投资AI的钱靠什么赚回来?高盛预言自动驾驶是十年内AI最大利润池

过去几年，科技圈的话题几乎全被庞大的算力集群和不断增长的模型参数占据。全球科技巨头在 AI 数据中心上的投资已接近 7,000 亿美元，是 2020 年水平的十倍。

巨额投入换来了大语言模型能力的飞跃，但也给投资者们留下了一个现实难题：这笔钱究竟能不能赚回来？如果仅靠软件订阅、API 调用费和云服务租金，似乎很难在短期内覆盖千亿美元级别的电费与芯片折旧。资本急需一个能容纳巨大商业价值、且门槛够高的实体应用场景。

最近，高盛分析师 Mark Delaney 在近期关于“AI 利润池”的报告中给出了明确答案：自动驾驶正在加速商业化，它将是 AI 投资回报最重要、最直接的来源之一。

预期大幅上调：从保守到激进

这并不是高盛分析师第一次做出该方向的判断。在去年 6 月，Delaney 也曾发布一份基准预测。当时预计，到 2030 年美国将有约 3.5 万辆商业运营的 Robotaxi（自动驾驶出租车），年收入 70 亿美元，占美国网约车市场约 7.5% 的份额。那时的降本逻辑主要依赖硬件迭代，比如减少传感器数量和规模化生产。

（来源：高盛）

然而，不到一年时间，现实进展便打破了旧的财务模型。在今年更新的报告中，高盛大幅上调了预测：2030 年美国 Robotaxi 市场规模从 70 亿美元跃升至 190 亿美元；到 2035 年，这一数字将进一步攀升至 480 亿美元。

若放眼全球，Delaney 测算显示，2035 年全球 Robotaxi 市场规模将达到 4,150 亿美元。更令投资者兴奋的是利润结构：实现垂直整合的运营商，毛利率有望达到 30% 至 50%，对应约 1,500 亿美元的毛利润。

推动预期翻近三倍的核心原因，不仅是新车型发布，更是美、中、欧等主要市场自动驾驶车辆部署规模的快速扩大。

与此同时，技术路线发生了根本变化。早期自动驾驶依赖人工编写的规则和高精地图，如今端到端大模型和具身智能技术开始主导局面。

Delaney 指出，大规模车辆部署不仅依托于 Waymo、特斯拉、小马智行等头部企业的自研技术，更受益于英伟达等巨头提供的商业化物理AI 工具，如 Alpamayo 平台。AI 不再仅是服务器中输出文本的程序，正通过密集的传感器网络和高效边缘芯片，实质性地接管物理世界的车辆控制。

图 | Alpamayo 系列开源 AI 模型和工具（来源：英伟达）

市场需求端的信号已无法忽视。曾经，公众对将生命安全交托给算法抱有疑虑，但数据证明，便利性与低事故率正在逐步使人们放下心理防线。

2025 年的报告曾援引 Waymo 的安全记录，指出其自动驾驶车辆在严重碰撞及伤人事故率上远低于人类驾驶员。最新运营数据显示，Waymo 在旧金山商业化运营 20 个月后，已占据当地超过 25% 的市场份额。在这座科技创新的中心城市，“硅基司机”正迅速取代“碳基司机”。谷歌搜索热度数据也印证了消费者对 Robotaxi 兴趣的持续上升。

在大洋彼岸的 Waymo 之外，中国市场的自动驾驶商业化进程同样迅速。仅今年 4 月，国内头部企业便密集落子，技术落地与商业化运营全面跨入规模化实测与准商业化的深水区。

据报道，百度 Apollo 持续扩大 L4 自动驾驶全无人商业化版图，其旗下萝卜快跑已在香港、迪拜等海内外 26 城落地运营，累计订单突破 2,000 万单，国内北京、武汉、重庆、广州等核心城市已实现 Robotaxi 无安全员常态化载客。百度坚持“先 B 端验证、再 C 端普及”的路线，依托端到端大模型迭代，正稳步推进 L4 技术从 Robotaxi 向乘用车场景迁移。

货运市场：更庞大的利润池

除了 Robotaxi 之外，在远离城市聚光灯的公路货运网络中，自动驾驶卡车也在孕育一个体量更为庞大的利润池。商业货运的逻辑比乘用车更简单直接：不涉及复杂乘客交互，不关注乘坐体验，核心诉求只有效率和成本控制。

Delaney 认为：到 2030 年，美国重型自动驾驶卡车市场规模将达 160 亿美元；到 2035 年，这一数字将激增至 1,050 亿美元。全球范围内，2035 年自动驾驶卡车市场总规模将触及约 5,600 亿美元。这是一个足以重塑全球物流体系的产业变局。其对应的全球毛利润在2035 年将超过 1,350 亿美元，未来十年累计产生约 3,000 亿美元毛利润。

成本端的快速改善，是支撑这千亿利润池的基础。自动驾驶卡车相较于人类驾驶员的最大优势，在于不受生理极限和强制休息时间的限制，可实现近乎全天候运转。

根据 2025 年的推算，综合考虑燃油效率提升、保险下降、维护节约及远程安全员介入等因素，自动驾驶卡车每英里成本预计将从 2025 年的 6.15 美元大幅降至 2030 年的 1.89 美元。相比之下，同期人类驾驶的传统卡车成本则因工资上涨，从每英里 2.61 美元升至 2.80 美元。

在今年更新的研报中，Delaney 对这一降本路径给出了更确定的预判：自动驾驶卡车每英里成本将在本十年末出现大幅下降，并在下一个十年中期稳定在约 2 美元附近。

这种成本竞争力意味着，在全球物流网络中，自动驾驶技术不再是可有可无的补充，而是决定物流企业生死存亡的关键基础设施。“随着成本结构改善和车队规模扩大，全球自动驾驶卡车毛利润池将从 2025 年接近于零，增长至 2035 年的约 1,350 亿美元。”Delaney 在报告中写道。

敏锐的产业资本早已行动。在美国市场，Aurora、Kodiak、Waabi 以及 Plus 等多家自动驾驶货运企业已完成布局，计划在未来几年快速扩张无人车队规模。为配合规模化，自动驾驶卡车在制造环节的额外硬件成本也在加速降低。早期预测指出，附加成本将从 15 万美元骤降至 2030 年的 5 万美元，进一步清除了大规模商用的障碍。

图 | Aurora 无人驾驶卡车（来源：Aurora）

然而，技术的发展必然伴随对旧有秩序的冲击。自动驾驶的扩张，本质上是对现有交通运输体系的替代与重构。高盛报告直接阐述了这一现实。Delaney 援引美国劳工统计局数据估算：在美国，可能受到自动驾驶直接冲击的经济规模高达约 4,400 亿美元。

这 4,400 亿美元由无数具体行业的收入构成。首当其冲的是出租车、专车、班车及货运卡车司机的工资；其次是 Uber 等网约车平台分配给司机的订单收入。如果人类作为驾驶者的价值被 AI 取代，依附于此的收益分配机制将彻底改变。Delaney 直接点名了网约车行业：“基准预测显示，到 2030 年，自动驾驶将占据美加网约车总订单的 5%；悲观情景下，这一比例将升至 16%。” 

不仅如此，自动驾驶甚至触及传统汽车制造业的根基。如果未来个人出行需求能由廉价高效的自动驾驶网约车网络完全满足，消费者购买私家车的意愿可能下降，汽车销量可能出现趋势性下滑。

虽然早期研究指出，目前美国私家车每英里运营成本（略高于 1 美元）仍低于网约车平均成本（超过 2 美元），完全放弃购车的论调为时尚早；甚至有观点认为，随着技术成熟，消费者会更倾向于购买一辆可在行驶中休息娱乐的私人自动驾驶车辆。

但这种渐进变化无法掩盖一个事实：未来 3 到 5 年内，美国自动驾驶车辆出货量将绝大部分用于商业运营场景。汽车正从个人消费品，转变为大规模算力网络在物理世界的执行终端。

不过报告本身也承认，这些预测建立在多个关键假设之上：技术迭代速度、监管开放节奏、成本控制能力、公众接受程度。任何一个环节出现偏差，都可能让预期落空。未来十年，自动驾驶确实有潜力重塑交通格局，但它能否成为 AI 投资回报"最确定"的来源，仍取决于上述问题的答案。