高盛算了一笔账:七大科技巨头豪掷1.73万亿押注AI,最终能回本吗?

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10-04 16:33

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15. 1/ AI 需要产生多少收入才能证明当前的资本支出热潮是合理的? 高盛估计,六家美国超大规模云服务商将在 2026–27 年花费约 1.73 万亿美元用于 AI 基础设施。 其答案:它们需要在 2028–30 年实现约 1.42 万亿美元的累计收入。 2/ 高盛的假设: • 每 GW 约 420 亿美元的资本支出 • 约 41 GW 的新增容量 • 70% 用于计算,30% 用于数据中心基础设施 • 利用率从 60% 上升至 85% 所需收入相当于每年约 4720 亿美元,或每 GW 约 116 亿美元。 3/ 需求背景相当可观。 AWS、Azure 和 Google Cloud 报告的累计积压订单总额约为 1.69 万亿美元。 高盛估计,这三家公司需要在 2028–30 年实现约 1.0 万亿美元的收入——约占当前积压订单的 59%——以支持模型化的回报。 4/ 关键警告:高盛的 15% ROIC 是针对平均年度资本支出的计算,而不是全部 1.73 万亿美元的投资。 相对于总部署资本,隐含的年回报率更接近 7.5%。 底线:需求是真实的,但下一阶段必须关注变现。

16. AI算力投资年化ROIC达15%?高盛:六大科技巨头2028-2030年需创收1.42万亿美元 AI快讯网9月26日,据报道,高盛近日发布美国科技业研究报告,针对大型云端业者持续扩大人工智能(AI)资本支出的投资回报问题进行量化分析。高盛以Alphabet、亚马逊、微软、Meta、甲骨文及SpaceX六家美国大型科技企业为对象,对其2026至2027年的算力投资进行收益压力测试。假设每每吉瓦(GW)算力平均前期投入约420亿美元,其中70%资本支出用于算力硬件、30%用于 数据中心机房建置,并纳入较保守的折旧规则及持续营运成本等因素,高盛估算六家企业必须在2028至2030年合计创造约1.42万亿美元收入,相当于GW算力每年约产生116亿美元收入,才能使这一轮AI算力投资达到15%年化投入资本回报率(ROIC)。 高盛认为,不同Token所对应的商业价值存在差异,AI资本支出的回报也不会完全一致。 不过,考虑到未来3至5年的市场成长空间,该行仍预期,未来18个月投入AI领域的资本有望整体维持良好的投资回报。(广角观察)

17. 高盛算了一笔账:六大科技巨头2028-30年需多赚1.42万亿美元

18. 高盛这张图的核心是:AI资本开支未必像想象中那么“赌”。 按模型,亚马逊、微软、谷歌2028—2030年合计只需实现约1万亿美元收入,就能让此前AI投入达到15%回报率,而三家公司现有积压订单已约1.69万亿美元,所需收入仅占59%。 真正关键不是Ca­p­Ex有多大,而是这些订单能否兑现、算力能否被用满。 AI是不是泡沫,最后看的是利用率和现金流。

19. AI到底要赚多少钱,才能撑起这轮资本开支?

20. 近日,美国布鲁金斯学会发布哥伦比亚商学院教授Stijn Van Nieuwerburgh的最新研究。他在报告中测算,2025年至2032年,美国数据中心、电力设施、网络设备、GPU及其他AI基础设施累计投资可能达到约10.3万亿美元(约合69.1万亿元人民币),平均每年相当于美国GDP的3.63%。报告指出,按这一投资强度计算,美国当前的AI建设周期已经超过历史上的多轮大型基础设施扩张。 巨额投资的背后,是越来越昂贵的AI数据中心。数据中心越建越贵,几家科技巨头合计经营现金流却开始赶不上资本开支。Oracle、Microsoft、Amazon、Meta和Alphabet五家公司合计资本支出从2020年的968亿美元升至2025年的4158亿美元,同期经营现金流为6032亿美元。报告预计,2026年五家公司资本支出将进一步增至8005亿美元,而经营现金流约为7071亿美元,资本支出首次超过经营现金流,相当于经营现金流的约113%。 美国AI巨头开始越来越多地依赖借贷和外部融资“输血”。报告援引摩根士丹利估算,2025年至2028年,为满足大型云厂商新增算力需求,需要约2.9万亿美元,其中超过一半需要依靠外部资本。在全部融资中,股权和债务比例约为六四开,仅私募信贷规模就可能达到约8000亿美元,企业债约2000亿美元,结构化融资约1500亿美元。然而,AI数据中心本身又是一类核心设备折旧速度很快的资产。这种长期融资期限与底层技术快速迭代之间的错位,是AI基础设施面临的重要风险之一。 报告还指出,随着AI基础设施投资规模扩大,芯片厂商、云厂商、数据中心运营商和金融机构之间正在形成更加紧密的资本循环。以英伟达为例,它一边向云厂商和数据中心出售GPU,一边又通过残值担保等方式帮助客户获得融资,降低大规模采购芯片的资金门槛。云厂商则继续建设数据中心、向模型公司出售算力,数据中心投资者再依靠大型科技企业的长期租赁和采购承诺支撑债务。 这套结构能够持续运转,前提是新的资本不断进入的同时,AI需求、算力利用率和租赁价格也要不断增长。但未来未必能一直如这些企业所愿。一旦需求增长赶不上数据中心和GPU产能释放,芯片价格、算力租赁价格和设备利用率都可能下降,而已经签下的债务、租金和采购承诺仍需继续支付。

21. 【AI服务器液冷订单火爆 多家公司扩产】9月28日讯,订单排到2027年,营收增速超过400%,产能赶不上交付……这不是某个互联网大厂的故事,而是液冷行业的2026年。 在AI算力需求猛增的拉动下,液冷正经历从“配角”到“基础设施”的身份跃迁。产业链上下游订单放量、企业扩产、新玩家涌入——这场由智算

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