华尔街知道大型科技公司可以在人工智能上投入资金。更棘手的问题是，这些支出以多快的速度向这些公司返还现金。

这就是故事发生变化的地方。人工智能的繁荣不再只是一个增长故事；而是一个故事。这是一个赚钱、赚钱的故事。

超大规模企业——亚马逊（AMZN）、Alphabet（GOOG、GOOGL）、Meta（META）、微软（MSFT）和甲骨文（ORCL）——正在为芯片、数据中心和电力编写检查。芯片制造商首先获得报酬，预计他们在支付自己的账单后会保留更多现金。

美国银行全球研究部将其称为“自由现金流的代际转移”，下图显示了原因。

自由现金流是公司在经营业务和支付重大投资后剩余的资金。在美国银行的图表中，大型科技公司和芯片制造商的数字正朝着相反的方向发展。对于超大规模设备篮子来说，它正在陷入负值区域，而半导体篮子——英伟达（NVDA）、美光（MU）、博通（AVGO）和应用材料（AMAT）——不断攀升。

但这并没有让人工智能的繁荣变得不那么真实。这使得回报更难以确定。

芯片需求可能保持强劲，而超大规模企业现金流则减弱，因为一方正在出售基础设施，而另一方正在付费建造基础设施。美国银行表示，“七巨头”超大规模企业今年已花费了 2340 亿美元的资本支出，而它们的股票到 2026 年基本持平。

Apollo 首席经济学家 Torsten Sløk 是这样提出这个问题的：“但是如果回报所需的时间比共识假设的要长怎么办？” （披露：雅虎是一家由阿波罗全球管理公司附属公司管理的基金的投资组合公司。）

他的回答从两个压力点开始。代币价格仍在下跌，这意味着人工智能的使用可以增长，但每单位使用不会产生那么多收入。中国的模式也在追赶美国的模式，这给试图将人工智能转化为高利润收入的美国平台带来了更大的压力。

风险在于时机。支出现在就发生。随着时间的推移，芯片、服务器和数据中心的成本不断显现。但收入和现金流可能需要更长的时间才能实现。

Sløk 的中国与美国模型代币使用情况图表凸显了这一点。

在排名前 20 的 AI 模型中，中国模型在 5 月和 6 月的代币处理量均高于美国模型，且差距进一步拉大。中国模型使用量从 5 月份的 46 万亿个代币上升到 6 月份的 98 万亿个，而美国模型使用量从 37 万亿个上升到 53 万亿个。

如果人工智能的使用持续增长，客户为更好的工具付费，并且随着时间的推移，大型科技公司将今天的支出转化为更高的收入，那么仍然存在明显的上升空间。在这种情况下，当前现金流受到的打击是构建下一个平台的成本，而不是警告信号。

但斯洛克警告说，市场可能假设得太多、太快。

他写道：“如果中国模式持续上涨而代币价格持续下跌，那么预期的超大规模现金流可能会过于乐观。”

Jared Blikre 是雅虎财经的全球市场和数据编辑。在 X 上关注他 @SPYJared 或发送电子邮件至 jaredblikre@yahooinc.com。

点击此处深入分析最新股市新闻和影响股价的事件

阅读雅虎财经的最新金融和商业新闻