A16z最新90页长篇AI研究: State of Markets

八个章节依次讨论科技盈利、AI 资本开支、需求兑现、硬件受益、软件分化和一级市场。核心问题是：AI 投资是否有需求支撑，以及利润最终流向谁。

科技已占美国资本支出的半壁江山：包含高科技设备、软件和研发的资本支出占比，从约 1960 年的 15% 升至 55%。科技投资已经足以驱动整体投资周期，其波动会传导到建筑、就业和信贷。

科技公司的经济体量大于数量占比：全球最大 100 家上市公司中，不含中国样本，科技公司约占 35% 的家数、60% 以上的市值，均明显高于 2010 年。科技不仅进入更多龙头席位，而且单家公司平均体量更大。

科技的市值优势有盈利增长支撑：以 2010 年为基期，科技与非科技的盈利指数到 2026 年分别约为 900 和 240；科技贡献当年约 76% 的盈利增量。资金集中于科技，与利润增量高度集中于科技相对应。

科技通过高利润率拉升整体盈利能力：图中科技利润率升至约 23%，非科技约 9%；标普 500 滚动利润率约 14%，剔除科技后不足 12%。科技的优势不仅是收入增长，还包括每单位收入能留下更多利润。

盈利改善并非只发生在少数公司：自 2025 年 8 月起，信息技术板块 EPS 增幅约 80%，能源约 55%；标普公司中 93.6% 达到或超过 EPS 预期，高于约 84% 的历史均值。科技领跑，但盈利超预期具有较广覆盖面。

上涨主要靠盈利预期提升，而非估值抬升：标普未来 12 个月 EPS 从约 290 美元升至 390 美元，同期市盈率从约 22～23 倍降至不足 20 倍。这削弱了“纯估值泡沫”的解释，但仍取决于上修后的盈利能否兑现。

科技盈利增长抵消了估值收缩：科技板块年内价格上涨 22.1%，对应 EPS 增长 55.7%、市盈率收缩 21.6%；估值较五年均值低 19%。股价上涨不代表估值变贵，盈利增长更快时，市盈率反而下降。

市场领涨者从巨头扩散到供应链：年初归一为 100 后，其他科技公司指数升至约 142，七巨头约 110，超大规模云厂商约 105。巨头承担建设支出，供应商先兑现收入和利润，市场收益随之向上游转移。

基本面之外，杠杆资金放大行情：杠杆 ETF 资产规模约 1,920 亿美元，其中半导体占 22%、其他科技占 39%；动量策略也经历明显冲高回撤。科技行情有盈利支撑，同时存在拥挤交易带来的额外波动。

AI 资本开支进入万亿美元量级：五大云厂商资本开支从 2025 年 4,160 亿美元，预计升至 2026 年 7,770 亿美元，2027 年超过 1 万亿美元。一年接近翻倍的投资增量，足以重塑半导体、电力和基础设施需求。

市场持续低估建设强度：对 2028 年资本开支的预测，从 2024 年底约 3,000 亿美元，上修至 2025 年底约 6,000 亿美元，再到 2026 年 9 月约 1.2 万亿美元。投资预期不断上修支持需求强劲，但也表明远期预测误差很大。

资本开支正在吃掉自由现金流：本页预测资本开支由 2025 年 4,160 亿美元增至 2028 年 1.179 万亿美元；自由现金流率从过去约 20%-30%压低至接近零，再逐步恢复。收入和经营现金流增长，不代表股东可支配现金同步增长。

建设资金开始更多依赖债务：云厂商和英伟达的新增投资级债务及特殊目的载体融资，从 2024 年不足 300 亿美元，升至 2025 年约 2,050 亿美元、2026 年约 3,200 亿美元。AI 投资已从企业内部现金分配问题，扩展为信用市场的重要风险敞口。

当前资本回报仍高于融资成本：图中云厂商投入资本回报率约 20%，高于两条约 10% 和 4% 的融资成本曲线。现有业务支持融资能力，但集团历史回报率不能直接证明新增 AI 项目的回报（本页标题 ROE 与图内 ROIC 口径也不一致）。

AI 建设正在拉动线下就业和工资：数据中心相关建筑工种就业较 2022 年增加超过 30 万人；设施经理工资溢价 64%、施工经理 29%、网络技术员时薪溢价 42%。AI 投资的受益者已扩展到工程建设和技术工人。

大客户用电可能帮助分摊电网成本：报告引用研究估计：数据中心容量每增长 10%，居民电价平均降低约 0.4%；2019—2024 年容量增长对应约 6% 的降价影响。稳定的大规模负荷可能降低单位固定成本，但这一平均研究结论不能代表所有地区。

模型公司的收入扩张速度极快：OpenAI 与 Anthropic 合计年化收入曲线由 2025 年末约 300 亿美元升至 2026 年三季度预计约 1,350 亿美元；右图将其预计新增规模约 1,000 亿美元与上市软件的 630 亿美元比较。增长速度突出，但年化收入、全年收入增量及预测口径并不完全一致，不能直接解读为已实现收入超过整个软件行业。

积压订单支持需求，但现金回收尚在未来：主要云厂商积压订单升至约 1.7 万亿美元，同比约 150%；市场预计合计自由现金流到 2030 年恢复至约 5,000 亿美元以上。订单提供需求可见度，回报仍取决于交付、客户付款和建设成本。

新型 GPU 云厂商收入爬坡更快：按商业化后的季度数比较，CoreWeave 约第 26 个季度收入达到 26 亿美元/季，明显高于传统云厂商相同发展阶段。AI 算力需求让新进入者更快形成规模，但收入速度不能替代利润与客户集中度分析。

旧 GPU 尚未因新品推出而失去价值：截至图示时点，B200、H200、H100、A100 租金约为每 GPU 小时 5.66、3.29、2.63、1.59 美元，多款旧芯片租金保持稳定或回升。供给紧张延长了旧设备的经济寿命，但图中残值是根据租金推算的。

AI 已广泛部署，效果衡量仍不成熟：标普公司中 69%披露已部署 AI，29%披露量化效果，但仅 2%披露持续跟踪的指标。“用上 AI”和“建立可重复验证的投入产出关系”之间，仍有明显距离。

商业回报已有具体案例 - 报告列举：亚马逊购物 AI 用户客单价高 40%、广告获客成本低 6%；ServiceNow AI 年合同额超过 10 亿美元；GitHub Copilot 收入环比增长超过 60%。AI 已产生增收和降本效果，但这些是企业案例，不能直接外推为全行业平均回报。

企业 AI 支出仍有扩张空间：仅 20%受访组织称成本限制 AI 使用；AI 推理费用估计仅占标普公司收入约 0.1%，新增预算占相关资金来源 35%。AI 预算仍小，未来扩张不必完全依赖挤占原有软件预算。

软件生产与创业活动同步活跃：GitHub 月度合并请求约 1.3 亿次、代码提交 29 亿次、新仓库 2,400 万个；Z 世代创业申请增长明显高于其他年龄组。开发门槛下降与产出增加一致，但代码数量不等于有效产品或商业收入。

深度使用 AI 的企业没有显示出普遍减少初级岗位：相较未采用者，高强度使用企业的初级员工占比平均变化约 +1.15 个百分点，低强度使用者约 −0.52 个百分点。AI 与业务扩张、招聘可能互补，但企业选择使用 AI 的差异意味着不能据此认定因果。

AI 带来的收入改善集中于头部：收入分布第 95 百分位，实验组约 50 万美元、对照组约 23 万美元；中低分位差异很小。AI 的收益并非均匀分布，少数善于应用的企业拉高了整体表现。

领先用户与普通用户的差距在扩大：支出最高的前 1%用户，其典型支出约为前 10%群体的 8 倍；领先企业输出 token 增至基期 17.1 倍，典型企业仅 2.1 倍。当前需求增长很大程度来自少数用户把 AI 深度嵌入工作流程。

模型降价未必导致算力需求下降：模型价格约三年完成了 PC 价格约十五年才经历的降幅；近期 token 价格指数下行时，H100 租金仍维持约 2.7 美元/小时。使用成本下降释放更多需求，可能抵消单位任务的算力节省。

Agent 将 token 消耗推向新量级：OpenRouter 的 Agent token 用量在 2026 年 2 月超过人工交互，图示七日均值升至约 7.3 万亿、扩大约 14 倍；缓存占比达 86%。缓存降本让长流程 Agent 可行，但 token 数增长不能等比例换算成收入或新增计算量。

开源扩大用量，前沿闭源模型仍获取高收入份额：在 OpenRouter，OpenAI、Anthropic、Google 合计以约 35% 的 token 份额获得约 69% 的支出份额。市场按任务难度和价格分层，低价模型扩大使用，前沿模型保留复杂任务溢价。

旧模型仍有市场，GPU 涨价也存在分化：非前沿模型占企业支出约 55%；图示 8 月部分 GPU 租价上涨约 10%-15%，另一些型号下跌约 2%-9%。优化模型组合可以扩大使用，但“算力全面涨价”并不被这张图完全支持。

消费者付费仍低渗透，但金额和留存改善：美国有 AI 付费订阅的家庭占比约 2.2%，订阅家庭月均支出由约 22 美元升至 31 美元；平台样本中的付费订阅数自 2025 年约增至 5 倍。增长同时来自新增付费家庭和已有家庭增加支出，整体仍处于早期。

传统搜索导流下降，AI 导流尚未补位：样本网站搜索来源流量从约 5 亿降至 3.4 亿，降幅约三成；直接访问基本稳定，AI 导流在同一坐标上仍接近零。搜索入口正变化，但不能把全部流失都解释为已经转移到 AI 点击。

消费级入口仍可能被新产品快速改变：Muse 在约一周内取得图中所列应用美国下载量约 28% 的份额。用户仍愿意尝试新入口，但短期下载份额不能证明长期留存或超级应用地位。

硬件先受益、软件后受益有历史先例：移动互联网周期中，2010-2012 年半导体和设备先走强，2015-2016 年软件服务接棒；本轮 AI 目前也以半导体领先。硬件领先可能是建设阶段特征，但历史类比不能保证软件一定重演后续行情。

云厂商的支出转化为半导体的现金流：未来 12 个月自由现金流预测中，云厂商从此前约 2,500 亿美元以上降至接近零，半导体公司则升至约 4,000 亿美元以上。建设期利润先向卖设备的一方集中，但这里比较的是前瞻预测，并非全部已经实现。

每 100 美元 AI 投资流向哪里：示意分配为，芯片 50 美元、电力 20 美元、网络 15 美元、冷却 7.5 美元、设施建设 7.5 美元。GPU 只是受益链的一部分，约一半支出流向芯片之外的环节。

实体基础设施需求远超 AI 数据中心：图示 2016-2040 年全球基础设施需求合计约 94 万亿美元；美国 2024-2033 年水务、道路、电力需求分别约 2、2.2、1.9 万亿美元。AI 叠加在长期设施更新需求之上，但这些并不都是新增 AI 投资。

制造活动回暖，行业复苏并不均匀：制造业 PMI 回到约 55、生产指数约 59；以 2019 年为 100，半导体及电子产出约 178.5，机械和金属制品仍约 94。制造业扩张由部分行业强力带动，不能视为所有工业部门同步繁荣。

电力投资由多种需求共同推动：预计全球用电量较 2025 年到 2035 年增长约 29%、到 2050 年增长 69%；图中 2026—2030 年公用事业资本开支合计约 1.295 万亿美元。电网投资受数据中心、电动车和建筑电气化共同拉动，“超万亿”是多年累计而非单年。

发射成本下降使航天商业化扩大：2015-2025 年平均发射成本由约 9,000 降至 3,868 美元/公斤，年度载荷从 347 吨增至约 3,200 吨；商业机构占近年发射物体接近 90%。更低成本让商业用途从少量试验走向规模部署。

机器人扩张意味着大量零部件需求：长期预测年度机器人销量从约 2,100 万台升至 2050 年约 14.27 亿台；单台人形机器人需要数十个电机、轴承和减速器。若销量预测兑现，机会将扩散到零部件。

Robotaxi 已从试点走向规模运营：Waymo 每周订单从 2023 年约 1 万次升至 2026 年约 50 万次，随着城市开放持续增长。实际订单证明商业服务正在扩张（但订单量和 App 活跃用户都不能直接证明单车盈利）。

军费回升正在转化为订单和交付：全球军费占 GDP 从近年约 1.7%—1.8%回升至约 2.2%；美国图示国防新订单约由 120 亿升至 230 亿美元，出货约由 120 亿升至 190 亿美元。预算增加已有实物需求对应，且订单增长快于交付。

重资产相对表现出现反转：重资产相对轻资产的表现指数，从 2025 年附近约 60快速升至接近 100。市场开始重新定价实体供给的稀缺性，但这是相对跑赢，不是绝对收益翻倍。

供应链上涨有产品价格支撑：年内半导体/存储指数约上涨 90%，AI 供应链约 80%；图示 NAND、DRAM 现货报价升至约 36.59、34.75 美元。产品涨价放大利润弹性，同时也使业绩更依赖供需紧张能持续多久。

半导体低估值反映市场对周期顶点的担忧：核心半导体前瞻市盈率约 19.5 倍，多家公司的次年预期 EPS 增长仍在 50%—80%区间。“便宜”成立的前提是高盈利能持续；若市场预期随后回落，低市盈率未必低估。

建设瓶颈更多转向配套设备和电力：GPU 系统交期约 20-30 周，变压器约 104-260 周，燃气轮机约 200-420 周。买到芯片不等于能上线运行，最慢的配套环节决定算力投产速度。

软件股价表现弱于盈利表现：图中软件 2026 年盈利增长仍约 20%，股价回报却仅为个位数；半导体盈利增幅则超过 100%。软件疲弱更多体现增长预期和估值被压低，而非当期利润已经崩塌。

软件内部差异远大于统一叙事：年内网络安全/可观测性组合上涨约 85%，横向 SaaS 仍下跌约 15%，垂直 SaaS 更接近持平。市场愿意为安全需求和防御能力付费，对容易被通用 AI 替代的功能更谨慎。

增长能力决定估值保留程度：横向软件历史收入倍数由 12.3 倍降至 2.7 倍，垂直软件由 14.2 倍降至 4.6 倍；高增长组前瞻收入倍数仍约 10 倍，中速增长组约 4.5 倍。估值压缩集中于增长较慢、差异化较弱的公司。

软件增长降档，但尚未持续恶化：软件收入增速中位数从 2022 年约 25%降至约 12%—14%后趋稳；费用率下降，人均收入继续上升。行业从高增长转向效率改善，当前数据更符合成熟化，而非全面萎缩。

软件用增长换来了盈利：约 75%的软件公司已经盈利，但收入增长超过 20%的公司只剩约 30%。公司更稳健不代表应享受过去的成长估值，盈利改善和估值下降可以同时发生。

当期盈利稳定不能排除长期替代风险：报业股价从 2002 年开始下降，盈利预期约到 2007 年才明显转弱，领先约 五年。这提醒读者不能仅凭软件当前财报稳定就否定 AI 风险，但并不证明软件必然重演报业。

另一种可能是 AI 提高轻资产回报率：图中轻资产企业 ROE 预计接近 25%，重资产约 16%，二者均改善。如果 AI 节省成本而没有破坏定价，软件也可能受益；图表呈现的是预期，尚非 AI 因果证据。

退出估值大增，不等于全行业融资复苏：2026 年截至年中，VC 支持企业退出价值约 2.188 万亿美元，而 VC 基金募资约 720 亿美元。巨额退出价值与募资回暖不是同一回事，也不能把退出企业估值直接当作投资人收到的现金。

少数未上市公司已达到超大市值规模：右图五家未上市公司的合计估值约 2.2 万亿美元，超过过去十年科技 IPO 首次公开市场估值合计约 1.73 万亿美元。企业可以在上市前积累巨大价值，但私募融资估值与公开市场价格并非完全可比。

上市推迟，让更多升值留在私募阶段：典型 IPO 时间从成立约 3-4 年延后至约 15 年；美国独角兽总估值约 5.34 万亿美元，高于罗素 2000 的约 3.5 万亿美元。公开市场投资者更晚参与企业成长，小盘股也不再覆盖全部早期成长机会。

退出价值极度集中于少数赢家：2026 年上半年，前 1%退出项目贡献 84%的退出价值，前 10%贡献 94%。行业总退出额强劲，可能主要由极少数巨型交易驱动，不能代表普通项目容易退出。

私募二级市场回暖，但仍明显分化：员工要约出售参与率约 57.9%；二级交易相对上轮估值的中位折溢价为 0%，第 75 百分位为 +23%，第 25 百分位仍为 −32%。优质资产更紧俏，但“市场没有折价”比图表证据更绝对。

价值增长也向头部 VC 集中：以 2017 年为 100，前 30 家 VC 组合价值指数升至 2,333，前十大上市公司约 542。头部机构组合价值扩张更快，但该指数包含组合规模与估值变化，不能直接当成投资收益率。

选到什么基金，比行业平均值更重要：2024 年份基金中，净 IRR 中位数约 −3.3%，前 10%约 40.5%，但现金分配倍数仍接近 0。基金业绩分化很大，同时新基金的高账面回报尚未转化为实际现金回款。

多数公司收缩亏损，融资赢家仍保持高速增长：普通 VC 支持公司的收入增速多降至约 15%-30%，亏损率收窄；近期成功融资样本的增速仍约 60%-75%。控制亏损有利于生存，但融资市场仍愿意为少数高增长公司承担亏损。

AI 吸收了绝大部分新增创投资金：AI 相关项目占美国 VC 交易金额的比例，从 2016 年 15%升至 2025 年 65%、2026 年 86%。资本配置高度集中于 AI，但这是金额占比，容易受到少数大额融资影响。

新独角兽更年轻，但存量企业并非普遍健康：新晋独角兽年龄中位数降至约 4 年；存量样本 57%收入增长不超过 20%，55%现金续航不足两年，正利润率企业仅约 25%。新赢家成长更快，旧独角兽仍承压。

头部 AI 应用在更大收入基数上仍高速增长：起始 ARR 为 100 万-5,000 万美元的样本，增速中位数 423%，即规模约增至 5.23 倍；5,000 万-2 亿美元组为 150%，即增至 2.5 倍。高速增长已不只来自极小基数，但样本是头部应用，不能代表所有 AI 创业公司。

OpenRouter 用量显示推理需求加速：周 token 用量从 2025 年 9 月 4.7 万亿升至 2026 年 9 月 126.2 万亿，约为 27 倍，自 6 月以来连续翻倍两次。平台用量正在加速，但其中同时包含市场增长、平台份额变化和使用口径影响。

深度采用体现在工具接入，而不只是聊天：领先企业用户的插件、Skills 使用率分别约 21%、19%，典型企业仅 9%、3%；OpenAI 内部约为 95%、93%。生产力差距可能来自把模型接进真实工作流程的能力。

模型路由可以同时改善成本和效果：Databricks Smart Router 每项任务成本 2.13 美元、解决率 92.3%，相较图中高性能单模型成本低 35%、解决率高 1.3 个百分点。根据任务分配模型，比所有任务都使用同一个昂贵模型更有效率。

算力价格开始形成可交易的市场预期：图示 B200 小时价格从约 7 美元降至 5.5 美元附近，再回升到约 6.8 美元。算力价格具有明显供需波动，远期价格信号有助于观察建设回报，但短期走势不能证明长期短缺。

独立推理平台成为新的收入增长层：四家私营推理公司预计新增 ARR 约 20 亿美元，约为 Snowflake 与 Datadog 合计 28 亿美元的四分之三，股权估值却仅约五分之一。推理平台增长规模已不可忽视，但毛利率、资本需求和收入质量不同，不能直接据此判断低估。

Stripe 样本未呈现 SaaS 普遍衰退：成熟 SaaS 企业同比增速由 2026 年初约 19%回升至约 24%；年轻企业仍在约 500%以上。支付数据支持软件需求仍有活力，但年轻企业存在低基数效应，样本也不同于上市 SaaS。

医疗 AI 有积极关联，但标题强于证据：高采用医疗机构每 10 万患者死亡人数从约 1,650 降至 1,050，低采用组 2026 年约 1,650；图中误差区间较宽且重叠（结果值得继续验证，但仅凭此图不能确认死亡率下降由 AI 导致）。

细微的产品优化也能形成业务回报：EliseAI 使用本地口音后，看房转化率提高 5.28%，来电互动度和发言词数中位数各提高 7.8%。AI 的价值可以来自改善具体转化环节，而不必等到完全替代整个岗位。

新军工公司的优势在于单位预算可采购更多装备：图中传统弹药单价约 160 万-545 万美元，新进入者产品约 25 万-75 万美元，同样预算可购买约 3-8 倍数量。低成本量产正在改变采购逻辑，但不同装备能力不完全相同，数量比不能直接等同战斗效能比。

识别设备可能提高警务效率：Flock 部署后一年相较此前一年，车辆盗窃约减少 11%、追回时长缩短约 7%、盗车案件逮捕破案指标提高约 16%。硬件与数据系统可能补足人力，但这是前后变化，仍需区分同期其他因素。

收藏品与直播交易形成另一条消费增长线：自 2025 年初归一为 100，宝可梦卡销售指数升至约 480，Whatnot 周活指数约 450。内容分发与收藏需求共同扩大交易。

下一阶段机会集中于尚未深入渗透的场景。报告列出七类方向：高频消费 AI、机器人、自动驾驶、AI 生物技术、个人健康、编程之外的企业应用及美国实体产业创新。