8月10日，高盛发布了一份让AI行业既兴奋又焦虑的报告。核心数字很简单：2026年底，全球AI相关投资总额将达到1.019万亿美元，其中美国独占5810亿美元。自2022年以来，全球AI领域累计投资到2026年底预计达1.8万亿美元。
万亿美金是什么概念？差不多相当于全球第十大经济体的GDP。但更值得关注的不是总额，而是这些钱花在了哪、谁在花、以及这些投入最终能不能换成真金白银的回报。
算力基建吃掉了大头
高盛把AI投资拆成了几个大类，结果一点都不意外：基础设施和算力建设占据了压倒性份额。微软、谷歌、亚马逊、Meta四家今年在数据中心和芯片上的开支加起来超过2500亿美元。高盛预计美国AI资本支出占GDP比重将从2026年的1.8%升至2028年的2.8%——这个增速放在任何一个行业都堪称恐怖。
与此同时，另一组数据也很微妙。OpenRouter刚发布的周度榜单显示，8月3日至9日全球AI大模型总Token调用量达69万亿，环比增长21.48%。中国模型包揽前四，Agent和Coding类应用以19%的占比贡献了81.2%的Token用量。这说明什么？说明AI的「消费者」确实在高速增长，但「生产者」烧钱的速度更快。
应用层还在等风来
和算力基建的火热形成鲜明对比，AI应用层的收入规模还远远匹配不上投入。除了微软Copilot、WorkBuddy等少数办公场景跑出了一些商业化数据，大部分C端AI产品还在免费+烧补贴的阶段。千问App春节花了30亿搞免单活动，日活一度冲到7352万但留存堪忧；豆包68元/月的专业版订阅，有多少人真正掏钱了也是个问号。
高盛分析师在报告里写得比较克制，但意思很清楚：如果未来两年AI应用层不能证明自己能赚钱，算力基建的投入就可能变成泡沫。这不是危言耸听。历史上每一次基础设施大跃进（铁路、光纤、3G）之后，都有一段「产能过剩→价格战→整合淘汰」的阵痛期。AI大概率也不会例外。
中国模型在省钱，美国巨头在烧钱
报告里有一个容易忽略的细节：中国AI模型的调用成本持续走低。DeepSeek-V4-Flash登顶全球调用榜的同时，其API价格不到GPT-5的三十分之一。这不是靠补贴，而是中国团队在模型压缩和推理优化上确实走出了自己的路。
换句话说，当美国还在拼「谁参数更大」的时候，中国已经在拼「谁更便宜还能用」。这两条路线谁对谁错现在不好说，但至少目前，中国模型在「让更多人用得起AI」这件事上占了先手。高盛的万亿预测里，有多少最终会以合理价格转化为实际用户价值，才是真正值得长期关注的问题。
万亿美金砸进去，目前看产出最多的不是应用而是算力基建。问题是基建建好了，上面跑的应用能不能赚回本？这次AI泡沫和2000年互联网泡沫最大的不同是——这次有实实在在的用户在用了。
中国模型在省钱这件事上确实走出了自己的路。DeepSeek的API价格只有GPT的几十分之一，这不是靠融资烧钱撑的，是技术优化真做出来了。这条路线如果能持续，对全球AI行业都是好事。
Agent和Coding应用只占19%的调用量却贡献了81%的Token，这个数据太有意思了。说明AI真正的价值不在聊天，在干活。聊天是体验，干活才是生产力。
作为一个在AI创业圈摸爬了两年的人，说句实话：现在资本市场上AI热得发烫，但实际落地的钱真的不好赚。企业客户要的是降本增效，不是炫技。技术好玩和商业有用之间还有巨大的gap。
微软计划自研芯片30万颗、台积电产能被AI芯片塞爆、全球数据中心耗电量三年翻了一番……这些数字背后是巨大的资源投入。AI到底是新工业革命还是新泡沫，2027年应该就能见分晓了。