高盛：2026年将迎AI利润率拐点

高盛5月5日发表的科技报告认为，智能体AI的关键变化，不只带来更多AI的使用量，而是可能改变AI资本开支的回报逻辑：当Token成本持续下降、价格趋于稳定时，使用量增长有机会转化为利润率扩张。

过去两年，市场对AI资本开支的核心疑问是，云厂商和模型公司投入大量芯片、电力和数据中心后，能否获得足够的回报。高盛给出的答案是，如果Token成本下降的速度比Token价格下降得更快，AI推理需求的增长就不只是收入故事，也可能改善单位经济模型。

成本下降主要来自半导体性能提升和算力效率改善。高盛表示，领先半导体公司正在推动Token年化成本下降60%至70%，而领先大模型的Token价格已从之前约40%的年降幅，转向企稳或部分上行。

这使更复杂的智能体任务开始具备商业可行性——相较于传统聊天机器人，智能体需要更长上下文窗口、多轮推理、结果验证、工具调用和后台持续监控，单个任务消耗的Token会明显高于一般问答。

高盛认为，这会形成一个正向循环：Token成本下降使得复杂智能体更容易落地，复杂智能体带来更高的Token消耗，更高的使用量提升基础设施利用率，进而改善云厂商和模型提供商的单位经济性。

因此，AI资本开支的多头逻辑不只在于“未来会有更多人使用AI”，更关键的是新增使用量能否以更高增量利润率沉淀下来，而高盛认为，这一利润率拐点可能从2026年开始显现。

在需求测算上，高盛预计，到2030年，智能体AI可能会使全球Token消耗较2026年增长24倍，达到每月120千万亿个Token。其中，消费者智能体可能贡献约60千万亿个Token，企业智能体可能贡献约56千万亿个Token。