Gartner：GenAI 硬件投资远超模型与平台收入

Timothy Prickett Morgan

发布于 2026年7月21日 星期二 // 21:32 UTC

最近几周，关于来自中国的开放权重 AI 模型——例如阿里巴巴 Qwen、DeepSeek R1、V3 和 V4，以及 Moonshot Kimi K3——在能力上正逐步逼近来自美国的闭源模型（如 OpenAI GPT、Anthropic Claude 和 Google Gemini）的讨论甚嚣尘上。

这场始于去年 1 月 DeepSeek R1 模型的讨论是有道理的，因为如果美洲和欧洲大陆的公司决定他们想要开放权重——在现阶段他们通常无法获得开源模型，因为模型制造成本太高——那么他们就会考虑中国模型，而不是成本高得多的闭源权重模型。这反过来会压低美国 AI 模型制造商所能产生的收入，而这或许不足以覆盖 OpenAI、Anthropic、Google 等公司正在承担的巨额 AI 硬件租赁成本以及如今的购置成本——他们正按照自己的愿景创造生成式 AI 的未来，而我们其他人将不得不应对这一未来。NEXTPLATFORM 广告

未来两年，账面上有数万亿美元的数据中心和硬件投资，以支撑这些生成式 AI 的雄心。而 OpenAI（约 250 亿美元，较 1 月增长约 2 倍）和 Anthropic（5 月为 470 亿美元，较 2025 年 12 月增长 5.2 倍）年化收入运行率的增长，让人们屏息以待，但抱有一种乐观态度，认为收入终将赶上并超过投资。

好吧，ARR 并不是实际收入，尽管它是未来潜在销售水平的一个有趣指标。但就像某一时点的体温或血压测量值一样，它并不是衡量整体健康状况的良好指标。在 The Next Platform，正如 Randy Newman 所准确指出的那样，重要的是钱，这就是为什么我们要仔细研究 Gartner 关于 AI 模型和平台实际支出的一些新数据。这是 Gartner 一直在开发的一个新数据集，让我们来看看：

与 Gartner 今年 1 月发布的那份数据相比，这是对 AI 支出更为受限的视角；1 月那份数据包罗万象，从 AI PC 和 AI 服务器到 AI 增强应用，涵盖 2025 年以及 2026 年和 2027 年的预测。我们将看看这一切会如何发展。我目前还不太完全相信这一切，尽管超大规模云厂商、云构建者和 AI 模型制造商不得不相信，因为他们整个辉煌的增长故事都依赖于我们所有人相信这场生成式 AI 热潮不会只是又一个巨大的泡沫。

我的意思是，这就是泛大陆经济中泡沫的运作方式，对吧？问问 John Law 吧，他可能正以 7200 转/分的速度在坟墓里打转，就像一块老式磁盘驱动器……在地球上，无论我们喜欢与否，我们都被资本和商品流动缝合在一起，而我们的 401(k) 养老金全都依赖于这场生成式 AI 热潮是一场真正的变革，并且不会破坏那个经济和人们的生活。NEXTPLATFORM 广告

无论如何，我们想深入探讨 AI 模型和平台的支出，这非常相关，因为 Anthropic、OpenAI、Moonshot 和 DeepSeek 都正寻求上市，其理念是它们将向软件销售大量许可证并提供支持，或提供各自模型的 API 访问。

在上表中，Gartner 在 2024 年的一份研究报告中估计，生成式 AI 模型支出 2023 年为 14 亿美元，2024 年为 57 亿美元，增长率为 320.4%。我们用更多有效数字重新调整了这些数字，以使四舍五入和百分比变化成立，这就是为什么这些数字以蓝色粗斜体显示。和往常一样，我基于比率和直觉做出的估计以红色粗斜体显示。

这里有趣的是，生成式 AI 模型收入的增长率正在迅速放缓。2024 年为三位数，2025 年增长率不到一半，而在 2026 年的预测中又略有减速。事实上，2025 年生成式 AI 模型的数字比 1 月数据中的略低，但这可能是因为 1 月数据还包含了传统 AI 机器学习模型。无论如何，2026 年 283 亿美元的收入，远不及仅凭 OpenAI 和 Anthropic 的 ARR 所能预期的水平。我们推测，Gartner 的这个生成式 AI 模型收入数字既包括基础模型许可，也包括对基础模型的 API 订阅访问。

真是让人琢磨不透。NEXTPLATFORM 广告

同样有趣——而且有用——的是特定领域和专用生成式 AI 模型的细分数据，这些模型越来越受欢迎，其收入增长速度是能做任何事情的更广泛基础模型的两倍。我完全相信这类模型有朝一日可能占生成式 AI 模型收入的一半，而且它们的受欢迎程度会继续上升，而不是趋于平稳。想想后台应用吧。这些 ERP、SCM 和 CRM 系统是构建出来的，但它们也经过大量定制以匹配特定客户的需求，而客户所做的修改占安装和维护此类系统成本的很大一部分。（这就是为什么它们未必比从头构建自己的应用成本更低。）AI 模型也应该没有什么不同。

同样有趣的是，公司用来运行其模型并开发使用生成式 AI 功能的应用的 AI 平台，其市场已经大于 AI 模型本身的市场。这表明成熟度在加速，并证明生成式 AI 在某种意义上只是 AI 机器学习和甚至 HPC 的延伸。（这些 AI 平台类别的分类法在 Gartner 这里有。）AI 开发平台包括 IBM、SAS、H2O 等提供的平台，以及 Amazon SageMaker 和 Bedrock、Google Vertex AI 和 Microsoft Azure Machine Learning 等等众多平台。

但另一件事是，此类生成式AI平台的市场增长速度远低于模型本身的市场。这可能是因为AI模型在收入方面对API的依赖程度很高，也可能是因为企业希望授权使用自己的模型并掌控自己的生成式AI命运。这是明智之举，也是超大规模云厂商、云服务构建者以及如今的AI模型构建者正在为自己做的事情。你是在为它们自行使用或用于进入新市场的AI工具的实验和部署提供资金支持。

谈到生成式AI模型，我认为完全开源的模型——包括代码和权重——才是那些销售封闭基础模型访问权限的公司面临的真正重大威胁。由于英伟达通过销售在全球市场占据主导份额的AI硬件而获利丰厚，它确实是唯一一家足够富有、能够免费赠送其Nemotron 3基础模型的公司。其他任何公司都负担不起。就是这样。这就是为什么Meta Platforms不再开发其开源Llama模型，而是强调其Spark Muse模型，后者几乎肯定不会开源。NEXTPLATFORM 广告

英伟达是唯一一家负担得起免费赠送其基础模型的公司（或许还有那些想给美国模型制造商制造麻烦的中国模型制造商），这一事实对生成式AI模型授权和订阅的长期增长有着各种影响。当硬件价格高得惊人时，如果你必须在免费和非常昂贵之间做选择，你会选哪条路？

奇怪的是，免费赠送并抢走其最大客户的生意，可能会在某个时候让英伟达与其最大客户产生矛盾，甚至惹上法律麻烦。这在很大程度上取决于美国和欧盟政府是否有意愿提起一项诉讼，指控英伟达利用其在AI硬件领域的垄断地位来为其免费的Nemotron模型提供资金支持。很难说特朗普政府会做什么、不会做什么，因为模型制造商和英伟达正时不时地与白宫套近乎，试图施加影响。据《华尔街日报》的一篇文章称，AI模型制造商们对市面上存在的开放权重和开源模型肯定不满，这些模型无疑是安全威胁，但同时也是对Anthropic、OpenAI和谷歌的竞争威胁，因为这些公司希望能够对基础模型的使用收费。

它们业务的未来取决于此。而从我们所能看到的情况来看，生成式AI模型和平台的实际收入与它们巨额投资所要求的水平相比，还相当微薄。

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