AI 投资重点从 CAPEX 规模转向生产力

Hana Securities 研究员 Lee Young-joo 在 25 日表示，AI 投资的生产力如今与资本支出（CAPEX）规模同等重要，随着市场从“花了多少”转向“支出是否带来价值”。彭博的 LLM 代币成本指数衡量处理 100 万推理代币的平均成本，从 5-6 个月高位回落至近期 3-4 个月水平，表明通过模型优化与降价实现了效率提升。根据 Exponential View，剔除中国因素的 AI 相关收入连续两个季度超过了当前运营的数据中心以及 AI 芯片的折旧成本，表明现有基础设施开始产生回报。生产力转变将影响整个 AI 生态系统：超大规模云厂商的持续投资取决于盈利能力，而盈利能力反过来支撑与 AI 供应链互联互通的半导体、数据中心、电力与网络公司的增长。

市场从 CAPEX 规模转向投资效率

超大规模云厂商的 AI 投资 CAPEX 仍在增长，摩根士丹利近期上调了长期投资预测。Lee 表示，市场关注点正在转变：此前问题是 CAPEX 将增加多少，但现在优先事项是这笔投资被使用得有多高效，以及它是否能确保足够的经济可行性以支撑未来投资。该转变将直接影响半导体与电力投资者，因为 AI 生态系统运作方式如同一条相互联动的“皮带”——半导体、数据中心、电力与网络公司的增长预期建立在超大规模云厂商将继续投入的前提上。如果超大规模云厂商“收紧钱包”，整个行业的增长故事将走弱。相反，如果超大规模云厂商从 AI 业务中获得足够收入，这部分收入将用于进一步投资，并回流至半导体与电力公司的盈利。

彭博代币成本指数从 5-6 个月高位回落至 3-4 个月水平

彭博的 LLM 代币成本指数追踪处理 100 万推理代币的平均成本，在 5-6 个月内创出高点后，近期回落至 3-4 个月水平。该下滑并不意味着人们使用 AI 更少；相反，它反映的是结构性效率：用户会选择更便宜、适用于特定任务的模型，优化推理流程，并从模型价格下跌中受益，从而以更低成本实现相同的服务交付。Lee 将其比作一家餐厅在保持同等客流的同时改善厨房工作流程、降低食材成本以提升利润——收入可能不增加，但利润会提升。

AI 收入连续两个季度超过折旧成本

Exponential View 报告称，剔除中国因素的 AI 相关收入连续两个季度超过了当前运营的数据中心以及 AI 芯片的折旧成本。该数据尚未计入未来的数据中心建设或额外 GPU 采购成本，但它表明现有基础设施开始覆盖自身开支。微软将 Azure 与 Copilot AI 服务需求视为推动云增长的原因，而 Alphabet 则指出 AI 产品与 AI 基础设施需求是推动 Google Cloud 增长的核心驱动力。尽管尚未实现全面投资回收，AI 正在切实推动收入与现金流改善。

Meta 探索将计算资源租赁给外部云

Meta 正通过新数据中心扩充自身计算能力，同时也在探索将部分计算资源租赁给外部云。这种做法最大化既有基础设施的利用率，并创造新的收入来源。如果基础设施能够产生外部收入，那么维持未来投资的能力也将相应增强。Lee 最后表示，市场关注点将从 AI 投资规模本身转向“投资生产力”；如果超大规模云厂商实现成本效率与盈利能力，贯穿半导体、数据中心、电力与网络的 AI 生态系统投资周期将变得更为稳健。

FAQ

Hana Securities 在 25 日对 AI 投资说了什么？
Hana Securities 研究员 Lee Young-joo 在 25 日表示，AI 投资的生产力如今与 CAPEX 规模同等重要，市场正在从“花了多少”转向“支出是否带来价值”。

彭博的 LLM 代币成本指数为何下滑？
彭博的 LLM 代币成本指数从 5-6 个月高位回落至近期 3-4 个月水平，原因在于用户为特定任务选择更便宜的模型、优化推理流程，并从模型价格下跌中受益，从而以更低成本实现相同的服务交付。

AI 收入与基础设施成本相比如何？
根据 Exponential View，剔除中国因素的 AI 相关收入连续两个季度超过了当前运营的数据中心与 AI 芯片的折旧成本，表明现有基础设施开始覆盖自身开支。