AI营收破临界点 验证数据中心投资经济逻辑

研究机构Exponential View发布报告指出，AI领域产生的收入已触及临界点，这意味着科技巨头在该方向投入的数千亿美元在财务层面具备可持续性。

数据显示，全球超大规模及新兴云服务商的AI销售收入总计250亿美元，连续两个季度超越了行业在数据中心与芯片投资方面的预估折旧成本210亿美元。这一关键节点说明，AI企业的营收已能覆盖资本开支，但盈利空间依旧微薄。折旧费用仍占据收入的三分之二以上，留给电力、人力及融资等其他成本的缓冲余地十分有限。

“从当前视角看，经济账勉强能算平，”报告指出，“但容错率极低”。

这些发现回应了笼罩在AI热潮下的核心疑虑：客户需求的规模是否足以支撑向芯片和数据中心投入数千亿美元的合理性。Meta Platforms Inc.、Alphabet Inc.、微软(401.3, 5.67, 1.43%) 以及亚马逊(255.58, 0.62, 0.24%) 等美国科技巨头今年计划投入高达7250亿美元的资本开支，其中大部分将流向AI基础设施，构成史上规模空前的企业支出浪潮之一。

“它刚刚跨过折旧这道坎，粗略来看，形势正逐步好转，”Exponential View创始人、投资了数十家初创企业的Azeem Azhar对媒体表示，“在各类资本开支投资的这一阶段，不应期待其大幅超越折旧线；因为若真能做到，反而可能意味着错失了本可把握的机会。”

此前的AI热潮评估多侧重于供给端，主要依据英伟达等上市半导体企业及Alphabet等超大规模云服务商的披露数据。而需求端则较难量化，毕竟包括OpenAI和Anthropic在内的众多核心AI实验室尚未上市。

上述数据源自Exponential View构建的数据集，该数据集追踪了超过1000家公司的AI支出情况。其数据来源涵盖公司文件、高管言论、新闻报道及云服务商披露信息，并经过调整以避免AI供应链各环节间的重复计算。

该分析假设信息技术（IT）设备的折旧周期为六年，其中包括图形处理器（GPU），即用于训练和运行先进AI模型的芯片。部分投资者认为此假设过于乐观，鉴于芯片迭代极快，旧硬件可能在短短数年内便大幅贬值。

不过，报告数据表明，旧款芯片价值并未崩盘。英伟达H100芯片的每小时租赁价格目前仍维持在发布初期近80%的水平。“即便进入第四年，它依然需求旺盛，”Azhar指出。他提到，过去一年该芯片租赁价格上涨，原因是AI算力需求超过了英伟达新款Blackwell芯片的供应。

责任编辑：江学思

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