人工智能估值的问题在于基础设施支出远远超过可支持其的收入。高盛估计，从 2026 年到 2031 年，累计人工智能资本支出约为 7.6 万亿美元。与此同时，到 2026 年 8 月，OpenAI 和 Anthropic 的年化总收入将超过 1050 亿美元，这是一个令人印象深刻的增长，但相对于扩建而言，基数仍然很小。
为了避免生命周期只有 3 到 5 年的硬件发生灾难性的基础设施减记，该行业必须到 2030 年将其年度经常性收入扩大到 1 万亿美元以上。
容量太大，速度太快
怀疑论者认为，该行业构建硬件能力的速度快于客户利用其盈利的速度。在悲观情况下，收入缺口最终会波及硬件供应商。如果企业需求无法满足新产能，超大规模企业将放慢采购速度，要求降低价格，并将常规工作负载转移到内部芯片。硬件生命周期短，即使是暂时的过剩也会导致成本高昂。
Nvidia 公司（纳斯达克股票代码：NVDA）的风险敞口最大，因为其 74.9% 的季度毛利率取决于客户对稀缺高端 GPU 的竞争。谷歌的 TPU、亚马逊的 Trainium 和微软的 Maia 可以吸收可预测的推理工作负载，减少 Nvidia 的采购并提高超大规模企业的议价能力。
市场仍然预计英伟达公司（纳斯达克股票代码：NVDA）将保留其大部分优势。截至8月17日，该股的预期市盈率为25.64倍，而Insider Monkey第二季度数据库中有285家精英对冲基金持有多头头寸。订单放缓加上定价疲软将影响盈利预期和拥挤的交易。
更便宜的人工智能创造更多用途
看多者关注等式的另一面：使用人工智能变得越来越便宜。 GPT-4 级别的推理已从每百万代币约 20 美元下降到约 0.40 美元，下降了 50 倍。德勤估计，到 2026 年，推理将占人工智能计算的大约三分之二。
然而，较低的成本并不一定意味着较低的需求。人工智能代理可以重复调用模型来搜索、计划和检查其工作。随着这些调用变得越来越便宜，开发人员可以使用更多的调用。单位成本的下降可以扩大市场，就像云计算一样。
微软（纳斯达克股票代码：MSFT）展示了如何将其变成持久的收入。其人工智能业务在 3 月份季度的年运行率超过 370 亿美元，同比增长 123%，而 Microsoft 365 Copilot 到 6 月份付费席位已超过 3000 万。该公司可以在 Office、Azure、GitHub 和 Dynamics 上传播更便宜的推理。它的优势不仅仅是模型，而是它在已经使用的软件公司中的地位。对冲基金的支持仍然广泛，但由于人工智能资本支出上升、折旧和自由现金流转换减弱，可能会超过 Copilot 和 Azure 的收入，因此对冲基金的支持有所减弱：Insider Monkey 数据库中的 275 只基金在第二季度末持有该股票，低于上一季度的 287 只。 7 月下半月，空头利息下降 12%，至流通量的 1.10%，这表明大多数怀疑论者削减了多头头寸，而不是建立看跌头寸。
最无聊的结果最有可能发生
彻底的互联网泡沫崩溃是不可能的，收入完美攀升至 1 万亿美元也是不可能的。最现实的结果可能是分阶段的基础设施消化阶段。
这一调整可能会逐渐将价值从硬件稀缺转向软件货币化。随着推理变得更便宜并且定制芯片吸收日常工作负载，尽管英伟达在平台上处于领先地位，但它可能会面临增长放缓和周期性利润率上升的问题。微软（纳斯达克股票代码：MSFT）可能会通过将廉价的推理嵌入到客户已经付费的产品中，在吸收近期贬值和现金流压力后将基础设施建设转化为经常性收入，从而获得更多的上涨空间。
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