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Mag 7 财报周:AI 的 1.15 万亿赌注,回报还是泡沫?
2026-04-29 08:44
Mag 7 财报周:AI 的 1.15 万亿赌注,回报还是泡沫?

关于本号: 这里不聊虚的概念,只做两件事:

  • 拆解顶级 AI 产品/技术,夯实认知 Alpha。
  • 复盘 AI 投资实战,夯出财富 Alpha。

财报决定一切

过去 15 个月里最大的月度涨幅中,芯片股占了 13 个。

这不是巧合。这意味着整轮 AI 牛市的定价权,在芯片股手里。但芯片股的定价权又依赖一个前提:超大规模云厂商的资本开支不能降。

所以本周的 Mag 7 财报,本质上是一场关于"1.15 万亿美元赌注是否合理"的全民公投

Goldman Sachs 的数字:$5270 亿

Goldman Sachs Research 最新的预测数字是:2026 年超大规模云厂商(Amazon、Google、Meta、Microsoft)的 AI 相关资本开支将达到 $5270 亿

这个数字的变化轨迹值得注意:2025 年 Q3 财报季时市场预期还是 $4650 亿,现在上调到 $5270 亿——上调了 13%。Goldman 特别指出:过去几年市场对 capex 增长的预期(20%)一直低于实际增长(超过 50%)。

更大的数字:2025-2027 年累计 AI 资本开支将达到 $1.15 万亿——是 2022-2024 年周期($4770 亿)的两倍多。

$1.15 万亿是什么概念?全球半导体行业一年收入不到它的三分之一。2009-2024 年整个电动汽车行业累计融资额,它是 1.5 倍。

但关键不在于这个数大不大。

关键在于:这笔钱花出去之后,产生了多少回报?

Goldman 的关键判断:Mag 7 将跑输 S&P 500

Goldman Sachs 的 2026 投资展望给出了一个明确的预测:Mag 7 将跑输等权 S&P 500。不是看空 AI,是看空"AI 投入=AI 回报"这个等式。

他们的推理链条是:AI capex 占美国 GDP 的 0.8%,低于 1990 年代电信周期 1.5%+ 的峰值——所以不是 dot-com 泡沫。但 AI 支出正在进入"验证期"——从基础设施投入转向证明营收模式。超大规模厂商的 capex 增速将在 2026 年内见顶。投资者将分化:能证明 AI 货币化的公司 vs 只能证明花钱能力的公司。

Goldman 的原话:"not good enough earnings signal prices outpacing fundamentals"——不够好的盈利信号说明价格已经跑在基本面前面了。

"验证期"意味着什么?之前的 AI 牛市是"想象期"——你投多少 capex,市场就给你多少估值溢价。验证期的逻辑变了:投了多少钱不重要,重要的是你从这些投资里赚回多少钱。

多头:AI 解锁 $8 万亿生产力增益

但多头有数据。

Fortune 援引 Goldman 的另一份报告:AI 生产力增益可能解锁 $8 万亿现值折现的美国资本收入(区间 $5-19 万亿)。$8 万亿大约是 2024 年美国 GDP 的 30%。如果 AI 能让生产力提升 1-2%,这些增量收入足以覆盖 $1.15 万亿的资本开支。

Morgan Stanley 的研究也给出了一个有趣的视角:AI 基础设施投资正在从"资本开支"变成"收入引擎"。当超大规模厂商开始将 AI 能力作为服务出售(比如 OpenAI 的 API、Google 的 Gemini API、AWS 的 Bedrock),这些投资就变成了收入来源,而不只是成本中心。

分歧的核心:ROI 缺口

Goldman 给了一个更精确的对比:2026 年共识利润预测 $4500 亿,支撑 $5000 亿年均 capex 需要的利润是 $1 万亿。利润只有需要量的一半——这就是 ROI 缺口。

意味着什么?如果 AI 投入继续以 $5000 亿/年的速度增长但利润只有 $4500 亿,这些公司就必须持续借债来维持投资。

Morgan Stanley 已经注意到这个问题:债务融资导致的债券利差扩大,是 2026 年需要关注的风险信号。

我的判断

我站"验证期"。

原因很简单:如果 Mag 7 在这个节点削减 capex,等于承认过去两年的投资没有产生足够的回报。这对它们的股价和声誉的打击,比继续投入更大。 所以它们大概率会继续加码——至少在公开口径上。

但"加码"和"产生回报"是两件事。

真正的分水岭不在 capex 的绝对值,而在"训练 vs 推理"的支出结构变化。

  • 训练支出(买 GPU、建数据中心)是前置的、一次性的。
  • 推理支出(运行模型、服务用户)是持续的、边际成本递减的。

如果推理支出在 AI 总 capex 中的占比在提升,说明 AI 正在从"建基础设施"转向"赚钱"——这是良性循环。

如果训练支出占比还在上升,说明超大规模厂商还在抢芯片、抢算力——这是军备竞赛,不是商业行为。

目前的市场定价假设的是良性循环。但 Goldman 的数字暗示:至少在短期内,军备竞赛的成分更大。

三个具体验证条件

1. 连续两个季度的 capex 增速是否放缓? Goldman 预测会,但如果实际数据反而加速,"验证期"逻辑就不成立。
2. 超大规模厂商的 AI 收入占总收入的比例是否从个位数突破到 10%+? 这是从"想象"到"验证"的硬指标。
3. 债券利差是否持续扩大? 如果 Mag 7 的信用债利差在扩大,说明市场开始担心债务可持续性。

如果这三件事一件都没发生,那 AI 超级周期的逻辑还在。如果三件都发生了,我会开始减仓。

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