在周五发布的一篇博文中，阿波罗首席经济学家托尔斯滕·斯洛克揭示了人工智能价值链中一个令人震惊的结构性失衡：利润率最高的板块——芯片制造商和设备供应商——其运转依赖于从投资者处募集的资金，而非来自终端客户的收入。这一发现挑战了传统的商业逻辑，即向消费者销售成品的公司通常拥有最高的利润率。

斯洛克将AI企业分为四类：模型和应用、云计算与算力、能源与电网，以及硅和设备。基于Pitchbook和Bloomberg提供的涵盖OpenAI、Anthropic、Microsoft、Amazon、Constellation Energy、Nvidia、AMD和Micron等公司的数据，他计算出硅和设备企业——如芯片制造商——在AI价值链中拥有最高的利润率，达41%。而模型和应用企业——最接近终端用户的层级，ChatGPT、Claude等面向消费者的产品在此竞争——其运营利润率为-59%。这一差距揭示了一个AI行业头条收入数据常常掩盖的现实：流向半导体制造商的资金主要来源于风险投资、债务发行和企业资本支出预算，而非付费客户。

斯洛克警告称，这种剧烈的分化反映出涌入AI热潮的资金并非源于对AI应用的自然需求，而是来自押注下一场技术革命的投资者。

"AI热潮的利润目前由投资者提供资金，而非从客户处获得，"斯洛克在其阿波罗分析中写道。"上游利润是真实的，但它们是由亏损层募集的资本所支付的，而非来自终端需求产生的现金。"

Goldman Sachs目前预计2026年AI投资将突破1万亿美元——这一数字可与美国年度非住宅固定资产投资中用于信息处理设备和软件的总额相匹敌。然而，迄今为止，除"华丽七雄"——Apple、Microsoft、Nvidia、Amazon、Alphabet、Meta和Tesla——之外，该技术尚未带来经济生产力或利润率增长的显著变化，而这几家公司合计约占S&P 500市值的三分之一。斯洛克警告说，如果AI融资减速，这一失衡的利润率结构可能动摇整个行业的稳定。

"归根结底，AI价值链中最赚钱的部分依赖于最不赚钱的部分继续增长收入或筹集资本，"他总结道。"资本可以暂时弥合差距，但不能无限期地维持。风险就在于此：AI终端客户的投资回报是否能足够快地显现，以支撑正在产生这些上游利润的支出？"

对不可持续AI扩张的更广泛担忧

斯洛克并非唯一一个指出AI严重依赖投资资本的人。在国际清算银行6月发布的年度报告中，这家总部位于巴塞尔、有"央行中的央行"之称的机构观察到，主要由五大超大规模计算企业驱动的AI支出，正在超过其盈利和自由现金流，迫使这些公司通过发行债券来筹集额外资金。美国银行去年11月的一项分析发现，2025年这五家超大规模计算企业发行了1210亿美元的债券，是此前五年这些公司年均发债水平的四倍。

"对回报的失望可能引发融资的突然收缩，将资本支出热潮转变为持久的投资衰退，并对金融状况产生潜在的连锁影响，"国际清算银行在报告中表示。"如果超大规模计算企业放慢或停止激进的资本支出部署，供应链上的许多借款人可能难以弥补收入损失并偿还债务。"

科技评论人埃德·齐特隆进一步延伸了这一论点，认为AI支出比表面看起来更加脆弱。在6月发布的一篇Substack文章中，他以Oracle为案例：截至2026财年末，该公司现金流为负237亿美元，负有近1300亿美元的未偿债务以及2600亿美元尚未启动的AI基础设施项目租赁承诺。Oracle大规模的AI建设服务于OpenAI，双方去年9月签署了一项价值3000亿美元的协议。

"Oracle的存亡——以及拉里·埃里森的个人财富——取决于OpenAI能否兑现其承诺的3000亿美元算力支出，"齐特隆写道。

他将这种动态称为"AI泡沫中最明显且最少被讨论的部分。"尽管13位数的超大规模计算企业资本支出正在推动半导体繁荣，但迄今为止几乎没有证据表明，当前的AI热潮将转化为足以证明所有这些支出合理性的广泛应用技术。

齐特隆认为，比Oracle可能无法兑现其3000亿美元承诺更令人担忧的，是其他大型科技公司缩减各自庞大AI支出的可能性。

"如果Microsoft、Google、Amazon和Meta决定是时候停止每季度300亿美元或更多地在GPU、RAM、存储和数据中心建设上的支出，"他说，"那将在人们假设是永久超级周期的东西上撕开一个大洞。"