過去二十年，科技突飛猛進，在科技巨頭不斷膨脹的過程中，一直遵循一條簡單但極為成功的“魔法定律”：打造顛覆性創(chuàng)新，然后實現(xiàn)爆發(fā)式增長，嚴格控制支出，從而以低成本創(chuàng)造高利潤。

無論是谷歌、亞馬遜，還是Meta和微軟，都是這樣成功的?？萍计髽I(yè)從傳統(tǒng)企業(yè)手中奪取市場份額，借助資本杠桿，獲得壓倒性優(yōu)勢?，F(xiàn)在，低投入高利潤的模式正面臨挑戰(zhàn)，這種挑戰(zhàn)尤其存在于AI產(chǎn)業(yè)。

卡洛丁資本管理公司（Callodine Capital Management） CEO吉姆·莫羅（Jim Morrow）認為：“如今的資本密度飛速攀升，AI行業(yè)已成為資本最密集的板塊，這是一場徹底的變革?！?/p>

僅僅是谷歌、亞馬遜、Meta和微軟，本財年的資本支出便達到了3800億美元，大部分集中于芯片、服務器、數(shù)據(jù)中心。相比10年前，這一數(shù)字增加了13倍，且四家企業(yè)都承諾未來會支出更多。

AI前景廣闊，但尚未驗證

如今，微軟的資本支出占公司營收的25%，是10年前的三倍多。Alphabet和亞馬遜的支出占比也比石油天然氣勘探、電信等行業(yè)更高。

不過，質疑聲正在積累。Meta公布三季度財報后，股價下跌，對于如何將AI支出轉化為高利潤這一問題，扎克伯格未能給出明確答案。10月30日，即Meta發(fā)布財報后的首個交易日，其股價暴跌11%，創(chuàng)下三年來最大單日跌幅。

AI芯片和服務器的折舊費用增加是主要的爭議點之一。對沖基金經(jīng)理邁克爾·伯里（Michael Burry）認為，設備加快折舊計提，會嚴重削弱企業(yè)的利潤增長。

科技企業(yè)支出猛增，還給自由現(xiàn)金流造成壓力。2023年，Alphabet的自由現(xiàn)金流為690億美元，去年為730億美元，今年預計只有630億美元。Meta和微軟在扣除股東回報后，自由現(xiàn)金流預計將為負值，而Alphabet則基本持平。

不止如此，科技企業(yè)還在瘋狂發(fā)債，增加風險。例如，Meta不久前發(fā)行300億美元債務，并完成300億美元融資。一夜之間，科技企業(yè)似乎都在由輕資本模式向重資本模式轉變。當繁榮-蕭條的周期出現(xiàn)時，資本密集度更高的企業(yè)會經(jīng)歷更激烈的動蕩。

AI前景廣闊，但未經(jīng)驗證，幾乎在同一時間，全球規(guī)模最大、最成功的一批企業(yè)同時向一項技術下注，這在歷史上從未有過。

莫羅表示：“在歷史上，這些公司實際上并未真正相互競爭過，它們在各自市場占據(jù)寡頭或壟斷領域，在輕資本業(yè)務中賺取巨額利潤。而如今，它們都在以不同的重資本AI商業(yè)模式展開正面交鋒，高估值背后是不確定的結果，這正是我認為市場必須應對的風險?！?/p>

AI能不能賺到錢，還不知道

批評者認為，由于科技企業(yè)投入了巨額成本，所以AI必須創(chuàng)造巨額利潤，但目前沒有任何證據(jù)證明，企業(yè)和普通消費者將從中獲得足夠價值，市場也無法證明這些支出的合理性。在未來幾年內，AI技術必須實現(xiàn)盈利，因為當前的支出水平無法維持下去。

風險投資家、麻省理工學院數(shù)字經(jīng)濟研究所研究員保羅·凱德羅夫斯基（Paul Kedrosky）表示：“如果是早期市場，不盈利并不少見。但需要注意的是，對于這樣的早期市場，沒有哪個需要投入1萬億美元?！?/p>

風險投資家戴維·薩克斯（David Sacks）強調：“如果出現(xiàn)逆轉，可能引發(fā)衰退。我們可承受不起衰退的代價?！奔~約大學榮譽退休教授、作家加里·馬庫斯（Gary Marcus）批評稱：“當音樂停止時，情況會很糟糕。”

事實還證明，想利用消費驅動給AI企業(yè)帶來利潤同樣不現(xiàn)實。ChatGPT的周活躍用戶數(shù)為8億，Meta的月活躍用戶數(shù)為30億——Meta季度營收達500億美元，而OpenAI與之相差很遠，其CFO薩拉·普萊爾（Sarah Prior）預計公司2025年的營收將達130億美元。

有人認為，在AI助手中植入廣告可以創(chuàng)造利潤。AI是一種可能改變范式的技術，企業(yè)層面的應用出現(xiàn)滯后，這是可以預見的。但直到今天，我們沒有看到AI投資帶來生產(chǎn)力的顯著提升，在技術推出的早期階段，會有大量的實驗和學習過程。只有當企業(yè)開始理解AI技術，從根本上改變企業(yè)運營方式，才能看到生產(chǎn)力出現(xiàn)飛躍，也許行業(yè)創(chuàng)造利潤還要等一段時間。

對于軟件、手機應用等數(shù)字產(chǎn)品而言，之所以能賺到錢，主要是因為它們可以大規(guī)模提供服務，而且成本較低。比如開發(fā)一個網(wǎng)站，初期成本很高，但它可以以極低的成本觸及海量用戶。

從理論上講，AI也有可能遵循同樣的發(fā)展路徑。但AI也有不同之處，隨著用戶規(guī)模的增加，能源和計算成本會同步上升，這意味著AI不可能實現(xiàn)低成本擴張。

明尼蘇達大學榮譽退休數(shù)學教授安德魯·奧德利茲科（Andrew Odlyzko）表示，巨額投資給AI企業(yè)帶來壓力，市場要求企業(yè)在短期內獲得巨額利潤，因為當前的融資無法長期維持。

紐約大學數(shù)據(jù)科學教授瓦桑特·達爾（Vasant Dhar）相信，AI進化才剛剛開始，最終會帶來巨額利潤，但最終以何種形式實現(xiàn)，現(xiàn)在還不明確。（小刀）