AI 收入连续两季覆盖折旧成本，250 亿营收勉强盖过 210 亿折旧

研究机构 Exponential View 最新报告揭示了一个关键节点：人工智能带来的真金白银，已经连续第二个季度跑赢了数据中心和芯片投资的折旧成本。 💰 2026 年领先季度，不含中国的全球 AI 销售额达到 250 亿美元，而同期的折旧成本估计为 210 亿美元。虽然只是勉强超出，但这已经是连续第二个季度出现“营收覆盖折旧”的局面。 🚀 生成式 AI 正在以惊人的速度扩张。过去 12 个月，不含中国的生成式 AI 收入达到 1100 亿美元，其扩展速度比互联网、移动应用和云计算等以往任何信息技术浪潮都要快三倍。 ⚡ 对普通打工人和创业者来说，这意味着 AI 烧钱堆出来的基础设施，终于开始产生能够支撑服务的收入。更健康的商业闭环，可能推动 AI 工具价格下行、体验升级，让写文案、做设计、写代码变得更便宜、更顺手。 ⚠️ 然而，“经济性刚刚成立”的另一面是“容错空间很小”。折旧费用仍然吃掉了 AI 收入的三分之二以上，任何风吹草动都可能打破这个微弱的平衡。报告直言：“目前，经济性是成立的，但容错空间很小。” 该报告基于一套覆盖超过 1000 家公司的专有数据集，数据来源包括公司文件、高管声明、新闻报道和云提供商披露，并经过调整以避免重复计算。分析假设 IT 设备（包括 GPU）的折旧寿命为六年。 Exponential View 创始人、数十家初创公司的投资者 Azeem Azhar 形容说：“它刚刚越过折旧门槛，而且大致来说，情况正在逐步改善。” 而知名投资者 Michael Burry 曾将低估折旧称为“现代最常见的欺诈之一”，这也为本次乐观分析蒙上了一丝谨慎的底色。 科技巨头们仍在疯狂下注。Meta、Alphabet、Microsoft 和 Amazon 计划今年在资本支出上投入高达 7250 亿美元，其中大部分瞄准 AI 基础设施。与此同时，更多融资风险正通过租赁、债务和股权向资本市场转移，尤其是在所谓的 neoclouds 中。

EntAI观察

AI 算力军备竞赛正从“纯粹烧钱”切换到“验证回报”的新阶段。收入覆盖折旧，虽然只是财务维度上的一个简单指标，但它意味着巨量资本支出开始产生可持续的现金流，而不仅仅是账面资产。 然而，整个叙事建立在“六年折旧”这一关键假设之上。如果 GPU 因为芯片创新太快而加速贬值，企业可能面临更高的实际折旧费用、资产减记甚至提前更换成本。报告自己也坦承容错空间狭窄，这反映出当前 AI 经济性的脆弱——看似站稳，实则稍有不慎就可能重回亏损区间。 值得关注的是，融资风险正在从科技巨头的资产负债表向更广泛的资本市场扩散。租赁、债务和股权融资的加剧，使得 neoclouds 等新势力的财务健康度可能成为下一个观察重点。一旦需求增长不及预期，或技术迭代引发资产贬值，风险可能被放大。 今天这几个动作说明了一个趋势：AI 正在越过纯投入的临界点，但远未到安全区。对于从业者和投资者，眼前的机会真实可触，但必须紧盯折旧节奏和资本结构的细微变化，因为决定未来 AI 服务价格和行业格局的，很可能就是那几层薄薄的折旧数字。