咨询公司 Gartner 发布最新报告指出，人工智能服务产生的收入难以覆盖从现在至 2030 年间对 IT 基础设施的预期资本支出。这一结论基于对 AI 数据中心投资规模与同期 AI 驱动应用预期收入的对比分析。
巨额资本支出与收入缺口
Gartner 在题为《为人工智能市场巩固做好准备：到 2032 年，资本减持可能超过 4 万亿美元》的报告中预测，AI 行业将无法产生足够的销售额来覆盖所有计划中的资本支出，这一失衡状态最早可能在 2032 年前显现。鉴于多数预测聚焦于十年末，Gartner 同时也分析了 2030 年的数据。
Gartner 高级总监分析师 Will Sommer 表示：“在 2026 年，人工智能提供商预计将在人工智能基础设施上花费近 1 万亿美元，并预计在 2027 年至 2030 年期间再投资 6 万亿美元。”然而，研究表明企业和消费者的人工智能收入不足以支持本期所有计划的人工智能资本支出的利润回报。
假设投资资本回报率 (ROIC) 为 12%——这是许多公司认为的可接受标准——Gartner 估计，人工智能数据中心运营商需要总共产生 8.5 万亿美元的收入，以支付资本支出和融资成本，同时实现这一回报目标。不幸的是，报告预测在此期间，企业和消费者人工智能收入总额将不超过 36 亿美元。
资产减记风险与市场洗牌
低于预期的回报可能会迫使运营商减记资产价值，尤其是随着新型 GPU 取代旧型硬件，这种贬值压力将进一步加剧。这将使提供人工智能基础设施服务的公司面临巨大冲击。Gartner 认为，专门从事人工智能计算的“GPU-as-a-service”新云运营商将受到最严重的打击，预计 80% 的公司将在 2030 年以后无法作为独立公司生存下来。
“并不是每个人都陷入困境，”Sommer 告诉 The Register，“有些人会表现出色，有些人会表现不佳，有些人将不得不退出市场。”Gartner 预计，超级扩展者（Hyperscalers）将更好地应对这种冲击，因为他们的业务超越了单纯的人工智能服务。
行业共识与金融担忧
去年，麦肯锡公司曾警告新云公司需要在人工智能上升期实现多元化。目前，金融市场越来越担心人工智能投资的资本支出量，特别是在科技投资企业试图为 OpenAI 筹集更多资金的背景下。像 OpenAI 和 Anthropic 这样的开发商正面临来自开源模型和中国模式的竞争威胁。
管理顾问贝恩公司上个月发布的报告也持类似观点，估计到 2031 年人工智能行业需要创造 6 万亿美元的年收入，以维持满足预期需求的基础设施资金。贝恩还预计，除非该行业开发出尚未确定的产品和用例，否则将出现收入短缺。
此外，国际货币基金组织 (IMF) 和国际清算银行 (BIS) 均对人工智能泡沫破裂及其对全球经济的影响表示了担忧。
