AI资本支出的盈亏平衡率是多少？

{"text":[[{"start":8.67,"text":"你可能听说过，人工智能巨头正斥巨资建设数据中心。如今，这一投资规模正在重塑债务市场，而市场对这轮繁荣能否持久产生一些担忧，也并非没有道理。"}],[{"start":23.45,"text":"正如保德信固定收益(PGIM Fixed Income)的格雷格•彼得斯(Greg Peters)在今天刊登的（非常精彩的）英国《金融时报》深度报道中所说："}],[{"start":31.729999999999997,"text":"总体叙事是：这种情况无处不在。涌入市场的债务规模创下历史纪录，数字大得惊人，足以带来变革。"}],[{"start":41.589999999999996,"text":"这种模式能否持续，取决于这些数据中心能够创造多少收入，以及归根结底，人工智能整体能够创造多少收入。"}],[{"start":50.709999999999994,"text":"上月，丹•戴维斯(Dan Davies)对Anthropic租用太空探索技术公司(SpaceX)闲置数据中心容量一事进行了分析，并得出结论：即使采用极为保守的折旧和建设成本假设，数据中心租赁目前仍是一项利润极其丰厚的业务。"}],[{"start":66.02,"text":"不过，随着未来几年可用算力增加，或者举例来说，如果计算需求较低的开放模型占据上风，这一权衡可能会发生根本变化。那么，我们所有人需要在人工智能工具上花多少钱，超大规模云服务商的资本支出狂潮才能真正实现盈利？"}],[{"start":84.47,"text":"幸运的是，近来已有几位经济学家一直在进行数据分析，以准确厘清这一问题，尽管他们的视角和假设略有不同。我们先来看高盛(Goldman Sachs)的估算。该行在上周的一份报告中表示："}],[{"start":99.25,"text":"人工智能资本支出展望：美国最大的人工智能超大规模云服务商预计将在2026年投入8000亿美元资本支出，市场共识预计2027年支出将达到1.1万亿美元。我们的基准预测是，2027年资本支出将继续增加并超过市场共识预期，但与最近几个季度相比，资本支出增速和超预期幅度都将有所减弱。"}],[{"start":123.4,"text":"资本支出所折射的所需人工智能收入：根据2026年和2027年的平均年度资本支出，我们的股票分析师估计，未来几年，超大规模云服务商需要实现约3000亿美元的年度人工智能收入，才能使相关投资达到盈亏平衡。今年以来，超大规模云服务商的云业务收入大幅加速增长。2026年第二季度，按年化计算，这一收入较人工智能兴起前的趋势水平高出约700亿美元；已公布的未履约收入订单则超过1.5万亿美元。"}],[{"start":157.48000000000002,"text":"好，那么，云计算人工智能业务的收入需要迅速增长约4倍，超大规模云服务商才能仅仅实现投资盈亏平衡。这一目标看起来颇为激进，但正如高盛指出的那样，这些收入目前正大幅加速增长。"}],[{"start":173.97000000000003,"text":"然而，若要实现30%的投资资本回报率——这仅处于超大规模云服务商在超大规模云计算时代之前所创造回报率的最低水平——这些数据中心很快就需要实现约6360亿美元的年收入。这一数字更接近当前运行率的10倍。"}],[{"start":null,"text":"

"}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":192.34000000000003,"text":"诚然，亚马逊(Amazon)、Alphabet和微软(Microsoft)目前合计云业务收入积压订单达1.7万亿美元，但与高盛分析师相比，FT金融参考对这一数字的确定性不那么信服。"}],[{"start":204.03000000000003,"text":"此外，这还只是底层云计算层需要产生的收入。其上还有各种应用，这些应用想必也希望最终能够实现盈利。"}],[{"start":214.06000000000003,"text":"高盛估计，如果这些公司预期盈利率约为30%，而超大规模云服务商的资本支出回报率仅为10%至20%，那么全球人工智能软件支出总额将略高于1万亿美元。相比约1.5万亿美元的全球软件支出，这一规模看似雄心勃勃，但并非天方夜谭。"}],[{"start":234.91000000000003,"text":"不过，如果云计算巨头希望投资资本回报率(ROIC)至少接近历史正常水平，而人工智能软件公司希望利润率更接近软件行业历来的水平，那么消费者和企业支出就需要跃升至近2万亿美元。"}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":249.98000000000002,"text":"这似乎……不太可行。消费者一旦习惯了免费或近乎免费的产品，就很难让他们承担生产该产品的全部成本，任何有数字媒体行业经验的人都能对此苦笑着告诉你。"}],[{"start":263.54,"text":"关于同一话题，哥伦比亚大学商学院(Columbia Business School)的斯汀•范•纽维尔伯格(Stijn Van Nieuwerburgh)最近发表了一篇很有意思的论文。"}],[{"start":271.14000000000004,"text":"鉴于建设一座200兆瓦人工智能数据中心的成本为82亿美元，而预计到2032年将有183吉瓦的新增容量投入使用，他估计，2025年至2032年间的累计成本将超过10万亿美元（其中包括部分将于该时间点之后完工的项目支出）。"}],[{"start":289.38000000000005,"text":"这相当于每年国内生产总值的3.6%，资本支出规模超过了以往各个时代在运河、铁路、电力和互联网方面的投入。范•纽维尔伯格指出：“这将使整个美国居民部门的用电量翻一番。”"}],[{"start":304.88000000000005,"text":"他估算，假设无杠杆回报率为温和的10%、现金流利润率为50%，且芯片的使用寿命按较为宽松的估计为6年，到2032年，这将需要年化收入达到3.7万亿美元，约占届时预计美国国内生产总值(US GDP)的9.2%。"}],[{"start":null,"text":" "}],[{"start":321.6700000000001,"text":"这与贾里德•伯恩斯坦(Jared Bernstein)和瑞安•卡明斯(Ryan Cummings)的估算相近。相关估算于上周发表在前者的Substack专栏中："}],[{"start":330.8900000000001,"text":"未来六年，这些公司的收入需要达到2.4万亿美元至3.8万亿美元：前者意味着它们的投资仅实现盈亏平衡，后者则意味着投资回报率需要达到现有业务的水平。这相当于其目前新增的人工智能收入在短短六年内增长13至45倍（具体倍数取决于对收入流的假设）。"}],[{"start":353.0700000000001,"text":"为了弥补起步相对缓慢的劣势，这些云计算巨头需要迅速实现超高盈利能力。仅在明年，它们就需要实现5,200亿至8,500亿美元的收入，约为我们估计其今年收入的3至4.5倍。如果剔除循环收入——即来自实验室持有股权的企业的收入——未来收入还必须更高。"}],[{"start":375.9000000000001,"text":"你可以调整许多假设来改变这一计算结果，比如资本支出计划有多确定、建设成本是否涨跌、词元成本、AI生态系统各层的利润率预期，以及消费者和企业等方面的需求，等等。眼下，收入显然正以惊人的速度增长，这让乐观派受到鼓舞。"}],[{"start":395.18000000000006,"text":"但总体结论似乎相当明确：人工智能的收入很快需要大幅增长，才能让这些投资计划的规模在经济上变得合理。"}]],"url":"https://audio.ftcn.net.cn/album/a_1790783502_9534.mp3"}