AI股突然变天:抛售潮席卷华尔街,英伟达成最后希望?

AI的商业逻辑能否跑通，始终是投资者未来的关注焦点。

摩根大通测算，相关建设及配套供电设施的总成本可能超5万亿美元，部分咨询机构甚至预测全球AI相关资本支出将达7万亿美元。

然而，随着开支和股票估值不断飙升，投资者会希望对未来的回报更具可见度，即AI企业的收入，这种收入是指AI为个人和企业创造的业务价值，而不是单纯的AI硬件销售，即只有英伟达一家“卖铲”赚钱是不够的。

摩根大通认为，到2030年实现6500亿美元的AI收入预期至关重要，因为它关乎市场目前估值最核心的关键。

AI业务价值收入主要由三大块构成——

第一，核心基础模型收入，即OpenAI等大模型公司提供的API和B2C订阅服务的收费。这一块2025年约为250亿美元（其中OpenAI年收入约130亿美元，Microsoft Copilot估算约50～80亿美元，Anthropic约10亿美元，Google Gemini预计10亿美元，企业定制模型服务（AWS、Azure等）合计约30～50亿美元）。

第二，云平台收入，即来自AWS、谷歌AI平台和微软（剔除内部循环）的外部AI服务收入。这一类收入在2025年约在150至200亿美元区间（其中Google 70多亿，Microsoft 30～50亿，AWS 50～80亿）。

第三，SaaS与服务收入，例如咨询公司收取与新AI项目相关的费用。这一块较难估算，机构估计在600亿美元。

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换言之，三部分收入加起来，2025年的收入为1000亿美元。若要到2030年实现6500亿美元，那么AI业务价值收入市场需要实现的年复合增长率约为40%。这无疑是极高的增长目标。若AI收入增速能够跑赢泡沫的膨胀速度，那么就能宣布暂时安全。

当前的“大兴AI基建”令人想起了互联网泡沫前夕，即1998～2001年间，全球掀起网络基础设施投资狂潮。各大运营商、网络公司、跨国通信企业纷纷铺设海底光缆、长途光纤干线，希望“互联网数据量将呈指数级增长”。

结果是：光纤铺设实际速度远超数据流量增长速度，导致巨量新建光纤长期闲置。这就是所谓的fiber glut（光纤过剩）。

不过，美国科技行业目前尚未陷入当年的那种泡沫。例如，前微软能源战略经理Ethan Xu提及，就算力供需格局而言，当前算力仍处于供不应求状态，CSP（云服务提供商）财报显示，若产能增加，收入可进一步提升；

美国每年落地的数据中心算力约8～12GW，未来几年可能增至10～15GW，但仍无法满足科技企业需求，预计到2030年美国数据中心算力缺口达50～100GW，全球多数经济体均将面临类似缺口；就GPU来看，上一代英伟达Hopper芯片租赁价格稳定，未因Blackwell芯片推出而大幅下跌，说明老旧芯片仍有实际需求。