三年前，红杉资本合伙人大卫·卡恩是最早进行计算并给出硅谷在人工智能基础设施支出的影响数字的人之一。在2023年，他对英伟达报道的500亿美元年GPU收入作出了反应。从这个数字出发，加上数据中心运营的隐含成本和运营商的利润，他推断出需要2000亿美元的收入才能偿还前期投资。他将此视为挑战，要求企业家们提出人工智能产品和服务，利用并从所有这些基础设施中创收。快进到今天，经过三年的超大规模扩张，卡恩对2026年人工智能基础设施支出的新数字是：1.5万亿美元。总的来说，他计算得出人工智能行业必须赚取3万亿美元才能证明所有那些芯片和其他数据中心的支出是合理的。而这可能是一个低估——内存成本的上升和对特殊或推理专用芯片的日益使用将推动这一数字上升。“最近，”他写道，“每千瓦资本支出所需的收入由于这些瓶颈动态和建筑成本的上升而急剧增加。”在账本的另一边，Anthropic被认为达到了600亿美元的年度经常性收入，而OpenAI据报道在2025年赚取了130亿美元（尽管在2025年11月时，该公司表示其年收入为200亿美元），并且推测今年赚得更多。但显然还存在一个较大的差距。负责填补这一差距的是Apollo的首席经济学家托尔斯滕·斯洛克。最近他指出，超大规模公司——谷歌、Meta、微软和亚马逊——都预计到2028年将迎来其自由现金流的大幅加速。也就是说，他们预计将见到从他们购买的所有这些芯片中的回报。如果他们没有做到呢？斯洛克指出了一个我们当前在人工智能使用中看到的风险：更多的组织转向较便宜的开放权重模型，通常是中国的，而不是由前沿实验室构建的模型，整体令牌价格下跌。根据首席执行官山姆·阿尔特曼的说法，OpenAI的最新模型在编码任务上提高了54%的令牌效率。虽然这对担忧人工智能代理成本的用户来说是好消息，但如果用户未能大幅增加他们的整体令牌使用，那么对构建令牌工厂的公司来说可能会带来不利影响。斯洛克担心，如果超大规模公司未能实现其现金流目标，市场反应可能会非常严重——“如此多的资金押注在如此少的名字上，”他写道，“回报缓慢不仅仅是一个行业问题，它还可能使经济陷入衰退，使标准普尔500指数出现调整。”在你引导你的人工智能代理朝向更便宜令牌的同时，记得这一点。当你通过我们文章中的链接购买时，我们可能会获得小额佣金。这不会影响我们的编辑独立性。蒂姆·费恩霍兹是一名记者，报道技术、金融和公共政策。他密切关注私人航天工业的崛起，并著有《火箭亿万富翁：埃隆·马斯克、杰夫·贝索斯和新的太空竞赛》。他曾在Quartz担任高级记者超过十年，并以政治记者的身份开始了他的职业生涯。你可以通过电子邮件tim.fernholz@techcrunch.com或通过加密消息以时间_fernholz.21与Tim联系或验证联系。