一个服务于1000万日活跃用户数的通用大模型，至少需要年收入100亿元才可能保持收支平衡，如果未来能服务1亿日活用户呢？10亿日活用户呢？

每增加一个AI大模型用户，公司付出的边际成本远高于电商、社交、短视频等领域的单位拉新成本。这些是业内流传的一组数据，说明人工智能的训练和推理成本对一家公司的现金流是极大的考验。
AI到底有多费钱？即便有上述这组数字，我们也缺乏一种直观印象。眼看新一轮财报季来临，各大厂又将不约而同地展示AI贡献、宣布增加AI投入。下面就从谷歌、Meta、阿里巴巴、微软、亚马逊等大型科技企业的财报中收集详细数据，来分析大厂对AI持续投入是一个怎样的场面，是否投入越多就越能在下一个互联网周期到来时傲视群雄？
学会看“资本性支出”

谷歌母公司Alphabet首席财务官Ruth Porat近期透露，预计公司在2024年的资本性支出（CapEx）将比2023年有显著性增加（notably larger than 2023），尤其是对AI芯片的投入上。该公司也在2023年报中说，未来将继续加大资本性开支，以支持长期的AI布局。该公司此前对2024年的资本性支出预期范围是300亿至370亿美元，后来把指引提升到350亿至400亿美元。

当大家都在争夺同一个东西时，就都失去了溢价能力，边际成本不断上涨。相信一句话，总有人在逆势中赚到钱。这时候却便宜了“做钓鱼竿”和“卖铲子”的人，英伟达成了最大受益者，连几家大厂都对外宣称自己和英伟达的关系有多铁，能第一批享用最新推向市场的GPU芯片。英伟达在过去十年将算力成本降低了1000倍，并通过软硬件一体化策略牢牢接住了AI风口上刮过来的馅饼。

在互联网拓荒期，长期亏损的亚马逊能让投资人津津乐道的是总能看到新的增长点。贝索斯不追求短期盈利（当时投资人似乎也不在意这些），而是喜欢把资金大量投入到仓储、[敏感词]这些重资产业务中，在未来给公司带去更大规模的收益和增长性。只要有增速和创新，投资人就有足够的耐心。贝索斯为证明公司实力，总习惯在财报里一上来就展示其充裕的现金流数据，而非利润表数据。
但现在时代变了，没有哪个大厂可以不顾及盈利压力，只用增长和创新给投资人“画饼”。在AI这个高度一致性、持续高成本消耗的技术竞赛中，每个有实力的选手都要下场参赛，更大规模的营收预期才能匹配这种级别的投入。大厂纷纷抢跑AI，就是为了在下一个平衡到来前拿到一张新的船票，只不过这张船票太贵了。

AI英伟达成了最大受益者

最近很多软件都升级升了AI版，AI功能将改变一些传统模式，变得更加智能

对于普通人来说AI还是那么的遥不可及 

为了在下一个平衡到来前拿到一张新的船票

通过软硬件一体化策略牢牢接住了AI