“钱花得值吗”成为人工智能拷问点……仍看好未来的理由[周末理财]

每逢大型科技企业发布业绩的季节，都会反复出现一个问题。

此前，这一数字越大，投资者越欢迎。投入越多意味着对人工智能业务越重视，而这些资金预计将原封不动地流向半导体、数据中心及电力企业的营收。

然而，近期人工智能概念股股价大幅波动，加剧了整个股市的波动性。此前人们熟悉的公式由此出现裂痕。

Hana证券研究员Lee Youngju于25日分析称，在人工智能投资中，与资本支出即设备投资规模同样需要考察的是生产率；今后，相较于“花了多少钱”，“这笔钱是否物有所值”将变得更为重要。

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超大规模云服务商，即运营人工智能所需大型数据中心的超大型企业，其人工智能资本支出仍在增加。全球投资银行摩根士丹利近期也在报告中上调了对这些企业中长期投资的预测。

不过，由于投入人工智能基础设施的资金已累计至数千亿美元规模，市场关注点也在自然转移。Lee Youngju表示：“过去的争论点是资本支出会增加多少；而今后更重要的是，增加的投资能否被高效利用，以及是否具备足以支撑后续投资的经济效益。”

这一变化对半导体和电力投资者而言也并非事不关己。因为人工智能生态系统如同一条传动带般环环相扣。半导体、数据中心、电力及网络企业的增长前景，归根结底建立在超大规模云服务商将持续投入资金这一前提之上。若超大规模云服务商收紧钱袋，建立在此基础上的整个产业增长叙事也将受到动摇。

反之，若超大规模云服务商从人工智能业务中获得足够收益，便会利用这些资金扩大投资，而投资又将转化为半导体和电力企业的业绩。要让这条传动带持续运转，超大规模云服务商的人工智能业务最终必须成为“能赚钱”的业务。Lee Youngju分析称，近期出现的几项数据正向这一良性循环释放积极信号。

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第一个信号是“效率化”。彭博统计的大语言模型令牌支出指数在今年5月至6月触顶后，近期已回落至3月至4月的水平。该指数反映处理100万个推理令牌所需的平均成本。

该指数下降并不意味着人们减少使用人工智能。相反，这更接近于一种信号：用户不再一味使用昂贵的顶级模型，而是根据不同情境选择价格较低的模型；推理过程本身得到优化，模型价格也在下降，“以更低成本提供相同服务”的结构正在形成。

简单来说，就像同一家汤饭店客流未变，却通过优化厨房动线、降低食材单价来改善利润率。即使营收没有增长，留下的利润也可能增加。

第二个信号是“盈利化”。据科技与人工智能专业研究机构Exponential View统计，不包括中国在内的人工智能相关营收，已连续两个季度超过当前运营中的数据中心和人工智能半导体的折旧成本，即将设备购置成本在使用期限内分摊计入费用的会计概念。

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这一数据尚未完全计入未来将建设的数据中心，以及额外购入图形处理器所带来的成本。尽管如此，Lee Youngju认为，仅从已铺设的基础设施来看，人工智能服务已开始偿还相关成本，因此意义重大。

事实上，微软表示，Azure和Copilot等人工智能服务的旺盛需求正在推动云业务增长；Alphabet也将人工智能产品和人工智能基础设施需求列为谷歌云增长的核心动力。尽管尚未进入收回全部巨额投资的阶段，但人工智能已开始切实改善营收和现金流。

Meta近期的动向也可从同一脉络理解。Meta在通过新建数据中心提升自有算力的同时，也在考虑将部分计算资源出租给外部云服务商。此举旨在更充分地利用已建成的基础设施，创造新的盈利手段。若基础设施还能带来外部营收，持续开展下一轮投资的能力也会相应增强。

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Lee Youngju表示：“市场关注重点最终将从人工智能投资规模本身转向‘投资的生产率’。如果超大规模云服务商的成本效率提升和盈利能力得到支撑，延伸至半导体、数据中心、电力和网络企业的人工智能生态系统投资良性循环结构，也很可能更加稳固。”

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