觀點匯總：美國AI資本支出的可持續(xù)性研究

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作者：悶得而蜜

來源：雪球

美國科技巨頭正經(jīng)歷前所未有的AI資本支出熱潮，但市場對其可持續(xù)性已產(chǎn)生顯著擔(dān)憂。當前AI投資占美國GDP比重尚不足1%，遠低于歷次重大技術(shù)周期(2-5%)，且面臨盈利支撐薄弱、電力供應(yīng)瓶頸、融資環(huán)境惡化等多重挑戰(zhàn)。這些擔(dān)憂已引發(fā)科技股估值回調(diào)、評級機構(gòu)下調(diào)風(fēng)險預(yù)警，甚至可能影響美國整體經(jīng)濟增長軌跡。盡管高盛等機構(gòu)認為AI投資規(guī)模仍處合理區(qū)間，但市場對資本支出回報周期長(15年甚至更久)、技術(shù)迭代快導(dǎo)致折舊風(fēng)險的質(zhì)疑日益強烈，可能預(yù)示著AI泡沫風(fēng)險可能正在累積。

一、AI資本支出現(xiàn)狀與歷史技術(shù)周期對比

美國AI資本支出規(guī)模雖創(chuàng)歷史新高，但占GDP比重仍遠低于歷次重大技術(shù)周期峰值。據(jù)高盛測算，2024年美國AI相關(guān)投資占GDP比重不足1%，而歷史上鐵路、電氣化、IT等技術(shù)周期的投資高峰占GDP比重普遍在2%-5%區(qū)間。這一數(shù)據(jù)表明，當前AI投資熱潮尚未達到歷史技術(shù)周期的”過熱”狀態(tài)。然而，AI算力需求增速(模型規(guī)模年均增長400%)遠超算力成本下降速度(年均下降40%)，訓(xùn)練查詢和前沿模型的需求年增速分別達350%和125%，這種”剪刀差”正在推動資本支出持續(xù)擴張。

從技術(shù)成熟度來看，美國AI技術(shù)處于成熟期(2020年開始)，而中國處于成長期(2020-2029年)。雖然中美兩國AI技術(shù)發(fā)展路徑不同，但美國AI資本支出的絕對規(guī)模和增速已引發(fā)市場關(guān)注。自2023年中以來，美國AI基礎(chǔ)設(shè)施投資持續(xù)加速，僅2025年公開美企在AI相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施上的收入增量就達約3000億美元。美國國家賬戶數(shù)據(jù)顯示，AI相關(guān)支出年化增速較2022年提升了2770億美元，顯示出投資強度正在快速提升。

值得注意的是，AI投資與歷史技術(shù)周期存在結(jié)構(gòu)性差異。在互聯(lián)網(wǎng)革命時期，美國IT相關(guān)資本支出主要集中在數(shù)據(jù)中心、服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，而當前AI投資更側(cè)重于GPU、TPU等專用算力硬件，以及AI模型訓(xùn)練和優(yōu)化。這種差異可能導(dǎo)致資本支出的回報模式和周期有所不同，進一步加劇市場對可持續(xù)性的擔(dān)憂。

二、科技公司外部融資依賴及財務(wù)風(fēng)險

美國科技巨頭正經(jīng)歷”發(fā)債潮”，通過債務(wù)融資支持AI基礎(chǔ)設(shè)施投資，這一模式打破了以往依靠自由現(xiàn)金流擴張的傳統(tǒng)。據(jù)巴克萊銀行固定收益研究部統(tǒng)計，在過去幾個月里，幾家主要的超大規(guī)模云服務(wù)商通過公開和私募市場發(fā)行的債券總額已高達1400億美元，全年發(fā)行量有望達到1600億美元。這種融資模式轉(zhuǎn)變引發(fā)了市場對科技公司財務(wù)風(fēng)險的擔(dān)憂。

從具體公司數(shù)據(jù)看，Meta在2025年Q3的凈利潤同比暴跌82.73%，歸母凈利潤僅為27.09億元，而其資本支出卻持續(xù)增長。2024財年Meta的自由現(xiàn)金流為521億美元，但2025年Q3凈利潤大幅下滑，顯示AI研發(fā)支出(2024年研發(fā)支出438.73億美元，同比+14%)對利潤的侵蝕效應(yīng)。微軟2025財年Q1資本支出同比增長78.6%，達到200億美元，遠超其收入增速(18.43%)，表明AI投資正在消耗大量現(xiàn)金流。

行業(yè)分化趨勢明顯：頭部公司(微軟、谷歌)財務(wù)韌性較強，而二線公司(如甲骨文)面臨評級下調(diào)壓力。標普全球評級確認甲骨文公司”BBB”長期信用評級，但展望為負面，債務(wù)評級為”BBB”，暗示其財務(wù)狀況可能進一步惡化。截至2025年Q3，Meta的長期債務(wù)為288.3億美元，但現(xiàn)金儲備高達778億美元，短期償債能力尚可；谷歌的債務(wù)/EBITDA比率約為11.57%，遠低于行業(yè)警戒線。這種分化表明，市場對AI資本支出可持續(xù)性的擔(dān)憂并非普遍，而是集中在財務(wù)狀況較弱的公司。

科技債市場也反映出市場情緒變化。2025年10月，科技債占美國投資級債券總發(fā)行量的比例從6月的7%飆升至34%，創(chuàng)下多年新高。盡管發(fā)行量激增，但科技債信用利差也在擴大——Meta、谷歌和甲骨文等公司新發(fā)行債券的利差已攀升至78個基點，較9月約50個基點顯著擴大。這一趨勢表明，市場對科技公司債務(wù)風(fēng)險的認可度正在下降。

三、AI資本支出的盈利支撐與回本周期問題

AI資本支出的盈利支撐能力成為市場關(guān)注的核心問題。盡管Meta、谷歌等公司AI業(yè)務(wù)毛利率超60%，但凈利率不足10%，高研發(fā)費用率(25%)嚴重侵蝕利潤。微軟Azure云服務(wù)雖然2024財年Q3收入增長39%，其中12個百分點來自AI貢獻，但2025年Q3增速已放緩至34%，且凈利潤同比下滑，顯示高投入尚未完全轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定盈利。

AI基礎(chǔ)設(shè)施投資回報周期長(15年甚至更長時間)是市場擔(dān)憂的核心因素。微軟首席財務(wù)官Amy Hood明確表示，AI基礎(chǔ)設(shè)施投資的回報周期遠超傳統(tǒng)IT投資(通常5-10年)，可能需要15年甚至更長時間才能收回成本。這種長期回報模式與科技公司追求短期業(yè)績增長的期望形成矛盾，加劇了市場對資本支出可持續(xù)性的擔(dān)憂。

技術(shù)迭代快導(dǎo)致硬件快速折舊也是重要挑戰(zhàn)。AI模型訓(xùn)練成本飆升(如GPT-3到GPT-4成本增20倍)，但硬件更新周期短，投資回報率面臨不確定性。微軟”星際之門”超算項目成本超1150億美元，依賴OpenAI盈利分成，但OpenAI預(yù)計2026年虧損達140億美元，顯示合作模式存在收益不確定性。

行業(yè)平均回報率對比顯示，AI算力投資的預(yù)期回報率可能低于傳統(tǒng)IT投資。微軟Azure AI收入貢獻尚不明確，但2025年Q3增速放緩(預(yù)期Q4增長31%-32%)，且資本支出同比激增78.6%，暗示短期盈利難以覆蓋長期投入。谷歌云AI收入雖達”每季度數(shù)十億美元”，增速超200%，但資本支出上調(diào)至910-930億美元(+11%)，且CFO承認AI存在”過熱”風(fēng)險。

市場對AI盈利支撐的擔(dān)憂已反映在股價表現(xiàn)上。英偉達財報后股價下跌反映市場對AI投資回報周期的擔(dān)憂，Meta、谷歌等AI概念股近期也遭遇拋售壓力。這種擔(dān)憂可能持續(xù)影響科技公司通過股權(quán)融資支持AI資本支出的能力，進一步推高債務(wù)融資需求。

四、電力供應(yīng)等基礎(chǔ)設(shè)施瓶頸對AI投資的制約

電力供應(yīng)已成為AI算力資本支出的關(guān)鍵制約因素。2023年美國數(shù)據(jù)中心用電量占全社會用電量4.4%，預(yù)計2028年將升至6.7%-12%之間。這種快速增長的能源需求與電力供應(yīng)增長能力之間的差距正在擴大。據(jù)伯克利實驗室數(shù)據(jù)，2025年美國電力需求年增1.8%，而數(shù)據(jù)中心用電增速達15%-20%，供需缺口持續(xù)擴大。

區(qū)域電力政策差異加劇了這一矛盾。弗吉尼亞州擁有全球最多的數(shù)據(jù)中心，但電價同比上漲13%，且新任州長斯潘伯格要求數(shù)據(jù)中心承擔(dān)電網(wǎng)升級成本，可能增加企業(yè)電力支出壓力。北弗吉尼亞州電價2026-27年預(yù)計再漲22%，主因數(shù)據(jù)中心負荷激增導(dǎo)致電力容量成本膨脹。相比之下，得州、加州因電網(wǎng)獨立或政策調(diào)整電價漲幅較低，形成全球電力成本競爭力差異。

能源政策與AI投資的矛盾進一步加劇。《美麗大法案》取消風(fēng)電、光伏稅收抵免，迫使企業(yè)依賴天然氣等高成本能源。據(jù)分析人士指出，美國本土芯片制造仍面臨根本性挑戰(zhàn)——成本過高。盡管能生產(chǎn)高端芯片，但受制于高昂的建廠、運營及人力成本，規(guī)模難以擴大，只能聚焦高溢價產(chǎn)品。

技術(shù)層面，數(shù)據(jù)中心能效改進空間有限。虛擬機調(diào)度策略(如動態(tài)電壓管理、工作休眠)可降低奢侈能耗和空閑能耗，但服務(wù)器利用率夜間僅5%-25%，技術(shù)優(yōu)化難以完全抵消AI算力需求的指數(shù)級增長。PUE(電能使用效率)預(yù)測模型顯示，數(shù)據(jù)中心能效提升受制于硬件限制(如CPU能耗與利用率線性關(guān)系)，無法解決根本性電力缺口。

五、宏觀環(huán)境變化對AI資本支出可持續(xù)性的影響

美聯(lián)儲貨幣政策轉(zhuǎn)向謹慎，降息預(yù)期降溫推高融資成本。多位美聯(lián)儲官員近期表示，當前利率水準”更接近中性，而不是明顯偏緊”，進一步大幅降息的空間有限。12月降息概率從60%降至50%，反映對通脹黏性的擔(dān)憂。這種政策轉(zhuǎn)向與AI項目長期回報周期形成矛盾，可能導(dǎo)致融資成本超過預(yù)期回報率，抑制資本支出。

地緣政治對供應(yīng)鏈的沖擊也不容忽視。美國《芯片法案》強制要求企業(yè)減少對華依賴，導(dǎo)致芯片制造成本上升(如臺積電4nm芯片在美國的生產(chǎn)成本接近2萬美元/晶圓)。這種成本上升可能擠壓AI項目的利潤空間。同時，美國芯片制造回流更多是政策驅(qū)動下的”點狀突破”，而非系統(tǒng)性產(chǎn)業(yè)重構(gòu)，本土制造的”高成本短板”難以通過補貼短期彌補。

能源政策與AI投資的矛盾也日益凸顯。《美麗大法案》取消可再生能源補貼，但美國2025年電力需求年增1.8%，而數(shù)據(jù)中心用電增速達15%-20%，供需缺口持續(xù)擴大。企業(yè)自建燃氣電站或海外建廠需承擔(dān)額外成本，可能影響AI項目的盈利。相比之下，歐洲國家(如荷蘭、英國)因氣候和地理優(yōu)勢(低溫、水資源)吸引數(shù)據(jù)中心建廠，形成全球電力成本競爭力差異。

全球資本再配置趨勢也對美國AI資本支出構(gòu)成挑戰(zhàn)。中國科技股正成為外資眼中的”價值洼地”，多家國際投行(如瑞銀、摩根士丹利)集體唱多，成為全球資本避險與布局的優(yōu)選標的。這種資金流向變化可能影響美國科技公司的融資能力，進而影響AI資本支出的可持續(xù)性。

六、市場擔(dān)憂的分化與未來展望

市場對AI資本支出的擔(dān)憂呈現(xiàn)明顯的分化趨勢。高盛認為，當前AI投資規(guī)模遠未過熱，這一投資水平具備堅實的可持續(xù)基礎(chǔ)。其核心論據(jù)是AI生產(chǎn)力提升將為美國經(jīng)濟創(chuàng)造20萬億美元的現(xiàn)值，其中8萬億美元將作為資本收益流向美國企業(yè)。即使在悲觀或樂觀假設(shè)下，這一數(shù)字區(qū)間也在5-19萬億美元，顯著高于當前和未來AI投資總額。

相反，巴克萊等機構(gòu)則警告AI資本支出放緩可能成為美股最大風(fēng)險。巴克萊估算，在2025年上半年1.4%的GDP增長中，數(shù)據(jù)中心相關(guān)投資貢獻約1個百分點。若經(jīng)濟因其他因素陷入衰退，AI投資同步放緩可能加劇下行趨勢，形成宏觀與產(chǎn)業(yè)負面共振。

未來AI資本支出的可持續(xù)性將取決于多重因素。首先，技術(shù)進步能否持續(xù)提升AI應(yīng)用的生產(chǎn)力，從而為資本支出提供足夠的經(jīng)濟回報。其次，融資環(huán)境能否保持寬松，以支持科技公司持續(xù)的資本支出需求。第三，電力供應(yīng)能否跟上AI算力需求的增長，避免成為制約因素。最后，地緣政治和貿(mào)易政策能否為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供穩(wěn)定的外部環(huán)境。

從宏觀層面看，美國AI資本開支仍處于”順風(fēng)”周期。美聯(lián)儲降息周期、經(jīng)濟復(fù)蘇等因素可能繼續(xù)支撐資本支出。然而，市場擔(dān)憂情緒已轉(zhuǎn)化為實際拋售行動。2025年三季度，多家對沖基金(如彼得?蒂爾旗下基金、橋水基金、軟銀集團)減持或清倉英偉達股票，印證了市場對AI資本開支可持續(xù)性和盈利兌現(xiàn)能力的疑慮。

七、結(jié)論與建議

市場對美國AI算力資本支出可持續(xù)的擔(dān)憂主要集中在盈利支撐薄弱、電力供應(yīng)瓶頸、融資環(huán)境惡化等三個方面。盡管高盛等機構(gòu)認為當前AI投資規(guī)模仍處合理區(qū)間，但市場對資本支出回報周期長(15年甚至更久)、技術(shù)迭代快導(dǎo)致折舊風(fēng)險的質(zhì)疑日益強烈，預(yù)示著AI泡沫風(fēng)險可能正在累積。

對于投資者而言，需密切關(guān)注以下風(fēng)險指標：科技公司自由現(xiàn)金流與資本支出的匹配度、AI項目盈利轉(zhuǎn)化速度、電力成本上升對算力投資的制約。頭部公司(微軟、谷歌)財務(wù)韌性較強，而二線公司(如甲骨文)面臨評級下調(diào)壓力，投資分化趨勢明顯。

對于科技公司而言，需平衡短期盈利壓力與長期技術(shù)優(yōu)勢。微軟通過優(yōu)化運營利潤率(49%)部分緩解了資本支出壓力，谷歌則通過自研TPU芯片降低算力成本，這些策略值得借鑒。同時，需探索電力成本優(yōu)化方案，如區(qū)域電力政策差異利用、可再生能源投資等，以應(yīng)對電力供應(yīng)瓶頸。

對于監(jiān)管機構(gòu)而言，需在促進技術(shù)創(chuàng)新與防范系統(tǒng)性風(fēng)險之間尋找平衡。一方面，支持AI技術(shù)發(fā)展和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；另一方面，警惕市場過度投機和資本支出過度擴張帶來的風(fēng)險。同時，需優(yōu)化能源政策，為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供穩(wěn)定的電力供應(yīng)環(huán)境。

AI資本支出的可持續(xù)性最終將取決于技術(shù)進步、市場需求、融資環(huán)境和政策支持等多重因素的綜合作用。在這一過程中，市場波動不可避免，投資者需保持理性，避免盲目追高或過度恐慌?？萍脊疽残杓訌婏L(fēng)險管理，確保AI投資能夠產(chǎn)生足夠的經(jīng)濟回報，以支持長期發(fā)展。

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