建发配资 AI竞赛白热化！全球资本开支飙升，中国快速追赶

近阶段，华尔街各大投行纷纷上调超大规模云服务提供商（CSP）的资本支出，人工智能（AI）浪潮的竞赛滚滚来袭。

摩根士丹利在最新报告《绘制AI流通性》（Mapping AI's Circularity ）中表示，当前AI投资仍处于早期阶段，预计未来几年将进入多年度资本扩张周期。

该机构分析师预测，到2027年，AI超大规模云服务提供商的资本支出与销售额比率将达到26%，接近互联网泡沫时期32%的峰值，并超过页岩气开采热潮时期的水平。市场共识认为，2025年、2026年、2027年AI赋能企业的资本支出将分别达4500亿美元、5200亿美元和5400亿美元。此外，已披露但尚未启动的承诺租赁付款额还超过3350亿美元。

尽管泡沫论不胫而走，但各界并不认同，更确切地说，这是一场科技领域里的“军备竞赛”。各大科技巨头（微软、谷歌、亚马逊、Meta、甲骨文等）加大资本开支，特别是在GPU采购、数据中心、电力上的投入。这种巨量投入和“不能落后一步”的紧迫感也暗示着，谁在大模型和应用生态中占领先机，就可能获得类似“战略武器”的优势。大模型训练成本极高，导致只有头部云服务商和AI公司能负担，早期积累的模型质量、用户数据和算力规模会形成“马太效应”，输家难以翻盘。

更值得一提的是，中国正快速实现追赶。另一家华尔街投行Jefferies提及，在过去12个月里（截至8月底），中国四大云服务提供商的资本开支与美国同行间的差距正在缩小，而且自2024年第四季度起，中国云服务提供商资本开支占云服务收入的比例已超过美国。

AI赋能企业资本开支远未见顶

在生成式AI爆发的这几年，每一年相关企业的资本开支都会被大大低估，近期华尔街又开始马不停蹄地上调预测。

花旗集团最新研究认为，AI基础设施的投资与部署正在远超预期地急剧加速，这并非是2000年互联网泡沫的重演，关键区别在于，真实存在的企业级需求为这轮投资热潮提供了“出口”，形成了价值验证的闭环。

基于这一判断，花旗大幅上调了对科技巨头的AI资本开支预测，将2026年的AI资本开支预测从4200亿美元上调至4900亿美元。同时，到2029年的累计资本开支预测也从2.3万亿美元提升至2.8万亿美元。花旗表示，上调后的2026年资本开支增长预期为24%，显著高于目前20%的市场共识。整个AI基础设施产业链，包括半导体、硬件及其他基础设施供应商，都将从这轮加速投资中受益。

在资本开支大潮下，近期各界担心英伟达、OpenAI、甲骨文之间的“资金-产品”闭环的潜在集中度风险，但摩根士丹利首席中国股票策略师王滢对第一财经表示，美国团队的研究显示，整体情绪仍然积极，资金将驱动产能与基建升级。通过供应商与提供商间的股权投资，能提供更多资金支持行业快速产能扩张，进而加速AI基础设施建设。目前美国在AI基础设施建设上全球领先，此类资金安排将进一步巩固其领先地位。

在生成式AI浪潮下，AI赋能企业的资本开支用在哪里？多位业内人士对第一财经提及，主要集中在云和基础设施上大型AI模型训练需要超大算力，一般企业自身的数据中心无法满足，需要依赖云服务商提供的GPU/TPU集群。因此，云服务提供商（AWS、Azure、阿里云等）会增加资本开支——建设数据中心、购买高性能服务器、GPU、网络设备、存储设备等。即使模型训练完成，也需要云端部署来为客户提供 API 或在线服务，仍然依赖云资源。

其他资本开支可能还包括：专用硬件研发，部分企业会开发自研 AI芯片；网络和冷却基础设施，数据中心对带宽和散热有高要求等。

算力租赁模式渐成主流

更值得一提的是，表面看似已经庞大的资本支出数据还是低估了实际投资规模，因为这往往未计入算力租赁，这已成为超大规模云服务商对数据中心扩张的重要方式。

微软和甲骨文目前是租赁的最大使用者。近年来，租赁在微软总资本支出中的占比不断上升，2025财年租赁额增长了76%。而租赁对甲骨文而言是一项新采用的策略，2025财年该公司首次披露的租赁额约为30亿美元。

租赁的逻辑在于，如果公司购买资产（如数据中心、服务器等），会在当期投资活动中形成较大资本支出，压低自由现金流（FCF）。若改用租赁方式，资产取得时不产生投资现金流出，而是分期支付租金（大部分计入融资现金流）。结果，FCF看起来更健康，市场会认为公司“资本效率高”“现金流充裕”。

对于谷歌、微软这类超大规模云商而言，每年资本开支动辄数百亿美元。若完全自建数据中心，会形成巨额现金流出。通过租赁（尤其是与 Equinix、Digital Realty等数据中心运营商签约），它们可以把一次性投资变成分期租金支出，并保留现金用于高回报领域（如AI芯片、LLM训练、广告系统优化）。对投资者而言，FCF看起来更健康，ROIC（投入资本回报率）更高。

租赁趋势是否将持续？过去几年，租赁承诺（即已签订但尚未启动的租赁协议）大幅增加，摩根士丹利认为，这表明向租赁模式转变的趋势可能不会放缓。值得关注的是，2024财年至2026财年第一季度期间，甲骨文的租赁承诺增长了230%，META的租赁承诺增长了300%以上。这些被称为“尚未启动的租赁”的承诺，将在资产投入使用后开始产生费用。

中国资本开支提速

中国在AI资本开支方面也毫不逊色。DeepSeek是催化剂，而阿里巴巴则是带动资本开支的领跑者。该公司在今年年初发布财报时提及，未来三年AI和云服务的资本开支高于过去10年的总和。

Jefferies在近期发布了题为“云计算资本开支：中国正快速追赶美国”的主题报告。在过去12个月里，中国四大云服务提供商的资本开支约为450亿美元，而美国同行的这一数据为2910亿美元。尽管如此，中国正快速实现追赶。

这具体体现在三个方面。首先，2023年第四季度起，中国云服务提供商的资本开支季度增速不断加快，2025年第二季度增速甚至达到了3倍；其次，自2024年第四季度起，中国相关企业的资本开支占云服务收入的比例已超美国。2025年第二季度，中国这一比例达到121%，而美国为94%；中国的资本开支占总收入的比例增长速度也更快，虽然仍低于美国。

投行普遍预计，随着中国云服务提供商积极投入AI资本开支，核心业务将实现快速改善。也正因为如此，海外同行都开始关注中国数据中心主题，尤其是世纪互联（VNET）与万国数据（GDS）。同时，互联网巨头的估值也得到提升。

Jefferies亚太区互联网及媒体行业主管庄耀鸿（Thomas Chong）此前对第一财经表示，和美国相比，中国在云服务的渗透率和市场规模方面仍处于早期的阶段。To B相对To C的增长更是一个长远发展过程。不过，中国互联网行业的估值不高，相较于海外同行存在折价，预计BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）的云估值将根据各自的规模和技术实力进行重新审视。

他也提及，云服务对大模型的意义非常重要，尤其是在训练和推理阶段深度学习模型，通常需要大量的计算资源和存储空间。现在DeepSeek的出现让各个行业看到通过AI来提升生产力的机会，这会促进云业务的需求。近期，推理需求急剧增加，更多企业会将业务搬上云。在议价能力方面，综合性的服务能力大模型+云计算服务（IaaS、PaaS、SaaS、MaaS），能够为客户提供更好的服务，这比单纯的降价更为重要。

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