高盛測算：「AI第二階段」的「資本缺口」要怎麼補？

超大規模雲端運算企業（Hyperscaler）的AI資本支出狂潮正從"花多少"的爭論，轉向"能賺回多少"的核心命題。

高盛最新研究顯示，六大超大規模雲端運算企業若要在2026至2027年約1.73兆美元的AI算力資本支出上實現15%的投入資本回報率（ROIC），需在2028至2030年間累計創造約1.42兆美元的收入。

高盛網路與科技團隊負責人Eric Sheridan在報告中指出，當前市場爭論的焦點已從近期支出規模本身，轉向這輪巨額投資能否在未來三年內產生可觀回報。與此同時，雲端運算積壓訂單數據提供了一定支撐——截至2026年第第二季，AWS、Azure和谷歌雲合計積壓訂單約1.69兆美元，年增率增長152%，為收入目標的可實現性提供了初步背書。

然而，高盛框架之外的變量同樣不容忽視。約3兆美元的表外承諾並未納入ROIC分母，GPU和算力定價的持續下行壓力已有所顯現，而規模更為龐大的"第三階段"資本支出（2028至2030年約4.14兆美元）的回報問題，則被高盛明確留待另行討論。

資本支出三階段：規模逐級躍升

高盛將本輪AI算力建設周期劃分為三個階段：

第一階段（2023至2025年）總資本支出約6330億美元，年均約2110億美元，主要用於少數基礎模型公司的訓練基礎設施建設；

第二階段（2026至2027年）總資本支出約1.73兆美元，年均約8630億美元，需求曲線向推理側延伸，算力供給持續緊張；

第三階段（2028至2030年）總資本支出高達約4.14兆美元，年均約1.38兆美元，屆時資本強度有望邊際趨緩，超大規模雲端運算企業或逐步進入"收割模式"。

值得注意的是，自今年年初以來，五家上市超大規模雲端運算企業（Alphabet、微軟、亞馬遜、Meta、甲骨文）的2026至2027年資本支出共識預期已上調約66%，合計上調約7540億美元，從1.14兆美元升至1.89兆美元。高盛表示，其自身對2027年資本支出的預測仍高於市場共識，並認為這一預測"更貼近買方投資者的實際預期"。

從資本支出到收入門檻：高盛的測算框架

高盛的測算邏輯清晰：在1.73兆美元的第二階段資本支出中，約70%（1.21兆美元）為算力投入（服務器、晶片、網路），約30%（5180億美元）為基礎設施"外殼"（土地與建築）。六家企業中，Alphabet資本支出最高（4700億美元），其次為亞馬遜（4240億美元）、微軟（3270億美元）、Meta（3090億美元）、甲骨文（1650億美元）和SpaceX（310億美元）。

關鍵假設方面，高盛採用每吉瓦算力約420億美元的成本，以5年折舊年限計算算力資產、15年計算基礎設施外殼，年營運成本約8.36億美元/吉瓦，並假設2028至2030年利用率分別為60%、80%和85%。

在15%的ROIC目標下，六家企業需每年產生約1295億美元的稅後凈營業利潤（NOPAT），對應約1640億美元的年度息稅前利潤（EBIT）。疊加第二階段資產每年約2760億美元的折舊攤銷，最終得出年收入需達約4650億至4760億美元，三年累計約1.42兆美元，對應約35%的EBIT利潤率。

折舊壓力：被低估的核心風險

在上述測算中，最引人注目的數字或許並非收入目標本身，而是折舊規模——僅第二階段資產每年的折舊攤銷便高達2760億美元，約為這批資產所需產生EBIT的1.7倍。

這意味著，本輪AI投資周期的經濟性在很大程度上取決於GPU的實際使用壽命。高盛採用5年折舊年限；若實際經濟壽命僅為3年（部分持懷疑態度的分析人士及英偉達自身的年度產品迭代節奏均指向這一方向），則超大規模雲端運算企業將被迫以更高頻率持續購置新一代晶片，收入門檻將大幅抬升。

高盛的敏感性分析顯示，在ROIC目標從0%到30%、每吉瓦資本支出從約340億美元到約510億美元的區間內，六家企業2028至2030年所需累計收入介於約9000億美元至1.9兆美元之間，摺合每吉瓦年收入約62億至186億美元。即便在零回報情景下，僅為覆蓋折舊和營運成本，也需要9200億美元的收入。

雲積壓訂單：最重要的「安全墊」

高盛為收入目標的可實現性提供的核心證據，是雲端運算積壓訂單數據。截至2026年第第二季，AWS、Azure和谷歌雲合計積壓訂單約1.69兆美元，較年初增長約1.5倍，公有雲收入增速加速至年增率超45%。

僅針對這三家企業測算，其約1.22兆美元的第二階段資本支出對應約1兆美元的2028至2030年收入需求，相當於當前積壓訂單的約59%——且這一計算假設積壓訂單此後零增長。分公司來看，所需收入約占微軟積壓訂單的40%、亞馬遜的68%、Alphabet的78%。

高盛將這一假設定性為"可能偏保守"。不過，報告也指出，上述積壓訂單數據包含非雲業務承諾，並非嚴格意義上的採購訂單；此外，相當比例的訂單來自少數AI實驗室，其支付能力高度依賴持續的資本市場融資渠道，存在客戶集中度風險。

摩根士丹利的另一面：融資缺口同樣龐大

將高盛的收入門檻與摩根士丹利的研究對照，可以更完整地呈現這一問題的兩面。據摩根士丹利估算，GenAI投資可實現25%至50%的增量ROIC——GPU租賃約31%，基於自有基礎設施的模型API約46%，基於第三方基礎設施約25%。摩根士丹利假設GPU租賃年收入約229億美元/吉瓦，模型API約304億美元/吉瓦，均高於高盛15% ROIC目標所對應的116億美元/吉瓦。兩家機構的結論大體一致：若GPU租賃價格和算力定價維持在當前水平附近，收入目標在數學上是可實現的。

然而，摩根士丹利此前的另一項研究揭示了融資端的壓力：據其估算，2025至2028年全球數據中心資本支出約2.9兆美元，超大規模雲端運算企業自身現金流僅能覆蓋約1.4兆美元，剩餘約1.5兆美元的融資缺口需通過約8000億美元私人信貸、約2000億美元公司債、約1500億美元ABS/CMBS及約3500億美元其他渠道填補。而高盛的最新預測顯示，僅第二、三階段合計資本支出便高達約5.9兆美元，遠超上述估算。

高盛框架的盲點：表外承諾與第三階段

高盛在報告中坦承了自身框架的侷限性。其ROIC測算明確排除了表外租賃義務、融資租賃、特殊目的載體（SPV）及第三方算力許可安排。

這並非小註腳。據相關數據，AI領域表外承諾規模已達約3兆美元，且仍在快速增長。這部分承諾同樣需要產生回報或至少得到償付，信貸市場已對此有所反應。

此外，高盛的框架僅覆蓋第二階段。若將同樣的收入/資本支出比率（約0.82倍）粗略應用於約4.14兆美元的第三階段預測，超大規模雲端運算企業在第二階段1.42兆美元收入目標之上，還需額外創造約3.4兆美元的收入。BCA Research的Peter Berezin更進一步指出，若數據中心支出維持當前水平，可能需要每年高達10兆美元的AI收入，才能使全部資本支出實現貨幣化。

高盛對六家企業均維持"買入"評級，並將近期回報壓縮定性為"大規模前期投資周期的自然結果，而非AI經濟結構性不佳的證據"。但這一表述，在多頭和空頭的敘事框架中均同樣成立。

來源：金色財經

發佈者對本文章的內容承擔全部責任
在投資加密貨幣前，請務必深入研究，理解相關風險，並謹慎評估自己的風險承受能力。不要因為短期高回報的誘惑而忽視潛在的重大損失。