AI巨头盈利暴增，谁在亏损中埋单？

人工智能产业的估值已突破万亿美元，营收预期持续飙升，但真正的账单正悄然转向企业客户。供应商的定价权不断增强，层出不穷的新型收费模式不断涌现，而投资回报率却似乎被有意淡化。

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近年来，领先的AI供应商和基础设施提供商已在这项新兴技术上投入了超万亿美元。随着账单即将到期，一些公司已开始期待从过去的巨大投入中获利。

OpenAI、Anthropic和英伟达等公司所公布的天文数字般营收预测，引发了潜在客户的质疑。批评人士指出，在经历了过去四年疯狂的资本支出后，最终买单的将是终端用户。

通常，新技术的客户成本会随着时间推移而下降。但一些观察家认为，近期的AI淘金热可能会使这种价格下调延后数年。

AI成本管理供应商NeuroMetric AI的首席运营官Calvin Cooper表示，CIO们需要思考：一些AI供应商所预测的创纪录营收究竟由谁来支撑？他指出，这些营收是由企业合同驱动的。

“定价权正在向供应商转移，强势谈判的窗口期正在关闭，”他补充说，“你并非AI进步的被动受益者，而是为其发展提供资金支持的营收基础。”

他表示，尽管每代Token的计算成本有所下降，但AI供应商正在寻找新的增收途径，包括推出新的智能体、推理计算，以及在大语言模型中嵌入广告——正如OpenAI最近宣布的那样。

Cooper建议，CIO应回顾云计算时代的教训。当时，IT领导者们多年来一直抱怨单一供应商云部署带来的成本问题。他补充道：“随着AI在业务中更深入的应用，其发展速度远超云计算。因此，在出现供应商锁定效应、转换成本大幅增加之前，现在正是构建选择权的最佳时机。”

营收大幅增长

据报道，OpenAI预计明年营收将增至三倍，Cooper和其他批评人士对此表示担忧。其竞争对手Anthropic近期宣布，其年营收已达140亿美元，且在过去的三年中每年增长1000%。而GPU制造商英伟达2025年的营收为1305亿美元，较2024年增长114%。

与此同时，AI领域的支出热潮可能不会放缓。去年年底，英伟达首席执行官黄仁勋预测，到本世纪末，AI基础设施支出将高达4万亿美元——对他的公司来说无疑是好消息。就在最近，黄仁勋还建议，不应以短期ROI或缺乏ROI来评判AI项目。相反，公司应持续进行试验。

黄仁勋建议客户忽略ROI的做法引来了一些嘲笑。

营收预警信号

数字化转型咨询公司ElevatIQ的首席顾问Sam Gupta表示，大型AI供应商的利润预测不应被自动排除在考虑范围之外，但CIO需要了解其影响。

“这是一个预警信号，因为它通常表明销售和利润目标过于激进，”他说道，“这些激进的目标导致销售团队采取短期思维以保住工作，即便这意味着因过度承诺而无法兑现，最终导致买方失望。”

他补充道，从长远来看，AI的价格很可能会下降。但在AI供应商获得巨额利润以收回其基础设施投资和能源成本之前，价格不会下降。

Gupta表示：“这就像毒贩的比喻，其目标是让个人和企业对AI这种‘毒品’上瘾。尽管AI无疑非常强大，但一旦实际成本显现，公司就需要根据实际成本来评估AI的价值，而这显然不会像现在这样乐观。”

最终会有所缓解

Gupta表示，对AI买家来说，一个好消息是，即使长远来看可能出现整合，但目前大型供应商仍面临大量竞争。“当前，AI确实处于早期采用阶段。因此，每天都有数以百万计的公司和解决方案涌现，”他补充道，“随着买家逐渐成熟，炒作曲线可能会趋于平缓。”

AI边缘计算供应商OpenInfer的首席执行官兼创始人Behnam Bastani表示，针对客户对成本、数据主权等问题的担忧，将会出现新的竞争形式。

Bastani表示，运行成本更低的AI方式即将出现，新的大语言模型竞争者将从大公司手中夺取市场份额。

“变革即将到来，这意味着利润率可能会下降，但变革也意味着新的创造力，”他说道，“我们将看到一些公司贬值，也将看到某些公司崭露头角，带来新的机遇。”

以史为鉴

软件支持提供商Rimini Street的全球CTO兼执行副总裁Eric Helmer补充道，尽管AI营收预测可能会让一些客户望而却步，但过去的IT突破都遵循了类似的趋势。

“大型机、数据库和云计算都遵循了相同的模式：大量资本投资、企业快速采用，最终只有少数大赢家，”他说道，“大型AI利润预测不应吓退企业买家，也不应成为避开这些供应商的理由。”

不过，他补充道，IT领导者应关注如何部署昂贵的AI工具。“让我们犹豫的是如何使用这些工具，确保从一开始就融入抽象化和治理，以避免形成严重的依赖性。”

尽管如此，他表示，短期内企业将承担所有AI投资的费用。他补充道，在大多数技术周期中，从长远来看价格都会下降。

“AI也不例外，但也并非一帆风顺，”Helmer说道，“AI与以往技术不同之处在于前期投资规模巨大。总得有人买单，而在早期阶段，主要是企业通过基于使用量的定价和长期承诺来承担费用。”

他补充道，IT领导者应更关注所部署AI工具的价值，而非价格。“如果AI能显著提高生产力、决策能力和成果，那么这项投资就是值得的，”他说道，“如果不能，那么无论未来价格如何下降，都无法证明这笔支出的合理性。”