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人工智能的诱人内部收益率与Anthropic的发展前景

本周，Anthropic的增长速度放缓在市场中引发了较大担忧。例如，路透社报道称，该公司即将进行的IPO估值可能下调：

“四位知情人士表示，鉴于AI融资成本不断攀升，一些现有投资者及拟参与其首次公开募股的潜在投资者正在考虑对该AI公司给予更低的估值。其中三位人士称，部分出席周三在旧金山举行的Anthropic投资者日活动的投资者讨论的估值约为1.5万亿美元，较此前投资者对11月股票发行所预期的约2万亿美元估值大幅下调。”

原因在于，过去两个月，Anthropic的环比增长率已降至7%以下。与此同时，我们也能看到，OpenAI的年化收入增长率已加速至16%至19%：

不过，我们在此想指出几点。首先，存在季节性因素。多数人在8月休年假，因此企业级Token需求通常会在该月下降。尽管如此，Anthropic和OpenAI仍保持了可观的增长。

进一步印证季节性特征的是，GPU价格在8月走弱，近期又开始回升。因此，我们预计Anthropic的年化收入增长率将在未来几个月再度加快。

其次，9月是OpenAI发布Astra的月份。可以预期，用户会转向使用Astra进行体验。例如，我们上个月曾用Astra完成了一个大型编码项目，但本月已重新切换回Claude。

Astra无疑是一款优秀的模型，但从整体效率和实用性来看，Opus 5.5仍是更优的选择。此外，Anthropic将于下月推出全新Fable模型，其性能无疑将更为强大。

与此同时，这些模型在众多任务领域——如3D设计、编码、科学、数据分析、生物、法律与医学分析、研究等——的表现日益出色。基于上述原因，我们认为Anthropic和OpenAI的长期发展前景依然十分乐观。

尽管过去三年来一直不乏“泡沫论”的声音，但即便在过去几年云计算资本支出大幅增长的情况下，根据我们的测算，每一美元的资本支出都是合理的，并且能够带来诱人的内部收益率。

接下来我们将详细说明相关计算。

首先，这两家前沿实验室目前合计实现1,240亿美元的年化收入。若对OpenAI的数据进行调整——OpenAI剔除了云服务合作伙伴的分成收入，而Anthropic则将其计入——终端用户为这些模型支付的年化收入总额已达1,420亿美元。

同时，OpenAI和Anthropic均保持着稳健的增长，其模型的能力也在持续快速提升。大语言模型正越来越多地被应用于各类终端场景。因此，我们预计到年底，终端用户在这些模型上的支出将接近1,870亿美元（模型底部的总毛收入线）：

其次，人工智能带来的收益正以加速的收入增长形式体现在互联网巨头的现有业务中。那些普遍看空人工智能的宏观评论员往往对此缺乏认知，因为他们很少关注科技公司的财报电话会议。

然而，大量在线应用都提到，得益于人工智能技术，广告定向、投放效果及创意素材等方面均取得了显著提升，这同样适用于AppLovin和Unity等中小型广告网络。

不过，最大的收益来自大型互联网巨头。例如，在第二季度，Meta的广告收入同比增长27%（年化收入2,370亿美元），谷歌的搜索收入增长17%（年化收入2,530亿美元），YouTube广告收入增长13%（年化收入440亿美元）。

两家公司均多次提及，人工智能是推动其收入加速增长的关键因素。例如，在Meta第二季度财报电话会议上，扎克伯格表示：

“首先，我们已经到了这样一个阶段：我们在人工智能领域的投入正在加速推动我们核心业务的每一个主要环节。它提升了用户在我们各款应用中的体验，改善了广告主的投放效果，并帮助我们的团队更快地开发和推出新产品。”

而在去年第四季度的电话会议上，他补充道：

“得益于创纪录的假日季需求以及人工智能驱动的业绩提升，我们的业务表现也非常出色。当前，我们正经历一轮强劲的人工智能加速浪潮。我预计2026年将是这一趋势在多个方面进一步加速的一年。我们已经开始看到‘AI代理’发挥作用，这将使我们能够构建全新的产品，并彻底变革我们的工作方式。”

谷歌方面，首席执行官桑达尔·皮查伊也在电话会议上表示：

“我们的人工智能投资正在重新定义我们各项业务的可能性。这种势头始于搜索业务，用户正在逐步采用整合了AI摘要和AI模式的无缝搜索体验。我们实现了搜索及其他业务17%的收入增长，YouTube广告也增长了13%。”

数据确实印证了上述观点。例如，从2021年第一季度到2023年第一季度，Meta的收入几乎持平。自2023年——即基于Transformer架构的人工智能模型真正兴起之年起——Meta的收入开始迅速增长。

其年化收入已从1,140亿美元增至目前的2,430亿美元，2023年以来累计增加1,290亿美元。

假设Meta仅从2024年起才真正受益于新的人工智能系统，我们根据成熟期的正常增速推算出其剔除人工智能影响后的年化收入水平。估算结果显示，若不考虑近年来的人工智能突破，Meta的正常年化收入约为1,780亿美元。

这意味着，在过去两年半里，人工智能为Meta贡献了650亿美元的年化收入（红蓝两线之间的差距）。

对谷歌进行类似分析后，我们也观察到相似的趋势。自2023年起，其季度广告收入（搜索+YouTube）显著增长，从2023年第一季度的1,880亿美元增至目前的2,970亿美元，累计增加1,090亿美元。

假设人工智能的效益仅从2024年开始显现，我们估算谷歌在未计入最新人工智能收益情况下的正常年化收入约为2,680亿美元。由此推断，过去两年半里，人工智能为谷歌贡献了300亿美元的年化收入。

综合来看，我们估计人工智能已使谷歌的年化收入增加了300亿美元，Meta增加了650亿美元，仅这两家互联网巨头就合计新增950亿美元的年化收入。

这也是大多数市场评论员在讨论人工智能实际创造的收入及其内部收益率时所忽视的部分。

第三，云服务提供商也获得了可观的人工智能相关收入。在下表中，我们剔除了向前沿人工智能实验室（Anthropic和OpenAI）出售的算力收入，以避免重复计算。

截至年底，这部分收入总计达660亿美元：

此外，还有原生AI应用及SaaS平台销售的Token收入——同样剔除了支付给前沿实验室的分成。这部分收入总计再增加330亿美元：

综上所述，根据上述测算，到今年年底，前沿模型直接产生的年化收入应达到1,870亿美元（由实验室及其云服务商分销所得）。此外，得益于人工智能，Meta和谷歌两大互联网巨头的广告相关年化收入在过去两年半里增加了950亿美元，预计到年底将增至1,080亿美元。

第三，各云服务商（不含前沿实验室收入）的人工智能年化收入预计年底将达到660亿美元。最后，原生AI应用及SaaS平台的人工智能收入约为330亿美元。

将上述各项加总，我们得到约3,940亿美元的年化收入。此外还有一些较小的细分项未在前述分析中涉及，例如其他前沿人工智能（Grok、Gemini等）以及其他在线广告业务（如亚马逊、AppLovin等）如何受益于人工智能。

若将这些因素一并纳入，到今年年底，人工智能相关年化收入有望达到4,140亿美元。

在设备使用寿命为6年的合理假设下，这将使过去3.5年间投入的9,310亿美元资本支出获得约12%的内部收益率。

与许多报道相反，我们认为，人工智能整体确实在创造可观的收入，并为整个生态系统带来了健康的内部收益率。不过，这一收益的具体分配并不均衡。

Meta和谷歌等大型科技公司将获得极具吸引力的回报，而CoreWeave等高杠杆的中小型云服务商则可能难以实现理想的内部收益率。正如市场已经认识到的那样，利率上升对高杠杆企业构成重大不利影响。

尽管如此，上述测算表明，人工智能的收入与内部收益率均已处于健康水平，只是部分收益隐藏在大型互联网巨头的高速增长之中。这也解释了为何全球AI算力仍然严重短缺。

例如，两大互联网巨头和前沿实验室如今正向SpaceX、Nebius等新兴云服务商支付每千兆瓦400亿至600亿美元的费用，以获取其可用算力资源。

几年前，这类合同的价格通常仅为每千兆瓦100亿美元。

与此同时，模型的性能持续提升，应用场景也在不断扩展——从编码到3D设计、数学、科研、医疗诊断、法律分析等。英伟达创始人黄仁勋在本周的BG2播客中表示：

“最初的GPT大概需要花费2,000万美元才能训练出来。而现在，同样的任务只需100美元，而且我们用了10年时间。与此同时，我们的雄心也变得更大，如今我们训练的模型参数规模已达3万亿、10万亿，甚至30万亿；我们谈论的已经是超大规模模型。我们对技术能力的期望不断提升，其应用范围也扩大了大约一百万倍。我认为这一趋势不会停止。人类对智能的需求几乎是无止境的。你越聪明，就越能想到更多运用智能的方式。随着我人生阅历的积累，我越发意识到还有更多事情可以去做，因为每学一样东西，都会打开一扇新的大门。每打开一扇新门，就会看到更多的机遇、挑战和问题。”

最后，还有一个尚未提及的巨大机遇，即提升白领生产力。全球白领薪酬总额约为每年35万亿美元。我们并不意外，未来十年左右，企业可能会将该预算的10%至20%用于购买AI Token。

这意味着，未来十年内，企业Token市场的潜在市场规模可达3.5万亿至7万亿美元。为满足这一需求，每年将需要2.5万亿美元的AI资本支出。

尽管过去三年来一直有人喊“泡沫”，他们或许已经感到疲惫，但根据上述测算，我们认为人工智能行业的收入格局已相当健康。同时，未来Token需求的增长前景极为广阔。

那种认为AI资本支出终将崩盘、“这是历史上最严重的资本错配”的观点，在我们看来颇为荒谬。

持此类观点的许多人早在2016年就曾以“席勒市盈率过高”为由宣称科技行业正处于泡沫之中。对我们而言，这并非新鲜事。我们再次持相反意见，预计未来3至5年内，AI资本支出仍将保持上升趋势。

我们估计，过去3.5年间投入的9,310亿美元资本支出已为整个人工智能生态体系创造了诱人的内部收益率。即使像CoreWeave或其他新兴云服务商因过度杠杆而破产，其剩余产能也将很快被超大规模数据中心和前沿实验室吸纳。

原因很简单：这两类主体都严重缺乏算力，且未来的Token需求增长空间巨大。

接下来，我们将重点探讨以下几个议题：

• 人工智能领域的投资布局
• ASML与台积电的前景
• 机器人与实体人工智能
• 我们在人工智能领域的重点个股推荐