Story
BCA Research警告称，人工智能热潮面临10万亿美元的营收障碍
Summary
BCA Research 的一份报告警告说，全球人工智能产业可能需要每年产生 10 万亿美元的收入才能证明大规模资本支出的合理性，并警告说，目前的企业利润率被人为夸大了。
根据 BCA Research 最新发布的一份报告，全球人工智能产业可能需要每年创造 10 万亿美元的收入，才能证明目前涌入数据中心的巨额资本支出是合理的。该公司的分析表明，市场对人工智能的热情忽略了其长期盈利模式面临的重大挑战，并且企业利润率高得不可持续。
利润率虚高扭曲估值
BCA 首席经济学家 Peter Berezin 指出，尽管标普 500 指数的预期市盈率为 19 倍，与历史平均水平相符，但这一估值是由高达 16.7% 的预期利润率支撑的。如果利润率回落到 2019 年的水平，该指数的预期市盈率将飙升至更高的 26.7 倍。
报告指出，大型科技公司在计算硬件采购成本时采用了特殊的会计处理方式，从而夸大了这些高利润率。包括微软、亚马逊、Alphabet、Meta 和 Oracle 在内的科技“超大规模数据中心”公司在服务器和其他设备上的巨额支出，被视为资本支出 (capex)，并在数年内折旧，而非作为即时运营费用。这种会计处理方式人为地提高了短期盈利能力。
人工智能基础设施成本飙升
随着折旧费用的不断增加，如此庞大的支出规模势必会对未来的盈利造成显著拖累。BCA 预测，主要超大规模数据中心公司的年度折旧额将翻一番以上，从 2026 年的 2550 亿美元 增至 2029 年的 5810 亿美元。
这主要是由于 BCA 预测，到 2029 年，这些公司的表内资本支出总额将达到 1.16 万亿美元。如果将表外支出也计算在内，BCA 估计，到本十年末，超大规模数据中心公司的年度资本支出总额可能接近 1.4 万亿美元。
Ad10 万亿美元的商业化挑战
为了在如此持续的投资水平上获得盈利回报，人工智能行业面临着巨大的商业挑战。BCA 的模型假设投资资本的税前回报率为 15%，EBITDA 利润率为 30%，BCA 认为这比华尔街更为乐观的预测更为现实。
基于这些假设，该报告计算得出：
- 仅超大规模云服务提供商就需要创造 7.4 万亿美元的年收入，才能支撑 1.4 万亿美元的稳定资本支出。
- 如果将中国、小型云服务提供商和私营企业的 AI 支出考虑在内，整个全球 AI 行业需要实现约 10 万亿美元的年销售额。
为了更直观地理解这个数字，Berezin 指出，10 万亿美元相当于全球每年在医疗保健或食品方面的总支出，这凸显了 AI 行业面临的商业化挑战的巨大规模。