摩根士丹利于 2026 年 2 月 9 日发布 AI 资本支出相关研究报告，结合四季度财报信号分析全球 AI 行业发展现状，上调 2026-2027 年 AI 相关资本支出预期，从算力供需、价值创造、资本市场等多维度解读 AI 行业发展趋势。
报告指出当前 AI 行业核心呈现算力供需严重错配、价值创造空间巨大的现状，且技术能力正快速逼近人类水平。算力端，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，周度代币使用量一年暴涨约 2200%，AI 任务复杂度非线性提升、行业应用持续拓宽进一步加剧算力缺口；价值端，智能体 AI 和实体 AI 带来的价值创造市场规模合计占标普 500 指数 2026 年调整后税前利润的 25% 以上；技术端，Claude Opus 4.1 已在 48% 的人类任务中表现优于人类，预计 2026 年美国五大头部企业大模型训练算力提升 10 倍后，AI 能力将实现快速突破。同时，摩根士丹利搭建的 “智能工厂” 模型显示，新型云服务商资本回报率可观，大模型开发商模型访问销售利润率达 60%，从 Blackwell 切换至 Rubin GPU 后，代币平均价格或下跌超 70%。
资本市场与企业层面，AI 成为核心驱动因素，同时部分企业面临信用风险。2026 年美国投资级债券发行规模预计达 2.25 万亿美元创历史新高，其中超大规模算力服务商及 AI 相关发行规模同比激增 142%，2026 年超大规模算力服务商现金资本支出预计超 7400 亿美元、2027 年将突破 9000 亿美元；标普 500 科技板块仍有基本面支撑，高资本支出 / 销售额因子持续跑赢市场。而甲骨文因 AI 相关资金需求、租赁负债增长等问题，信用资质承压，其 5 年期信用违约互换或逼近 200 个基点，被建议采取信用对冲措施。
整体来看，2026 年全球 AI 资本支出将进入加速阶段，行业马太效应持续加剧，头部科技企业的竞争优势进一步扩大，算力基础设施建设、大模型商业化及 AI 实体应用将成为行业核心发展方向，同时资本市场需关注 AI 相关融资扩张带来的信用利差变化。
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