AI的天花板与飞轮不一样
思瀚产业研究院    2025-10-17

1、AI具有更高的天花板

AI 算力呈“乘法式”扩张，行业天花板与技术迭代速度显著更高；4G/5G 呈“加法式”增长、受物理边界约束。

5G 的需求与可部署资源和连接总量高度相关，受频谱、站址、覆盖半径、功耗等硬约束影响，收入结构本质上由基建 CAPEX与运营服务收入 相加决定，边界受人口与设备密度限制。

AI 的核心产出是“智能”，作为生产要素与数据、劳动力、资本相乘提升全要素生产率，算力需求由模型规模、上下文长度、多模态维度与推理负载共同驱动，能力提升与单位算力成本下行形成“算力-模型-应用-数据”正反馈飞轮，带来指数级模型复杂度与场景渗透。

横向对比流量消耗量与token消耗量，从13年开始的4G时代到当前的5G时代，流量消耗量CAGR（2013-2024年）约61.1%，而token消耗量则呈指数级增长，以openrouter平台为例，过去一年即增长约28倍。

AI 在各行业重构流程并催生新价值链与新市场，行业天花板由可被智能化的任务空间决定而非人口与设备数，概念上更接近无界；5G 的连接上限虽高，但受频谱资源和物理部署所框定。

基础设施端，受“可计算的连接上限”约束，4G/5G呈现明显的周期特性。

从国内三大运营商资本开支轨迹可见，4G 推进期（约 2013–2016）CAPEX 阶梯上行并在 2016 年前后见顶，随后 2017–2019年进入消化回落；5G 首轮规模建网（2020–2022）CAPEX 再度抬升，伴随覆盖范围扩大、边际收益下行与折旧约束，2023–2024 转为高位趋稳。建设周期取决于频谱/标准迭代速度与站址、光纤、供电等物理资源上限，以及人口与终端渗透的可测边界，使连接类基础设施的 TAM 收敛。

我们认为AI 算力的行业天花板远高于 4G/5G 并仍在上修，体现为数据中心 Capex 与上游加速芯片 TAM 的绝对规模与增速同时抬升。

北美四大云厂资本开支持续高增，主权AI等贡献新增量，英伟达指引Blackwell和Rubin平台有望共同推动全球AI基础设施规模在2030年左右达到3-4万亿美元。

Grand View Research预测预计全球直接AI市场规模到 2030 年将达到18117.5 亿美元，2025 年至 2030 年的复合年增长率为 35.9%。

2、AI投资正滚动式兑现

4G/5G 的投资回收期显著偏长，源于前期重资本、后端慢变现的商业模式。根据PatentPC，5G投资平均收支平衡时间预计为8-10年。

“先覆盖、后变现”的工程属性决定 CAPEX 前置。

频谱拍卖与许可费用进一步抬升资本门槛，如德国2019年5G频谱竞拍总额65.5亿欧元，挤压早期现金回笼空间。

收益侧提升有限：ARPU提价空间受竞争与监管制约，GSMA预计至 2030 年高收入市场 ARPU年增仅约1%，行业收入增速温和，ROI 摊薄。

二次建设叠加：当一期覆盖接近“边际”，Capex/Revenue 比率见顶后趋稳，但5G-A 与行业专网等二次建设仍需持续投入，使回收呈“建设—消化—再建设”的多周期拉长。

以云服务商为例，AI 算力的回收期显著短于4G/5G，核心在于边部署边变现（按量计费）+ 高利用率。

变现即时性：算力以按秒/按小时计费的 On-Demand 形态，上线即产生现金流，避免“大网络先覆盖、后变现”的滞后。

单机收入高：主流 8×H100 机型对应每卡时价常见 $2–$4+ 区间（AWSp5.48xlarge 折算 $3.933/GPU·h；专业 GPU 云最低 $2.99/GPU·h ），在高利用率场景下可快速摊薄前期投入。以一张H100价格为3万美元计算，大约需400天即可覆盖单卡成本。

高利用率：AI加速卡长期处于供不应求的状态，云服务厂商RPO激增，算力资源被提前锁定。

AI产品的用户渗透速度远超互联网，已拥有庞大的用户基础，潜在变现能力强，投资回收期相比4G/5G有望显著缩短。ChatGPT上线约3年用户已接近8亿，而互联网达到相近体量约用时12–13年，同等用户规模在更短时间达成，使单位获客成本更快被摊薄。

①用户金字塔完善：免费用户→高级订阅→企业版与API，用量计费与席位订阅并行，带来更高ARPU与更长生命周期价值；

②强网络效应与内容自传播降低获取成本，结合云化交付的近零边际成本，使规模扩张直接转化为毛利改善；

③产品梯度与功能包（更强模型、更高上下文、更快速率等）提供持续的付费升级与交叉销售空间。

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