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AI越强,为什么科技股反而越慌?(图
AI越强,为什么科技股反而越慌?(图AI越强,为什么科技股反而越慌?(图
随着 AI 编程工具可以直接生成Tailwind风格的代码，开发者不再需要频繁查阅官方文档，也就很少再接触Tailwind Labs的付费组件和服务。使用量与收入被彻底“脱钩”。Wathan公开表示：“如果什么都不改变，大约六个月后我们就发不出工资了。”要知道，Claude.ai、Cursor、Grok等主流 AI 产品本身，正是用Tailwind CSS构建界面。
05 5000亿美元的AI账单，没有找到买单者
另外一个问题来了，为什么AI越强，强势押注AI的科技股反而越跌？
过去三年，投资逻辑是“AI是未来，买入AI就是买入未来一切”。但是，旧世界即将崩塌，但是新世界还未建成。
在企业层面，AI 确实正改变预算的结构，但并不是简单地把SaaS预算等额转移给AI模型。根据 Gartner 对 300 多名企业高管的调查，大多数组织确实计划增加 AI 投入，但仍被要求对每一笔开支的回报率做严格考量。
同时Flexera的调查显示，超过80%的企业报告AI应用支出增长，但约36%的组织认为自己在 AI 上“花得过多”，这表明AI 带来的预算压力反而可能压缩其他 IT 支出。
企业呈现出在新旧支出之间反复权衡的状态。
同时，现在也是硅谷科技巨头们的财报季。“AI 公司”在股市的代表，并不仅仅是纯 AI 受益者，从数字来看，更是“AI 投入者”。
Alphabet宣布2026年资本开支1750亿至1850亿美元，近两倍于2025年的914亿，远超华尔街预期的约1200亿。Amazon约2000亿美元，比分析师预期高出550亿。Meta的1150亿至1350亿。三家合计，2026年AI投资将超5000亿美元。
高盛分析师Ben Snider写道：“按照2025至2027年年均5000亿美元的资本开支，要维持投资者习惯的资本回报率，这些公司需要实现年利润超过1万亿美元的运转率，这是2026年一致预期利润4500亿的两倍以上。”
图：硅谷科技巨头2026资本支出
文章最开始所提到的AI发展趋势，也正在转向“长程、长时、复杂任务的持续执行”。无论是多智能体协作、Agent 自动化工作流，还是代码与业务系统的长期接管，这类任务的共同特征是：需要模型在更长上下文中反复推理、规划、修正，并对中间状态负责。
这也在反向推动科技巨头持续加大算力投入。为了支撑更长上下文、更高并发的 Agent 调用，以及多智能体并行运行，云厂商和模型公司不仅需要更强的单卡算力，还需要在数据中心层面扩充 GPU 集群规模、提升网络带宽和存储吞吐能力。
AI不只是在“赋能”现有商业模式，它在“吞噬”它们。吞噬之后，还没看到能够重新旺盛生长的土壤。
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05 5000亿美元的AI账单，没有找到买单者
另外一个问题来了，为什么AI越强，强势押注AI的科技股反而越跌？
过去三年，投资逻辑是“AI是未来，买入AI就是买入未来一切”。但是，旧世界即将崩塌，但是新世界还未建成。
在企业层面，AI 确实正改变预算的结构，但并不是简单地把SaaS预算等额转移给AI模型。根据 Gartner 对 300 多名企业高管的调查，大多数组织确实计划增加 AI 投入，但仍被要求对每一笔开支的回报率做严格考量。
同时Flexera的调查显示，超过80%的企业报告AI应用支出增长，但约36%的组织认为自己在 AI 上“花得过多”，这表明AI 带来的预算压力反而可能压缩其他 IT 支出。
企业呈现出在新旧支出之间反复权衡的状态。
同时，现在也是硅谷科技巨头们的财报季。“AI 公司”在股市的代表，并不仅仅是纯 AI 受益者，从数字来看，更是“AI 投入者”。
Alphabet宣布2026年资本开支1750亿至1850亿美元，近两倍于2025年的914亿，远超华尔街预期的约1200亿。Amazon约2000亿美元，比分析师预期高出550亿。Meta的1150亿至1350亿。三家合计，2026年AI投资将超5000亿美元。
高盛分析师Ben Snider写道：“按照2025至2027年年均5000亿美元的资本开支，要维持投资者习惯的资本回报率，这些公司需要实现年利润超过1万亿美元的运转率，这是2026年一致预期利润4500亿的两倍以上。”
图：硅谷科技巨头2026资本支出
文章最开始所提到的AI发展趋势，也正在转向“长程、长时、复杂任务的持续执行”。无论是多智能体协作、Agent 自动化工作流，还是代码与业务系统的长期接管，这类任务的共同特征是：需要模型在更长上下文中反复推理、规划、修正，并对中间状态负责。
这也在反向推动科技巨头持续加大算力投入。为了支撑更长上下文、更高并发的 Agent 调用，以及多智能体并行运行，云厂商和模型公司不仅需要更强的单卡算力，还需要在数据中心层面扩充 GPU 集群规模、提升网络带宽和存储吞吐能力。
AI不只是在“赋能”现有商业模式，它在“吞噬”它们。吞噬之后，还没看到能够重新旺盛生长的土壤。
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