首页3万亿美元的难题：人工智能能解答吗？
三年前，红杉资本合伙人大卫·卡恩（David Cahn）率先对硅谷在人工智能基础设施上的巨额投入所产生的影响进行了量化分析。
2023年，针对英伟达（Nvidia）据称达到500亿美元的年度GPU营收，他作出回应。基于这一数据，并结合运营数据中心的隐含成本及运营商利润率，他计算出需要2000亿美元的营收才能收回初始投资。
他将此视为一项挑战，敦促创业者开发能够利用该基础设施并创造收入的人工智能产品和服务。快进三年，随着规模的指数级扩张，卡恩现在对2026年人工智能基础设施支出的新预估为：1.5万亿美元。
总而言之，他估计人工智能行业必须产生3万亿美元的收入，才能证明所有这些芯片和数据中心支出的合理性。而且这个数字很可能被低估了——不断上涨的内存成本以及专用芯片或推理专用芯片使用量的增加，将使这一数字进一步攀升。 “最近，”他写道，“由于这些瓶颈因素以及建设成本的上升，每吉瓦资本支出的所需收入已大幅增加。”
在收入方面，据信Anthropic的年度经常性收入（ARR）已达到600亿美元，而据报道OpenAI在2025年的收入为130亿美元（尽管在2025年11月，该公司曾宣称其ARR为200亿美元），且今年的收入很可能更高。 尽管如此，两者之间仍存在显著差距。
密切关注这一差距的人士之一是大型资产管理公司阿波罗（Apollo）的首席经济学家托斯滕·斯洛克（Torsten Slok）。 他在最近的一份报告中指出，超大规模科技公司——谷歌、Meta、微软和亚马逊——均预测到2028年自由现金流将大幅加速增长。换言之，它们预计此前采购的大量芯片将开始带来回报。
图片来源：托斯滕·斯洛克/阿波罗 / 托斯滕·斯洛克/阿波罗
如果未能如愿呢？斯洛克指出了当前人工智能应用中显现的一项风险：越来越多的组织正转向使用更便宜的开源模型（通常来自中国），而非前沿实验室开发的模型，且整体代币价格正在下跌。 据首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）称，OpenAI的最新模型在编码任务上的代币效率提高了54%。这对担心AI代理成本的用户来说是利好，但如果用户没有大幅增加其总体代币消耗量，这可能会损害那些正在建设“代币工厂”的公司。
图片来源：Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo
斯洛克担心，如果超大规模企业无法达到其现金流目标，市场反应可能会非常激烈——
“由于市场风险高度集中于少数几家企业，”他写道，“回报放缓不仅会成为行业问题，还可能导致经济陷入衰退，并使标普500指数进入修正区间。”
当您引导人工智能代理转向更便宜的代币时，这一点值得留意。
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