应量。
Exponential View报告也显示,更多用户正转向开放权重模型与DeepSeek等中国AI模型。OpenRouter数据显示,来自Google、OpenAI和Anthropic模型的词元(token)请求占比,今年6月降至33%,低于去年同期的72%。
阿札尔说,这反映主要用户正转向更便宜而快速的模型,处理相对简单的任务,但这未必代表主要的基础模型业者会遭遇麻烦,只是确实提高了涨价门槛,将需要以「附加服务、加强用户黏着度,及所有能用来收取溢价的事物」,和同业竞争。
报告认为,AI营收已跨过数据中心与芯片投资的折旧门槛,也就是开始能支应部分资本支出成本,显示大规模投入有经济合理性,但距离稳定获利仍有差距。 不含中国的生成式AI,过去12个月营收达1100亿美元,年化约1750亿美元,成长速度是过往网络、行动与云端浪潮的三倍,添加10亿美元营收也快了90倍。 因为Meta、Alphabet、微软与亚马逊今年资本支出上看7250亿美元,多数投向AI基础设施,投资规模极大;虽然营收已见起色,但折旧压力高、获利仍薄,需求能否长期支撑仍受关注。精华 FAQ

