AI营收达250亿美元，数据中心支出热潮获证明合理

根据研究机构Exponential View的报告，2026年第一季度，全球（除中国外）AI销售额达到250亿美元，连续第二个季度超过行业在数据中心和芯片投资方面的估计折旧成本210亿美元。这一里程碑表明，科技公司投入人工智能基础设施的数千亿美元可能在经济学上是可持续的——尽管利润率仍然微薄。

"就目前而言，经济学逻辑还能站得住脚，但容错空间非常狭窄，"该报告指出。折旧费用仍然消耗了超过三分之二的收入，仅留下微薄的空间来覆盖电力、人力和融资等其他成本。Exponential View创始人、同时也是数十家初创公司投资人的Azeem Azhar表示，该数据显示行业"勉强"突破了折旧障碍，并且"大体而言，情况正在随时间改善。"

这一发现回应了笼罩AI热潮的核心问题之一：客户需求是否足够庞大，以证明空前的资本支出是合理的。美国最大的科技公司——Meta Platforms Inc.、Alphabet Inc.、Microsoft Corp.和Amazon.com Inc.——计划今年在资本支出上投入高达7250亿美元，其中大部分用于AI基础设施，这是历史上规模最大的企业支出狂潮之一。AI热潮在很大程度上是通过Nvidia Corp.和超大规模云提供商（hyperscalers）的供应侧数据来衡量的，而需求侧则更难量化，因为包括OpenAI和Anthropic在内的许多最重要AI实验室仍是私营企业。

基建背后的融资机器

流入AI的资金远不止超大规模云提供商。根据Menlo Ventures合伙人Deedy Das汇编的数据，超过63家所谓的"新实验室"（neolabs）——即成立之初便融资数十亿美元、专注于前沿研究而非产品的初创公司——总估值超过3000亿美元，并已筹集约480亿美元。这占过去一年投资于除OpenAI或Anthropic之外的其他初创公司约2830亿美元总额的16%。

许多此类融资采用分档结构，允许领投方以较低的估值买入，随后以更高估值的第二档向其他机构出售。由前Google DeepMind科学家David Silver创立的强化学习初创公司Ineffable Intelligence，号称以欧洲最大种子轮融资筹集了11亿美元。实际上，该公司首先从红杉资本以约5500万美元的投前估值筹集了1100万美元，随后数周又以40亿美元的投前估值额外筹集了11亿美元——同一家公司在短时间内估值飙升逾70倍。

"在一个靠氛围感融资的市场里，一个十亿美元级别的头条新闻远比一个准确的数字更有价值，"Foundation Capital合伙人Jaya Gupta表示。这种做法已变得相当普遍，以至于Mercor首席执行官Brendan Foody在社交媒体上称之为"红杉骗局"（Sequoia Scam），不过他随后也承认这是"行业中所有顶级机构的普遍做法。"

微薄利润率，狭窄容错空间

Exponential View的报告指出，融资风险正通过租赁、债务和股权向资本市场转移，尤其是在"新云"（neoclouds）领域中——这些小型云服务商将Nvidia GPU租赁给AI初创公司。如果需求放缓或利率上升，这些公司将面临最大压力。

对投资者而言，这些数据首次从根本上验证了AI支出可能具备自我维持能力。Nvidia的数据中心收入自AI热潮爆发以来增长了逾五倍，目前股价约为远期收益的30倍。随着连续两个季度收入覆盖折旧成本，"资本支出泡沫破裂"的风险叙事——即超大规模云提供商的支出因AI应用未能产生足够回报而崩塌——已有所消退。但由于利润空间狭窄，任何AI采用速度的放缓或企业采购模式的转变，都可能迅速颠覆这一数学逻辑。

"在投资任何一种资本支出的这个阶段，你本就不该预期它能大幅越过那道障碍，因为如果真能轻松越过，那反而说明你可能之前留了余地，"Azhar表示。

本文仅供参考，不构成投资建议。