烧钱2万亿的AI为何还亏着

你每天用ChatGPT、Claude、deepseek、豆包等工具，可能觉得AI已经渗透到生活的方方面面了。但你有没有想过，支撑这些服务的基建投入，已经砸了2万亿美元，而钱还没赚回来？

我看了Exponential View昨天刚发布的《AI经济状态报告》，这份报告的信息量极大，但我觉得最值得聊的，不是AI有多火、增速有多快，而是报告里那个让人坐不住的核心矛盾：钱砸了2万亿，但还没赚回来。

2万亿是怎么来的

超大规模云厂商，就是微软、亚马逊、谷歌、Meta、Oracle这几家，再加上CoreWeave、Nebius这些新云，从2020年到现在，累计在AI基础设施上的资本开支，到今年底预计将突破2万亿美元。

2万亿

比韩国一年的GDP还多一点

而且这个数字还在加速，2023年之前的资本开支基本是沿着历史趋势走的，AI带来的增量部分，到2026年就多出了5350亿美元。

5350亿

AI额外催出来的基建投资，据报告对比，比美国电信行业全年的资本开支还大

说白了，在可比较的技术浪潮中，从来没有哪个在这么短的时间里，往基础设施里砸过这么多钱。

但砸钱不是问题，问题是这笔账怎么算。

折旧吃掉了81%

报告里有一个数字，值得你盯住看：2026年，超大规模云厂商的AI基础设施折旧费用将接近1110亿美元。而同一时期，这些厂商从AI基础设施上获得的收入，折旧吃掉了大约81%（如果算上全部GenAI收入，这个比例是68%）。剩下多少？19%。

81%

折旧占比

19%

余量

算上全部GenAI收入，折旧占比为68%

你发现没有，这跟咱们日常理解的赚钱完全不是一回事。这就是所谓的余量，薄得像刀片。

你可能会说，19%也是赚啊，收入毕竟覆盖了折旧。没错，报告也确认了这一点：2026年一季度，AI基础设施收入刚刚越过盈亏平衡线，确实能覆盖当期折旧了。但请注意两个关键前提。

▾ 前提一

这只是覆盖了当期折旧，不是收回累计投入。2万亿美元的基建还在账上趴着，累计折旧和累计收入之间还有巨大的缺口。打个比方，你贷款买了一套房，每月租金刚够还月供，但离把房贷还完还远着呢。

▾ 前提二

19%的余量，是在折旧增速还没追上收入增速的时候量出来的。但随着更多在建的AI基础设施投入使用，折旧基数还会继续膨胀。收入增速必须跑赢折旧增速，余量才不会被压缩。这是一场精密的时间赛跑。

钱被谁赚走了

答案是：内存厂商。

报告里有一个变化，极其反常识。2021年，内存在一个数据中心的建设成本里只占2%，基本可以忽略不计。到了2026年，这个比例飙升到18%。四年时间，从2%到18%，翻了9倍。与此同时，芯片的占比从40%涨到60%。

每往数据中心投一块钱

芯片

60%

内存

18%（2021年仅2%）

其他

22%

内存为什么突然变得这么贵？因为大模型的推理和训练，对内存带宽的渴求几乎是无限的。GPU算力再强，数据喂不进去也是白搭。HBM，也就是高带宽内存，成了整个AI基建的命门。三星、SK海力士、美光这三家，基本垄断了HBM的供应。

你看，这就形成了一个很微妙的利润分配格局：云厂商砸下重金建数据中心，英伟达卖GPU赚走一大块，内存厂商又赚走一大块，留给云厂商的利润空间被两头挤压。

华尔街也注意到了这个问题，他们管这叫AI基建的黄金窗口：芯片厂商卖完就确认收入，利润表立刻好看；但云厂商买了芯片要折旧好几年，成本是递延的，利润表暂时还行，但折旧的冲击正在路上。

正因为利润被芯片和内存两头挤压，云厂商的余量才只有19%这么薄。内存厂商不是支线，它是余量为什么这么薄的关键解释。

出路：Token降价能换来多少增长

报告给出的答案，归结到一点：Token降价能不能换来足够多的用量增长？

Token是AI的计费单位，就像电力的度电、电信的流量。报告里有一组数据，谷歌的Token价格下降了97%，但用量增长了50倍。弹性系数大约在1.2到1.8之间，意思是价格每降10%，用量就增长12%到18%。不过这个数字是从价格和用量同步变化的时间趋势中估算的，不是实验室里控制变量测出来的。它说明方向，但不代表精确预测。总花费还在涨，只是涨法变了：从贵而少，变成便宜而多。

历史类比

电灯刚发明的时候，爱迪生按灯泡数量收费；后来有了电表，按度电收费，电力才真正普及。

互联网早期按上网时长收费，后来按流量收费，再后来干脆包月，网民才爆发到几十亿。

AI现在正处于从按灯泡收费到按度电收费的过渡期。Token就是今天的灯泡数，它是一个计费单位，但还不是真正的价值单位。

但这里有一个关键的不确定性：弹性系数1.2到1.8，意味着降价确实能拉动更多用量，但这个弹性能不能持续？会不会降到某个价位之后，边际用量增长就开始衰减？报告没有给出明确答案，因为数据还不够长。这就像你站在2000年问互联网的流量增长能不能持续，当时没人能给出确定回答，只能看趋势。

还有一个变量值得注意：开放权重模型。报告显示，去年的前沿模型，今年就被开放权重模型商品化了。什么意思？OpenAI和Anthropic花了几十亿训练出来的模型，不到一年就有免费的开源替代品追上来。这意味着模型层的定价权很脆弱，除非你能持续站在前沿。而一旦前沿模型的价格被打下来，云厂商在折旧压力之上又多了一层降价压力，收入增速就更难跑赢折旧增速。

可持续吗？一个三变量方程

回到最初的问题：可持续吗？这不是一个能简单回答是或否的问题，而是一个取决于三个变量的方程。

变量一

收入增速能不能跑赢折旧增速

目前刚刚越过盈亏平衡线，余量只有19%，容错空间极小。

变量二

Token降价的弹性能不能维持

弹性在，总花费就在涨，折旧就有收入来覆盖；弹性一旦衰减，收入增速就会掉下来，折旧就会追上来。

变量三

GPU的实际使用寿命能不能超过6年

报告里算过，如果折旧年限从6年延长到9年，余量可以从19%跳到30%以上。扎克伯格在2025年三季度财报电话会上说过一句话，大意是：最坏的情况就是我们提前建了两年的产能，会有一些折旧损失，但最终会增长到那个规模。这句话背后，赌的就是GPU寿命比会计准则规定的更长。

需求是真实的，增速是史无前例的，但回报的时钟在倒计时。

这不是泡沫要破的简单结论，而是一场精密的赛跑：收入增速跑赢折旧增速，就是可持续；跑不赢，账面利润就会被成本追上。

目前刚刚起跑，领先半个身位。