研究機構Exponential View的報告顯示，來自於AI的收入已達臨界點，表明科技公司在這一領域投入數千億美元在經濟上可能具有可持續性。
報告顯示，超大規模雲服務商和新興雲服務商的全球AI銷售收入達到250億美元，連續第二個季度超過該行業與數據中心和芯片投資相關的估計折舊成本210億美元。這一里程碑表明，AI公司的收入開始足以覆蓋其資本開支成本，但利潤空間仍然很薄。折舊費用仍消耗超過三分之二的收入，留給覆蓋電力、人工和孖展等其他成本的緩衝空間很小。
「目前來看，經濟賬暫時說得通，」報告稱，「但容錯空間很窄」。
這些發現回應了籠罩AI熱潮的一個核心問題：客戶需求是否足夠龐大，足以證明向芯片和數據中心投入數千億美元是合理的。Meta Platforms Inc．、Alphabet Inc．、微軟和亞馬遜等美國大型科技公司今年計劃投入多達7250億美元資本開支，其中很大一部分用於AI基礎設施，這是史上規模最大的企業支出浪潮之一。
「它啱啱越過折舊這道門檻，而且粗略來看，情況正在逐漸改善，」Exponential View創始人、投資了數十家初創公司的Azeem Azhar對媒體社表示，「在任何類型資本開支投資的這一階段，你都不應指望它大幅越過這道門檻；因為如果真能做到，那可能反而意味着你錯過了一些本可以把握的機會。」
AI熱潮很大程度上一直是從供給端來衡量的，依據英偉達等上市半導體公司以及Alphabet等超大規模雲服務商的披露。而需求端更難量化，因為包括OpenAI和Anthropic在內的許多最重要AI實驗室仍未上市。
這些數據基於Exponential View建立的一個數據集，該數據集追蹤1000多家公司的AI支出。其使用的來源包括公司文件、高管言論、新聞報道和雲服務商披露信息，並對數據進行調整，以避免AI供應鏈各層之間的重複計算。
該分析假設信息技術（IT）設備的折舊年限為六年，包括圖形處理器（GPU），即用於訓練和運行先進AI模型的芯片。一些投資者認為這一假設過於樂觀，因為芯片創新速度極快，可能會讓舊硬件在短短几年內就貶值。
不過，報告中的數據顯示，舊款芯片價值並未崩塌。英偉達H100芯片每小時租賃價格目前仍保持在發布之初近80%的水平。「即便進入第四年，它仍然完全有需求，」Azhar表示。他指出，過去一年該芯片租賃價格上升，因為AI算力需求超過了英偉達新款Blackwell芯片的供應。
責任編輯：江學思