上周， 微软市值单日蒸发3570亿美元，创下自2020年3月以来的最大跌幅。同一天， Meta股价上涨10%。2月5日（周四），谷歌宣布2026年投资额高达1850亿美元，比2025年增长97%，比分析师预期高出50%，进一步加大了投资力度。盘后交易中，谷歌股价一度下跌7%，随后有所回升。

所有这些公司都在人工智能（ AI ）上投入数百亿美元。为什么有些公司获得奖励，而另一些公司却受到惩罚？答案揭示了我们正处于经济史上最伟大的价值转移之一——而大多数人却找错了方向。

微软公布的业绩超出预期——营收达810亿美元，利润创历史新高——但其股价却遭遇五年来最大跌幅。该公司在资本投资方面投入了375亿美元，比上年增长66%，但数据处理中心的建设速度仍然跟不上需求。

首席财务官艾米·胡德承认，容量限制已经制约了Azure的发展。微软陷入了困境：它需要投入越来越多的资金来服务客户，而这些客户尚未证明他们能够将所消费的人工智能变现。

Meta 已宣布将在 2026 年投资高达 1350 亿美元——几乎是 2025 年的两倍。马克·扎克伯格明确表示：他专注于打造“个人超级智能”。每一美元的人工智能投入都将直接提升广告定向、推荐和内容审核的准确性。

谷歌给出了一个折衷方案：营收和利润均超出预期，谷歌云增长48%，多年来首次超越Azure，合同积压额达到2400亿美元。但资本支出预期却令人担忧：高达1850亿美元，而市场预期为1190亿美元。

CEO桑达尔·皮查伊解释说，此举是为了“满足客户需求并抓住机遇”。这里有一个重要的技术细节：谷歌已将Gemini的运行成本在2025年之前降低了78%。即便如此，它仍需将投资额增加近一倍。效率正在提高，但需求增长速度更快。

这三个案例都清晰地表明：当你投资人工智能自用时，收益归你所有；而当你投资人工智能向第三方出售时，收益则取决于这些第三方能否将其变现——而大多数第三方都失败了。

市场的七个盲点

有七个因素共同描绘出一幅与乐观叙事截然不同的图景：

推理陷阱：人人都谈论模型训练，却鲜少有人提及运行模型的成本。训练是一次性事件；而推理则是一项持续性成本，且随着用户数量的增加而增长。OpenAI 在2025年前九个月的推理支出高达 86.7 亿美元，几乎是其收入的两倍。Sam Altman 公开承认，每月 200 美元的 Pro 订阅服务并不盈利。

数学真是个悖论。成功越多，损失也越大。人人都津津乐道的“人工智能代理”（比如 Anthropic 的 Claude Code）消耗的资源是简单对话的 10 到 25 倍。一次与代理的编程会话可能需要 50 万个令牌；而一次普通对话只需要 2 万个。还有一个鲜为人知的悖论：据 Epoch AI 称，每个令牌的成本每年下降约 200 倍。但新的推理模型每次任务消耗的令牌却要增加 50 到 100 倍。这就像制造出更高效的引擎，却用它们来制造巨型卡车。复杂任务的成本可能正在上升，而不是下降。

数据之墙： 埃隆·马斯克表示，用于训练人工智能的“人类知识总和已经耗尽”。高质量的人类文本已无法以所需的规模获取。更糟糕的是：74% 的新网页已经包含人工智能生成的文本。基于合成数据训练的模型会像复印件的复印件一样不断退化——研究人员将这种现象称为“模型崩溃”，根据 ICLR 2025 会议上发表的一项研究，这在数学上是不可避免的。

规模瓶颈：五年来，更大的模型意味着更好的模型。但这个时代已经结束。巴黎高等商学院 (HEC Paris) 的研究人员得出结论：“一年多来，前沿模型似乎已经达到了极限。”英伟达的黄仁勋也证实了这一点：推理需求增长速度超过了训练需求。世界正在从构建模型转向运行模型。这从根本上改变了资金的流向——基础设施建设比应用程序开发更受青睐。

95%的失败率：麻省理工学院的NANDA项目揭示，尽管已投入约350亿美元，但95%的企业人工智能项目未能带来可衡量的回报。标普全球报告称，到2025年，42%的公司将放弃大部分人工智能计划，而2024年这一比例为17%。普华永道对4500位全球首席执行官进行的调查显示，56%的受访者认为没有获得显著的财务收益。当首席财务官们要求提供证据时，资金就会枯竭。

人才瓶颈： 美国只有4万名人工智能科学家——比软件开发人员少40倍。全球需求是供应的3.2倍。Meta公司曾出价超过2.5亿美元聘请一名研究人员。能源是一个需要数年才能解决的工程问题，而人才问题则需要数十年才能解决。

最引人注目的例子发生在苹果公司。本周，彭博社报道称，仅在2025年之前，就有十几位关键研究人员和高管将离开该公司。人工智能建模团队负责人和负责新虚拟助手项目的负责人都跳槽去了Meta公司。结果是：由于苹果无法自主研发，它将每年支付10亿美元使用谷歌的Gemini人工智能平台。

与投资额的对比颇具启发性：亚马逊、谷歌和Meta的支出增长了60%至97%，而苹果几乎没有变化——仅比上年增长了2%，总额为130亿美元，远低于亚马逊的2000亿美元。这实际上承认了苹果的行动为时已晚。

循环融资：英伟达向OpenAI投资1000亿美元。OpenAI从英伟达购买处理器。微软和英伟达向Anthropic投资150亿美元。Anthropic承诺在计算领域投入300亿美元。这并非独立资本流动——而是循环流动。高盛和耶鲁大学的分析师已将此视为系统性风险。一旦循环停止，所有人都会受到影响。

软件即服务螺旋式下跌：本周，软件行业进入熊市。ServiceNow 下跌 11%，SAP 下跌 16%，Salesforce 下跌 7%——即便它们的业绩超出预期。市场似乎在说：执行力不再重要，商业模式正面临威胁。像 Claude 和 ChatGPT 这样的 AI 代理可以执行以前需要专用软件才能完成的整个工作流程。传统软件的边际成本几乎为零；而 AI 驱动的软件则需要支付实际的点击成本。这种经济逆转才刚刚开始。

无论谁赢得大选，基础设施建设都会受益。

本周公布的数据具有历史意义。根据已公布的投资指引，预计七大科技集团仅在2026年就将投资超过7000亿美元：亚马逊（2000亿美元）、谷歌（1800亿美元）、Meta（1250亿美元）、微软（1170亿美元）、甲骨文（550亿美元）、特斯拉（200亿美元）和苹果（130亿美元）。这相当于瑞士的GDP，而这仅仅是七家公司一年内对单一技术的投入。与2025年相比，这一增幅接近3000亿美元——几乎相当于美国GDP的1%。

无论哪种人工智能模型最终胜出，这笔资金都将投入到各个领域。

能源成为这一周期中的最终瓶颈。数据中心目前消耗了美国8.9%的电力，到2030年将占电力需求增长的近一半。国际能源署预测，到2030年，全球数据中心的电力消耗将翻一番，达到945太瓦时——相当于日本的总电力消耗量。

关键输电设备的等待时间长达143周。埃隆·马斯克直言不讳：“人工智能从根本上来说受限于能源。” 这就是他将SpaceX与xAI合并的原因——它之所以要进军太空，是因为它无法足够快地解决地球上的能源问题。

这里存在一个鲜为人知的地缘政治层面。2024年，中国新增电力装机容量429吉瓦，而美国仅新增29吉瓦，少了十五倍。中国计划在2025年新增装机容量是美国的七倍，其中80%将来自可再生能源。中国国家电网公司计划到2030年投资5740亿美元用于输电基础设施建设。美国企业高管将能源视为“极端瓶颈”，而中国企业高管则将其视为“已解决的问题”。人工智能竞赛本质上是一场能源竞赛——而美国在这个阶段已经落后了。

散热是另一个关键点。传统机架的功耗在 10 到 20 千瓦之间，而英伟达的新型 AI 芯片（例如 Blackwell）每个组件的功耗超过 1000 瓦。风冷已达到其物理极限，液冷则从奢侈品变成了必需品。数据中心每天消耗高达 500 万加仑的水；预计到 2028 年，美国每年的用水量将达到 680 亿加仑，增长 300%。自 2022 年以来，新建数据中心中有三分之二位于缺水地区。

连接性如同无形的粘合剂，维系着整个生态系统。训练模型需要数千个处理器并行运行。对更高速度的需求增长速度超过了其他任何领域。

基础设施半导体扮演着至关重要的角色。尽管英伟达在图形处理器领域占据主导地位，但推理业务不可持续的经济模式正迫使企业进行转型。Midjourney 通过迁移到谷歌芯片，将每月成本从 210 万美元降至 70 万美元，仅用了 11 天就收回了成本。Anthropic 签署了谷歌历史上最大的定制芯片合同。OpenAI 正在实现多元化发展：它与博通签署了价值 3500 亿美元的合同，与 AMD 签署了价值 900 亿美元的合同。

所有这些多元化都增强了下层企业的实力。台积电生产全球90%的先进芯片——为英伟达、AMD、谷歌和亚马逊的定制芯片供货。博通设计了各家公司都在订购的专用电路。上层企业的碎片化有利于下层企业从中获利。

历史的教训

19世纪60年代投资铁路的人，他们的大部分公司都倒闭了——但他们修建的基础设施改变了一个世纪的经济格局。1999年投资互联网公司的人，几乎损失惨重——但他们创建的宽带网络至今仍然至关重要。

模式始终如一：基础设施建设先于生产力提升。两者之间的差距决定着财富的得失。基础设施建设遵循工程和物理的时间尺度，而生产力提升则遵循人类组织、治理和学习的时间尺度。这两个时间尺度并不同步——而这种滞后正是本世纪最大的投资机遇。

人工智能的限制并非在于智能本身，而在于经济、能源、数据和人。谁先理解这一点，谁就获胜。

本周证明了该论点的每一个要素：宣布投资 7000 亿美元，微软和谷歌承认产能受限，苹果的 AI 团队流失到 Meta 并将业务外包给谷歌，软件即服务 (SaaS) 进入熊市，因为 AI 有可能取代整个工作流程。

价值属于那些修建道路的人，而不是那些承诺终点的人。故事的下一篇章已经开始书写。问题是：你会站在正确的一边吗？

Walter Maciel是 AZ Quest 的首席执行官。