AI季度收入首超基礎設施折舊，年化營收達1750億美元
N.R. Finch
全球生成式AI年化收入已達1750億美元，2026年首季季度收入首次覆蓋基礎設施折舊——AI開始自己養活自己，但距離證明2萬億美元資本開支能回本，仍有相當距離。
季度收入覆蓋折舊，到底意味著甚麼？
2026年第一季，全球生成式AI（不含中國）季度收入首次超過同期基礎設施折舊費用。這意味著→ AI業務產生的現金流，已能覆蓋伺服器、GPU和數據中心在會計上攤銷的成本。
簡單來說＝ 過去每個季度，AI賺的錢不夠抵消硬件「老化」的賬面消耗；現在剛剛追平——相當於一間新店終於靠營業額付得起租金。
但這只是第一道門檻。截至2026年底，超大規模雲廠商及AI雲平台累計AI相關資本開支約2萬億美元，其中AI新增部分約5350億美元。累計收入還遠未覆蓋這筆歷史投入。
這些數據從哪來，可信嗎？
數據來自研究機構Exponential View發布的《AI經濟現狀報告》，團隊歷時半年，拆解超過1000家公司的公開披露、財務數據和雲端運算採購記錄。
方法是「自下而上」：剔除產業鏈重複計算後，獨立構建收入測算模型。這意味著→ 不是簡單加總各家公司的AI收入披露，而是試圖去掉重複部分，還原真實規模。
創始人阿齊姆·阿扎爾（Azeem Azhar）在彭博電視訪問中表示：「過去市場對供給側幾乎一覽無遺，但需求側始終籠罩在迷霧之中。」
增速到底有多快？
生成式AI收入同比增速約200%，約為歷史上任何一次IT平台升級速度的三倍，已超過互聯網、雲端運算和智能手機早期階段。
簡單來說＝ 2023年AI產業新增10億美元累計收入需要約180天，如今已縮短至不足2天。
阿扎爾表示團隊年初預計增速會放緩，「結果Anthropic的爆發式增長，令整個行業收入繼續維持在接近200%的同比增速」——這反映出頭部玩家的競爭仍在加速，而非降溫。
算力超級周期是怎麼回事？
推理需求持續爆發，推動算力進入新的超級周期。自1971年以來全球算力規模長期保持約66%的複合增長，AI時代進一步提升至80%。
大型AI數據中心規模四年間擴大約50倍。數據中心內晶片成本佔比預計由2021年的約40%升至2026年的60%。
其中HBM（一種把多層存儲晶片堆疊在一起、大幅提高數據吞吐的高端記憶體）成本佔比已從約2%躍升至18%左右。這意味著→ 數據中心的錢越來越多花在晶片上，而晶片裡的錢越來越多花在高端存儲上。
價格暴跌，需求真的跟上了嗎？
每百萬Token的調用成本已從2023年的約17美元驟降至約2美元，而Token消費量同比增幅高達約14倍。
谷歌、OpenAI等觀察到：Token價格每下降10%，需求通常增長12%至18%——需求彈性已超過價格降幅本身。簡單來說＝ 減價1塊錢，多賣出去的量值不止1塊錢，市場越減價越膨脹。
報告將這一路徑類比為互聯網廣告的演化邏輯：正如谷歌當年推出按點擊付費催生了龐大數碼廣告生態，Token計費正成為AI時代新的價值度量單位。
利潤往哪走，誰最該緊張？
AI產業利潤正從上游向應用層遷移。過去一年，應用層收入佔比從約7%升至11%，模型層從11%微降至約9%，雲基礎設施從約82%降至80%以下。
這反映出一個趨勢：前沿模型存在有限的定價窗口期。隨著開源模型能力迅速追趕，最先進的大模型往往發布後快速商品化。
這意味著→ AI實驗室若想維持利潤率，需要把業務延伸到法律、編程等垂直應用領域，而不能單純依賴API收費。低成本能否持續催化市場規模擴張，將決定這輪萬億美元算力投資能否兌現回報。
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