AI需求未塌，
资本开支先爆了
四大科技巨头合计季度收入约4306亿美元，云与广告仍在加速，但capex从"多买GPU"升级成"自建数据中心+长合约锁算力+自研ASIC"的重资产系统工程。AI周期正式进入第二阶段：从叙事驱动切向资本回报率定价。
四家公司财报关键锚点
微软为FY26Q3（截至2026年3月31日）；Alphabet、Meta、Amazon为2026Q1
| 微软 | EPS $4.27 · +23% | OCF $466.79亿 | ||||
| Alphabet | EPS $5.11 · +82%* | 单季FCF仅$101.16亿 | ||||
| Meta | EPS $10.44 · +62%* | 全年指引$1250-1450亿 | ||||
| Amazon | EPS $2.78* | PPE同比多$593亿 |
* 均含重大非经营项：Alphabet含股权净收益约$287亿；Meta含税项收益$80.3亿；Amazon含Anthropic投资浮盈$168亿。需还原后看经营实质。
云增速排序变了
Google Cloud最快、Azure质量最稳、AWS绝对体量最大 — 但三者同时加速
Capex已从GPU采购变成AI基础设施资产负债表
存储价格上涨是贯穿Meta、微软、亚马逊的共同线索；四家公司单季capex/PPE均超百亿美元级别
| 微软 | 9个月合计$801.46亿 | 含内存成本约$250亿 | 2026H2 capex同比约+63% | 较高 · 合同支撑 |
| Alphabet | YoY +107% | TTM FCF $644.29亿 | 2027年capex将显著高于2026 | 中等 · Search+Cloud支撑 |
| Meta | 较前上调$100亿（中点） | 内存/零部件价格上涨 | 中等 · 广告覆盖但争议大 | |
| Amazon | 同比多$593亿 | TTM FCF 仅$12亿 | 物流履约·卫星网络 | 压力最大 · FCF几乎归零 |
广告仍是现金牛，AI目前是增强器不是替代者
这一季最有价值的反证，是广告没有被AI搜索或agents吃掉。Google Search & other增长19%，高于买方约18%的预期；Meta广告收入+33%，且展示量+19%、价格+12%，量价同时为正——这是质量最高的广告数据组合。Amazon广告TTM超700亿美元，零售媒体仍在扩张。
Meta的广告优势在于推荐闭环：Instagram、Reels、WhatsApp、Threads和AI创意工具统一在同一广告系统。Google的优势是搜索意图接近购买——只要用户仍通过Search表达明确需求，AI Overview和Gemini就更像增强查询而非替代入口。Amazon广告的差异化是交易数据：离购买最近，但披露颗粒度最低。
"Search had a strong quarter with AI experiences driving usage."
— Sundar Pichai · Alphabet CEO · 2026Q1 电话会真正的长期风险不是Q1已爆发，而是：若AI agents让用户从"平台内搜索/浏览"迁移到"跨平台任务执行"，搜索广告、社交广告和零售媒体的入口权都会被重新分配。但本季所有证据指向平台仍掌握入口。市场不能把AI替代广告当成已发生事实。
三张表的答案不一致
本季最容易犯的错误是把四家公司EPS增长直接当成经营质量。收入表告诉我们需求端没有坏；利润表告诉我们经营利润仍强但净利润不可直接年化；现金流表告诉我们AI重资产已经进入主表。
→ 经营EPS ≈ $4.27 · 质量最高
→ 经营EPS ≈ $2.76
→ 经营EPS ≈ $7.31
→ 经营EPS明显低于表面数字
这并不是说Alphabet、Meta、Amazon业绩不好——恰恰相反，它们的经营收入都很强。但若估值模型把本季净利润直接乘以4再给常规PE，会系统性高估短期盈利中枢。这就是为什么盘后或次日出现"业绩很好但股价不一定持续上涨"。
训练、推理、企业应用是不同种类的收入
AI云收入很容易被混在一起讲，但财务特征完全不同。训练收入单笔金额大、客户集中、硬件强相关；推理收入更像持续用量，单位成本和价格下降都快；企业应用收入最像软件，毛利率通常优于裸算力。
| 企业应用层 软件属性·毛利率最高 | 微软 | M365/GitHub/Copilot/Security | 估值倍数最高 |
| 训练/大容量算力 增长强但capex重 | AWS | Cloud backlog超$4600亿 | 类基础设施合约定价 |
| 推理用量 有持续性·价格快速下降 | Gemini API | Bedrock客户支出环比+170% | 需跟踪单位成本 |
| 广告AI变现 回报最快·直接体现现金流 | Meta | AI商家对话/周从100万→1000万 | 改善现有现金牛·质量最高 |
"AI business surpassed an annual revenue run rate of $37 billion."
— Satya Nadella · Microsoft CEO · FY26Q3 电话会微软最大优势是第一类：不只卖算力，而是把AI放进企业默认工作流。客户买的往往是一整套"企业AI工作台"，而非单纯GPU小时。这决定了微软能以软件利润率变现AI基础设施投入。
AI需求从"按季度买卡"变成"按多年锁容量"
4月前瞻里最重要的框架是"AI长合约时代"。这次财报进一步确认：微软Commercial RPO同比增长99%至6270亿美元；Google Cloud backlog超4600亿美元；Amazon披露AWS backlog从2440亿大幅提升至3640亿美元，其中含Trainium收入承诺超2250亿美元；Meta把全年capex指引上调至1250-1450亿美元并继续走自建+外购+多伙伴路径。
长合约对产业链的含义：赢家从单一GPU扩散到更宽的AI基建栈。英伟达仍是核心，但Trainium、TPU、Broadcom定制ASIC、Marvell/Alchip、SK海力士HBM、存储设备、光模块、交换机和电力设备都会被带动。内存/存储价格上涨是贯穿本季四家公司电话会的共同线索，这对半导体供应链是明确正面信号。
AWS处理的token数量超过此前所有年份总和的10倍——Bedrock客户支出环比+170%
— Amazon · AWS 2026Q1 电话会排序不是按增速，而是按"AI收入质量 / capex压力"
从这一季开始，四家公司已经不能简单放在同一个"Magnificent 7 AI trade"里。正确框架是：谁能把capex变成收入，谁能把收入变成FCF，谁能把FCF继续投入而不伤估值。
AI周期第二阶段的估值核心将从"PE故事"切向"ROIC故事"。投入资本回报率决定估值倍数，而不是收入增速排名。Google Cloud的63%增速是令人惊喜的，但同时需要追踪其32.9%利润率的可持续性；微软的370亿AI年化收入是目前最直接的AI收入口径，决定了其估值溢价。
| 微软 | ||
| Alphabet | ||
| Meta | ||
| Amazon | ||
| 微软 | ||
| Amazon（最差） |