在週五發布的一篇部落格文章中，Apollo首席經濟學家Torsten Slok揭示了人工智慧價值鏈中一個令人震驚的結構性失衡：利潤率最高的環節——晶片製造商和設備供應商——其實是由投資者募集的資本所支撐，而非來自終端客戶的營收。這項發現挑戰了傳統的商業邏輯，即向消費者銷售成品的企業通常享有最高的利潤率。

Slok將AI公司分為四大類：模型與應用、雲端與運算、能源與電網，以及矽晶與設備。根據Pitchbook和Bloomberg針對OpenAI、Anthropic、Microsoft、Amazon、Constellation Energy、Nvidia、AMD和Micron等公司的數據，他計算出矽晶與設備公司——如晶片製造商——在AI價值鏈中擁有最高的利潤率，達41%。而模型與應用公司——最接近終端用戶的環節，ChatGPT、Claude等面向消費者的產品在此競爭——營業利潤率為-59%。這一差距凸顯了一個AI產業營收數字常掩蓋的現實：流向半導體製造商的資金主要來自創投基金、債務發行和企業資本支出預算，而非付費客戶。

Slok警示，這種尖銳的分歧反映出流入AI熱潮的資金並非來自對AI應用的自然需求，而是來自押注下一場技術革命的投資者。

「AI熱潮的利潤目前由投資者資助，而非從客戶處賺取，」Slok在他的Apollo分析中寫道。「上游的利潤率是真實的，但它們是由虧損層募集的資本所支付，而非由終端需求產生的現金支撐。」

Goldman Sachs目前預測，2026年AI投資將膨脹至超過1萬億美元——這一金額堪比美國典型年度非住宅固定投資中用於資訊處理設備和軟體的總額。然而迄今為止，這項技術在「科技七巨頭」——Apple、Microsoft、Nvidia、Amazon、Alphabet、Meta和Tesla——之外，尚未帶來顯著的經濟生產力或利潤率增長，這七家公司合計約佔S&P 500市值的三分之一。Slok警告，若AI融資放緩，這種失衡的利潤率結構可能動搖整個產業的穩定。

「歸根結底，AI價值鏈中最賺錢的部分，依賴最不賺錢的部分持續增長營收或募集資本，」他總結道。「資本可以暫時填補缺口，但不可能無限期如此。風險就在這裡：AI終端客戶的投資回報能否及時顯現，以維持那些產生上游利潤率的支出？」

對AI擴張不可持續的更廣泛擔憂

Slok並非唯一對AI嚴重依賴投資資本提出警示的經濟學家。在6月發布的年度報告中，國際清算銀行——這家總部位於巴塞爾、被譽為「央行中的央行」的機構——指出，主要由五大超大規模雲端企業推動的AI支出，正超越盈餘和自由現金流，迫使這些公司發行債務以籌集額外資金。Bank of America去年11月的一項分析發現，2025年這五大超大規模企業發行了1210億美元的債務，是此前五年這些公司年平均債務發行水準的四倍。

「對回報的失望可能引發融資的突然撤回，將資本支出熱潮轉變為持久的投資蕭條，並對金融環境產生潛在的連鎖影響，」BIS在報告中表示。「若超大規模企業放緩或停止激進的資本支出部署，供應鏈上的許多借款人可能難以彌補流失的營收並償還債務。」

科技評論員Ed Zitron進一步延伸了這一論點，主張AI支出比表面上看起來更加脆弱。在6月發布的一篇Substack文章中，他以Oracle為案例：截至2026財年末，該公司現金流為負237億美元，另有近1300億美元的未償債務和2600億美元的AI基礎設施項目租賃承諾，而這些項目尚未啟動。Oracle的大規模AI建設是為OpenAI服務的，雙方去年9月簽署了一項3000億美元的協議。

「Oracle的存亡——以及Larry Ellison的個人財富——取決於OpenAI能否兌現其花費3000億美元購買算力的承諾，」Zitron寫道。

他將這一動態描述為「AI泡沫中最明顯卻最少被討論的部分」。雖然高達十三位數的超大規模企業資本支出正在推動半導體熱潮，但迄今為止幾乎沒有證據表明，當前的AI熱潮將轉化為足以證明這一切支出合理性的廣泛技術應用。

Zitron指出，比Oracle可能無法兌現其3000億美元承諾更令人擔憂的，是其他大型科技公司縮減自身龐大AI支出的前景。

「如果Microsoft、Google、Amazon和Meta決定是時候停止每季度花費300億美元或更多在GPU、RAM、儲存和資料中心建設上，」他說，「那將在人們以為是永久超級週期的東西上撕開一個大洞。」