摩根士丹利|AI资本开支加速:从四季度财报看行业信号,算力需求缺口显著,科技巨头领跑格局强化

摩根士丹利｜AI资本开支加速：从四季度财报看行业信号，算力需求缺口显著，科技巨头领跑格局强化

2026年2月9日，摩根士丹利发布重磅研报《AI资本开支加速：从四季度财报解读行业信号》，结合美股科技巨头四季度财报表现，上调2026-2027年AI相关资本开支预期，指出算力需求将显著超过供给，AI技术迭代与落地速度超预期，头部科技企业的竞争优势进一步扩大，同时对投资级债券发行、甲骨文（OR­CL）信用端等维度做出详细分析与预判。

核心结论：AI行业高景气延续，头部效应持续强化

从大盘科技股四季度财报中可提炼出核心信号：手握海量数据、具备广泛触达能力且有意愿/实力持续投入的头部科技企业，正充分享受AI发展的飞轮效应，其与中小科技企业的差距扩大速度超出市场此前预期。基于此，摩根士丹利大幅上调2026、2027年AI相关资本开支预期，同时认为：

1.算力供需缺口将持续扩大，AI任务复杂度呈非线性提升，行业渗透度不断拓宽；

2.新型云厂商资本回报率（RO­IC）具备吸引力，大语言模型（LLM）开发商利润率可达60%左右，芯片技术迭代将推动智能成本大幅下降；

3.大盘科技股基本面利好仍在，高资本开支/营收比的标的表现持续占优；

4.2026年投资级（IG）债券发行将创历史新高，AI资本开支融资是核心驱动力之一；

5.甲骨文的现金需求、租赁负债增长及交易对手风险使其信用端存压，需保持谨慎。

一、算力供需严重失衡，AI发展驶入快车道

摩根士丹利认为，全球AI算力的需求增长将大幅超过供给增长，成为行业发展的核心特征，背后是多重因素的共振推动：

1.头部企业算力需求激增：谷歌高管预测的算力需求，约为摩根士丹利对英伟达算力复合年增长率预测的3倍；

2.AI使用规模爆发式增长：一年内AI周度代币使用量增长约2200%，且开源模型的代币使用占比在2025年持续提升，其中中国开源模型的贡献尤为显著；

3.任务复杂度+行业渗透双升：AI平均任务复杂度呈非线性提升，同时AI的应用场景不断拓宽，从软件端的智能体AI延伸至物理世界的具身AI（以机器人为主）。

值得关注的是，AI带来的价值创造市场规模（TAM）已成为标普500指数2026年调整后税前利润的25%以上，且智能体AI与具身AI的价值创造规模基本持平，预示着AI的价值落地已从单一领域走向全维度渗透。

二、AI能力逼近人类阈值，技术迭代推动成本大降

Op­e­n­AI最新分析显示，多款AI工具在各类任务中的表现已接近甚至超越人类，其中An­t­h­r­o­p­ic的Cl­a­u­de Op­us4.1表现最佳，在48%的人类任务中表现更优。摩根士丹利预计，2026年美国五大科技巨头将把前沿大语言模型的训练算力提升约10倍，AI在各类任务中的表现将实现快速跃升。

2.“智能工厂”模型揭示行业高盈利性，芯片迭代降本显著

摩根士丹利构建了LLM使用的经济模型（智能工厂模型），综合考量数据中心的各项成本后，得出四大核心结论：

• 新型云厂商的资本回报率（RO­IC）具备显著吸引力；

• 对外提供模型访问权限的LLM开发商利润率可达60%左右（如采用Bl­a­c­k­w­e­ll GPU的250兆瓦数据中心，运行GPT-4o查询时，头部美国LLM开发商的利润率约60%）；

• 芯片技术快速迭代将推动智能成本大幅下降，从Bl­a­c­k­w­e­ll GPU升级至Ru­b­in GPU后，平均代币价格或下跌70%以上；

• 算力成本的核心影响因素是查询所用的LLM活跃参数，而全球电力成本差异对其影响较小。

三、科技板块基本面向好，高资本开支标的表现占优

标普500科技板块的未来12个月营收增长仍保持正向基本面支撑，七大科技巨头的远期市盈率中位数虽有波动，但整体仍处于合理区间，行业成长动能未出现衰减。

2.盈利上修广度改善，高资本开支因子持续跑赢

科技板块各细分领域（软件、硬件、半导体、七大科技巨头）的盈利上修广度在2025年9月至2026年2月期间持续改善，市场对科技企业的盈利预期不断优化。

同时，高资本开支/营收比成为科技板块乃至整个市场的强势因子，该因子的表现自2003年起长期优于低资本开支/营收比的标的，反映出市场对企业持续投入研发、布局高成长赛道的认可，而AI正是当前资本开支的核心方向。

四、2026年投资级债券发行创纪录，AI融资成核心推手

摩根士丹利预计，受AI资本开支融资、企业并购活动增加及企业乐观情绪提升推动，2026年美国投资级（IG）债券发行规模将达到2.25万亿美元，创历史新高，同时信用利差将小幅走阔，但并非“周期末端”信号，整体格局与1997/1998年、2005年相似。

2020-2026年美国信用债发行核心数据（单位：十亿美元）

其中，非金融企业是发行增长的核心主力，2026年总发行规模预计达15100亿美元，同比增长39%；而超大规模云厂商+AI相关企业的发行规模增幅最为显著，2026年预计达4000亿美元，较2025年的1650亿美元增长142%，成为投资级债券发行增长的核心推手。

五、甲骨文（OR­CL）：AI业务存机遇，信用端隐忧显著

甲骨文作为AI算力服务（GP­U­a­aS）的重要参与者，凭借其订单储备（RPO）和营收目标，有望从算力需求增长中获得可观的营收机会，但巨额的资金需求、租赁负债增长及交易对手风险，使其信用端面临较大压力，摩根士丹利对其信用层面持谨慎态度。

1.AI业务资金需求庞大，募资仅为长期布局的一步

甲骨文2026年约500亿美元的融资计划是其AI数据中心建设的重要一步，但这只是其多年投入计划的一部分。摩根士丹利测算，甲骨文在2.5年内的AI相关资金需求超1500亿美元，当前的融资仅能解决部分问题，即便计入250亿美元新股权融资，其杠杆率和债务规模（含租赁）仍将处于高位。

目前甲骨文的信用评级处于BBB区间，且有两家评级机构将其展望列为负面，后续持续的资本开支将进一步考验其资产负债表。

2.信用端存压，建议对冲风险

摩根士丹利认为，甲骨文的现金需求、数据中心相关租赁负债增长及交易对手风险，将导致其信用资质恶化，建议采取以下信用对冲策略：

1.买入甲骨文5年期信用违约互换（CDS），其利差或升至200个基点；

2.卖出部分甲骨文债券，如2035年9月到期、票面5.2%的债券及2036年2月到期、票面5.7%的债券。

甲骨文信用交易核心信息

六、AI资本开支大幅上调，超大规模云厂商成投入主力

基于科技巨头四季度财报的信号，摩根士丹利大幅上调了全球AI相关资本开支预期，2026年超大规模云厂商的现金资本开支预计超7400亿美元，2027年将突破9000亿美元，2024-2027年的复合年增长率达29%。

亚马逊、谷歌、微软、甲骨文等超大规模云厂商成为AI资本开支的绝对主力，持续的算力基础设施投入，将支撑其在AI时代的竞争优势，也将进一步拉动半导体、数据中心等上下游产业链的需求。

个人投资视角：把握AI主线，关注细分与风险

作为普通投资者，结合这份研报的分析，我对AI赛道及科技板块的投资有几点浅显的思考，仅供参考：

1.AI主线的确定性持续强化：研报中算力供需缺口、技术迭代降本、价值创造规模提升等核心信号，印证了AI行业的高景气度并非短期炒作，而是具备基本面支撑的长期趋势，AI依旧是未来科技板块的核心主线，相关的算力、大模型、应用端均有持续的布局价值。

2.头部效应是AI投资的关键：AI发展需要海量的资金、数据、算力投入，这一特性决定了头部科技企业将占据绝对优势，中小企业难以与之抗衡，行业马太效应会持续加剧。因此在布局AI赛道时，龙头标的的安全性和成长性更具保障，而细分赛道中具备独特技术壁垒的中小标的或有阶段性机会，但需警惕竞争风险。

3.关注资本开支背后的产业链机会：科技巨头AI资本开支的大幅上调，不仅利好其自身，也将拉动上下游产业链的需求，比如半导体（GPU、算力芯片）、数据中心设备、云计算服务等细分领域，有望迎来持续的业绩兑现，这也是AI主线的重要延伸。

4.警惕信用风险与估值分化：在AI资本开支高增的背景下，部分企业为了布局赛道大幅加杠杆、扩负债，信用端的隐忧开始显现（如甲骨文），投资时需关注企业的资产负债表健康度，避免踩雷高负债、低现金流的标的。同时，科技板块内部的估值分化也会加剧，业绩落地能力将成为估值修复的核心支撑，高估值但业绩兑现乏力的标的或面临回调压力。

5.债券市场的结构性机会：2026年投资级债券发行的高增长，尤其是AI相关企业的债券发行，为债券市场带来了结构性机会，但同时信用利差的小幅走阔也意味着风险提升，投资时需注重信用资质的筛选，优先选择基本面稳健、现金流充足的发行主体。

整体来看，AI行业的发展正处于加速阶段，基本面利好持续释放，但行业内部的分化和部分企业的风险也开始显现，投资时需要保持理性，聚焦核心主线、精选优质标的，同时做好风险对冲。

信息来源

本报告内容基于摩根士丹利2026年2月9日发布的研报《The AI Ca­p­ex Ac­c­e­l­e­r­a­t­i­on: Re­a­d­i­ng the Si­g­n­a­ls fr­om4QEa­r­n­i­n­gs》，数据来源于彭博、De­a­l­o­g­ic、Pi­t­c­h­B­o­ok、LCD、摩根士丹利研究测算与分析。

风险提示

本文内容仅为研报解读和个人分析，不构成任何投资建议。股市、债市均有风险，投资需谨慎。投资者应结合自身财务状况、风险承受能力，自主做出投资决策并承担相应风险。