a16z 用 14 张图告诉你：AI 投资并没有出现泡沫，算力、便宜的 token、贵的 token 全都在飙升
顺手拆了三个被广泛误读的指标：下跌的 token 曲线、半年的订单积压、5% 的初级岗位。
- 一家给数据中心做空调和供电的公司少交了 7600 万的货，被当成 AI 退潮的信号，a16z 顺着这条线查了三遍公开数据。
- 查完的结论是「需求高得罕见，但供应链有没有拖后腿，数据答不了」，中间顺手拆了三个被广泛误读的指标。
- 其中那条被到处转发的「AI 需求崩了」曲线，量的其实根本不是需求。
AI 算力与硬件需求爆表，但供应链吃紧 🤖
硅谷头部风投 a16z（Andreessen Horowitz）的每周数据栏目 Charts of the Week 更新了一期，14 张图全部来自公开数据。它值得看的地方在过程。现在到处在吵「AI 是不是泡沫」，绝大多数论据是股价和情绪，而这一期是拿人口普查局、纽约联储、Indeed、ADP 这些地方的数字，一条条去查三个具体问题，AI 基建的需求在不在退、初级岗位是不是被 AI 干掉的、企业花在 AI 上的真金白银有没有缩。查到答不了的地方，它会直接说答不了。
一家做数据中心空调的公司，交不出货了
Vertiv 是给数据中心做散热和供电设备的供应商，这轮基建潮里的大赢家之一。它 2026 年二季度总营收 32.7 亿美元，同比涨 24%。
但这个季度它没交出承诺的量：比自己给的指引少了约 7600 万美元，比华尔街那个更高的一致预期少了约 1.2 亿美元。7600 万大约相当于它这个季度同比增量（6.3 亿）的 12%（这个换算是本站算的）。
公司自己的解释是「minor timing shifts」，临时的供应链拥堵，加上部署规模和复杂度上升带来的多阶段项目执行。意思是：订单在手上，货没能按时交出去。
如果 Vertiv 遇到供应链问题，别人多半也遇到了。那这件事在别的数据里看得出来吗？接下来是三条线索。
空调订单十年翻倍，同一张图上的物料搬运涨完又跌了回去
第一条线索是订单量。美国人口普查局按类别统计制造业订单，跟数据中心沾边的那几类里，空调这一类的涨幅最扎眼。
空调这一类翻了一倍（涡轮发电与输配电同期涨约三成，没有翻倍），这件事本身不难理解，高性能计算就是在把电变成热，机器越多、热越多，散热设备就越紧俏。发电和输配电跟着涨也是同一个道理。
图上还有第四条线：物料搬运设备。它 2016 年在 2.4 附近，2023 年冲到 3.7，现在回落到 2.85，涨过一轮又跌了回去，形状和上面三条一路向上的明显不同。这条线发布页没有提，是本站从图上读的。
第二张图看的是同一件事的另一面：已经下了单、但工厂还没交货的那部分量，叫「未完成订单」（unfilled orders）。
未完成订单堆高，通常意味着需求超过了供给。但它有个说不清的地方：既可能是工厂那边卡住了，也可能是需求本来就大到接不住。要分开这两种情况，得换个指标。
积压要半年才清得完，可这个数从 2024 年起就没怎么动过
换一个能分清的指标：积压比（backlog ratio）：未完成订单除以每月发货量，算出来的单位是「月」。
用这个指标看回原来的数据：
GSCPI 是纽约联储做的一个指数，用运费、交货延迟这类数据算出来，读数是「比正常水平高几个标准差」。这张图上两条线在打架：
积压比说：高，但已经三年没怎么变了，这是需求一直很大，不是供应链突然坏了。GSCPI 说：全球供应链确实在紧，紧到接近平常波动幅度的两倍。a16z 的判断是，全球供应链的问题是真的，但这些问题有没有具体砸到数据中心的机器上，从这批数据里看不出来。
四类进口里三类照旧，只有电力转换货少了两成
第三条线索是实物进口。人口普查局既数金额也数件数，所以能把「花的钱」和「到的货」分开看，如果供应链真的堵了，件数应该掉下来。
四格里只有电力转换这一格异常：货少了两成多，钱多花了两成多。其余三类的件数最新都落在 90 到 110 之间，跟去年 1 月的水平差不多，中间波动不小，最低到过 64、最高到过 126，但没有走成单边下滑。也就是说，转换类设备可能真的卡住了，其他的一切照旧。
这里有一件事这份数据答不了：如果没有供应链干扰，进口本来会更高多少。发布页自己也把这一点写了出来。
三条线索查完，能确定的是：订单十年翻倍、积压排到 5.7 个月、进口件数没掉，三个数都指向买家比卖家急。供应链有没有额外拖后腿，这三条都答不了。但要说需求降温了，这批数据里一点影子都没有。
初级岗位难找，AI 并非主因，真正抢饭碗的是远程办公 💼
a16z 此前论证过，AI 目前更像造工作的而不是抢工作的。但他们承认有一个持续的弱点：初级岗位难找。这一期给出的新观察是，科技行业的初级岗位一直就只占很小一份，而且这些年基本没变。
科技行业的初级岗位，从来就只有这么点
这张图有一个容易看反的地方：它量的是「每个职业内部，招聘里初级占多少」，不是「初级岗位占全市场多少」。软件开发那一行的意思是，这个行当发出来的岗位里，只有二十五分之一标着初级。
被压缩的其实是中级，高级还在涨
科技那一格里，初级那一小条七年基本没动。真正在变的是中间那一层：中级份额掉了约 7 个百分点，高级涨了约 9 个百分点。被挤的是有几年经验、但还没到资深的那批人。
真要找一个初级招聘正在变少的行业，医疗比科技更像：它的初级基数大，而且一路在跌，2020 年约 44%、2025 年约 37%。（发布页写的是「从 2023 年起」，但图上 2021 年就开始跌了。）
公司现在可以直接去全球人才池里挑熟手
份额没变，但年轻人确实觉得更难了。发布页把这个落差归给远程招聘：公司不再非得在本地招一个没经验的人。
这些年各种「回办公室」的要求喊得很响，但这条线没有掉下来。
这两个行业接近一半的人处在某种长距离用工状态，比疫情前几乎翻了一倍。a16z 自己也说这个数字「高得有点难信」，但方向经得起常识检验。
AI 大概没抢走你的工作，但远程办公很可能抢走了。
a16z Charts of the Week · Moses Sternstein
AI 的真实使用与企业消费依然强劲，没看到衰退迹象 📈
这是这一期最实际的一块：企业花在 AI 上的真金白银，到底在不在缩。a16z 的答案是没有，但要先拆掉一个被广泛误读的指标。
那条被当成「AI 需求崩了」的曲线，量的不是需求
这张图在网上被当成「AI 需求要崩了」的证据到处传。但这个指数量的是 token 支出强度：用了多少 token、每个多少钱，两件事一起算进去，它不是单纯的用量。⚠️ 具体算法 SiliconData 没有公开，只能知道它同时受用量和单价影响。
也就是说，贵 token 的用量在涨，便宜 token 的用量涨得更快，两者一平均，每个 token 的单价就被拉下来了，指数跟着往下走，而总的花销其实在增加。
机制上讲得通，但眼下是不是正在发生，发布页也没有把握。不过另一批数据至少显示，总的花销确实还在涨。
软件业花得最多，这不奇怪。反常的是金融业，它的中位数曲线在最近几个月拐得最陡，从落在商业服务后面变成了第二高。
真正在涨的，是租一块 GPU 的价钱
如果说 token 指数是个容易被误读的指标，那 GPU 的租金就直接得多：想用，就得按小时付钱。
另一条线是长约价格：提前把一年的租期和价钱一起锁死。现货反映的是这一周的松紧，长约里含着对一年后的预期。
八个月，锁一年的价钱从约 1.79 美元涨到约 2.43 美元，涨幅约 35%。同一张图最左端（0 个月，也就是现货）同期从约 1.99 涨到约 2.76，约 39%，现货涨得还更多一些，长短两端是一起抬起来的。（发布页写的是「almost 40%」，按图上 12 个月这两个点算是 35%。）
把三块连起来看，这一期真正示范的是一种读数据的方式：先认真对待一个吓人的信号，再一层层去查它能不能被别的数据证实，查到查不动的地方就明说查不动。这批数据里没有需求放缓的影子，但它也只回答了「需求」这一个问题。
三个被当成 AI 退潮证据的数，a16z 查下来问题都出在读法上
a16z 用 14 张公开数据图查了订单、就业和 GPU 租金，一页带图讲完
↓ 一页读完 · 有一张会动的图
Vertiv 给数据中心做散热和供电设备，是这轮基建潮的大赢家之一。它 2026 年二季度总营收 32.7 亿美元、同比涨 24%，但这个季度没交出承诺的量：比自己给的指引少约 7600 万美元，比华尔街的一致预期少约 1.2 亿。公司的解释是临时的供应链拥堵。如果 Vertiv 都交不出货，别人多半也一样，a16z 顺着这条线去查了三样公开数据。
三条线索里，积压比最容易被读反。它的算法是：已经下单、工厂还没交货的那部分量，除以每个月的发货量，算出来的单位是「月」。
✔ 这个数 2022 年秋到过约 7.1，2024 年以来一直在 5.5–6 之间横着
✘ 数值高，也不代表供应链突然坏了，它三年没怎么动
应届生找工作变难，常被算到 AI 头上。a16z 翻 Indeed 的数据：科技行业的初级岗位份额七年基本没动，被压缩的是中间那一层。（到处被引用的「科技初级只剩 5%」，其实是另一张图里 软件开发 这一个职业的数，初级约 4%；科技行业整体在 6–8% 之间。）
中级 43%
高级 48%
中级 36%
高级 57%
a16z 把年轻人的体感落差归给远程招聘：信息业处在长距离用工状态（住得离办公地点很远、平时不通勤）的比例，从 2020 年 2 月约 28.5% 升到 2026 年 2 月约 46.5%，公司不必再在本地招一个没经验的人。作者 Moses Sternstein 的原话是：「AI 大概没抢走你的工作，但远程办公很可能抢走了。」
SiliconData 的 Token Cost Index 从去年 12 月的约 1.00 冲到 5 月中的约 2.11，之后一路跌到 1.4520，这张图被当成「AI 需求要崩了」的证据到处传。它量的是 token 支出强度：用了多少 token、每个多少钱，两件事一起算进去。
另一头的数字直接得多：想用卡就得按小时付钱，而且愿意提前把一年的租期和价钱一起锁死的人在变多。肯锁一年，说明预期这东西会一直紧。
少交的货，美元。
当季总营收
32.7 亿，涨 24%
机械订单，
十年翻了近一倍
- × 每个客户
要等 5.7 个月 - × 供应链
突然坏了
中级 43% → 36%
高级 48% → 57%
到处传的「科技
初级只剩 5%」，
说的是软件开发
这一个职业
花钱的猛劲。
便宜 token
涨得更多，
平均单价被
拉下去了。
全包时租。
2025 年 11 月
约 1.79，八个月
涨约 35%