文章核心观点 - AI行业当前的应用多体现为对现有需求的替代而非创造增量需求，但参考移动互联网的发展历程，AI作为通用技术有望通过多个维度逐步释放增量价值，只是需要时间验证 [1][2][34][35] - 到2030年，AI公司可能面临8,000亿美元的实际收入与支撑预期计算需求所需的2万亿美元年收入之间的缺口 [35] - 美国当前有三分之一的经济增长依赖于数据中心建设的投资 [5] AI应用的当前变现逻辑 - 许多应用层AI的变现模式是替代逻辑而非增量逻辑，例如Perplexity通过订阅和广告替代了传统媒体的订阅费和广告预算 [2] - AI生图、生视频、生音频应用同样遵循替代逻辑，争夺用户有限的注意力，而非创造新的消费时长 [2] - 在行业内部，AI起到了财富再分配的作用，价值链上游（如英伟达）通过销售硬件获利丰厚，而应用层企业则在争夺市场份额和流量 [2][3] 增量需求的来源框架 - 创造增量需求取决于终端消费者的意愿和能力 [5] - 意愿层面受广告信息传播影响，关键在于增加人均使用时长和提升转化效率 [6][8] - 能力层面受宏观经济周期影响，居民收入增长能释放新需求，而供给端通过效率提升降低交付成本也能激发潜在需求 [9][12] 移动互联网时代的增量案例 - 移动互联网初期通过智能手机的便携性，聚合用户碎片时间，增加了人均使用时长 [15][17] - 随后通过压降交付成本创造增量，例如外卖平台通过智能调度系统将配送成本降低50%以上，网约车服务降低空驶率，普惠金融降低服务门槛 [19] - 人均GDP增长和财富效应催生了新消费需求，如高端茶饮、潮玩等品牌在2015年左右集中出现 [21][22] - 4G/5G技术提升了信息传播效率，富媒体形式（如直播、短视频）提高了内容的单位时间变现率 [23][24][25] AI时代的潜在增量机会 - 增加人均时长可能依赖于新一代交互终端（如智能眼镜）来突破手机的时间占用上限 [27] - 提升转化效率方面，已有案例显示AI驱动的广告技术可为电商商家带来25%至35%的增量收入 [30] - 压降交付成本是当前重点，AI工具降低了编程、行业研究等服务的门槛，使更多用户能以更低成本获得以往昂贵的技术外包或专业咨询服务 [32] - 增收释放新需可能体现在“组织小型化”趋势下，AI赋能个体成为“超级个体”，从而催生新的附带需求，但短期内增量可能有限 [33] AI行业发展与估值挑战 - 参考移动互联网从iPhone发布到直播电商爆发用了近10年，AI创造增量需求的逻辑验证同样需要耐心 [35] - 当前市场担忧在于，若数据中心的大量投资未能创造相应的增量消费，则支撑美股上涨的逻辑可能难以持续 [5]