人工智能繁荣或萧条的四个迹象

如今，几乎每家公司都在宣传人工智能（AI）。但问题在于，“人工智能驱动”这类营销术语与真正能改善公司盈利的实际收入之间，存在着巨大差异。

在科技巨头们向人工智能基础设施共计投入数千亿美元的背景下，投资者需要一个框架来辨别其实质与宣传。

本质上，问题不在于人工智能是走向繁荣还是萧条。

我们真正应该问的问题是，所产生的人工智能收入是否足以支撑其巨额支出。以下是一些识别真正人工智能收入的技巧。

迹象一：寻找具体的美元数据

诸如“人工智能正在推动增长”或“我们看到人工智能的采用率很高”之类的模糊说法应引起警惕。那些真正从人工智能中赚钱的公司，不应吝于分享实实在在的数据。

Meta Platforms便是在人工智能收入方面保持透明的一个例子。在这家社交媒体巨头最近的业绩发布会上，它披露其由人工智能驱动的广告工具创造了600亿美元的年化运行率。这是如今实实在在流经其人工智能系统的收入。

更棒的是，Meta还提供了更详细的分解数据。仅Reels一项的年化运行率就达到了500亿美元——对于一个三年前几乎不赚钱的功能来说，这非常了不起。其Advantage+购物广告系列的年化运行率也超过了200亿美元。

这些都是投资者可以追踪、可供核实的具体数据。当下一份财报发布时，你便可以检查这些数字的进展。这与那些泛泛而谈的公司形成了鲜明对比。

如果管理层无法为其人工智能收入给出一个具体的美元数额，那么他们要么是不知道，要么是不想让你知道。这两种情况都不是好兆头。

要留意年化运行率、增长百分比和部门细分数据。如果一家公司对人工智能收入含糊其辞，但对其他所有事情都说得很具体，这就是一个很有说服力的迹象。

迹象二：区分人工智能收入与人工智能增强型收入

这一点比较微妙，也让许多投资者感到困惑。

在2024年底，Microsoft报告其人工智能业务的年化运行率超过130亿美元。这固然令人印象深刻，但“人工智能业务”究竟包括什么？

就Microsoft而言，这包括Azure AI服务、GitHub Copilot（拥有2600万用户）以及Microsoft 365 Copilot（被90%的财富500强公司使用）。

这些产品的核心价值主张就是人工智能，客户付费就是为了获得人工智能功能。

GitHub Copilot的用户支付订阅费以获得人工智能驱动的编码辅助。Microsoft 365 Copilot在标准Office订阅的基础上，每位用户每月需额外支付30美元。Azure AI客户则为计算资源和应用编程接口调用付费。

在这些案例中，人工智能本身就是产品。这与人工智能增强型收入形成对比，后者是利用人工智能改进现有产品，但并不单独对其进行收费。

Meta的广告业务就属于这一类。广告商无需为人工智能驱动的定位功能支付额外费用，但人工智能提高了广告效果，从而带来了更高的广告量和价格。

Meta的人工智能系统，如Andromeda（广告检索）、Lattice（连接广告知识）和Gem（广告选择），都在幕后运作。广告商在发票上看不到“人工智能服务”这一项。但这些工具在上一季度使广告展示次数增加了14%，每条广告价格上涨了10%。

这两种收入都是有效的。但投资者应该明白一家公司声称的人工智能收入属于哪一类。纯粹的人工智能收入更容易追踪和估值，而人工智能增强型收入则需要投资者在解决方案与收入增长之间建立清晰的联系。

迹象三：核查客户实例

真正的人工智能收入来自真实的客户，而真实的客户会留下证据。

Alphabet并未像Meta那样提供一个单一的人工智能收入数据。取而代之的是，这家搜索巨头Google的母公司提供了客户实例来佐证其发展。

在2025年第三季度，Google Cloud的收入同比增长超过33%，营业利润率从一年前的约17%扩大至近24%。

但更具说服力的指标在于细节。近150家Cloud客户每家都在处理约一万亿个令牌。这些公司并非在进行小规模实验。万亿级令牌的工作负载代表了大规模的生产级人工智能应用。

交易流量也证实了这一点。在2025年的前九个月，Alphabet获得价值超过10亿美元的合同数量超过了前两年之和——这进一步证明了企业客户正依赖Google的基础设施进行人工智能部署。

同样，Microsoft也强调，在Copilot推出的第一个月内就购买了该产品的客户，在18个月内其总席位数增加了十倍。在过去一个季度里，每位用户的每日Copilot使用量也增加了一倍以上。

随时间推移而加速的使用趋势，标志着真正的价值创造，而非一次性实验。如果客户持续购买并更频繁地使用产品，就说明人工智能正在交付真正的价值。投资者应关注付费客户、扩展率和留存指标。

迹象四：关注对利润率的影响

对人工智能收入质量的最终考验，是其能否提高盈利能力。这是炒作与现实交汇之处。人工智能基础设施成本高昂，包括数据中心、芯片、能源和人才。如果一家公司的人工智能收入在增长，但利润率却在收缩，那么其单位经济效益从长远来看可能行不通。

例如，Google Cloud的营业利润率扩张就是一个积极信号。这个趋势表明人工智能服务正在高效地扩展规模，其收入增长速度超过了成本增长速度。

作为参考，Amazon Web Services的营业利润率约为35%，这表明Google Cloud还有进一步提升的空间。与之形成对比的是，有些公司的AI投资正在稀释利润率，且没有清晰的盈利路径。

在早期阶段，投资支出是可以接受的，但到某个时点，回报需要得以兑现。

需要问的问题是：人工智能收入能否提升利润率，还是说公司每花一美元只能赚回80美分？

明智投资：实际收入胜于空口承诺

有一点大家应该记住：人工智能行业仍处于起步阶段。ChatGPT诞生至今还不到三年。目前，许多公司仍处于投资模式，为明日的收入进行今日的支出。这没有问题——只要他们对此保持诚实。

危险在于将潜力与实际业绩混为一谈。一家公司可能拥有出色的人工智能技术，但仍无法将其商业化。另一家公司可能技术平庸，但拥有出色的分销渠道和客户关系。

作为投资者，我们的工作不是挑选最佳的人工智能模型，而是要识别出那些能将人工智能能力转化为可持续收入来源的公司。

这个框架很简单：具体的美元数据、清晰的收入分类、客户实例以及对利润率的影响。在这些方面表现良好的公司，很可能正在建立真正的人工智能业务。

最佳的人工智能投资来自于那些既能展示当前收入，又能清晰阐明未来更高回报路径的公司。

毕竟，股价最终会跟随公司的业务发展而动。

本文作者持有Alphabet、Amazon、Meta Platforms和Microsoft的股票。他是The Smart Investor网站的联合创始人，该网站旨在通过提供投资者教育、股票评论和市场报道，帮助人们进行明智投资。