高盛算AI賬：萬億資本開支後，要賺多少錢才能回本？

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09/29

作者：律動BlockBeats 原標題：高盛算了一筆AI賬：萬億資本開支後，要賺多少錢才能回本？ TL;DR · AI Trade 正從「拼 Capex」進入「看回報」的階段，收入和現金流開始比投入規模更重要。 · AI Capex 還沒見頂，但最快的增長階段正在過去，2027 年之後增速將明顯放緩。 · 3000 億美元只是科技巨頭的年收入「回本線」，要獲得合理回報，需要的收入更高。 · 真正...

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還沒見頂，但最快的增長階段正在過去，2027 年之後增速將明顯放緩。· 3000 億美元只是科技巨頭的年收入「回本線」，要獲得合理回報，需要的收入更高。· 真正的壓力在應用層：當前投資規模最終需要萬億美元級 AI 應用收入來支撐。過去兩年，AI Trade 最清晰的一條主線是資本開支。高盛並不認為 AI 投資周期即將結束。相反，資本開支仍將繼續增長。","collect":0,"end_time":0,"defaultTopTitle":"bitpush.news","property":[],"viewcount":null,"language":"zh","relate_stocks":{"AGIX":"通用人工智能 ETF-AGIX","FRTY":"Alger Mid Cap 40 ETF","PJFM":"PGIM Jennison Focused Mid-Cap ETF","IE0034235188.USD":"PINEBRIDGE GLOBAL FOCUS EQUITY \"A\" (USD) ACC","LU2237438978.USD":"Amundi Funds US Pioneer A2 (C) USD","UXI":"ProShares Ultra Industrials","BK4552":"Archegos爆仓风波概念","LU1894683264.USD":"AMUNDI FUNDS US EQUITY RESEARCH VALUE \"A2\" (USD) ACC","LU0048573561.USD":"FIDELITY AMERICA \"A\" (USD) INC","LU1144417596.USD":"UBS (LUX) GLOBAL QUALITY DIVIDEND EQUITY \"Q\" (USD) INC","MADE":"iShares U.S. Manufacturing ETF","LU0345770993.USD":"NINETY ONE GSF GLOBAL STRATEGIC EQUITY \"A\" (USD) INC","DVIN":"WEBs Defined Volatility XLI ETF","ARTY":"ISHARES FUTURE AI & TECH ETF","XLII":"The 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還能增長多久？這些投入需要創造多少收入，才能獲得合理回報？當前 AI 股票又已經計入了多少未來增長？\n高盛並不認為 AI 投資周期即將結束。相反，資本開支仍將繼續增長。真正的變化在於，Capex 增長最快、市場不斷上調預期的階段可能正在過去，下一階段的關鍵將是這些投入能否轉化為足夠的收入和現金流。\n萬億美元 Capex 還在擴張，但最快的階段正在過去\n按照目前市場一致預期，美國大型科技巨頭2026 年資本開支約為 8060 億美元，按年增長接近 96%；2027 年將進一步升至約 1.1 萬億美元。\n僅從今年二季度財報季開始以來，市場對 2027 年 Capex 的一致預期就已經上調約 1750 億美元。算力供應仍然緊張，雲廠商手中還有龐大的訂單儲備，這些因素繼續支撐科技巨頭擴大投資。\n高盛的預測甚至高於市場共識：Hyperscaler Capex 將在 2027 年達到約 1.2 萬億美元，2028 年達到 1.4 萬億美元，分別比目前市場一致預期高約 1300 億和 1000 億美元。\n但相比絕對規模，更重要的是增速。\n高盛預計，Hyperscaler Capex 增速將從 2026 年接近 100%，降至 2027 年的 54%，2028 年進一步降至 12%。換句話説，AI Capex 尚未見頂，但正在從爆發式擴張逐漸進入增速正常化階段。\n\n左圖展示 Hyperscaler Capex 從 2023 年的 1540 億美元擴張至萬億美元以上；右圖顯示，2026、2027 年 Capex 一致預期今年以來仍在持續上修。\n與此同時，制約 Capex 繼續高速增長的因素也開始增加。\n科技巨頭 的資本開支目前已經超過經營現金流，意味着進一步擴張將越來越依賴債務和股權融資。高盛認為，大型科技公司的資產負債表目前仍然健康，真正可能限制投資速度的，是融資市場容量，以及電力、內存、勞動力和數據中心建設等現實瓶頸。\n這對 AI 基礎設施公司的含義是：Capex 仍能支撐盈利，但隨着投資增速下降，EPS 持續大幅上修的空間可能開始收窄。\nAI Infrastructure 接下來要回答的，也就不再只是「還有沒有投資」，而是投資增速放緩之後，當前盈利能否持續。\n3000億美元只是「回本線」，應用層還要邁過1萬億美元\n當資本開支進入萬億美元時代，一個更直接的問題隨之出現：科技巨頭究竟需要賺多少錢，才能覆蓋這筆投入？\n按照 2026—2027 年平均年度 AI Capex 測算，高盛估計，包括 Amazon、Google、Meta、Microsoft、Oracle 等公司在內的 科技巨頭，未來幾年每年大約需要創造 3000 億美元 AI 收入，才能覆蓋折舊和相關運營費用，實現基本意義上的盈虧平衡。\n如果要求的不只是回本，而是獲得正常的資本回報，收入門檻還會繼續提高。\n高盛的敏感性分析顯示，在 0% ROIC，即僅實現盈虧平衡的情況下，所需年度 AI 收入約為 3080 億美元；如果要求 10%的 ROIC（Return on Invested Capital，投入資本回報率），這一數字升至 4170 億美元；20%對應約 5260 億美元；30%則達到約 6360 億美元。\n換句話説，3000 億美元並不是一個樂觀情景，而更接近這輪 AI 投資的最低經濟門檻。\n目前科技巨頭的 AI 收入仍低於這一水平，但收入端已經開始追趕。\nAmazon、Google、Microsoft 和 Oracle 的雲業務按年增速已經從 2024 年約 25%加速至 2026 年第二季度的 48%。如果以 2024 年增長趨勢作為基準，高盛估算，今年二季度雲業務年化收入已經高出原有趨勢約 670 億美元。\n與此同時，Amazon、Google 和 Microsoft 公布的雲業務 Revenue Backlog（已簽約但尚未確認的未來收入）合計已經達到約 1.7 萬億美元。\n\n左圖顯示四大雲廠商收入相對原有增長趨勢明顯加速；右圖顯示 Amazon、Google 和 Microsoft 的雲業務 Backlog 已接近 1.7 萬億美元。\n這些數據説明 AI 需求仍在快速增長，但距離證明當前 Capex 能夠獲得足夠回報，還有一段距離。真正需要驗證的，是收入能否持續追趕由資本開支形成的成本基數。\n而且，3000 億美元還只是科技巨頭自己的賬。\n雲廠商最終需要將算力賣給模型公司和 AI 應用，而這些企業除了支付 Compute 成本，還要承擔研發、人力、銷售等費用，並留下足夠利潤。這意味着 Application Layer（應用層）需要創造的終端收入，要遠高於雲廠商本身的回本線。\n高盛進一步測算，如果應用層企業維持約 30%的 EBIT Margin（息税前利潤率），同時科技巨頭獲得 10%—20%的 ROIC，應用層所需年度收入大約在 9250 億至 1.3 萬億美元之間。\n因此，所謂「1 萬億美元」，並不是高盛對未來 AI 應用收入的預測，而是在特定利潤率和資本回報假設下，為當前 AI 投資規模提供經濟合理性所對應的收入量級。\n\n不同 Hyperscaler ROIC 和 Application EBIT Margin 假設下，應用層對應的年度收入門檻。\n作為參照，2026 年全球廣告和軟件支出規模分別約為 1.5 萬億美元。高盛經濟學家同時估算，AI 最終可能為美國帶來約 1.8 萬億美元/年能夠歸屬於資本的勞動生產率收益。\n從經濟總量看，萬億美元級 AI 收入並非完全不可想象。真正的問題在於：AI 創造的經濟價值，並不等於 AI 公司能夠捕獲的收入。\n生產率提升可能流向消費者、傳統企業和其他產業鏈參與者，不會全部轉化為雲廠商、模型公司和應用公司的收入。因此，「AI 能創造巨大經濟價值」和「當前 Capex 能獲得足夠投資回報」，實際上是兩個不同的問題。\nCapex 降速之後，AI Trade 開始重新定價\n如果萬億美元 Capex 最終需要如此龐大的收入支撐，下一個問題就是：當前 AI 股票究竟已經 Price In 了多少增長？\n高盛發現，AI Infrastructure 的估值實際上已經明顯收縮。該板塊遠期 P/E 中位數已經從 2026 年 4 月約 32 倍降至目前約 22 倍。\n更重要的是，基礎設施內部已經不再是統一定價。\n光通信、電網和液冷等板塊包含的盈利持續性預期仍然較高，而半導體、公用事業和 Memory 的市場定價相對保守。市場開始區分的，是哪些公司的盈利能夠穿越 Capex 增速下行，哪些公司的高利潤更多來自投資周期最強階段。\nMemory 是一個典型例子。目前存儲股兩年 Forward P/E 約為 4 倍，只有過去 15 年平均水平的一半；但與此同時，Memory 企業當前約 80%的毛利率也超過歷史平均水平兩倍。高盛測算，如果要讓當前 P/E 回到長期平均水平，未來幾年 Memory 企業盈利需要下降約 50%。\n相比之下，高盛認為 Fabless（無晶圓廠）芯片股更具吸引力。其利潤率雖然同樣高於歷史水平，但偏離程度較低；高盛測算，Fabless 企業未來盈利大約下降 10%，估值即可回到歷史平均水平。\n這意味着 AI Infrastructure 的交易邏輯正在發生變化：過去尋找的是誰最受益於 Capex 上升，接下來要判斷的是誰的盈利最能持續。\n這種變化也讓此前被 Capex 拖累的科技巨頭出現另一種可能。\n過去市場擔心 Microsoft、Amazon、Google、Meta 等公司不斷增加 AI 投資，侵蝕自由現金流，而投資回報仍不確定。但隨着 AI 收入增長、Capex 增速逐漸下降，這一邏輯可能開始反轉。\n目前科技巨頭的 Forward P/E 已降至過去 10 年最低水平，相對標普 500 中位數的估值溢價只剩約 4 個 P/E 倍數。如果未來收入繼續加速，而 Capex 增速下降，自由現金流就可能逐步改善。\n過去兩年市場主要交易的是：Capex ↑ → AI Infrastructure Earnings ↑\n下一階段需要驗證的則是：AI Revenue ↑ + Capex Growth ↓ → Hyperscaler FCF ↑\n\nHyperscaler Forward P/E 已降至十年來低位，與標普 500 中位數之間的估值溢價明顯收窄。\n這並不是已經兑現的結果，而是隨着資本開支周期進入下一階段，市場可能開始交易的新邏輯。\nAI 下一階段的問題：誰能真正把算力變成收入？\n再往後，高盛認為，AI Trade 將逐漸從 **Infrastructure Build-out（基礎設施建設）**走向 Application Roll-out（應用落地）。\n但應用層不會像過去兩年的基礎設施行情一樣簡單。\n科技巨頭 提高 Capex 時，GPU、網絡、電力和數據中心能夠獲得相對明確的需求增量；到了應用層，企業能否受益，則取決於產品採用、定價能力、成本結構，以及 AI 是否改變原有商業模式，個股分化可能因此更加明顯。\n目前，軟件行業並沒有出現此前市場擔心的全面 AI 衝擊。高盛覆蓋的軟件公司中，年度經常性收入（ARR）增速近期反而略有加快，其中 IT Infrastructure 和 Cybersecurity 表現最強，Enterprise Management Software 相對落後。\nAI Agent 則可能帶來另一種影響。高盛構建了一個 Consumer Inertia（消費者惰性）股票籃子，包括保險、電信、旅遊、訂閲、Marketplace 和 Fintech 等行業。這類公司的部分用户粘性來自消費者更換服務所需的時間和操作成本。如果 Agent 能夠自動搜索、比價甚至執行交易，這種摩擦理論上可能下降。\n自 9 月中旬以來，該籃子已經跑輸行業中性對沖組合約 5 個百分點。不過，這隻能説明市場開始交易這一潛在風險，並不能證明相關商業模式已經受到實質性衝擊。\n最終，驗證這輪 AI 投資周期的關鍵仍然要回到企業收入。\n美國人口普查局調查顯示，約 40%的美國大型企業已經在商品和服務生產中使用 AI；高盛對二季度財報電話會的分析則顯示，大約一半標普 500 公司已經談到 AI 在生產率方面的應用，但真正能夠量化生產率提升的企業仍然很少。\n\n標普 500 隱含長期增長預期約為 12%，高於歷史平均水平，但仍低於互聯網泡沫時期約 16%的峯值。\n與此同時，高盛認為，當前美股並沒有計入極端的長期生產率增長預期。其測算顯示，市場隱含的標普 500 長期 EPS 增長預期僅略高於歷史平均水平，與互聯網泡沫時期仍有明顯差距。\n因此，下一階段真正需要觀察的，不再只是科技巨頭某個季度又增加了多少 Capex，而是三個更直接的指標：AI 收入能否繼續追趕資本開支，Capex 增速下降後科技巨頭的自由現金流能否改善，以及應用層能否產生足夠大的真實收入，將 AI 的生產率價值轉化為企業利潤。\n過去兩年，AI Trade 回答的是誰能拿到更多資本開支。萬億美元投入之後，問題開始變成：誰能真正把算力變成現金流。\n\nTwitter：https://twitter.com/BitpushNewsCN\n比推 TG 交流群：https://t.me/BitPushCommunity\n比推 TG 訂閲： https://t.me/bitpush\n\n\n説明: 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