AI资本开支与回报争议

【背景】2026年，全球科技巨头在人工智能基础设施上的资本开支（Capex）创下历史新高，但市场对其投资回报率（ROI）的争议日益加剧。Ritholtz Wealth Management投资组合经理Ben Carlson指出，尽管标普500指数年内涨幅仅约12%，其盈利增长却接近30%，导致估值实际压缩；这反映出投资者对AI巨额支出能否转化为可持续利润持谨慎态度。

UBS Global Research估算，六大超大规模云服务商在2026至2030年间将投入7.7万亿美元用于AI建设，其中6.8万亿超出常规资本开支水平。为在2031年实现15%的投资资本回报率，这些公司需额外产生约1万亿美元的息税前利润（EBIT），按当前云业务利润率计算，意味着需要约3.4万亿美元的增量收入。然而，AIMG分析显示，截至2026年底，可观测的终端用户AI商业收入仅为1600-1750亿美元/年，存在巨大的“资本回收缺口”。

争议核心在于：AI是否真能带来足够的生产力提升并被有效货币化？T. Rowe Price认为，由于物理供应限制和电力基础设施滞后，激进投资已成为博弈论中的占优策略，且企业级需求对价格不敏感。但另一方面，开源模型（如中国厂商推出的Kimi K3等）以更低成本提供相近性能，正在侵蚀闭源美国模型的市场份额。OpenRouter数据显示，2026年6月后，中国模型在全球使用量中占比超过60%。这种“杠铃式极化”使得中间层LLM开发商面临商品化挤压，进一步加剧了资本回报的不确定性。