AI终于赚钱全球千亿美元真实收入为何更让人不安?

EV报告用的尺子，是AI季度收入对比同期的折旧摊销额，即过去购置的芯片和数据中心，在这个季度里计入账本的那部分成本。250亿对210亿，确实跨过去了。

但换一把尺子，画面立刻变了。

Sequoia资本合伙人David Cahn从2023年起就在追踪一个指标：英伟达数据中心收入的运行率，乘以2（GPU只是数据中心成本的一半，另一半是能源、厂房、冷却），再乘以2（运营商需要的毛利率）。得到的，就是AI行业每年必须产生的最低收入门槛。

2023年底，这个门槛是2000亿美元。2024年中，随着英伟达收入飙升，更新为6000亿美元。到2026年，还在上移。

对照EV报告1750亿美元的年化收入，差距超过4倍。

还有第三把尺子：从整个投资周期看，EV报告原文承认，到2026年底AI相关资本支出比ChatGPT前的历史趋势线额外多出了5350亿美元；若加上此前已有的基础投入，多家行业机构（包括Goldman Sachs和Morgan Stanley）的综合测算显示，超大规模云商AI相关累计资本支出已逼近2万亿美元。累计收入，远未触及这个数字。

三把尺子，三种结论。

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这不是哪种算法更“正确”的问题。但当媒体标题写着“AI收入首次超过折旧”，大多数读者理解的是第二行或第三行，而报告描述的是第一行。

更值得关注的，是折旧数字本身的争议。

2025年11月，曾因做空次贷而声名大噪的Michael Burry公开指控：各大科技巨头正在将GPU的会计折旧年限从实际经济寿命的2-3年，拉长至5-6年。他的测算（引自行业分析师综合推演，非经审计数据）：2026至2028年间，行业合计低估折旧约1760亿美元。

需要说明的是，延长折旧年限本身在会计准则框架内是被允许的。折旧年限本质上是对资产使用寿命的估计，企业有自主判断空间，审计师也已签字确认。AWS的CEO曾公开表示六年前的A100服务器因需求旺盛至今未退役，这为拉长折旧年限提供了一定的现实依据。真正的争议在于：这个判断，是否与芯片在快速迭代环境下的真实经济寿命相符。

如果答案是否定的，那个“跨过”的里程碑，可能从未真实发生。

值得注意的是，EV报告本身也没有回避这个问题。报告直接画了两种情景对比：在乐观情景下，如果GPU确实能在6年折旧期满后继续产生收益（旧芯片承担推理等低要求工作负载），那么CapEx是可以回本的；但在悲观情景下，如果H100今天就过时，即芯片实际有效寿命只有2-3年，那么收入远远不够覆盖资本支出。

换句话说，这份对AI需求侧最为乐观的报告，在折旧寿命这个关键变量上，自己也不敢下定论。它只是把两种结果摆出来，让读者自己判断。而这两张图之间的差距，就是1760亿美元的悬殊，恰好与Burry的指控方向一致。