知名科技研究機構Exponential View近日發布全球首份《The State of the AI Economy》報告，通過自下而上的量化模型，首次系統性梳理了全球人工智能經濟需求側的財務狀況。該研究突破傳統分析框架，追蹤超過1000家企業的AI支出，構建出可審計的財務模型，為評估AI產業商業化進程提供了全新視角。
報告顯示，過去12個月全球AI生態系統（不含中國市場）實現約1100億美元收入，按年化計算已突破1750億美元規模。這個增速達到互聯網和移動應用浪潮的三倍，主要得益于企業級應用的快速滲透。研究團隊特別強調，通過"終端客戶支付原則"避免重復計算，例如用戶向AI服務商支付的費用不計入服務商向云廠商采購的支出，確保數據真實性。
在財務可持續性方面，研究團隊將云服務商的AI專項資本支出從常規投資中剝離，采用差異化折舊模型：計算資產按6年折舊，其他基礎設施按14年折舊。測算表明，2026年第一季度全球AI收入達250億美元，首次超過210億美元的折舊成本。報告指出，GPU集群管理效率的提升和持續供不應求的市場環境，支撐了計算資產更長的經濟壽命。
價格彈性分析揭示出獨特市場規律：當AI服務供應商降價10%時，Token使用量會增長12%-18%，導致總支出不降反升。這種反常現象促使研究團隊提出"質量調整輸出"概念，該指標綜合考量Token產量、有效輸出比例和模型能力，被認為更能反映真實經濟價值。目前行業普遍使用的Token計費方式，可能掩蓋了技術進步帶來的實際效益提升。
企業投入意愿呈現明顯上升趨勢。報告援引對歐美工業、保險、金融、制藥等行業高管的調查顯示，多數企業已度過AI試點階段，進入規模化應用前期。財報電話會議中AI相關討論頻率顯著增加，波士頓咨詢調查更顯示半數CEO認為AI表現直接影響其職業前景。這種戰略重視正轉化為實際投入，形成技術進步與商業應用的良性循環。
該研究通過檢視云服務商公開聲明、供應商客戶信息及第三方數據，構建出覆蓋主要企業損益表、資產負債表和現金流的財務模型。每個數據點都標注置信度權重，確保估算結果可追溯驗證。作為系列報告的開篇之作，研究團隊歡迎各界提出改進建議，以期持續完善這個正在成長的量化基準體系。
