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导读：下半年刚开始，美国AI达到了一个新的高潮。继英伟达的市值超过4万亿美元之后，微软的市值也一度突破了4万亿美元。美国四大AI巨头的资本支出，各自都将达到每年上千亿美元。美国的AI独角兽企业的估值，达到数千亿美元。AI原生企业的年化收入突破百亿美元。硅谷挖一个AI顶级人才，价码飙到了10亿美元。这一轮AI革命，是从2022年底到2023年3月，OpenAI接连发布ChatGPT和GPT-4引爆 ......下半年刚开始，美国AI达到了一个新的高潮。继英伟达的市值超过4万亿美元之后，微软的市值也一度突破了4万亿美元。美国四大AI巨头的资本支出，各自都将达到每年上千亿美元。美国的AI独角兽企业的估值，达到数千亿美元。AI原生企业的年化收入突破百亿美元。硅谷挖一个AI顶级人才，价码飙到了10亿美元。
这一轮AI革命，是从2022年底到2023年3月，OpenAI接连发布ChatGPT和GPT-4引爆的。人们以为，接下来每过一两年左右，会有GPT-5，-6……这样下去就会实现通用人工智能（AGI）。
但GPT-5的推出，比人们预想得要更难、也更晚。大模型也正在向多模态和推理、向物理世界的智能体演变。一场真正的技术革命，远比技术最初所展示的那个样子要波折和变态得多，但它的总体方向并不会改变，直至在新构建的基础设施之上、结合原有的技术、形成完整的生产力解决方案。
美国刚刚公布的《AI行动计划》中，开宗明义就提出了AI将会带来一场产业革命和一场新的信息革命，甚至出现“文艺复兴“式的效应。
所有这些，说明美国的AI正在变成更大的泡沫，还是AI正在迎来一场应用的爆发，通过创新驱动更多的产业向智能化升级，提升劳动生产率，带来经济结构的深刻变革，甚至实现能源和计算的终极变革？
在AGI和ASI这些旗号下，我们可以继续期待硅谷推动AI技术边界持续扩大，成本持续下降，普惠经济与社会吗？
回答上述问题，应该从以下六个方面观察
AI投资新高潮
基础设施投资与迁移
刺激制造业
Token经济
“医治“鲍莫尔病
最后一次工业革命
AI投资新高潮进入2025年下半年，硅谷巨头发起了新一轮算力军备竞赛。谷歌、微软、亚马逊与Meta空前的资本支出，已经普遍逼近千亿美元大关。微软已经结束了自己的2025财年，对下一季度资本支出的指引，达到了300亿美元，为2026财年全年超过1200亿美元定了基调。Meta上调了2025财年资本开支的下限，整体相较上一财年增长300亿美元，既然这次承诺2026财年将“同样显著增长”，也就意味着超越1000亿美元。亚马逊此前就承诺今年资本开支达千亿美元。
Big 4季度资本开支近千亿美元
硅谷巨头的资本支出正在拉动美国经济增长。2025年，围绕AI算力的相关资本支出，整体将占美国GDP的2%左右，对GDP增长的贡献达到了0.7个百分点。AI投资的规模，足以对美国经济增长起到刺激作用。
基础设施投资与迁移这些天量投资的去向，决定了AI是否能从技术突破走向应用革命。而目前最重要的落点，就是AI基础设施。在那里，越来越多新生产要素token被生产出来。
微软与谷歌此前掐得厉害，但谁也没想到，AI还没来得及颠覆谷歌的搜索，已经开始颠覆亚马逊的云服务。二季度，亚马逊AWS收入增长仅17%，不及竞争对手微软的39%和谷歌的37%。如果AWS再不振作起来，到明年底它全球第一大云巨头的宝座就要让位给微软了。在财报电话会议上，微软CEO纳德拉霸气的宣布，“微软已在AI基建上领先”，过去一年新增建成规模2GW，超过任何其他云服务提供商。
在新架构芯片的采纳速度上，AWS也慢于其主要竞争对手。在今年5月的微软Build大会上，微软副总裁斯科特格思里(Scott Guthrie)在他的主题演讲中说，“有些云提供商，比如AWS，仍然没有推出基于GB200的服务。”
亚马逊云服务走弱，与它对AI的垂直一体化布局不成体系有关。相对谷歌的视频与搜索、Meta的社交网络，以及微软的企业应用，亚马逊的核心的电商业务，目前AI落地的广度与深度要略低一点。它也缺乏自己的前沿大模型。
微软凭借对OpenAI神奇的投资与合作模式，在这场AI革命中一度领先了据纳德拉所说的2年左右，虽然从年初开始OpenAI不再绑定微软Azure，但微软Copilot仍然受益于GPT；Gemini已经让谷歌走出创新者的窘境。正由于自身业务与大模型对云业务的确定性不及其他云巨头，AWS的资本开支强度及增速，在硅谷云巨头中是最低的，也不及Meta。而且，亚马逊原本就是一家重资产的科技巨头，很大一部分资本支出要用于物流与仓储。
竞争会在下半年加剧，即使资本开支侵蚀着巨头们短期的利润率与自由现金流。微软和亚马逊都相信AI驱动的云服务仍将高速增长。它们也都提到，全球IT存量仍在往云端迁移，这一趋势与AI工作负载增长相互驱动。亚马逊给出的数字是，全球85%到90%的IT支出，目前仍然在本地部署（on-premises），但到了10年或15年后，这一比例将会反转；也可能会因为AI五角大楼结合愈发紧密，掀起了国防装备智能化的热潮。
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