AI领域的泡沫要破了吗？AI领域的投资开始减缓了吗？

巴克莱银行发布最新研究报告得出结论：远远未到。而且AI行业的资本开支周期仍将持续，2027至2028年的关键技术突破可能引发算力需求的大幅激增。

巴克莱得出这一结论的核心依据来自OpenAI近期超预期的营收表现，据OpenAI CEO山姆·奥特曼透露，2025年公司营收较年中内部预测高出约15%，而2027年的预期营收更是从原先的600亿美元上调至900亿美元，同时公司有望在2027年实现1000亿美元的年度经常性收入（ARR）目标，这一时间点较此前预测提前了一年。

营收数据的上调同步带动了推理计算成本、每周活跃用户以及付费用户年度平均收入等关键指标的提升，反映出AI技术在商业化落地过程中需求的快速增长，也降低了行业泡沫破裂的风险。

这一系列超预期的营收表现背后，是OpenAI对算力资源的巨大需求支撑。巴克莱的分析显示，OpenAI在2024至2030年间的计算运营支出预算超过4500亿美元，其中2028年的计算支出预计达到1100亿美元的峰值。为确保算力供应的稳定性，OpenAI已与甲骨文、微软等多家科技企业签订了总额约6500亿美元的十年期算力租赁合同，这些合作不仅为OpenAI的业务扩张提供了基础设施保障，也推动了合作伙伴在AI算力领域的资本投入。

除了现有业务的算力支撑，OpenAI的下一代技术研发进一步推高了算力需求。目前公司正在推进GPT-6大语言模型和Sora 3视频生成模型的研发工作，更关键的是，2027至2028年有望落地“递归自改进”技术——这一技术能让AI模型自主优化升级，将显著提升模型的性能和效率，但同时也需要海量的算力资源作为支撑。为此，OpenAI已预留约430亿美元的额外“可变现算力”资金，用于应对该技术落地后的算力需求。巴克莱预测，受OpenAI等企业的需求驱动，2024至2030年全球AI数据中心总容量将实现翻倍，仅OpenAI就需要合作伙伴承担超过6000亿美元的资本开支，用于算力集群的建设和升级。

OpenAI的快速发展也倒逼行业竞争对手加大投入，进一步巩固了AI资本开支周期的持续性。为追赶OpenAI的技术优势，谷歌、meta等科技巨头不得不扩大用户规模、加快模型迭代速度。例如，谷歌旗下DeepMind持续推进Gemini系列多模态模型的优化，meta则在LLaMA开源模型的基础上推出更多针对特定场景的定制化版本，这些动作都需要大量的算力投入作为支撑。此外，拉里·佩奇等科技巨头创始人对AI长期竞争的重视，使得即便面临市场波动，企业也愿意持续投入以抢占赛道，这种战略决心推动AI行业的资本开支维持在较高水平，同时互联网巨头与超大规模云服务商的高强度投入，也让半导体等相关产业链的需求持续旺盛。

从行业整体来看，OpenAI的动态只是AI资本开支周期持续的一个缩影。近期行业最新动态显示，全球半导体厂商正加大AI芯片的产能布局，以应对算力需求的增长，2025年以来AI芯片市场的同比增速保持在60%以上；竞争对手动态方面，谷歌近期宣布将Gemini模型的算力投入提升30%，以支持更复杂的多模态任务处理，meta则计划在2026年前将其AI数据中心的容量扩大两倍，这些举措都印证了巴克莱关于AI资本开支周期仍将延续的判断。

随着2027至2028年递归自改进等关键技术的落地，AI行业的算力需求将迎来新一轮激增，资本开支的周期也将在技术驱动下持续推进。

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