尽管高科技巨头们在AI基础设施上投入巨资，但AI带来的收入增长尚未显现，揭示了生态系统末端用户价值的重大缺口。

红杉资本分析师David Cahn认为，AI企业需每年赚取约6000亿美元才能抵消其AI基础设施（如数据中心）的成本，这一观点暗示了可能存在的金融泡沫现象。

以Nvidia为例，去年其数据中心硬件收入达475亿美元，其中大部分为服务于AI和高性能计算应用的计算GPU。AWS、谷歌、Meta、微软等公司于2023年在AI基础设施上大举投资，以支持类似OpenAI的ChatGPT等应用。

然而，这些投资能否获得相应回报？Cahn的计算逻辑简单明了：
首先，他将Nvidia数据中心收入预测翻倍，以涵盖总AI数据中心成本（GPU占一半，其余包括能源、建筑和备用发电机等）。

接着，再次翻倍以考虑到终端用户（如初创企业或通过AWS、微软Azure购买AI计算服务的企业）50%的毛利率需求，这些云服务提供商本身也需要盈利。云服务商，尤其是微软，正大力囤积GPU资源。

Nvidia数据显示，其数据中心收入的一半来自大型云服务商，仅微软就可能贡献了Nvidia2024财年第四季度约22%的收入。

同时，Nvidia在2025财年第一季度售出了价值约190亿美元的数据中心GPU。随着Nvidia B100/B200处理器的推出，性能提升2.5倍而成本仅增加25%，将进一步刺激投资并可能导致供应链短缺。

分析师指出，依托微软Azure基础设施的OpenAI，收入从2023年底的16亿美元激增至2024年的34亿美元，突显了其市场主导地位，远超仍在努力突破1亿美元营收大关的其他初创企业。

然而，AI硬件领域的投资仍在持续扩大。即便乐观估计谷歌、微软、苹果和Meta等每家公司每年能从AI业务获得100亿美元收入，而甲骨文、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、X（原Twitter）和特斯拉等公司各获得50亿美元，仍存在5000亿美元的巨大差距，表明AI领域的投资回报远未达到预期，泡沫风险加剧。

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