研究：AI 全球營收首次超越折舊成本，但利基薄得危險

根據研究機構 Exponential View 對逾千家企業的資料分析，2026 年第一季全球（不含中國）AI 營收達 250 億美元，首度超越同期 210 億美元的折舊攤提成本。
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研究機構 Exponential View 建立了一個橫跨逾 1,000 家企業的 AI 支出資料集，追蹤從晶片採購到模型訓練的全鏈路開銷，再對比同期 AI 相關營收，最終得出一個結論：2026 年第一季全球（不含中國）AI 營收達 250 億美元，首度超越同期 210 億美元的折舊攤提成本。

Bloomberg 分析，這是過去幾年科技業狂砸數千億美元建設資料中心後，第一次出現「AI 營收可能追上基礎設施成本」的訊號。

但他同時強調，這條線跨得既薄又脆，因為整個分析架構建立在「硬體折舊年限為六年」這個假設之上。科技與雲端業者目前普遍將 AI 晶片等裝置的成本，分攤在約六年的使用週期內，這直接影響每季的折舊費用數字。

簡單來說，如果這批 GPU 叢集的實際壽命短於六年，例如因為下一代晶片效能躍升導致現有裝置提前淘汰，那麼折舊攤提加速，210 億美元這個基準線就會往上竄，250 億美元的營收數字立刻從「超越」變回「追不上」。

DeepSeek 出現在等式的另一端

另一方面，即便營收端首度翻過折舊線，成本意識正在侵蝕這道勝差。

部分用戶開始轉向中國 DeepSeek 等更便宜甚至免費的模型，一旦企業端大規模遷往低價模型，超大規模雲端業者的 AI 服務單價被迫跟進，即便用戶數量持續成長，每用戶貢獻的營收也可能同步攤薄，讓那條剛跨過的折舊線再度變得難以維持。

8,500 億美元的承諾

Bloomberg 同期數據顯示，僅 Meta 與 Microsoft 兩家公司新增的資料中心租約承諾，就分別達到 790 億與 410 億美元，整個雲端產業的未來資料中心租賃義務總額已累計至 8,500 億美元。

8,500 億美元的基礎設施承諾，對應的是 250 億美元的單季營收，換算下來，僅折舊線這一項就需要持續數年的穩定超越，才能讓這場建設潮進入真正的回收期。更遑論 OpenAI 近日與 Broadcom 聯合推出代號 Jalapeno 的自研 AI 晶片，號稱較現有 GPU 方案節省約 50% 成本，預計今年稍晚匯入 Microsoft 等合作夥伴的資料中心，供給側的成本競爭也才正要開始。

四十億美元的勝差，撐著一個需要六年假設才能成立的答案，對應著超過兩位數年份的基礎設施還款週期。跨過折舊線是事實，但它究竟是新時代的起點，還是這波建設潮自我說服的暫時數字，可能要等下幾季的資料說話。