AI 營收達 250 億美元，為資料中心支出熱潮提供支撐

根據研究機構 Exponential View 的報告，2026 年第一季全球（不含中國）AI 銷售額達到 250 億美元，連續第二季超過該產業因資料中心及晶片投資而產生的 210 億美元折舊成本。這一里程碑顯示，科技公司投入人工智慧基礎設施的數千億美元可能具備經濟上的可持續性——儘管利潤率仍然偏低。

「目前來看，經濟效益還能撐住，但容錯空間非常狹窄。」報告中指出。折舊費用仍占營收超過三分之二，僅留下微薄的緩衝空間來支付電力、人力與融資等其他成本。Exponential View 創辦人、同時也是數十家新創公司投資者的 Azeem Azhar 表示，數據顯示該行業「勉強越過了」折舊門檻，而且「大致上來說，情況正在隨著時間改善。」

這項發現回應了 AI 熱潮中的一個核心問題：客戶需求是否大到足以合理化史無前例的資本支出。美國最大的科技公司——Meta Platforms Inc.、Alphabet Inc.、Microsoft Corp. 及 Amazon.com Inc.——計劃今年在資本支出上花費高達 7250 億美元，其中大部分用於 AI 基礎設施，這是史上最大規模的企業支出熱潮之一。過去 AI 熱潮的衡量多來自供給面，透過 Nvidia Corp. 與超大型雲端業者的揭露數據來觀察，而需求面則更難量化，因為包括 OpenAI 和 Anthropic 在內的多數重要 AI 實驗室仍為私有企業。

基建背後的資金機器

流入 AI 領域的資金遠不止於超大型雲端業者。根據 Menlo Ventures 合夥人 Deedy Das 整理的數據，超過 63 家所謂的「新實驗室」（neolabs）——這些新創公司一開始就募資數十億美元，專注於前沿研究而非產品——總估值超過 3000 億美元，並已募集約 480 億美元。這占過去一年約 2830 億美元（不含 OpenAI 或 Anthropic）新創投資總額的 16%。

許多融資輪次採用分階段結構，讓領投投資者能以較低估值買入，隨後再將第二階段定價更高的股份銷售給其他機構。由前 Google DeepMind 科學家 David Silver 創立的強化學習新創公司 Ineffable Intelligence，曾宣稱以 11 億美元完成歐洲最大種子輪融資。實際上，該公司先從 Sequoia 以約 5500 萬美元的投前估值募得 1100 萬美元，隨後數週又以 40 億美元的投前估值額外募得 11 億美元——同家公司估值在短時間內暴漲超過 70 倍。

「在一個靠氛圍來募資的市場中，一個十億美元的頭條新聞，遠比一個精確的數字更有價值。」Foundation Capital 合夥人 Jaya Gupta 表示。這種做法已變得相當普遍，以至於 Mercor 執行長 Brendan Foody 在社群媒體上將其稱為「Sequoia 騙局」，不過他後來也承認這是「業界所有頂尖公司的常見做法。」

利潤微薄，容錯空間狹窄

Exponential View 的報告指出，融資風險正透過租賃、債務與股權轉移至資本市場，尤其是在「新雲端」（neoclouds）——這些小型雲端服務商將 Nvidia GPU 租賃給 AI 新創公司——之中最為明顯。如果需求放緩或利率上升，這些公司將面臨最大壓力。

對投資人而言，這份數據首次提供基本面驗證，顯示 AI 支出可能具備自我維持能力。Nvidia 的資料中心營收自 AI 熱潮開始以來已成長超過五倍，目前股價約為預期盈餘的 30 倍。由於已連續兩季營收足以覆蓋折舊成本，「資本支出泡沫破裂」——即超大型雲端業者因 AI 應用無法產生足夠回報而大規模削減支出——的論述風險已經降低。然而，微薄的利潤空間意味著任何 AI 採用放緩或企業採購模式的轉變，都可能迅速改變這套算盤。

「在資本支出的任何投資階段，你都不會預期能夠大幅跨越那個門檻，因為如果已經大幅超越，那你可能在某個環節上留了太多空間。」Azhar 表示。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。