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AI 能回答那“3 万亿美元”的问题吗？
三年前，红杉资本合伙人 David Cahn 率先算了一笔账：以英伟达 500 亿美元的 GPU 年收入为起点，加上数据中心运营成本和运营商利润，得出需要 2000 亿美元收入才能收回前期投资。如今，经过三年超大规模扩张，Cahn 给出了 2026 年 AI 基础设施支出的新数字：1.5 万亿美元。他计算，整个 AI 行业需要赚取 3 万亿美元 才能证明所有芯片和数据中心支出的合理性——而且这很可能还是低估，因为内存成本上升以及专用芯片的使用会推高数字。
在收入端，Anthropic 据报道已达到 600 亿美元年化收入，OpenAI 在 2025 年赚了 130 亿美元（2025 年 11 月称其年化收入达 200 亿美元），且今年可能更多。但差距依然巨大。
资产管理巨头 Apollo 的首席经济学家 Torsten Slok 关注着这个缺口。他最近指出，超大规模企业——谷歌、Meta、微软、亚马逊——都预测 2028 年自由现金流将大幅加速，即期望从购买的芯片中获得回报。但如果未能实现呢？Slok 注意到一个风险：更多组织转向更便宜的开放权重模型（通常来自中国），而非前沿实验室的模型，整体 token 价格正在下降。OpenAI 最新模型在编码任务上 token 效率提升 54%。这对用户是好事，但对构建 token 工厂的公司可能不利——如果用户没有大幅增加整体 token 使用量。
Slok 担心，如果超大规模企业未能实现现金流目标，市场反应可能严重——因太多押注集中在少数几家巨头身上。
