AI产业年入1750亿美元背后：增速三倍于移动时代，但利润空间几乎为零

7月5日，硅谷创业教父保罗·格雷厄姆在社交平台发布了一条动态，数小时内收获超过1.6万点赞。

"AI companies are making a lot of money. Apparently the revenues from this wave of technology are growing 'roughly three times more rapidly than the mobile or Internet waves.'"

「AI企业正在大把赚钱。据悉，这波技术革命的营收增速大约是移动互联网的三倍。」

这条动态本身并无新意，只是复述了他人结论。但复述的对象是知名分析师艾泽姆·阿扎姆，他刚刚公布的一份报告，其中的数字足以让所有还在争论"AI是否是泡沫"的人愣在原地。

十天前，6月25日，阿扎姆团队在Exponential View发布推文，配图标题写道："1100亿美元过去12个月收入——现在正以1750亿美元的速率增长。"

"The GenAI economy has generated $110 billion in sales over the past 12 months. It is growing fast. On an annualized basis, the revenue run rate exceeds $175 billion."

「生成式AI经济在过去12个月创造了1100亿美元销售额。增长势头迅猛。按年化计算，营收运行率已突破1750亿美元。」

▲ 阿扎姆公布报告核心数据：过去12个月1100亿美元已落袋，年化运行率超1750亿美元。该推文获144万次浏览、1800点赞。

这条推文他压了数月才发。原因是他在文中坦言：

"These numbers took us several months to construct, and as far as we know, it's the first bottom-up, deduplicated measure of consumer and enterprise AI spending across the full stack."

「这些数据我们耗时数月构建，据我们所知，这是业内首次对全栈消费级和企业级AI支出的自下而上、去重统计。」

自下而上、去重，才是这份报告的核心价值。此前谈及AI营收，要么是厂商自报的年度经常性收入，要么是投行画的大饼——潜在市场总规模。阿扎姆此次想做的，是把上千家企业的财报、财报电话会记录、供应商公告逐一拼接，追踪每一笔付款的流向和最终归属。

去重的逻辑不难理解。假设你花100美元订阅了Cursor，Cursor再花60美元调用OpenAI的模型，OpenAI又花30美元向Azure购买算力。如果简单相加，账面数字会变成190美元，同一笔钱被重复计算了三次。阿扎姆团队只认可终端客户实际支出的100美元，再按各环节创造的价值增量进行拆分。这也正是他们敢称"首次"的原因：此前没人愿意下这份功夫去细抠账本。

格雷厄姆引用的那句话，原文出自报告正文，讲的正是这条增长曲线的陡峭程度。

"We estimate that AI is scaling 3x faster than the previous IT waves."

「我们估算，AI的扩张速度是此前IT浪潮的三倍。」

报告配有一张图表：将移动浪潮、互联网浪潮和本轮生成式AI浪潮的收入曲线从各自的"第0年"对齐，并做通胀调整。结果显示，生成式AI这条线从2023年1月起步后，斜率明显比前两条陡峭得多，且这一陡峭程度在聊天机器人订阅期、企业Copilot期、乃至当前的智能体编程期，始终未曾放缓。

报告中还有一个更直观的指标：2023年，AI行业每新增10亿美元累计收入需要180天；如今，同样10亿美元只需不到两天。九十倍的加速，被阿扎姆团队称为"velocity"（速率）指标，衡量的是"达到同一里程碑所需的时间"，比单纯的百分比增速更令人警醒。

AI为何能比移动和互联网跑得更快？报告及评论区给出的解释其实很朴素：这波浪潮压根没打算从零起步。云计算、SaaS、移动支付、企业软件集成早已铺好轨道，AI无需重建App Store、无需再教育用户如何下载和付费。移动浪潮当年得先建基站、铺频谱、培育用户；AI直接接入现有工作流，写代码、写文案、做客服、跑合规。企业CFO看到"能减员、能增效"，立项速度远比消费者被"种草"快得多。

这也揭示了另一层事实：AI几乎没有替代某个单一品类，而是在给几乎所有现有岗位同时加杠杆。收入的"覆盖面积"，天然就比当年孤零零的一个App Store大得多。

▲ Exponential View《The State of the AI Economy》报告开篇即抛出核心问题：市场究竟有多大？收入是否在增长？这些收入能否覆盖投资？

数字讲到这里，情绪已被推向高点。但报告并未止步于"难以置信"这一层，而是翻开了账本的另一面。

一家财经媒体在报道中划出一条分界线：2026年第一季度，全球（不含中国）AI销售额约250亿美元，而同期数据中心和芯片的折旧支出约为210亿美元。

"In Q1 2026, global AI sales outside of China hit approximately $25 billion. That single-quarter figure surpasses the estimated $21 billion in quarterly depreciation costs on data center and chip infrastructure that companies have been racking up."

「2026年第一季度，全球（不含中国）AI销售额约达250亿美元。这一单季度数字，超过了企业在数据中心和芯片基础设施上累积的约210亿美元季度折旧成本。」

▲ 相关报道点明关键信号：AI单季收入首超基础设施折旧支出，但差距仍然微弱。

250亿超越210亿，听起来是好消息，收入终于开始追赶建设成本了。但分析师爱德华·科纳德从另一角度算账：若只看超大规模云厂商（微软、亚马逊、谷歌等），折旧要吞噬它们81%的AI相关收入；放至全行业口径，折旧也要吃掉68%的AI毛收入。

报告给出的解释是：按6年折旧年限计算，"超大规模云商的AI收入刚好能覆盖折旧费用"。注意，这里仅指折旧，还未计入其他运营支出、人力成本和研发投入。换言之，收入仅能勉强打平算力账单，利润空间几乎为零。

这便是为何即便"三倍增速"得到验证，市场争论仍未停歇：这究竟是需求被真金白银验证了，还是一场用真实收入去支撑天量资本支出的紧绷博弈？

社交平台评论区中，质疑声主要集中在几点：

若仅阿扎姆一家在喊"3倍"，读者自然可以怀疑是自卖自夸。但另一家独立研究机构Epoch AI此前用完全不同方法，得出了相似结论。

2025年4月，Epoch AI发布数据洞察，标题直接："头部AI企业2023至2024年收入合计增长超过9倍"。

"OpenAI, Anthropic, and Google DeepMind each grew their revenue over 90% in the second half of 2024, corresponding to an annualized growth over 3x/year."

「OpenAI、Anthropic和谷歌DeepMind在2024年下半年的收入均增长超过90%，对应的年化增速超过3倍。」

▲ Epoch AI基于财务模型独立测算：三家前沿实验室2024下半年收入较上半年增长超90%，年化增速均超3倍，与阿扎姆报告的"3倍"结论相互印证。

Epoch AI当时预测，到2025年4月，OpenAI年收入将突破100亿美元量级，Anthropic和谷歌DeepMind则处于个位数十亿美元级别。两份报告方法不同、机构不同、发布时间也相差一年多，却在"3倍"这一量级上达成一致，比单一信源更具说服力。

继续深入，这波浪潮中的资金如何分布？报告将整条产业链划为三层：应用层（Cursor、Harvey等垂直场景公司）、基础模型层（OpenAI、Anthropic等闭源大模型公司）、托管/基础设施层（Azure、AWS等云厂商）。目前，基础设施层仍是拿走最大份额的那一层，但趋势线显示，应用层和模型层的价值占比正在攀升。

这背后藏着一层残酷现实：去年最优秀的模型，往往一年内就被开源权重"追平"，高端客户随之流失到下一代模型。阿扎姆团队将此形容为"跑步机"，前沿模型公司必须不断奔跑，才能维持在原地。

支撑这一切狂飙的，是史上罕见的基础设施建设狂潮。

报告提到了一个反直觉的现象：美国电力部门用电量从2008年到2024年基本零增长，但2024年后，每月新增用电量重新攀升至9太瓦时，数据中心贡献了2030年新增电力需求的约55%。英伟达的供货承诺一年内从310亿美元跳升至950亿美元。部分数据中心因电网接入排队过慢，干脆自建燃气电站供电。

这也解释了为何"三倍"这个数字从来都不只是令人兴奋这么简单。收入在狂奔，建设成本同样在狂奔，两条曲线咬得极紧。报告标题页那句自我评价颇为诚实："AI经济比此前任何技术浪潮都更大、更快，但依然小到足以称之为'早期'。"

一份报告能同时让人兴奋和心虚，大概正是它的价值所在。

阿扎姆团队并未把话说满。他们承认，v1版本未覆盖中国市场；折旧年限采用6年是一种判断，非铁律；报告也刻意排除了企业内部AI带来的广告效率提升，以及传统软件嵌入的AI小功能，这些本可能让数字更好看，但也更难核实。

三倍确实很快。但这波浪潮能走多远，还需看token价格持续下探后，用量能否支撑起足够的毛利，把"刚好覆盖折旧"这几个字换成"远远盖过成本"。

下一季度，250亿和210亿之间的缺口会扩大还是缩小？这是留给所有人的悬念。