2026年成为AI基础设施支出达到新高度的标志性年份。四大超大规模企业计划投入约7250亿美元的资本支出,较2025年预估的4100亿美元惊人地跃升了77% 。根据各公司在2026年4月下旬发布的财报,其合并指引中值约为7100亿美元,指引上限则达到了7250亿美元
。
这一单年数字让历史数据相形见绌。就在三年前的2023年,超大规模企业的总资本支出约为1600亿美元 。近期的加速势头比表面看起来更为猛烈:到2025年末,华尔街对2026年资本支出的共识预期已升至5270亿美元,但更新的公司指引显示,增长预期已飙升至约70%的同比增幅
。
这种转变已经开始。仅在2025年,超大规模企业就发行了1080亿美元的债券,预测显示未来几年为支持建设,其债务发行总额可能高达1.5万亿美元 。该行的报告预计,到2030年,基础设施资产管理总规模(AUM)可能超过3万亿美元,这反映了流入AI相关电力、数据中心和电网基础设施的资本规模
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这一融资演变之所以重要,是因为它拓宽了暴露于AI基础设施的投资者范围,使其不再局限于公开股票市场。这也表明,AI建设热潮的资本需求,已经能与传统基础设施资产类别相媲美,甚至在某些情况下超过它们。
这一上调影响深远。到2030年,数据中心的用电量预计将占美国总电力需求的8%,而目前这一比例约为3%,这将推动美国电力需求出现一代人以来的首次持续增长 。高盛估计,仅美国就需要增加约47吉瓦(Gigawatt,即百万千瓦)的增量发电装机容量
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高盛全球研究所通过另一个模型描绘了更广泛的行业图景。其“追踪万亿”(Tracking Trillions)基准预测显示,从2026年到2031年,在算力、数据中心和电力方面的AI总资本支出约为7.6万亿美元,年支出将从2026年的7650亿美元增长到2031年的1.6万亿美元 。
尽管这些数字包含了四大巨头之外的更多支出方,但其方向是一致的:AI基础设施的周期正在加速,而非趋于平缓。当下市场越来越关注的问题,已不是支出是否会持续,而是未来的收入回报能否证明其合理性。正如高盛在早前的研究中所指出的,要维持历史水平的资本回报率,这些超大规模企业需要实现超过1万亿美元的年利润运行率,这比市场对2026年4500亿美元的一致预期收入高出一倍多 。
2026年6月的这份研究笔记明确指出,就目前而言,支出承诺只会增加。随着融资模式的演变,以及电网为跟上步伐而不堪重负,这场AI建设热潮不仅正在重塑科技行业,更将深刻影响本十年剩余时间里的基础设施和能源格局。
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