夜雨聆风7月5日，YC创始人保罗·格雷厄姆（Paul Graham）在X上写下这段话，几个小时后点赞冲破1.6万。
"AI companies are making a lot of money. Apparently the revenues from this wave of technology are growing 'roughly three times more rapidly than the mobile or Internet waves.'"
「AI公司正在赚很多钱。据称，这一波技术的收入增速大约是移动互联网浪潮的三倍。」
这条推文本身没有新料，PG只是转述了别人的结论。但转述的对象，是分析师Azeem Azhar，他刚刚放出的一份报告，给出的数字，足以让任何一个还在纠结"AI算不算泡沫"的人愣一下。
1100亿美元，几个月才敢发布的数字
十天前，6月25日，Azhar 和他的团队在Exponential View发了一条推文，配的图表标题写着："$110bn trailing 12-month revenues – now at a $175bn pace"。
"The GenAI economy has generated $110 billion in sales over the past 12 months. It is growing fast. On an annualized basis, the revenue run rate exceeds $175 billion."
「生成式AI经济在过去12个月产生了1100亿美元的销售额。它增长迅速。按年化计算，收入运行率超过1750亿美元。」
▲ Azeem Azhar公布报告核心数字：过去12个月1100亿美元已入账，年化运行率超1750亿美元。该推文获144万次查看、1.8K点赞。
这条推文他压了几个月才发。原因他说得很坦率：
"These numbers took us several months to construct, and as far as we know, it's the first bottom-up, deduplicated measure of consumer and enterprise AI spending across the full stack."
「这些数字我们花了几个月时间构建，据我们所知，这是首次对全栈消费者和企业AI支出的自下而上、去重测量。」
自下而上、去重，这才是真正的关键。以往谈AI收入，要么是厂商自报的ARR，要么是投行画的TAM（潜在市场规模）幻灯片。Azhar这次想做的，是把一千多家公司的财报、财报电话记录、供应商披露一条条拼起来，逐笔核算谁付了钱、钱最终流进了谁的口袋。
去重的道理不难懂。假设你花100美元买了Cursor的订阅，Cursor拿出60美元付给OpenAI调用模型，OpenAI再拿30美元向Azure买算力。三层如果简单相加，账面上会变成190美元，同一笔钱被数了三遍。Azhar团队只认终端客户实际掏出的100美元，再按各层创造的价值增量往下拆分。这也是为什么他们敢说"首次"：过去没人愿意花这个功夫去拆account book。
"三倍"是怎么算出来的
PG转述的那句话，原文出自报告正文，讲的正是这条曲线的斜率。
"We estimate that AI is scaling 3x faster than the previous IT waves."
「我们估计，AI的扩张速度是此前IT浪潮的3倍。」
报告里配了一张图：把移动浪潮、互联网浪潮和这一轮GenAI浪潮的收入曲线，都从各自的"第0年"开始对齐，再做通胀调整。结果是GenAI这条线从2023年1月起步后，斜率明显比前两条陡得多，而且这个陡度，在聊天机器人订阅期、企业Copilot期、到现在的Agentic编码期，一直没有掉下来。
报告里还有一个更直观的数字：2023年，AI行业每新增10亿美元累计收入需要180天；到了现在，同样10亿美元只要不到两天。九十倍的提速，被Azhar团队称作"velocity"（速度）指标，衡量的是"抵达同一个里程碑所花的时间"，比单纯的百分比更让人心里一紧。
为什么AI能跑得比移动和互联网都快？报告和评论区给出的解释，说穿了很简单：这一轮压根没打算从零开始。云计算、SaaS、移动支付、企业软件集成早就铺好了轨道，AI不需要再造一个App Store、再教用户怎么下载和付费。移动浪潮当年得先建基站、铺频谱、教育用户；AI顺势接进现有的工作流，写代码、写文案、做客服、跑合规。企业CFO看到"能少招人、能提效"，立项比消费者被"种草"要快得多。
有意思的是，这也说明了另一件事：AI几乎没在替代某个品类，它是给几乎所有已存在的岗位同时加杠杆。收入的"表面积"，天然就比当年一个孤零零的App Store要大。
▲ Exponential View《The State of the AI Economy》报告正文，开篇即抛出核心问题：市场究竟有多大？收入是否在增长？这些收入能覆盖多少投资？
账本翻到背面，画风变了
数字讲到这里，情绪已经被拉满了。但报告没有停在"increíble"（难以置信）这一层，它接着翻开了账本的另一面。
一家财经媒体在报道里划了一条线：2026年第一季度，全球（不含中国）AI销售额约250亿美元，而同期数据中心和芯片的折旧支出，大约是210亿美元。
"In Q1 2026, global AI sales outside of China hit approximately $25 billion. That single-quarter figure surpasses the estimated $21 billion in quarterly depreciation costs on data center and chip infrastructure that companies have been racking up."
「2026年第一季度，全球（不含中国）AI销售额约达250亿美元。这一单季度数字，超过了企业在数据中心和芯片基础设施上累积的约210亿美元季度折旧成本。」
▲ 相关报道点出关键信号：AI单季收入首次超过基础设施折旧支出，但差距仍然微弱。
250亿超过210亿，听起来是好消息，收入终于开始追上建设成本了。但分析人士Edward Conard换了个角度算账：如果只看hyperscaler（微软、亚马逊、谷歌这类超大规模云厂商），折旧要吃掉它们**81%的AI相关收入；放到全行业口径，折旧也要吃掉68%**的AI毛收入。
报告自己给出的解释是：按6年折旧年限计算，"hyperscaler的AI收入刚好能覆盖折旧费用"，注意，这里说的只是折旧，还没算上其他运营支出、人力和研发投入。换句话说，收入刚好打平算力账，利润空间几乎为零。
这就是为什么即便"三倍增速"成立，市场的争论也没有停：这到底是需求被真金白银验证了，还是一场用真实收入去托底天量CapEx（资本开支）的紧绷游戏？
X评论区里，怀疑的声音集中在几点：
- 收入不等于盈利
。前沿实验室的算力和基建支出，已经和收入体量相当，不计薪资和研发，结构性亏损依然存在。 - 消费级"杀手时刻"还没出现
。移动浪潮有Instagram、有Uber，一夜之间席卷普通人的生活；AI目前最亮眼的案例，是大学生用Claude写作业，PG在后续回复里承认，"差不多一半大学生已经在用"，但街头普通人呢？ - 单位经济学正在变差，谈不上变好
。移动互联网早期，规模越大成本越低；AI现在恰恰相反，每一次调用都在消耗真金白银的token，规模扩张伴随的是更高的算力账单。
独立信源也在说同一件事
如果只有Azhar一家在喊"3倍"，读者大可以怀疑这是自卖自夸。但另一家独立研究机构Epoch AI，在更早之前用完全不同的方法，得出了相似的结论。
2025年4月，Epoch AI发布了一篇数据洞察，标题写得很干脆："The combined revenues of leading AI companies grew by over 9x in 2023-2024"。
"OpenAI, Anthropic, and Google DeepMind each grew their revenue over 90% in the second half of 2024, corresponding to an annualized growth over 3x/year."
「OpenAI、Anthropic和谷歌DeepMind在2024年下半年的收入均增长超过90%，对应的年化增速超过3倍。」
▲ Epoch AI基于财务模型独立测算：三家前沿实验室2024下半年收入较上半年增长超90%，年化增速均超3倍，与Azhar报告的"3倍"结论相互印证。
Epoch AI当时预测，到2025年4月，OpenAI年收入会摸到100亿美元级别，Anthropic和谷歌DeepMind则处在个位数十亿美元级别。两份报告方法不同、机构不同、发布时间也差了一年多，却在"3倍"这个量级上对上了号，比单一信源更有分量。
再往下拆一层，这轮浪潮里钱是怎么分布的。报告把整条产业链分成三层：应用层（Cursor、Harvey这类做具体场景的公司）、基础模型层（OpenAI、Anthropic这类闭源大模型公司）、托管/基础设施层（Azure、AWS这类云厂商）。眼下，基础设施层还是拿走大头的那一层，但幻灯片里的趋势线显示，应用层和模型层的价值份额正在往上爬。
这背后藏着一层残酷：去年最好的模型，往往一年之内就被开源权重"追平"，高端客户跟着流失到下一代模型。Azhar团队把这形容成"跑步机"，前沿模型公司必须不停奔跑，才能留在原地。
电和芯片，是这场狂欢的物理边界
支撑这一切狂飙的，是史上罕见的基础设施狂潮。
报告提到一个反常识的信号：美国电力部门用电量从2008年到2024年基本零增长，但2024年之后，每个月新增用电量重新爬升到9太瓦时，数据中心贡献了2030年新增电力需求的约55%。NVIDIA的供货承诺，一年内从310亿美元跳到了950亿美元。有些数据中心因为电网接入排队太慢,干脆自己建燃气电站供电。
这也是为什么"三倍"这个数字，从来都不只让人兴奋这么简单。收入在狂奔，建设成本也在狂奔，两条曲线咬得极紧，报告标题页里那句自我评价挺诚实："The AI economy is bigger and faster than any technology wave before it, yet still small enough to be early."（AI经济比此前任何技术浪潮都更大、更快，但依然小到足以称之为"早期"。）
留白，交给下一季度
一份报告，能同时让人兴奋和心虚，大概就是它的价值所在。
Azhar团队没有把话说满。他们承认，v1版本没有覆盖中国市场；折旧年限用6年是一种判断，算不上铁律；报告也刻意排除了企业内部AI带来的广告效率提升，以及传统软件里嵌入的AI小功能，这些本可能让数字更好看，但也更难核实。
三倍是真的快。但这轮浪潮能走多远，还得看token价格持续下降之后，用量能不能撑起足够的毛利，把"刚好覆盖折旧"这几个字，换成"远远盖过成本"。
下一季度，250亿和210亿之间的缺口会拉大还是缩小？这是留给所有人的悬念。