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英國科技研究平臺Exponential View周四（6/25）發布首份《AI經濟報告》（The State of the AI Economy）報告，試圖衡量生成式AI的真實市場需求。報告指出，若排除重複計算並不含中國市場，生成式AI過去12個月創造1,100億美元營收，最新年化營收規模更突破1,750億美元，顯示AI需求已獲實際支出驗證。

Exponential View的模型採用由下而上的方式，逐項追蹤企業與消費者實際支付的AI支出，資料來自公司財報、公開說法、可信媒體報導與外洩資訊，並依可信度加權；若同一筆收入在App、模型供應商與雲端業者之間流動，則只計算終端客戶支出，以避免重複計算。

報告指出，AI經濟營收主要來自AI應用、基礎模型與AI基礎設施3個層次，目前仍集中於AI基礎設施與代管服務，也就是模型供應商與AI應用業者為執行推論而支付的雲端算力費用；不過，AI應用與模型供應商的營收占比正在提高。

事實上，生成式AI需求正以遠快於歷次IT浪潮的速度成長，其營收成長速度約為網際網路、行動裝置及雲端等技術浪潮的3倍。

此外，AI需求快速擴大，也帶動整體AI基礎建設同步升溫。報告指出，AI資料中心用電規模快速放大，最大型AI運算中心已從數十MW等級提升至數百MW、甚至GW等級；美國發電量在2008年至2024年間幾乎沒有成長，但自2024年起年增幅已由歷史平均的6TWh提高至9TWh，增速提升約50%；Nvidia AI晶片供貨承諾金額一年內也由310億美元增至950億美元，反映AI運算、資料中心及能源投資正持續加速。

即便如此，AI對整體經濟的影響仍處於早期階段。若以美國GDP作為比較基準，全球不含中國的AI營收僅相當於美國GDP的0.42%，遠低於IT產業占GDP的9.4%；而企業目前回報的AI效益，也多集中在降低成本、節省時間與提高產出等效率面，直接帶動營收成長的案例仍相對有限。

報告認為，AI經濟接下來最大的考驗在於能否支撐龐大的基礎建設支出。Exponential View估算，超大規模雲端業者與新興AI雲端業者到2026年累計資本支出將達2兆美元，其中AI相關支出較原本趨勢多出約5,350億美元，意味著生成式AI營收必須持續成長，才能消化資料中心、GPU與能源建設帶來的成本壓力。