a16z最新报告指出，科技已成全球企业获利成长核心，人工智慧（AI）带动资本支出暴增，推动市场焦点从软体转向硬体与基础建设。尽管GPU过时疑虑尚未成真，AI应用仍处早期，软体业也面临成长考验；与此同时，私募市场价值持续攀升，AI正重塑全球科技产业与资本市场格局。

创投公司 a16z Growth 团队近期发布第二版《State of Markets II》报告，回顾2026年上半年以来的全球市场与科技产业发展，并对未来趋势提出展望。

报告指出，科技已不再只是资本市场的一个产业板块，而是驱动企业获利成长与全球经济发展的核心力量。随着AI快速发展，市场投资焦点也正从软体转向半导体、电力及其他基础建设。

报告认为，当前科技产业正进入新一轮结构性转变。AI带动前所未见的资本支出规模，GPU过时的疑虑也尚未获得市场数据支持；另一方面，软体产业并未如部分市场人士预言般走向末日，而是面临重新证明成长价值的考验。

尽管企业与消费者对AI的采用速度加快，整体应用深度仍处于早期阶段，未来市场仍有相当大的成长空间。

科技成为市场获利成长主力 硬体与基础建设接棒

a16z指出，全球金融危机后，科技逐渐成为资本市场的重要投资方向。在房市崩盘与信贷紧缩的环境下，科技企业凭借高成长潜力与相对轻资产的商业模式，吸引寻求新投资机会的资金。

科技产业的优势，在于软体边际成本低，且可服务市场仍有庞大成长空间，使企业具备高度营运杠杆。过去十多年来，部分原本持续亏损的科技公司，最终成长为具备高获利能力的企业，也反映科技商业模式的长期潜力。

如今，科技对市场获利的影响力进一步扩大。报告指出，自2023年以来，科技几乎主导整体企业获利成长，截至2026年8月底，科技产业贡献标普500指数约76%的总获利增幅。

科技不仅是重要产业，更逐渐取代过去由住宅、汽车等耐久财主导经济周期的角色，成为带动各产业投资与成长的核心力量。

然而，科技产业内部的投资重心也正在转移。过去一轮科技成长周期由软体主导，如今市场焦点逐渐转向硬体与实体基础建设，从半导体、电力、网路到储存设备，均受惠于AI建设需求激增。

这波投资热潮不仅来自AI。全球基础建设需求规模达数兆美元，国防支出增加、电网升级、制造业回流，以及机器人与自动驾驶计程车等技术发展，也进一步推升实体资产投资需求。

报告指出，公募与私募市场正以数十年来少见的规模，投入运算、储存、能源、机器人、制造与国防领域，显示硬体与基础建设已重新成为资本市场的投资主角。

AI资本支出创新高 超大规模云端业者加大投资

a16z将AI视为新一代平台转型，并指出这波技术变革所需的资本规模，已远超过过去历次运算周期。

超大规模云端业者的资本支出，已从2020年的约970亿美元，增加至2024年的2,410亿美元、2025年的4,160亿美元，预估2026年将达7,770亿美元，2027年起更将突破每年1兆美元。

从大型主机、小型主机、个人电脑、桌面网际网路，到云端运算与行动装置，每一轮运算技术转型都带来更大的设备规模、使用者数量与资本需求。

a16z认为，AI时代延续这项趋势，且规模再度大幅跃升。

报告指出，市场长期低估AI建设需求，实际需求与价格持续推高企业投资，使资本支出占国内生产毛额（GDP）的比重，已接近或超越铁路、油气及电信等过去大型投资周期的高峰。

庞大的投资也开始对企业财务结构形成压力。超大规模云端业者的自由现金流正受到资本支出侵蚀，a16z预期，这种情况可能持续至2028年左右。

随着企业现金资源逐渐被运用，债务融资的重要性也随之提高，2026年AI相关借款明显增加，且融资期限拉长。

不过，报告认为，现阶段相关投资仍具备财务基础。超大规模云端业者的投入资本报酬率（ROIC）仍高于借款成本与加权平均资本成本（WACC），代表企业目前仍有能力透过投资创造高于资金成本的报酬。

AI基础建设的扩张，也正外溢至实体经济。资料中心建设带动建筑业与技术工种的招聘人数增加超过30万人，设施管理、施工管理及网路工程等职务的薪资，也高于非资料中心相关的同类职位。

AI营收快速成长 GPU折旧疑虑尚未成真

庞大的AI资本支出已开始转化为营收。a16z指出，AI营收成长的速度与规模前所未见，OpenAI与Anthropic的年度经常性收入（ARR）自2024年第四季起快速攀升，预估2026年第三季将接近1,500亿美元的规模。

报告估计，2026年OpenAI与Anthropic的收入规模约达1,000亿美元，超越不含超大规模云端业者的上市软体产业约630亿美元的收入。

此外，云端业者的合约收入积压年增一倍，预计自由现金流将于2029至2030年显著回升。

除了大型AI业者，提供GPU算力租赁服务的新兴云端业者（Neoclouds）也快速成长。CoreWeave(CRWV-US) 、Nebius(YNDX-US) 与Applied Digital (APLD-US) 等公司的营收曲线持续攀升，反映市场对AI运算资源的需求仍然强劲。

这也削弱市场对GPU快速折旧与过时的疑虑。一般而言，GPU租赁价格与残值会随设备使用年限增加而下滑，但报告观察到，B200、H200、H100及A100等GPU的租赁价格与残值并未明显崩跌，部分旧款晶片价格甚至维持稳定或上升，其中A100的价格已达到或超过年初水准。

a16z指出，随着AI运算成本下降，市场对算力的需求也同步扩大，带动新旧晶片维持一定价值。

这代表，技术进步与旧设备的价值并非零和关系，效能更高、成本更低的AI模型与运算能力，反而可能扩大整体市场需求，使旧款晶片在原先预期的汰换期限过后，仍具备相当的商业价值。

不过，GPU使用率高涨，不代表AI应用已经成熟。报告指出，标普500指数成分企业中，约69%表示已部署即时AI应用，但只有约2%揭露追踪中的成效指标，没有企业将这些指标独立拆分并持续追踪。

另有近30%的企业表示，AI已带来某种可量化影响，但实际采用深度仍有限。

消费市场也呈现类似情况。截至2026年4月，约2%的美国家庭曾为某种AI服务付费，虽然付费订阅自2025年以来已成长约5倍，家庭平均每月支出也随之增加，但整体渗透率仍低。

企业端的成长空间同样可观。报告指出，目前只有约20%的组织因AI相关成本限制使用，且多数产业预期将增加AI支出。

AI推论支出目前仅占标普500企业营收约0.3%，相较之下，云端运算在发展第二年时，支出已占企业IT预算约4%。a16z认为，AI的潜在市场规模（TAM）比传统IT预算更大，随着应用逐步深化，企业AI支出仍有相当大的成长空间。

报告并以行动网路的发展历程作为参照，指出过去行动网路时代的成长顺序，是由半导体先行，接着带动基础建设，再逐步扩展至软体与服务。a16z认为，AI时代可能出现相似的产业发展路径。

SaaS产业告别高成长溢价 软体公司须重新证明价值

AI兴起也引发市场对软体产业前景的疑虑。随着AI程式生成工具普及，市场一度出现「软体已死」及SaaS产业将走向末日的论调，部分上市软体公司股价也遭遇卖压。

不过，a16z认为，市场对软体产业的重新评价，并非完全由AI威胁所造成，部分估值修正其实早已酝酿。

随着零利率环境结束，企业融资成本上升，市场开始重新检视成长与获利之间的平衡。2022年，科技产业仍充斥大量高成长但尚未获利的软体公司；到了2026年，情况已经反转，约75%的上市软体公司已实现获利，但年成长率超过20%的企业仅约30%。

在高利率环境下，资本相对稀缺，企业转向更重视财务永续性，从过去以扩张为优先的经营策略，逐步转向较慢但更稳定的成长模式。这种转变本身并非坏事，但当成长速度放缓，企业便难以继续享有过去高成长时期的估值倍数。

a16z指出，仍维持高速成长的软体公司，目前估值倍数大致符合历史平均水准，虽不及零利率时代的高峰，但也未出现全面性崩跌。真正面临估值压力的，是成长放缓、却仍希望维持高估值的企业。

因此，软体产业并非走向末日，而是进入必须证明自身价值的新阶段。市场不再单纯为成长故事买单，企业必须展现更具体的成长能力与获利表现，才能维持竞争力。

私募市场价值持续累积 新创企业延后上市成趋势

除了公开市场，a16z也观察到，私募市场正累积庞大的企业价值，且资本与成长机会愈来愈集中于少数大型新创企业。

报告指出，2026年初至今，全球创投融资规模约720亿美元，创投支持企业的退出交易价值则达2.188兆美元。

SpaceX(SPCX-US) 、Anthropic、OpenAI、Databricks、Stripe、Revolut、Anduril、Cursor、Ramp及Waymo等大型私人企业，合计估值已达数兆美元，前五大私人企业的价值甚至超过过去十年科技业IPO的总和。

这种现象反映企业上市时间不断延后，更多价值在私募阶段累积。a16z将其称为「Private-for-longer」，指出企业从成立到上市的典型时间，已从1999至2005年间的约3年，延长至2020至2025年间的10年以上。

美国活跃独角兽企业的总估值达5.34兆美元，超越罗素2000指数（Russell 2000）约3.5兆美元的市值。创投退出市场的报酬也愈来愈集中，表现最佳的前1%退出交易占整体退出价值84%，前10%更占94%。

私募股权二级市场也呈现类似趋势。报告指出，员工出售持股的参与率低于60%，但投资人认购意愿已达历史高点，老股转让折价交易数量有限，且折价幅度不大。二级市场交易价格的中位数与前一轮融资估值持平，第75百分位则溢价23%，第90百分位更达79%。

从长期绩效来看，顶尖创投投资组合的价值成长幅度，也明显超越大型上市企业。2017至2026年间，前30大创投组合指数从100升至2,333，同期前十大上市公司指数仅升至542。创投资金集中度同步提高，前十大创投机构占整体净资产价值（NAV）的17.7%，若纳入SpaceX，比例更接近24%。

不过，创投基金之间的绩效差距也扩大至历史新高，排名前10%的基金与其他基金之间，报酬表现出现更明显的分化。

AI创业公司成长速度加快 私募市场投资结构改变

利率环境改变，也促使新创企业调整经营策略。与公开市场相似，创投支持企业逐渐从追求高速扩张，转向更重视获利与财务纪律。不过，成功取得融资的企业，仍维持与零利率时代高峰相当，甚至更快的成长速度。

AI已成为创投市场的重要投资主题。报告指出，AI在创投交易总价值中的占比，已从2016年的15%升至2026年的86%。

与此同时，新独角兽企业的成立时间也愈来愈短。2019年新晋独角兽的成立年龄中位数约为7年，到了2026年已降至约4年；相较之下，所有活跃独角兽企业的成立年龄中位数，则增加至约15年。

不过，并非所有独角兽都具备高速成长与充足资金。a16z指出，2026年美国创投支持的科技独角兽中，多数企业年营收低于5亿美元，成长率不超过20%，且现金跑道相对有限。

AI新创企业则展现不同的成长曲线。报告显示，2022年成立的企业在第四年时，营收成长曲线约比前几年成立的企业陡峭3倍。顶尖AI应用公司在营收基数较小时，成长幅度约达5倍；当营收基数较大时，成长幅度仍有约2.5倍。

其中，小规模AI应用公司的营收年增率中位数达423%，较大规模企业则为150%。

AI使用量暴增 私营企业数据成为经济领先指标

a16z认为，私营科技企业的营运数据，正逐渐成为观察整体经济与科技产业发展的重要指标。

根据OpenRouter数据，全球每周Token使用量从2025年初的0.5T，增加至同年9月的4.7T，并于2026年9月进一步升至126.2 T，年增约27倍，且自2026年6月以来已连续翻倍两次。

不过，AI使用量大幅成长，仍不代表多数企业已充分掌握相关技术。报告指出，AI采用呈现「广泛但浅层」的特征，顶尖使用者在外挂程式与技能工具（Skills）的采用率，远高于一般企业。

以外挂程式采用率来看，OpenAI顶尖十分位使用者达95%，尖端企业为21%，一般企业仅9%；Skills采用率则分别为93%、19%及3%。这显示少数领先使用者已深入运用AI工具，但多数企业仍处于初步导入阶段。

在AI推论成本最佳化方面，Databricks 的 Smart Router 在程式设计任务中以每任务 2.13 美元解决 92.3%，成本降低 35%，得分提高 1.3 分。

预测市场Kalshi也开始为未来GPU算力定价，反映市场对远期运算资源供需的关注。此外，推论服务供应商新增的营收占比约达四分之三，但企业价值（EV）占比仅约五分之一。

展望未来，a16z Growth团队预期，AI将持续扩大市场需求，不仅推动企业与消费者应用进一步成熟，也将加速技术向机器人、生物科技、医疗健康及自动驾驶等新领域延伸。

报告最后指出，当前技术进步正以指数速度加快，市场难以准确预测这波变革的最终走向。但可以确定的是，AI所带来的技术演进与产业转型，将使本轮科技周期与过去任何一次都不相同。