比推消息，市场分析师 qinbafrank 发文表示，仅靠发布更多大模型、披露更高 Token 使用量或继续上调资本开支，已不足以扭转当前市场对 AI 投资回报的担忧。市场真正期待的是一条能够相互印证的基本面证据链，包括 AI 收入来源持续扩大、企业客户数量、生产级工作负载、付费席位、续约率及单客户支出同步增长，并且在剔除 OpenAI、Anthropic 等少数大型客户后，整体需求依然保持强劲。同时，AI 新增毛利额需持续快于折旧、能源、网络及人才等新增成本增长，单位推理成本下降的同时，总毛利额能够继续提升。

此外，市场还将重点关注 AI 订单积压能否加快转化为未来 12 至 24 个月的收入，而不仅是签署长期合同；新建算力上线后的利用率、客户消费是否超过初始承诺，以及自研芯片和模型优化能否带来可验证的经济效益也将成为核心指标。相比单纯宣称 Trainium、TPU 或 MAI 等自研芯片成本更低，投资者更希望看到自研芯片占比提升、每 Token 或每项任务成本持续下降、每加速器小时毛利提高，以及客户消费和平台附加收入同步增长。此外，企业客户还需证明 AI 的真实投资回报率（ROI），包括收入增长、转化率提升、人工成本和处理时间下降，以及项目从试点顺利进入大规模生产部署。

对于各大科技公司即将公布的二季度财报，市场最期待看到的金发姑娘组合是：云业务和 AI 收入超出预期、利润率保持基本稳定、Backlog 开始加速转化为收入、资本开支未出现超预期扩张或新增投资已获得合同需求支撑，同时自由现金流停止恶化。相反，若 Token 使用量和模型调用持续增长，但单客户支出、毛利率及自由现金流未见改善，剩余履约义务增长仍依赖少数战略客户，且资本开支再次大幅上调而收入及利润率指引下修，则市场对 AI 投资回报的担忧或将进一步加剧。