[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-ai-demand-starts-paying-for-data-centers-zh":3,"article-related-ai-demand-starts-paying-for-data-centers-zh":34,"series-industry-0cb511d2-4fa0-496b-b305-f4095621e183":80},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":25,"views":30,"created_at":31,"published_at":32,"topic_cluster_id":33},"0cb511d2-4fa0-496b-b305-f4095621e183","ai-demand-starts-paying-for-data-centers-zh","AI收入開始買單資料中心","\u003Cp data-speakable=\"summary\">AI 營收已連兩季足以覆蓋\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002F資料中心\">資料中心\u003C\u002Fa>與晶片折舊，代表這波 AI 支出開始有收入回收。\u003C\u002Fp>\u003Cp>說真的，這個數字很重要。\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002F2026-fangdiancai-daibi-hua-zui-qiang-5-pingtai-zh\">2026\u003C\u002Fa> 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。\u003C\u002Fp>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>指標\u003C\u002Fth>\u003Cth>數值\u003C\u002Fth>\u003Cth>意義\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>2026 年 Q1，AI 銷售\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>250 億美元\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>已高於折舊成本\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>估算折舊\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>210 億美元\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>硬體成本仍很重\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>2026 年大型美國科技公司 capex\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>最高 7250 億美元\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>顯示資本仍在猛灌 AI\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>過去 12 個月生成式 AI 收入\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>1100 億美元\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>需求成長速度很快\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Ch2>AI 支出終於碰到真收入\u003C\u002Fh2>\u003Cp>這波 AI 熱潮，大家最常問的就是一個問題。錢到底回來了沒。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fexponentialview.co\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Exponential View\u003C\u002Fa> 的資料\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fcursor-ai-code-review-fading-zh\">顯示\u003C\u002Fa>，答案至少在這兩季是「有」。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782825476978-jtjs.png\" alt=\"AI收入開始買單資料中心\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Q1 2026 AI 銷售：250 億美元\u003C\u002Fli>\u003Cli>估算折舊：210 億美元\u003C\u002Fli>\u003Cli>過去 12 個月生成式 AI 收入：1100 億美元\u003C\u002Fli>\u003Cli>2026 年大型美國科技公司 capex：最高 7250 億美元\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>硬體帳單還是大到誇張\u003C\u002Fh2>\u003Cp>AI 收入開始追上支出，不代表帳單變小。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fabout.fb.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Meta\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fabc.xyz\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Alphabet\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.amazon.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Amazon\u003C\u002Fa> 今年合計的資本支出，最高可到 7250 億美元。這筆錢大多流向 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fai-\">AI 基礎設施\u003C\u002Fa>。\u003C\u002Fp>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bloomberg.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Bloomberg\u003C\u002Fa> 引述 Exponential \u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fqodo-2-8-multi-repo-ai-code-review-beta-zh\">View\u003C\u002Fa> 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。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>\u003Cp>“It just about clears the depreciation hurdle, and roughly speaking, it’s improving over time.” — Azeem Azhar, Exponential View 創辦人\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Meta、Alphabet、Microsoft、Amazon 合計 capex：最高 7250 億美元\u003C\u002Fli>\u003Cli>AI 基礎設施主要支出：晶片、機櫃、電力、資料中心\u003C\u002Fli>\u003Cli>資金來源：營運現金流、租賃、債務、股權\u003C\u002Fli>\u003Cli>風險：利率、電價、需求放緩、折舊加速\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>舊晶片還沒那麼快報廢\u003C\u002Fh2>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782825477137-p4d9.png\" alt=\"AI收入開始買單資料中心\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.michaeljburry.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Michael Burry\u003C\u002Fa> 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。\u003C\u002Fp>\u003Cp>不過這次的資料顯示，舊硬體撐得比悲觀派預期久。\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fnvidia\">Nvidia\u003C\u002Fa> 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。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nvidia.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Nvidia\u003C\u002Fa> 的 Blackwell 雖然很熱，但舊款 A100 在 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Faws.amazon.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AWS\u003C\u002Fa> 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。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>H100 租金：接近上市初期的 80%\u003C\u002Fli>\u003Cli>A100 伺服器：AWS 仍在使用，約 6 年後還沒退役\u003C\u002Fli>\u003Cli>Blackwell 供給：仍偏緊\u003C\u002Fli>\u003Cli>IT 設備假設折舊年限：6 年\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>便宜模型正在改變誰拿走收入\u003C\u002Fh2>\u003Cp>另一個變化在需求端。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenrouter.ai\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OpenRouter\u003C\u002Fa> 的資料顯示，2026 年 6 月，開發者送往 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Google\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OpenAI\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Anthropic\u003C\u002Fa> 的 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Ftoken\">Token\u003C\u002Fa> 比重，只剩 33%。一年前是 72%。\u003C\u002Fp>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\u003Cp>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 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fapi\">API\u003C\u002Fa> 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。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>OpenRouter Token 佔比：2026 年 6 月降到 33%\u003C\u002Fli>\u003Cli>去年同期：72%\u003C\u002Fli>\u003Cli>便宜模型更適合：抽表格、整理文件、簡單分類\u003C\u002Fli>\u003Cli>高價模型壓力：必須靠工具與整合撐價差\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>這波 AI 其實已經進入算帳期\u003C\u002Fh2>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>\u003Cp>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。\u003C\u002Fp>","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。","finance.yahoo.com","https:\u002F\u002Ffinance.yahoo.com\u002Ftechnology\u002Fai\u002Farticles\u002Fai-demand-begins-justify-massive-110000106.html",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782825476978-jtjs.png","industry","zh","790789d3-c794-430e-93b8-20614574dea1",[17,18,19,20,21,22,23,24],"AI收入","資料中心","折舊","資本支出","GPU","Nvidia","OpenRouter","AI基礎設施",[26,27,28,29],"AI 收入已連兩季高於資料中心與晶片折舊。","大型科技公司今年 capex 最高可到 7250 億美元。","舊 GPU 的租金仍撐得住，代表算力需求還很強。","便宜模型正在吃掉一部分高價模型的 Token 需求。",0,"2026-06-30T13:17:34.381956+00:00","2026-06-30T13:17:34.369+00:00","934dbacd-9bb0-45c6-8e73-084b26489646",{"tags":35,"relatedLang":39,"relatedPosts":43},[36,38],{"name":21,"slug":37},"gpu",{"name":18,"slug":18},{"id":15,"slug":40,"title":41,"language":42},"ai-demand-starts-paying-for-data-centers-en","AI Demand Starts Paying for Data Centers","en",[44,50,56,62,68,74],{"id":45,"slug":46,"title":47,"cover_image":48,"image_url":48,"created_at":49,"category":13},"97b95ee3-3cce-4e3f-b97a-ef74f68ca1e8","5-ge-jintian-jiu-neng-pao-de-mianfei-ai-moxing-zh","5 個今天就能跑的免費 AI 模型","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782837179800-qsb6.png","2026-06-30T16:32:31.062627+00:00",{"id":51,"slug":52,"title":53,"cover_image":54,"image_url":54,"created_at":55,"category":13},"99d12162-7c57-4d83-a454-374e8c832c01","ai-infrastructure-trillion-dollar-asset-class-zh","AI 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