为什么对AI资本支出的担忧被夸大且不合逻辑
考虑一下本周的跌幅……
亚马逊: $2,000亿 2026年资本支出…比市场预期高出38%。股票已下跌超过10%，还在继续…
谷歌: $175–1,850亿…比共识预期高出55%。股票已下跌3%，还在继续…
微软: 按隐含运行率约为$1,500亿。股票已下跌10%，还在继续…市值蒸发超过$3,500亿…消失了。
Meta: $115–1,350亿。股价下跌。
四大巨头目前已承诺在2026年投入超过$6,400亿的基础设施支出。
大约70-75%的资金直接流入AI芯片、服务器和存储器。英伟达占据了大部分份额，美光、台积电等公司瓜分了其余部分……
这些不是投机性的预测……而是采购订单。
然而……股价仍在下跌。
订单积压揭示了真实情况
担忧在于这些公司可能在AI上进行盲目投资，而这些投资未必会有回报。但数据表明并非如此。
亚马逊的云服务订单积压达$2,440亿……同比增长40%。这覆盖了其$2,000亿资本支出的122%。AWS上季度收入增长24%，为13个季度以来最快增速，利润率保持在35%。
Andy Jassy在财报电话会议上明确表示：‘我们部署AI能力的速度有多快，就能以多快的速度实现货币化。’
谷歌云服务的订单积压达$2,400亿……同比翻番。这覆盖了其$1,800亿资本支出的133%。谷歌云收入增长48%，为自2021年以来最快增速。利润率不仅没有下降，反而翻倍，从17.5%增至30.1%。现有客户超额完成承诺达30%。
微软的云服务订单积压达$6,250亿……同比增长110%。这覆盖了其$1,500亿资本支出的四倍以上。Azure增长39%。管理层表示需求仍然超过供应，整个财年结束前都存在产能限制。
三大云服务提供商的合并积压订单：$1.1万亿。
这些都是已签署的合同，多年期承诺，取消罚款高达50%-100%。这不是投机……这是采购订单簿。
市场将资本支出指导视为超大规模企业的一个成本问题。但对他们的供应商而言……这却是一项收入保障。
利润率正在扩大，而非崩溃
如果这些支出正在摧毁价值，那么利润率就会受到压缩。但事实并非如此。
谷歌云在几乎翻倍资本支出的同时，将其营业利润率提高了一倍。这是投资见效的最明确证据。AWS尽管进行了大量投资，仍保持了35%的利润率。Azure的利润率仅下降不到一个百分点。Meta的利润率从48%降至41%……但管理层承诺2026年将实现更高的营业利润。
Alphabet还披露，Gemini的服务成本在2025年下降了78%。每一美元的基础设施正变得更有生产力……而不是相反。
上季度合并营业利润：$1,240亿。这四家公司均实现了年度利润增长。这些公司并不是在烧钱，而是高利润企业在大规模进行再投资。
讽刺的是，需求强劲的最大信号——超过一万亿美元的承诺支出——却被解读为抛售的理由。
微软并非OpenAI的赌注
一个常见的担忧是微软的积压订单过于集中在OpenAI……大约占45%，或者说$2,810亿。这种担忧在2023年是有道理的，但现在已过时。
微软通过Azure AI Foundry实现了多元化……现在除了OpenAI外，还托管了xAI、Anthropic、Perplexity、Llama、Mistral和Cohere。
其战略逻辑很简单。微软并不是押注OpenAI会赢得模型竞赛，而是押注自己成为基础设施层，不论谁胜出都能获利。如果OpenAI占据主导地位……微软通过合作盈利；如果Anthropic或xAI胜出……微软同样能获利，因为这些工作负载都在Azure上运行。
这是AWS的剧本。成为大家使用的平台，无论结果如何都要抓住计算支出。
微软并非选择赢家，而是正在成为AI基础设施领域的台积电。
真正的风险……已被承认
这并不是说完全没有风险，确实有几个值得注意的风险。
第一，时间点问题。2026年花掉的$6,400亿要到设备安装并开始折旧后才会完全体现在财务数据中。即使长期回报可观，短期现金流也可能面临压力。市场缺乏耐心，出现12到24个月的消化期是可能的。
第二，电力问题。建造数据中心是一回事，但获得足够的电力来运行它们则是另一回事。电网基础设施需要数年的时间。然而，超大规模企业正在直接解决这个问题。微软与Constellation签署了一项核能协议，谷歌与Kairos Power合作，亚马逊与Talen Energy达成协议。相当一部分$6,400亿正流向能源基础设施，而不仅仅是芯片。超大规模企业正在成为AI时代的公用事业公司。
第三，商品化问题。一些人担心AI计算将像带宽那样成为商品，随着效率提升价格会崩溃。但数据表明并非如此。Google Cloud利润扩大，同时成本下降了78%。需求增长的速度超过了价格压缩。这些公司销售的是包含训练、合规、安全和支持的平台，而不仅仅是原始算力，这赋予了它们定价权。
第四…各国政府。日本、法国、新加坡、沙特阿拉伯…都将AI算力视为战略基础设施。主权AI需求是长期的、对价格不敏感且非周期性的。这为利用率提供了一个底线，而单纯以企业为中心的分析可能会忽略这一点。
风险确实存在。但它们的定价仿佛这一论点已经破产。事实并非如此。
市场在自相矛盾
要让抛售合理化，至少以下一项需要成立：收入增长正在放缓…利润率正在崩溃…积压订单正在减少…或者供过于求。
这些情况都没有发生。
收入增长正在加速。利润率正在扩大。积压订单同比增长40%-110%。所有三家云服务提供商都表示他们无法建设得足够快。
美国银行明确指出了这一矛盾。市场同时在为两种情景定价。情景A：AI支出回报不佳…使其不可持续。情景B：AI强大到足以摧毁现有的软件商业模式。
这两种情景不可能同时成立。
如果AI强大到足以颠覆整个行业…其背后的基础设施不可能毫无价值。如果基础设施毫无价值…AI也不足以强大到能够颠覆任何事物。
市场持有两个相互排斥的信念。数据并不支持这两种恐惧。
历史 - 似曾相识？
类似的抛售以前也发生过，但市场总是会恢复的🙏
Meta在2022年因元宇宙资本支出担忧下跌了64%，但在15个月内回升了547%。区别在于：2022年的支出是投机性的，没有收入支撑；而2026年的AI支出则得到了可衡量的广告效率提升的支持。
英伟达在2018年因加密货币崩盘担忧下跌了57%，但在18个月内创下了新高。
亚马逊在2022年因过度建设担忧下跌了50%，但在2023年回升了75%。
英伟达在2022年10月的技术调整期间下跌了66%。ChatGPT两个月后发布，股票随后上涨超过1000%。
英伟达在2025年初因DeepSeek担忧下跌了50%，后来回升并成为首家$5万亿公司。
这种模式是一致的。投资阶段的恐惧驱动型抛售……随着回报逐渐显现而被复苏所取代。
去年，DeepSeek被认为是生存威胁；今年，DeepSeek已成为客户。资本支出数字更高而不是更低。分析师在这个周期的每个季度都低估了超大规模企业的支出……累计低估了45%。
历史并不能保证结果，但当相同的模式在多家公司和多个周期中重复出现时……这提高了当前的恐惧可能被夸大的概率。
Meta受到不同对待……
Meta的资本支出需要不同的视角。没有云业务，也没有积压订单可供对比。但Meta的$1,250亿支出并非投机性的研发，而是防御性的。
回想2021-2022年，苹果的应用追踪透明度政策变化暴露了Meta对第三方平台的依赖。广告定位能力下降，收入暴跌，股价下跌了64%。
通过构建自己的AI基础设施……例如Llama模型、定制芯片……Meta正在降低平台风险，并通过第一方AI重建广告效果。
结果显而易见。Facebook广告点击量提升了3.5%，Instagram的转化率增长超过1%。管理层承诺，尽管资本支出翻倍，2026年的营业利润将超过2025年。
市场7%的正面反应表明投资者理解其中的区别。Meta并不是在押注一个未经验证的未来，而是在通过拥有AI基础设施来捍卫其核心业务。
这对供应商意味着什么
如果超大规模企业正在花费$6,400亿……这笔资金会直接流向英伟达、美光和台积电。大约$450–4,900亿是专门用于AI的，直接下达GPU、HBM内存和制造订单。
市场一方面因超大规模企业支出过多而抛售它们，另一方面又因担心支出可能骤减而抛售供应商。
这在逻辑上是不连贯的。
如果支出正在发生……供应商将受益。买卖双方的抛售无法同时被合理化。
底部 **
市场将人工智能资本支出视为鲁莽的成本，而非已签约的未来收入。
证据显示需求加速增长……利润空间扩大……订单积压金额为$1.1万亿……并存在实际产能限制。
波动可能会持续。时机风险是真实存在的。一段12至24个月的消化期是可能的。
但市场对波动性的判断并没有错，而对方向的判断是错误的。
对于耐心的资本而言，当前估值反映出一种基本面并不支持的急于求成的折扣。
免责声明：这只是我的拙见。我不假设自己比别人更懂。我也无法预测未来。这并非投资或金融建议。请自行研究。
亚马逊: $2,000亿 2026年资本支出…比市场预期高出38%。股票已下跌超过10%，还在继续…
谷歌: $175–1,850亿…比共识预期高出55%。股票已下跌3%，还在继续…
微软: 按隐含运行率约为$1,500亿。股票已下跌10%，还在继续…市值蒸发超过$3,500亿…消失了。
Meta: $115–1,350亿。股价下跌。
四大巨头目前已承诺在2026年投入超过$6,400亿的基础设施支出。
大约70-75%的资金直接流入AI芯片、服务器和存储器。英伟达占据了大部分份额，美光、台积电等公司瓜分了其余部分……
这些不是投机性的预测……而是采购订单。
然而……股价仍在下跌。
订单积压揭示了真实情况
担忧在于这些公司可能在AI上进行盲目投资，而这些投资未必会有回报。但数据表明并非如此。
亚马逊的云服务订单积压达$2,440亿……同比增长40%。这覆盖了其$2,000亿资本支出的122%。AWS上季度收入增长24%，为13个季度以来最快增速，利润率保持在35%。
Andy Jassy在财报电话会议上明确表示：‘我们部署AI能力的速度有多快，就能以多快的速度实现货币化。’
谷歌云服务的订单积压达$2,400亿……同比翻番。这覆盖了其$1,800亿资本支出的133%。谷歌云收入增长48%，为自2021年以来最快增速。利润率不仅没有下降，反而翻倍，从17.5%增至30.1%。现有客户超额完成承诺达30%。
微软的云服务订单积压达$6,250亿……同比增长110%。这覆盖了其$1,500亿资本支出的四倍以上。Azure增长39%。管理层表示需求仍然超过供应，整个财年结束前都存在产能限制。
三大云服务提供商的合并积压订单：$1.1万亿。
这些都是已签署的合同，多年期承诺，取消罚款高达50%-100%。这不是投机……这是采购订单簿。
市场将资本支出指导视为超大规模企业的一个成本问题。但对他们的供应商而言……这却是一项收入保障。
利润率正在扩大，而非崩溃
如果这些支出正在摧毁价值，那么利润率就会受到压缩。但事实并非如此。
谷歌云在几乎翻倍资本支出的同时，将其营业利润率提高了一倍。这是投资见效的最明确证据。AWS尽管进行了大量投资，仍保持了35%的利润率。Azure的利润率仅下降不到一个百分点。Meta的利润率从48%降至41%……但管理层承诺2026年将实现更高的营业利润。
Alphabet还披露，Gemini的服务成本在2025年下降了78%。每一美元的基础设施正变得更有生产力……而不是相反。
上季度合并营业利润：$1,240亿。这四家公司均实现了年度利润增长。这些公司并不是在烧钱，而是高利润企业在大规模进行再投资。
讽刺的是，需求强劲的最大信号——超过一万亿美元的承诺支出——却被解读为抛售的理由。
微软并非OpenAI的赌注
一个常见的担忧是微软的积压订单过于集中在OpenAI……大约占45%，或者说$2,810亿。这种担忧在2023年是有道理的，但现在已过时。
微软通过Azure AI Foundry实现了多元化……现在除了OpenAI外，还托管了xAI、Anthropic、Perplexity、Llama、Mistral和Cohere。
其战略逻辑很简单。微软并不是押注OpenAI会赢得模型竞赛，而是押注自己成为基础设施层，不论谁胜出都能获利。如果OpenAI占据主导地位……微软通过合作盈利；如果Anthropic或xAI胜出……微软同样能获利，因为这些工作负载都在Azure上运行。
这是AWS的剧本。成为大家使用的平台，无论结果如何都要抓住计算支出。
微软并非选择赢家，而是正在成为AI基础设施领域的台积电。
真正的风险……已被承认
这并不是说完全没有风险，确实有几个值得注意的风险。
第一，时间点问题。2026年花掉的$6,400亿要到设备安装并开始折旧后才会完全体现在财务数据中。即使长期回报可观，短期现金流也可能面临压力。市场缺乏耐心，出现12到24个月的消化期是可能的。
第二，电力问题。建造数据中心是一回事，但获得足够的电力来运行它们则是另一回事。电网基础设施需要数年的时间。然而，超大规模企业正在直接解决这个问题。微软与Constellation签署了一项核能协议，谷歌与Kairos Power合作，亚马逊与Talen Energy达成协议。相当一部分$6,400亿正流向能源基础设施，而不仅仅是芯片。超大规模企业正在成为AI时代的公用事业公司。
第三，商品化问题。一些人担心AI计算将像带宽那样成为商品，随着效率提升价格会崩溃。但数据表明并非如此。Google Cloud利润扩大，同时成本下降了78%。需求增长的速度超过了价格压缩。这些公司销售的是包含训练、合规、安全和支持的平台，而不仅仅是原始算力，这赋予了它们定价权。
第四…各国政府。日本、法国、新加坡、沙特阿拉伯…都将AI算力视为战略基础设施。主权AI需求是长期的、对价格不敏感且非周期性的。这为利用率提供了一个底线，而单纯以企业为中心的分析可能会忽略这一点。
风险确实存在。但它们的定价仿佛这一论点已经破产。事实并非如此。
市场在自相矛盾
要让抛售合理化，至少以下一项需要成立：收入增长正在放缓…利润率正在崩溃…积压订单正在减少…或者供过于求。
这些情况都没有发生。
收入增长正在加速。利润率正在扩大。积压订单同比增长40%-110%。所有三家云服务提供商都表示他们无法建设得足够快。
美国银行明确指出了这一矛盾。市场同时在为两种情景定价。情景A：AI支出回报不佳…使其不可持续。情景B：AI强大到足以摧毁现有的软件商业模式。
这两种情景不可能同时成立。
如果AI强大到足以颠覆整个行业…其背后的基础设施不可能毫无价值。如果基础设施毫无价值…AI也不足以强大到能够颠覆任何事物。
市场持有两个相互排斥的信念。数据并不支持这两种恐惧。
历史 - 似曾相识？
类似的抛售以前也发生过，但市场总是会恢复的🙏
Meta在2022年因元宇宙资本支出担忧下跌了64%，但在15个月内回升了547%。区别在于：2022年的支出是投机性的，没有收入支撑；而2026年的AI支出则得到了可衡量的广告效率提升的支持。
英伟达在2018年因加密货币崩盘担忧下跌了57%，但在18个月内创下了新高。
亚马逊在2022年因过度建设担忧下跌了50%，但在2023年回升了75%。
英伟达在2022年10月的技术调整期间下跌了66%。ChatGPT两个月后发布，股票随后上涨超过1000%。
英伟达在2025年初因DeepSeek担忧下跌了50%，后来回升并成为首家$5万亿公司。
这种模式是一致的。投资阶段的恐惧驱动型抛售……随着回报逐渐显现而被复苏所取代。
去年，DeepSeek被认为是生存威胁；今年，DeepSeek已成为客户。资本支出数字更高而不是更低。分析师在这个周期的每个季度都低估了超大规模企业的支出……累计低估了45%。
历史并不能保证结果，但当相同的模式在多家公司和多个周期中重复出现时……这提高了当前的恐惧可能被夸大的概率。
Meta受到不同对待……
Meta的资本支出需要不同的视角。没有云业务，也没有积压订单可供对比。但Meta的$1,250亿支出并非投机性的研发，而是防御性的。
回想2021-2022年，苹果的应用追踪透明度政策变化暴露了Meta对第三方平台的依赖。广告定位能力下降，收入暴跌，股价下跌了64%。
通过构建自己的AI基础设施……例如Llama模型、定制芯片……Meta正在降低平台风险，并通过第一方AI重建广告效果。
结果显而易见。Facebook广告点击量提升了3.5%，Instagram的转化率增长超过1%。管理层承诺，尽管资本支出翻倍，2026年的营业利润将超过2025年。
市场7%的正面反应表明投资者理解其中的区别。Meta并不是在押注一个未经验证的未来，而是在通过拥有AI基础设施来捍卫其核心业务。
这对供应商意味着什么
如果超大规模企业正在花费$6,400亿……这笔资金会直接流向英伟达、美光和台积电。大约$450–4,900亿是专门用于AI的，直接下达GPU、HBM内存和制造订单。
市场一方面因超大规模企业支出过多而抛售它们，另一方面又因担心支出可能骤减而抛售供应商。
这在逻辑上是不连贯的。
如果支出正在发生……供应商将受益。买卖双方的抛售无法同时被合理化。
底部 **
市场将人工智能资本支出视为鲁莽的成本，而非已签约的未来收入。
证据显示需求加速增长……利润空间扩大……订单积压金额为$1.1万亿……并存在实际产能限制。
波动可能会持续。时机风险是真实存在的。一段12至24个月的消化期是可能的。
但市场对波动性的判断并没有错，而对方向的判断是错误的。
对于耐心的资本而言，当前估值反映出一种基本面并不支持的急于求成的折扣。
免责声明：这只是我的拙见。我不假设自己比别人更懂。我也无法预测未来。这并非投资或金融建议。请自行研究。
免责声明：社区由Moomoo Technologies Inc.提供，仅用于教育目的。
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Cnorm 楼主 goatmaster721 : 什么？没有任何超大规模服务商在亏损运营。这四家都高度盈利。
goatmaster721 Cnorm 楼主 : 除了美光之外，其他所有公司的AI基础设施支出都超过了他们公司的市值。你在说什么呢，老兄。这就是整个AI泡沫的叙事逻辑。
the2bx : 非常有趣的阅读，对局势做了全面的概述。感谢您花时间将其整理出来 🫡
Cnorm 楼主 the2bx : 感谢您的鼓励
goatmaster721 : 我不是说英伟达长期来看不是一个好的投资，我是说我们将会看到人工智能股票最大的一次下跌，这意味着所有的相关股票。如果你短期想赚快钱，可以买入看跌期权。
wrjyu : 懂不懂什么叫签署的订单，如果OpenAI和Anthropic倒闭了，亚马逊和微软帐上那几千亿订单是不是要归零，他们现在投下去的资本开支是为了满足未来的合约，如果他们的客户倒闭了，折旧将会吞掉他们几年的净利润。
别说OpenAI和Anthropic不可能倒闭，据我所知他们现在还是每天睡醒睁开眼睛就亏钱的状态，而且是每多一个客户就亏的更多一点。如果不是怕他们倒闭引发系统性风险，为什么英伟达微软亚马逊要去投资他们的客户，去左手倒右手。
他们的股票下跌是因为市场害怕系统性风险，所以他们现在的资本开支计划越高，他们的风险就越大。
Cnorm 楼主 goatmaster721 : 明白了，谢谢。
goatmaster721 Cnorm 楼主 : 是的，绝对是，兄弟。我在Robinhood上持有英伟达的股票，但当我看到下跌的趋势来临时，我会在下跌中赚钱，然后用赚到的利润在真正的低点买入更多英伟达的股票。我觉得我们离真正的低点还远着呢，不过看起来148可能是最低点了。
152336865 goatmaster721 : 如何？$Alphabet-C (GOOG.US)$这是一家$4万亿公司，其$1,850亿支出仅占4.5%。此外，他们正在将现金转移到能产生收益的资产上。
152336865 : “有人担心AI算力会像带宽一样变成一种商品……”——我真希望如此。对于有意义的工作来说，它仍然非常昂贵。
随着模型性能达到瓶颈，它们正逐渐变得商品化。但它们会变得足够优秀，一旦算力成本降低，我们将会看到令人瞩目的发展。
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