彭博社报道，AI领域的经济状况正变得日益令人不安。随着竞争加剧，AI 模型价格正在大幅下跌；与此同时，GPU、内存、服务器和电力成本却居高不下，导致客户支付的费用与构建 AI 基础设施所需成本之间的差距不断扩大。

部分英伟达服务器系统的价格上涨了15%以上，三星也在上调先进产能的报价，且内存短缺问题可能持续至 2027 年。值得注意的是，AI 使用成本的降低可能会推动使用量的激增，但更关键的问题在于，这种增长能否转化为实际利润。在针对美国 60 家最大金融机构的 919 场财报电话会议中，近 80% 的机构提及了 AI，超过 50% 讨论了相关成本，然而仅有一家公司量化了已实现的美元回报，总额仅约1900万美元。

在经历了多年的巨额 AI 投入后，企业似乎仍难以确切证明 AI 到底为它们带来了多少收益。与此同时，AI 基础设施建设日益依赖债务、私募信贷、特殊目的载体（SPV）及各类担保；这意味着，一旦需求疲软或商业化变现速度不及预期，企业可能被迫削减资本支出（CapEx）或筹集更多资金。尽管 AI 的使用成本可能大幅下降，但如果回报无法跟上构建成本，市场可能会发现：这场 AI 热潮虽然创造了可观的营收，却未能带来足够的回报。