人工智能热潮并未如早期设想般带来持续收入，AI基础设施投入与预期回流之间正形成数万亿美元的巨额鸿沟。
Gartner最新分析显示，为证明投资合理性，数据中心业主需在本世纪末前产生8.5万亿美元累计收入。然而，同期归因于这些数据中心的AI收入上限仅为3.6万亿美元，资金缺口高达4.9万亿美元。
数据中心建设热度不减。贸易协会BOMA研究指出，2025年美国私人办公楼建设中，数据中心占比约412亿美元，接近46%，而十年前这一比例不足5%。
高额投入背后是巨大的资产减值风险。Gartner警告，若按当前支出速度推进，到2030年底，超3.5万亿美元的AI基础设施支出可能面临减值；至2032年，该风险资产规模或将超过4万亿美元。
Gartner高级分析总监Will Sommer表示，预计2026年AI提供商在基础设施上的支出近1万亿美元，2027年至2030年间还将额外投资6万亿美元。但研究表明，企业和消费者端的AI收入不足以支撑这一时期内所有计划资本支出的盈利回报。
该测算基于12%的投入资本回报率门槛，Gartner预计最早到2032年底才能实现这一目标。
数学不会撒谎
数据显示，2025年至2030年全球AI资本支出累计将达7.5万亿美元。到2030年，年度AI资本支出预计接近2万亿美元，占全球GDP比例超1%。
这与回报预期形成鲜明反差。预计至2030年，AI软件、服务及消费者产品总收入仅为4.4万亿美元，其中不到30%能计入底层资本投资。大部分现金流向了基于基础设施构建应用、模型和服务的公司，仅有小部分真正反哺数据中心和计算芯片。
Gartner指出，产品领导者不应将AI资本减值仅视为基础设施问题。即使不拥有基础设施，提供商整合、价格波动、模型停更及主权AI需求等因素，仍将深刻影响产品经济效益。因此，在设计依赖AI的产品时，应假设本世纪末AI供应格局将高度集中。
新云服务商前景堪忧
不同提供商的经济状况将显著分化。亚马逊、微软和Alphabet等大型云厂商凭借多元化业务和成熟现金流，更能抵御AI投资风险。相比之下，专注于云基础设施的“新云服务商”（neoclouds）暴露风险更高。
Gartner预测，为维持运营，新云服务商必须迅速在AI优化的IaaS及相关平台上获得回报。受成本压力及缺乏差异化商业模式影响，到2030年，超80%的新云服务商将被迫停止独立运营。