达莫达兰称，人工智能正因聚焦盈利能力而迎来“成年礼时刻”

纽约大学教授阿斯瓦特·达莫达兰周四表示，人工智能已迎来其“成人礼时刻”，标志着行业正从由炒作驱动的支出转向专注于盈利的业务建设。这位估值专家认为，投资者现在必须根据市场规模、盈利潜力、客户获取成本和竞争优势等标准指标评估 AI 公司。这一转变发生在主要科技公司投入巨额资金建设基础设施之后。达莫达兰估计，六家公司近年来合计支出约 1.7 万亿美元，而当前 AI 产品和服务产生的收入约为 2500 亿美元。

在一篇帖子中，广为人知的“估值大师”达莫达兰表示，AI 多头与怀疑者之间的争论已经归结为围绕使用情况统计数据和巨额资本支出的分歧。他说，投资者应回归几个基本问题：市场有多大？它能有多大的盈利空间？服务客户的成本是多少？哪些竞争优势能够阻止竞争对手夺走利润？

六家公司向 AI 基础设施投资 1.7 万亿美元

达莫达兰估计，六家大型公司——Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft、Oracle 和 CoreWeave——近年来合计投资约 1.7 万亿美元，并且计划继续增加支出。他将由此形成的基础设施比作“历史上最昂贵的工厂”。

与投入的资本相比，这些基础设施所产生的产品收入仍然相对较少。达莫达兰估计，即使按宽松的计算方式，当前 AI 产品和服务市场规模也约为 2500 亿美元，而包括英伟达、电气设备公司和电力公用事业公司在内的基础设施供应商迄今获取了大部分经济价值。

Anthropic 的 2 万亿美元估值需要 1.2 万亿美元年收入

达莫达兰写道，Anthropic 和 OpenAI 的收入正在快速增长，同时还在试验定价和商业模式，但它们公布的年化收入数据不足以支撑如此巨大的估值。他认为，Anthropic 和 OpenAI 高达 2 万亿美元的估值过高。

达莫达兰计算称，假设营业利润率为 30%、资本成本为 10%，Anthropic 若要达到约 2 万亿美元的估值，可能需要在 10 年内实现约 1.2 万亿美元的年收入。如果成熟期延长至 15 年，所需收入将升至近 2 万亿美元。

AI 经济学不同于传统软件模式

达莫达兰警告称，投资者不应将潜在的巨大可寻址市场与同样巨大的业务规模混为一谈。AI 最终的市场规模将取决于它主要是成为生产力工具，还是取代人类劳动者；它在各行业的普及程度；AI 产品的价格能否保持在较高水平；以及其使用范围能够在地理上扩展多远。

他说，AI 的经济学将不同于传统软件。AI 需要大量资本和持续的计算成本，这意味着更高的使用量并不会自动转化为更高的利润率。达莫达兰预计，大众市场 AI 将趋向于更便宜、以订阅为导向的产品，而高端 AI 可能收取更高价格，但也将面临更严峻的单位经济性挑战。

常见问题

阿斯瓦特·达莫达兰周四对 AI 说了什么？

阿斯瓦特·达莫达兰周四表示，AI 已迎来其“成人礼时刻”，正从炒作和巨额支出阶段转入一个投资者必须判断企业能否建立盈利业务的时期。他认为，投资者应使用市场规模、盈利潜力、客户成本和竞争优势等标准指标评估 AI 公司。

根据达莫达兰的说法，大型公司在 AI 基础设施上投资了多少？

达莫达兰估计，六家大型公司——Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft、Oracle 和 CoreWeave——近年来在 AI 基础设施上合计投资约 1.7 万亿美元，并且计划继续增加支出。他将其描述为“历史上最昂贵的工厂”，同时指出当前 AI 产品和服务产生的收入约为 2500 亿美元。

Anthropic 需要多少收入才能支撑 2 万亿美元的估值？

达莫达兰计算称，假设营业利润率为 30%、资本成本为 10%，Anthropic 若要达到约 2 万亿美元的估值，可能需要在 10 年内实现约 1.2 万亿美元的年收入。如果成熟期延长至 15 年，所需收入将升至近 2 万亿美元。