由知名投资人阿齐姆·阿扎尔创办的研究机构Exponential View发布了首份《AI经济现状报告》，试图拨开笼罩在AI需求侧的迷雾。报告显示，截至2026年第一季度，除中国以外的全球生成式AI产业季度收入，首次超过了同期基础设施的折旧成本。这意味着，经过两年大规模资本投入后，AI业务产生的现金流已能覆盖服务器、GPU及数据中心形成的会计折旧，产业跨过了“能够养活自己”的第一道门槛。

报告通过自下而上的测算模型，对超过1000家公司的公开披露、财务数据和云计算采购记录进行拆解，剔除产业链重复计算后得出：全球生成式AI产业真实年化收入已达约1750亿美元，过去12个月已实现收入约1100亿美元。收入增速维持在约200% 的同比水平，约为历史上任何一次IT平台升级速度的三倍。2023年时，AI产业新增10亿美元累计收入需要约180天，如今这一过程已缩短至不足2天。

尽管季度收入覆盖了折旧，但距离整个投资周期实现合理回报仍有距离。报告预计，到2026年底，全球超大规模云厂商及新兴AI云平台的累计AI相关资本开支将达到约2万亿美元，其中AI因素带来的新增资本开支较原有趋势增加约5350亿美元。2026年全年AI基础设施折旧费用预计接近1110亿美元，累计收入尚未完全覆盖历史累计资本投入形成的折旧压力。

阿扎尔在接受彭博电视采访时表示，过去市场对供给侧“几乎一览无余”，英伟达GPU出货量、微软与Meta的资本开支、数据中心建设进度均有成熟数据追踪，但需求侧始终“笼罩在迷雾之中”。OpenAI、Anthropic等头部AI公司未上市，云厂商也不单独披露AI业务收入，市场一直无法回答究竟有多少企业和消费者在真正为AI付费。这份报告正是为了理清AI经济的真实脉络。

报告认为，决定这轮万亿美元基础设施投资能否兑现回报的最大变量，并非模型能力的跃升，而是价格下降后需求能否持续释放。每百万Token的调用成本已从2023年的约17美元骤降至约2美元，而Token消费量同比增幅高达约14倍。Google、OpenAI等头部公司观察到相似规律：Token价格每下降10%，需求通常增长12%至18%，需求弹性已超过价格降幅本身。低成本正成为产业扩张的真正催化剂，Token计费也在演变为AI时代新的价值度量单位。

AI热潮也在重塑数据中心的成本结构。报告预计，一个数据中心中芯片成本占比将由2021年的约40% 提升至2026年的60%，其中变化最大的并非GPU，而是HBM等高端存储，其成本占比已从约2% 跃升至18% 左右，成为AI基础设施投资的重要增量。与此同时，美国沉寂十余年的电力需求重新恢复增长，大型AI数据中心规模四年间扩大约50倍，全球算力规模增速从长期约66%的复合增长进一步提升至80%。

结构性变化也在发生。AI产业利润正从上游向外迁移，应用层收入增速显著超过模型层与云基础设施。过去一年，应用层在整体AI产业收入中的占比已从约7% 升至11%，模型层则由11%微降至约9%，云基础设施收入占比从约82%降至80%以下。报告同时指出，前沿模型仍存在有限的定价窗口期，随着开源模型能力迅速追赶，AI实验室若想维持利润率，需持续推出新的前沿模型，并将业务延伸至法律、编程等垂直应用领域，而不再单纯依赖API收费。

阿扎尔透露，团队年初原本预计AI收入增速将逐步放缓，但实际情况远超预期。Anthropic的爆发式增长，让整个行业收入继续维持在接近200%的同比增速。AI产业已从技术革命迈向商业兑现阶段，且这一过程的速度远超历次IT平台变革，整体发展轨迹已超过互联网、云计算和智能手机的早期阶段。