AI收入增速超互联网三倍？1750亿背后的真相
7月5日清晨，硅谷投资人Paul Graham在X平台更新了一条推文，语气平静如常。
他写道：
"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公司正在赚大钱。据称，这一波技术的收入增速，约为移动或互联网浪潮的三倍。」
这条推文并无新料，PG只是转述了十天前一份报告的结论。但当Y Combinator创始人亲自背书，风向瞬间逆转——不到24小时，浏览量突破27万，点赞超1600，评论区炸开锅。
▲ Paul Graham在X上转述的核心结论：AI收入增速约为移动/互联网浪潮的三倍，发布于2026年7月5日，浏览量27.5万
真正提出这一数据的人，是科技分析机构Exponential View创始人Azeem Azhar。
6月25日，他的团队发布《The State of the AI Economy》报告，耗时数月构建模型，试图从生成式AI的喧嚣供给端，剥离出真实的收入数据。
Azhar坦言：上游的芯片、内存、变压器、散热系统均为上市公司，支出与收益一目了然；但下游需求端——企业究竟为AI花了多少？用户贡献了多少？此前无人能精准统计。
于是，团队做了一件“笨活”：逐家核查超千家企业，严守“去重”原则。
报告举例：你花1美元订阅Claude，Anthropic再花0.5美元用AWS跑算力。若两者均计入AI经济，总额将虚高。用户实际仅支付1美元。多数市场测算，正陷于此陷阱。
▲ Exponential View官方Substack首页，标题为「The state of the AI economy」，发布于2026年6月25日
去重后，数字反而更震撼。
报告给出核心数据：过去12个月，生成式AI经济实现1100亿美元销售额；按当前增速推算，年化收入已超1750亿美元。
▲ Azeem Azhar在X主帖公布的核心数据：过去12个月1100亿美元销售额，年化运行率超1750亿美元
更关键的是增速对比。团队将生成式AI收入曲线，与互联网（1995年起）、移动应用（2007年起）、云计算（2010年起）三条历史曲线，统一以“从零起步”为时间轴对齐。
结果：GenAI曲线近乎垂直飙升。
"We estimate that AI is scaling 3x faster than the previous IT waves. This growth has held across all adoption phases since 2022, from chatbots to copilots to agentic AI."
「我们估计，AI扩张速度是此前IT浪潮的三倍。自2022年以来，从聊天机器人、副驾驶到智能体AI，各阶段增长均保持稳定。」
▲ 报告核心图表：GenAI收入曲线（紫色）与互联网、移动、云计算历史曲线对比，斜率约为后三者的三倍
“三倍”并非预测，而是基于真实收入轨迹的实证结果。
如果说“三倍”需图表佐证，下面这个数字则直击人心：
Azhar写道：
"In 2023, it took 180 days to add $1bn of cumulative revenue; it now takes under TWO days. This is 90x faster."
「2023年，每新增10亿美元收入需180天；如今不到两天。快了90倍。」
▲ 报告图表显示：每新增10亿美元累计收入所需天数（对数刻度），从2023年的180天骤降至不足2天
180天变2天，增长曲线陡如峭壁。企业不再观望AI能否用，预算已写入下财年规划。
数字狂飙之际，另一份账单同步攀升。
彭博社当日跟进报道，标题为《AI Sales Start to Justify Data-Center Spending Boom, Report Says》。文中称：
"Revenue from artificial intelligence has reached a tipping point, showing that the hundreds of billions of dollars tech companies are spending on it may be economically sustainable, according to a report from research firm Exponential View."
「人工智能收入已达临界点，表明科技公司数千亿美元的投入，可能具备经济可持续性——Exponential View报告如此判断。」
彭博披露：2026年第一季度，全球（不含中国）AI销售额约250亿美元，连续第二季超越数据中心与芯片折旧费用（约210亿美元）。
表面看是利好，但比例一摆，笑不出来：折旧仍吞噬超三分之二收入，电力、人力、利息空间薄如纸。报告估算，2026年全年折旧将逼近1110亿美元，而已承诺资本开支高达2万亿美元，大量依赖借贷支撑。
电力负荷同步飙升：美国发电量2008至2024年近乎停滞，如今每月新增9太瓦时；每月token消耗量突破30万亿次，同比激增14倍。
数据亮眼，质疑声亦不绝于耳。
硅谷知名批评者、长期唱衰AI泡沫的Ed Zitron，在评论区连发质疑：去重模型如何构建？样本有无偏差？能否公开细节验证？
社区争论远超推文热度。支持者指出：企业已将AI写入预算，学生与青年离不开Claude、Cursor，工作流已被重塑。怀疑者反问：OpenAI、Anthropic仍在烧钱，多数企业支出实为“实验预算”，CFO随时可叫停；消费端尚未出现Uber或Instagram级别的国民级应用，生活方式未被根本改变。
Azhar回应称：团队访谈数十位企业高管，发现试点项目已实现真实ROI，多数计划明年加码，而非收缩。他强调，去重模型已剔除企业间循环转账，仅保留终端客户真实支付。
“三倍增速”抽象？对比历史便一目了然。
互联网广告收入从1996年起步，耗时三十年才达3000亿美元；移动应用经济2010年前后起步，靠智能机与应用商店缓慢教育用户，数年才达百亿规模。
生成式AI呢？2023年才起步，不到三年，年化收入已逼近1750亿美元。
报告解释：AI是嫁接于现有基础设施的杠杆，接入云计算、SaaS、企业IT预算与移动支付网络，成为每条工作流的加速器：写代码、做客服、跑销售、写文书、做财务，即插即用。企业无需被教育“这是什么”，只需算账：省了多少人力？提了多少效率？这笔账，远比培养用户习惯快得多。
报告还提出一个易被忽视的视角：GDP统计天然低估此类技术的价值。上世纪照明成本下降99.97%，但“省下的钱”几乎未计入GDP。报告估算，用户愿为AI支付的金额，可能比实际收入高出三成——愿付价与实收价，本非一事。
报告最后抛出未解之问：token价格持续下降，能力持续提升，两条曲线赛跑的结果，将决定1750亿美元是走向健康可持续，还是又一场资本泡沫。
价格每降10%，使用量能否提升12%-18%？能否填补成本缺口？“智能”至今无像“每度电”那样清晰的计价单位。token计的是用量，量≠价值。基础设施层拿走大部分收入，但价值正向应用层与模型层转移，前沿模型一年内即被开源追赶，商业化窗口持续收窄。
Paul Graham的推文引发转发，但他未提及的部分，才是真正的重量：1750亿美元年化收入，仅占美国GDP的0.42%，看似微小，却足以拉动全美电网、全球芯片产能与资本市场杠杆同步加速。三倍增速是真的，巨额账单也是真的。两年后，谁留下真实毛利，谁只是烧钱幻影，答案自会揭晓。