由知名投資人阿齊姆·阿扎爾創辦的研究機構Exponential View發佈了首份《AI經濟現狀報告》，試圖撥開籠罩在AI需求側的迷霧。報告顯示，截至2026年第一季度，除中國以外的全球生成式AI產業季度收入，首次超過了同期基礎設施的折舊成本。這意味著，經過兩年大規模資本投入後，AI業務產生的現金流已能覆蓋服務器、GPU及數據中心形成的會計折舊，產業跨過了“能夠養活自己”的第一道門檻。

報告通過自下而上的測算模型，對超過1000家公司的公開披露、財務數據和雲計算採購記錄進行拆解，剔除產業鏈重複計算後得出：全球生成式AI產業真實年化收入已達約1750億美元，過去12個月已實現收入約1100億美元。收入增速維持在約200% 的同比水平，約為歷史上任何一次IT平臺升級速度的三倍。2023年時，AI產業新增10億美元累計收入需要約180天，如今這一過程已縮短至不足2天。

儘管季度收入覆蓋了折舊，但距離整個投資週期實現合理回報仍有距離。報告預計，到2026年底，全球超大規模雲廠商及新興AI雲平臺的累計AI相關資本開支將達到約2萬億美元，其中AI因素帶來的新增資本開支較原有趨勢增加約5350億美元。2026年全年AI基礎設施折舊費用預計接近1110億美元，累計收入尚未完全覆蓋歷史累計資本投入形成的折舊壓力。

阿扎爾在接受彭博電視採訪時表示，過去市場對供給側“幾乎一覽無餘”，英偉達GPU出貨量、微軟與Meta的資本開支、數據中心建設進度均有成熟數據追蹤，但需求側始終“籠罩在迷霧之中”。OpenAI、Anthropic等頭部AI公司未上市，雲廠商也不單獨披露AI業務收入，市場一直無法回答究竟有多少企業和消費者在真正為AI付費。這份報告正是為了理清AI經濟的真實脈絡。

報告認為，決定這輪萬億美元基礎設施投資能否兌現回報的最大變量，並非模型能力的躍升，而是價格下降後需求能否持續釋放。每百萬Token的調用成本已從2023年的約17美元驟降至約2美元，而Token消費量同比增幅高達約14倍。Google、OpenAI等頭部公司觀察到相似規律：Token價格每下降10%，需求通常增長12%至18%，需求彈性已超過價格降幅本身。低成本正成為產業擴張的真正催化劑，Token計費也在演變為AI時代新的價值度量單位。

AI熱潮也在重塑數據中心的成本結構。報告預計，一個數據中心中芯片成本佔比將由2021年的約40% 提升至2026年的60%，其中變化最大的並非GPU，而是HBM等高端存儲，其成本佔比已從約2% 躍升至18% 左右，成為AI基礎設施投資的重要增量。與此同時，美國沉寂十餘年的電力需求重新恢復增長，大型AI數據中心規模四年間擴大約50倍，全球算力規模增速從長期約66%的複合增長進一步提升至80%。

結構性變化也在發生。AI產業利潤正從上游向外遷移，應用層收入增速顯著超過模型層與雲基礎設施。過去一年，應用層在整體AI產業收入中的佔比已從約7% 升至11%，模型層則由11%微降至約9%，雲基礎設施收入佔比從約82%降至80%以下。報告同時指出，前沿模型仍存在有限的定價窗口期，隨著開源模型能力迅速追趕，AI實驗室若想維持利潤率，需持續推出新的前沿模型，並將業務延伸至法律、編程等垂直應用領域，而不再單純依賴API收費。

阿扎爾透露，團隊年初原本預計AI收入增速將逐步放緩，但實際情況遠超預期。Anthropic的爆發式增長，讓整個行業收入繼續維持在接近200%的同比增速。AI產業已從技術革命邁向商業兌現階段，且這一過程的速度遠超歷次IT平臺變革，整體發展軌跡已超過互聯網、雲計算和智能手機的早期階段。