AI支出热潮逼近1万亿美元：收入能否追上？

AI热潮已经演变成一场基础设施竞赛。亚马逊、谷歌、微软及其同行正在建设数据中心、采购加速器和内存，并争先锁定电力容量。支撑这轮巨额投入的假设很简单：对AI模型、云计算和企业应用的需求，最终会成长到足够大、足够有利可图，从而覆盖这场基础设施扩张的成本。

但市场的担忧同样直接：基础设施支出增长得太快，而企业账面上清晰可见的AI收入，暂时没有以同样速度增长。投资与变现之间的差距，因而成为投资者最关注的问题。

AI基础设施扩张有多大

《经济学人》估计，美国最大的科技公司在2025年投入了约4500亿美元建设基础设施，其中相当一部分与人工智能有关。该媒体预计，相关支出将在2026年达到约9000亿美元，并在2027年升至1.4万亿美元，覆盖芯片、数据中心、电力及相关产能。这些是广义基础设施支出估算，并不等同于纯粹的AI资本开支。

高盛的另一项估算显示，2026年全球AI相关投资约为1万亿美元，其中美国约5810亿美元。由于纳入了私营企业、非超大规模云服务商以及美国以外的投资，这一口径比单纯统计云计算巨头的资本开支更广。

两组数字并不矛盾，关键在于它们统计的范围不同：

• 《经济学人》的估算重点是美国大型科技公司用于支持AI的实体基础设施支出。
• 高盛的估算覆盖全球AI相关投资，并计入超大规模云服务商统计中通常遗漏的支出。

如果不先厘清统计口径，直接比较这些数字，可能会夸大或低估本轮投资周期的真实规模。

科技巨头正在投入多少资金

由于各公司的财年安排、会计方法，以及资本开支中用于AI的比例并不相同，企业之间的数字很难完全横向比较。不过，趋势十分明确：随着计算能力和内存需求持续强劲，科技巨头不断上调支出指引。

以亚马逊为例，公司已将2026年现金资本开支预期从约2000亿美元上调至约2200亿美元，并表示其中大部分将用于支持AI和AWS云业务。 据报道，亚马逊、谷歌和微软合计2026年资本开支将接近5950亿美元，但三者的数字并非完全可比。

如果将Meta也纳入亚马逊、Alphabet和微软所在的超大规模云服务商阵营，市场对其2026年资本开支的估算约为7000亿至9000亿美元，具体取决于纳入哪些公司以及采用何种会计口径。

因此，与其执着于一份精确的公司排名，更稳妥的结论是：全球领先的云平台和科技公司，每年正投入数千亿美元建设主要面向AI工作负载的计算能力。

借贷正在为这场竞赛提供资金

这轮扩张已经不再完全依靠经营现金流来支付。援引高盛估算的报道显示，超大规模云服务商2025年资本开支约为4050亿美元，预计2026年将达到约7500亿美元，2027年接近1.2万亿美元。2025年，这些公司的投资级债券发行总额为1080亿美元；到2026年上半年，发行规模据报已经达到1940亿美元，全年预计约为2500亿美元。

债务本身并不能证明投资不合理。大型云公司通常拥有可观的现金创造能力，也能够进入信贷市场。但借贷会提高“判断错误”的代价：如果AI需求、定价能力或基础设施利用率低于预期，公司可能要用收入去偿还与数据中心和硬件相关的债务，而这些资产又可能快速折旧。

为什么AI收入还没有填平缺口

AI相关收入正在快速增长，但《经济学人》的核心判断是，其增速仍不足以匹配基础设施支出的激增。 问题还在于，AI收入往往嵌入更广泛的业务中，并不会以一个清晰、独立的财务项目呈现。

相关收入可能来自云服务用量、企业软件订阅、生产力工具、广告效果改善，或早期企业应用部署。这使得投资者很难准确判断：其中有多少收入可以直接归因于AI、相应利润率是多少，以及这些收入是否足够稳定，能够支撑下一轮资本开支。

因此，投资者真正需要追问的，并不只是企业能否卖出AI产品，而是每投入1美元基础设施，能够产生的收入是否会快速提升，并足以覆盖：

• 新数据中心和电力容量的建设成本；
• 加速器、网络设备和内存的采购成本；
• 计算硬件快速折旧与更新换代的成本；
• 新增借贷带来的利息支出。

半导体行业正在承受这轮需求冲击

基础设施热潮正在直接传导至半导体行业。AI系统需要加速器、高速网络、存储设备，以及大量高带宽内存和传统内存。内存、先进封装和尖端制造产能受到限制，使芯片行业成为本轮支出周期最明显的受益者之一。

WSTS早前发布的2026年春季预测显示，全球半导体销售额将达到1.51万亿美元，较上年增长90%。其中，内存收入预计增长约250%，超过8000亿美元，主要受AI基础设施、高带宽内存和加速计算需求推动。

之后，WSTS根据2026年第二季度数据上调了预测：2026年全球半导体市场规模约为1.655万亿美元，同比增长约108%；2027年预计达到约2.1万亿美元，增速约为29%。

Omdia则给出了另一组预测，预计2026年全球半导体收入同比增长94.1%。该机构表示，AI需求增长已经超过行业生产和封装芯片的能力，并预计内存收入将占到半导体总收入的一半以上。

这些数字不应被简单合并成一个“最终答案”，因为它们来自不同时间点、采用了不同预测方法。但放在一起看，它们清楚显示出：AI基础设施需求正在强烈影响市场对芯片、内存及相关制造产能的预期。

给AI投资者的万亿美元考题

AI投资逻辑包含两个部分。第一部分已经清晰可见：企业之所以大举支出，是因为计算能力、电力和先进芯片已经成为战略性稀缺资源。等待可能意味着日后支付更高价格，或者把客户拱手让给拥有可用产能的竞争对手。

但第二部分仍未在所需规模上得到证明：AI应用必须足够快地带来持久收入、有吸引力的利润率和可衡量的生产率提升，才能支撑基础设施持续扩张。

如果变现最终追上投资，这轮支出周期即使导致部分项目减记或转向，也可能被证明是合理的。反过来，如果收入增长跟不上，市场可能面临云业务回报率下降、产能过剩、偿债压力上升，以及AI相关资产被重新定价等后果。

所以，最重要的数字并不只是“1万亿美元投资”。真正关键的是：这1万亿美元最终能带来多少回报。