AI收入開始買單資料中心
AI 2026 年第一季營收達 250 億美元，已連兩季足以覆蓋資料中心與晶片折舊。這代表 AI 需求開始跟上硬體支出，但利潤空間仍很薄。
AI 營收已連兩季足以覆蓋資料中心與晶片折舊，代表這波 AI 支出開始有收入回收。
說真的，這個數字很重要。2026 年第一季，全球 AI 銷售在中國以外來到 250 億美元。估算的資料中心與晶片折舊是 210 億美元。
這表示 AI 需求不再只是燒錢。它至少開始替硬體帳單買單。可別高興太早，因為美國大型科技公司今年的資本支出，最高可能衝到 7250 億美元。
| 指標 | 數值 | 意義 |
|---|---|---|
| 2026 年 Q1，AI 銷售 | 250 億美元 | 已高於折舊成本 |
| 估算折舊 | 210 億美元 | 硬體成本仍很重 |
| 2026 年大型美國科技公司 capex | 最高 7250 億美元 | 顯示資本仍在猛灌 AI |
| 過去 12 個月生成式 AI 收入 | 1100 億美元 | 需求成長速度很快 |
AI 支出終於碰到真收入
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這波 AI 熱潮，大家最常問的就是一個問題。錢到底回來了沒。Exponential View 的資料顯示，答案至少在這兩季是「有」。
它的報告指出，AI 銷售已連續兩季高於折舊成本。這比單純喊成長有意義多了。因為很多科技故事都死在一件事上，收入慢半拍，硬體先燒完。
但這不代表獲利很漂亮。折舊還吃掉超過三分之二的收入。電費、人力、融資成本，還有一堆踩雷成本，都還沒算進去。
這份資料來自超過 1000 家公司的追蹤。來源包括財報、主管談話、新聞與雲端揭露。它也盡量避免重複計算。這點很重要，不然同一筆錢會在供應鏈裡被算好幾次。
- Q1 2026 AI 銷售：250 億美元
- 估算折舊：210 億美元
- 過去 12 個月生成式 AI 收入：1100 億美元
- 2026 年大型美國科技公司 capex：最高 7250 億美元
硬體帳單還是大到誇張
AI 收入開始追上支出，不代表帳單變小。Meta、Alphabet、Microsoft、Amazon 今年合計的資本支出，最高可到 7250 億美元。這筆錢大多流向 AI 基礎設施。
講白了就是，錢正在買晶片、機櫃、電力、散熱，還有資料中心建築。這些東西都不便宜，而且折舊速度也不慢。你今天買進來，不代表明年還值同樣的錢。
Bloomberg 引述 Exponential View 創辦人 Azeem Azhar 的說法。他認為，現在的經濟性剛好跨過折舊門檻，而且還在改善。
“It just about clears the depreciation hurdle, and roughly speaking, it’s improving over time.” — Azeem Azhar, Exponential View 創辦人
這句話很直白。意思是，現在不是暴利局。比較像是剛把硬體成本扛住。只要需求一慢，或電價、融資成本一升，整個模型就會變得很難看。
Exponential View 也提到，風險正在往資本市場移動。租賃、債務、股權，這些工具都在進場。尤其是所謂的 neoclouds，更像是在借錢蓋 AI 工廠。
- Meta、Alphabet、Microsoft、Amazon 合計 capex：最高 7250 億美元
- AI 基礎設施主要支出：晶片、機櫃、電力、資料中心
- 資金來源：營運現金流、租賃、債務、股權
- 風險：利率、電價、需求放緩、折舊加速
舊晶片還沒那麼快報廢
很多人一直懷疑 AI 投資的核心問題。那就是晶片會不會太快折舊。這點很致命。因為如果 GPU 壽命比想像短，整個投資回收期就會被拉爛。
Michael Burry 之前就批評，低估折舊是現代最常見的財務問題之一。這句話很狠，但也不是完全沒道理。硬體一旦貶值太快，帳面獲利就會很假。
不過這次的資料顯示，舊硬體撐得比悲觀派預期久。Nvidia H100 的每小時租金，仍接近上市初期的 80%。這代表算力需求還很強，舊卡還有市場。
Nvidia 的 Blackwell 雖然很熱，但舊款 A100 在 AWS 也沒有被快速淘汰。AWS 執行長 Matt Garman 今年 2 月就說，公司還沒退役六年前的 A100 伺服器，因為客戶還在用。
- H100 租金：接近上市初期的 80%
- A100 伺服器：AWS 仍在使用，約 6 年後還沒退役
- Blackwell 供給：仍偏緊
- IT 設備假設折舊年限：6 年
便宜模型正在改變誰拿走收入
另一個變化在需求端。OpenRouter 的資料顯示，2026 年 6 月，開發者送往 Google、OpenAI、Anthropic 的 Token 比重，只剩 33%。一年前是 72%。
這個變化很兇。代表很多工作正在往便宜模型移動。像是抽資料、整理文字、跑基本分類，根本不用最貴的推理模型。
你可能會想問，那這些大模型公司是不是完了。沒有那麼簡單。只是它們得更會賣。價格、工具、工作流整合，這些都會變成重點。
市場會分成兩邊。一邊是重資本的基礎設施。另一邊是軟體與 API 競爭。能同時站兩邊的公司，才有機會把收入做大，還不至於把現金燒光。
- OpenRouter Token 佔比：2026 年 6 月降到 33%
- 去年同期：72%
- 便宜模型更適合：抽表格、整理文件、簡單分類
- 高價模型壓力：必須靠工具與整合撐價差
這波 AI 其實已經進入算帳期
我覺得，現在最該看的是毛利結構，不是單看需求。AI 收入能蓋住折舊，代表這波投資不是純靠想像撐著。這是很大的差別。
但下一關更硬。電力、人力、融資、更新週期，還有模型價格戰，全都會壓進來。只要其中一項失控，帳面就會變難看。
所以這不是「AI 有沒有需求」的問題。這是「AI 需求能不能長期養得起資料中心」的問題。答案現在偏向可以，但只是剛好可以。
如果下季 AI 收入還能維持在折舊之上，那這波 capex 就比較站得住腳。反過來說，只要收入掉下來，市場就會開始懷疑，這些機房到底是在賺錢，還是在堆一座很貴的算力倉庫。
你如果在看雲端、GPU、電力、資料中心相關公司，接下來 1 到 2 季的重點很簡單。看收入有沒有持續蓋過折舊。這比聽任何 AI 故事都實際。