当前AI投入，营收要达到多少才算划算？

当前对人工智能（AI）的巨额资本投入，其财务合理性正受到严重质疑。考虑到AI技术快速迭代导致硬件折旧期仅为3-5年，为实现收支平衡，2025年所需的收入预估高达3200亿至4800亿美元，这与目前每月仅十多亿美元的收入形成鲜明对比。这种巨大的资本错配构成了一个巨大的泡沫，其规模已对整体经济增长产生显著影响，其潜在的破裂风险堪比历史上由铁路投资泡沫破裂引发的金融危机。

财务模型的困惑

一个奇怪的现象是，尽管数据中心行业内的资深人士，从业主、贷款方到设计师，都在执行着AI相关的项目，但他们私下里普遍承认，没有人能理解这背后的财务模型如何成立。他们和外界观察者一样感到困惑。

这是一个相当超现实的情况，生态系统中的每位资深人士都知道这个数学模型行不通，但他们不知道其他人也知道这一点。

许多人曾以为是自己不够聪明，没能看懂其中的奥秘。然而，当这个问题被公开提出后，行业内部形成了一种共识：当前的资本支出与收入回报完全不成比例。

惊人的收支缺口

最初的分析低估了问题的严重性，因为它基于一个不切实际的10年折旧期。根据行业专家的反馈，AI数据中心的实际折旧速度要快得多。

• 技术迭代加速： 新的GPU迭代周期仅为一到两年，这使得旧模型迅速过时。
• 物理设施折旧： 冷却系统、机架设计和电力系统的不断变化，意味着数据中心建筑本身也在快速贬值。
• 折旧期修正： 一个更现实的折旧周期是 3到5年。

这一修正使得收支平衡所需的收入数字急剧膨胀。为了证明2025年约4000亿美元的资本支出是合理的，行业需要的年收入不是1600亿美元，而是 3200亿至4800亿美元。

记住，该行业每月支出超过300亿美元，而每月收入仅略高于10亿美元。这种不匹配是惊人的。

如果将2025年和2026年的支出加在一起，行业需要大约 1万亿美元的收入才能实现收支平衡，而要获得可接受的资本回报，则需要数万亿美元。相比之下，目前的年化收入仅在150亿至200亿美元左右。

历史的镜子：铁路泡沫

有人将当前的AI建设与19世纪的跨大陆铁路建设相提并论，认为政府可能出于战略原因（如国家安全）来支持这种亏损的投入。然而，这个类比忽略了一个关键事实。

许多AI业内人士都提到铁路是一个很好的例子，说明为什么AI建设必须继续，却没有提及 铁路公司在此过程中都曾多次破产——而这些破产常常导致持续多年的全球金融恐慌。

与铁路一样，AI的经济效益根本无法证明其庞大建设规模的合理性。当资金无法维系时，其后果可能是灾难性的。

AI泡沫对宏观经济的影响

当前的AI投资热潮可能不仅仅是一个行业问题，它已经对整个经济产生了巨大影响。

• GDP贡献： 仅AI的资本支出就可能占到美国GDP的 1.5%到2%，这已是美国经济增长的很大一部分。可以说，没有AI建设，美国经济可能正处于衰退的边缘。
• 财富效应： AI相关股票的升值带来了显著的财富效应，刺激了高收入人群的消费。这种由资产升值驱动的消费可能为GDP增长贡献了额外的 2%到5%。

如果这个AI资本错配的泡沫是当今经济增长的100%以上来源，那会怎样？

这意味着，一旦AI领域的资金放缓，其影响将通过多个渠道迅速传导至整个经济。建设停止、相关股票被抛售、财富效应逆转，消费将转为负增长，最终可能引发一场金融恐慌。与铁路不同，AI数据中心的折旧速度极快，一旦投资失败，它们几乎是 完全的资产减记，资本的毁灭将是巨大的。

泡沫破裂的预警信号

历史总在重演。2000年光纤泡沫破裂前，也出现了类似的非理性行为。当资本支出超过投资者的资助意愿时，供应商（如朗讯和北电）开始向客户提供贷款，甚至入股客户公司，以促使他们购买更多设备，人为地维持增长假象。

最近，AI领域也出现了一些公司之间 同时进行购买、销售和相互投资 的现象。这些交易的数额极其巨大，看起来更像是为了吸引投资者注意，而非真实的财务承诺。

如果经济模型行不通，以巨大的规模去做并不会让它变得可行——这只会将一个行业危机变成一场国家经济危机。

尽管目前有长期电力合同和已订购的设备保证了未来几年的建设，但问题并未消失，只是被推迟了。金融问题总是在酝酿一段时间后才会突然爆发。结局似乎是明确的，困难的部分在于预测其发生的时间。