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AI 空头系列:2 季度财报之后

   日期:2026-08-02 22:59:45     来源:网络整理    作者:本站编辑    评论:0    
AI 空头系列:2 季度财报之后
在上一篇文章已经说过,本轮 AI 泡沫具体来说是算力环节的过度繁荣主要由融资推动。导致股价下跌的因素有很多,融资的断裂无疑可以非常确实地戳破泡沫。
恶性循环:买得越多 → 内存/GPU 需求越大 → 内存三巨头趁机涨价 → AI 服务器更贵 → 超大规模厂商需要更多钱 → 因 AI 不赚钱只能举更多债 → 债越多越贵、需求越多……
债券市场胃口正在变冷,7 月份贝莱德那笔 Meta 相关债仅 1.6 倍认购,常态是 4 倍,而Bloomberg Intelligence 估计五年内还需发 $1.5 万亿投资级债)。
整条链的根基只是"承诺"
请将 RPO 仅仅视作承诺,也就是高度不确定性。而做出这些承诺的主要的两个真实买家(OpenAI、Anthropic)恰恰是付不起钱的。一旦市场承认 OpenAI 会死,云厂商将被留下超 $8,000 亿的缺口收入。
为了履行这些承诺,据Sightline Climate在2月的说法,规划中的AI算力产能约190GW,但当时实际在建的只有约5GW。
假设所有这些算力真的建成,我们需要介于1.62万亿到1.71万亿美元之间的年算力需求才能把它消化掉。而作为参照,整个软件行业2026年的预计收入约为8000亿美元。另外,根据6 月底的一份研究,生成式 AI 的过去 12 月的总收入为 1100 亿美元,当前时点年化收入为 1750 亿美元。
即使是这 1000 亿量级的收入(甚至是较宽泛的口径),也是在 Open AI 和 Anthropic 的融资助推下完成的:
Open AI:最新一轮融资 1220 亿美元,累计融资 1800 亿美元。
Anthropic:2 月份融资 300 亿美元,5 月份融资 650 亿美元,累计融资约 1250亿美元。Anthropic 于 2026 年 6 月 1 日以 $9,650 亿估值秘密递交 IPO 申请。
两家公司的 RPO 合计近万亿,而两家公司依然亏损,由此可见,两家公司为来的融资需求可达万亿美元,IPO 的融资只是杯水车薪。
这使得AI 的算力投资回报率逐渐成为了大家关心的问题。然而很可惜,2 季报对此的回答依旧模糊。
目前为止,从零部件层到数据中心环节,回报率似乎依旧十分可观。这一切都建立在 Open AI 和 Claude 股东的慷慨之上。
AI 收入
AI 已经发展四年,可惜的是四家依旧对 AI 的收入披露十分模糊。AWS 披露 AI 收入 run rate 已经超过 250 亿美元。AI run rate 里有多少来自 Anthropic 和 OpenAI,亚马逊完全不披露。 这和微软形成鲜明对比——微软主动说明"云收入近 90% 来自前沿模型公司以外的客户""RPO 剔除 OpenAI 仍增 25%"。亚马逊反而是把与两大实验室的多吉瓦承诺当作卖点在讲。参照巴克莱 Sandler 此前的估算(Anthropic 2026 年在 AWS 支出约 $141 亿、OpenAI 约 $90 亿),两者合计就可能占到 AI run rate 的相当大比重。积压订单一个季度从(Q1 未披露)冲到 $4,960 亿,同比三位数增长,这里面同样混杂了 OpenAI 的 $1,380 亿八年期承诺和 Anthropic 的 $1,000 亿十年期承诺——合计 $2,380 亿,接近积压订单的一半。
微软:RPO6780 亿美元,5 月份时估计有 2800 亿来自 Open AI,Anthropic 300 亿。
谷歌:5140 亿积压订单。2000亿美元来自Anthropic的RPO。估计Anthropic将占Google Cloud 2027年1738亿美元共识估计收入的44%,约合760亿美元。
Meta:打酱油。与 Anthropic传言商谈一份 100 亿的采购承诺。
AI 回报率

这是四家分歧最大的地方。

Amazon —— 讲得最具体,给了完整的资本周期模型

Jassy 把投资拆成两段,分别给了回收期:

资产类型
投入时点
回本周期
使用寿命
数据中心
装机前 2 年就要开始花钱
一旦装机立刻产生可观收入
30 年以上
,可跑 5–6 代服务器经济周期
服务器/网络设备
投用前几个月才采购
平均不到 3 年回本
至少 5–6 年,多数 AI 产能签的是 5 年以上合同

由此得出的结论是:回本后还有 2–3 年在产生显著自由现金流;而且因为不用重复投数据中心的前期资本,后续世代的经济性更好。他还给了两个判断:"我们看到 AI 业务的利润率和回报,与核心业务在同一演进阶段时的轨迹一致,实际上还略微领先。"以及短期内因为要同时抢建大量数据中心,会有自由现金流逆风,但几年后收入增速超过资本开支增速时,ROIC 会非常可观。

风险控制点也说得很直白:服务器是投用前几个月才买,"如果需求不在,我们就不花这笔钱"

Microsoft —— 强调"数学没变",重点在杠杆和下行保护

Amy Hood 回答 ROI 问题时的原话是她的算法过去一年没有变化,变的是对 TAM 扩张和利润率杠杆的信心。她列了几个杠杆:自研芯片(Maia 200 性价比高 30%、跑 MAI 模型每瓦性能高 40%)、模型多样化带来的成本下降(Dynamics 365 GPU 成本降 89%、PowerPoint 降 84%、安全模型以一半成本达到更大模型的表现)。

更关键的是她对"如果建过头了怎么办"的回答——这是四家里唯一正面回应产能过剩风险的:

  • 资本开支已明显转向短生命周期资产(CPU/GPU),这部分交期短、是 COGS 的最大驱动项,需求一变就直接放慢
  • 土地和数据中心建设很灵活,且在总成本结构里占比更小,时点可调
  • 客户结构按地域、行业、细分极度分散
  • 可以"late bind"最贵的组件

另外一个财务动作值得注意:FY27 起把数据中心和办公楼的折旧年限从 15 年延长到 25 年。微软说这对 FY27 营业利润影响很小,主要影响是更多数据中心租约从融资租赁转为经营租赁,因此 CY2026 资本开支口径从原值调整到约 $1,750 亿

Alphabet —— "纪律化的 ROIC 框架",且比一年前更乐观

Sundar 对 ROIC 问题的回答是:处于"非常早期",相比一年前"如果说有什么变化,我们对前景更看多了"。被问到 2027 年相比 25/26 年的回报profile 时,他给了一个关键机制:投入成本上升会反映到解决方案的定价上,并称"如果说有什么的话,现在的动态比一年前看起来更健康"。

Anat 的表述是:只要看到有吸引力的回报就继续投,标准是"需求持续超过投资"。数据上确实支撑:云运营利润率从去年同期 20.7% 升到 35.6%,运营利润 $88 亿翻了三倍多。

但也承认了两处代价:Q3 要租用第三方产能作为过桥,会带来近期利润率压力;Sundar 对此的辩护是——愿不愿意为了一个多年期的高回报机会,先吃下六个月的高成本,他的答案是这在合同全生命周期里"高度 ROI-positive"。

Meta —— 四家里最含糊,基本是"我们相信会有用途"

Susan Li 没有给任何回报率框架、回本周期或 AI 收入数字。她的核心表述是:

  • "近期产能比远期产能更有价值"
  • 对 26、27 年的算力用途"相当有信心",但"到 28 年及以后,可见度就下降了"——所以 28 年之后的路线图是围绕"保留上下调整的灵活性"设计的
  • 被问是否会建过头时,回答是"我们的希望是我们建的产能恰好能吸收这些高 ROI 用例"

变现路径也停留在未来时:先满足自用训练推理,之后"卖智能";Mark 提到收到的算力报价是他们买入价的数倍,但明确说"没有更确定的时间表可以分享"。唯一落地的商业化是 Meta Business Agent——超 100 万活跃商家在用,下半年才开始按订阅+按 token 量收费,8 月 1 日生效。

融资结构上,Meta 是唯一大规模用表外结构的:与 Blue Owl(Hyperion)、BlackRock 的 JV,Meta 提供兜底(backstop),每四年重新评估算力需求,兜底价值随时间递减。被问是否会用股权融资时回答"没有计划可分享",称经营性现金流仍是主要支柱。

ROIC 测算

对于高资本开支下的 AI 投入回报率,以谷歌整体为例,根据是否计入近期的资本开支作为分母,回报率差异巨大。仅考虑投入使用的资产的话,谷歌的增量资本 ROIC 可达49%。如果我们考虑近期的资本开支的话, 增量资本ROIC为 16%,依旧不错。但这一回报率是以谷歌整体计算,即利润包括广告业务,而广告业务是轻资本,所以AI业务 的 ROIC肯定是低于这个整体的 ROIC 数字的。也看到有人计算 AI 数据中心的实际投资回报率可能只有个位数。总之,暂时可以认为各个数据中心有差异化,计算方式不同也会产生较大差异。在当下算力较为紧张的时候,某些时期出现高利润率的情况是完全可能的,只是如果假设当期的利润率能持续到未来,恐怕会过于乐观。

资本开支

四家都在同一周确认了成本端的压力:

  • Amazon:把 2026 年现金资本开支从约 $2,000 亿上调到约 $2,200 亿,明确说是"更高的内存成本推高了这个数字";并且即便如此,2026 年产能仍然不够,2027 年预计同样如此。Brian 补充:老合同价格锁定,新签合同才会把成本反映进定价。
  • Alphabet:FY26 资本开支指引从 $1,800–1,900 亿上调到 $1,950–2,050 亿,2027 显著增加;Q2 自由现金流为 -$59 亿。
  • Microsoft:季度资本开支 $410 亿"包含更高组件价格的影响";Amy 说涨价"对所有人的影响基本相同"。CY26 口径调至 $1,750 亿(折旧年限变更导致租赁重分类,实际投资预期不变);FY27 继续增长。
  • Meta:资本开支指引下限从 $1,250 亿上调到 $1,300 亿(区间收窄至 $1,300–1,450 亿),Susan Li 的解释是"只是基于更近的可见度做了收窄",否认是成本驱动。Meta 是四家里没有云业务的公司,投资强度却没相差多少。此前他没有外部订单却依然巨额投入,现在,报道称他要做算力租赁,乐观解读的话是算力过度投入风险减小,但是负面解读的话是不是自身业务AI落地不及预期或者先前过于乐观。市场上最大的算力购买方之一现在突然要做算力转售生意,这真的能解读为利好吗。
值得注意的是,在本次财报季,市场上已经开始关注 AI 的投资回报率和资本开支问题。Meta 和谷歌的财报会议先行举行,微软和亚马逊最后。从对这两个问题的回答来看,微软和亚马逊的应答也更为详实,也许 meta 和谷歌只是吃了先汇报的亏。
微软还玩了会计技巧,即通过重分类,将资本开支口径从 1900 亿美元减少至 1750 亿美元。这发生在谷歌和 meta 因为资本开支上调引发股价大跌之后。关于此次重分类的会计判断,AI 给我做了解释,大致意思是说:
  • ASC 842 判定融资租赁 vs 经营租赁有五项测试(所有权转移、购买选择权、租期、现值、专用资产)。其中第三项是:租赁期是否构成标的资产剩余经济寿命的"主要部分"(major part)。ASC 842 名义上取消了旧准则的硬性数字门槛,但 ASC 842-10-55-2 允许沿用 75% 作为合理判断依据,实务中绝大多数公司仍在用。
  • 于是:

    • 旧假设下,一份 15 年期的数据中心租约 ÷ 15 年经济寿命 = 100% → 远超 75%,判为融资租赁
    • 新假设下,同样 15 年租约 ÷ 25 年经济寿命 = 60% → 低于 75%,判为经营租赁
  • 这次分类对经营利润项目影响很小,主要是资本开支的口径问题。
当前的瓶颈不是芯片而是数据中心的建设进度
大量数据中心在兴建,各家巨头的固定资产也在迅速扩张。如下表所示,各家每季度的固定资产都在以 3、400 亿美元的速度累积。
PP&E+租赁负债(十亿美元)
根据马斯克 7 月 23 日接受经济学人的采访,当下制约算力的瓶颈是电力、冷却系统和电气设备。很多空头怀疑,当下可能有大量的 B 系列英伟达卡堆在数据中心里,而由于还没插上电投入使用,而被计入在建工程。
谷歌是唯一披露在建工程的。如下表 Asset not in service 行,谷歌的在建工程从 25Q1 的 556亿积累至 26Q2 的 1228 亿美元。这部分目前都没有开始折旧,所以如果在ROIC 的处理中不算这部分,将会虚高。
在之前发过的AI 算力报告里,有一个很重要的图表如下,即 B 系列芯片当前的部署进程,可以看到大量的B 系列芯片其实根本还没有使用,被追踪的 Grace-Blackwell 管线中,已部署的略低于5%,仍有约80%处于「已宣布」状态。而英伟达业绩每季度都在创新高,而B 系列在 2025 年已经开始批量出货了。
芯片不是茅台酒,越久越值钱。电子产品的更新换代那么快,英伟达像下饺子一样在更新产品,新一代的Vera Rubin已经要开始出货。如果 大量 B 系列芯片躺在在建工程里不使用,其实已经在快速贬值。
如今,由于各家的固定资产膨胀得如此之快,且未来仍将更加快速膨胀。只有完全按照预算和数据中心按期完工,芯片能及时插上电开始出售算力,投资回报率或许才算得过来。而当下,我们看到,内存芯片还在涨价,美国地方抵制数据中心建设和政策限制的新闻时有出来。在成本如此膨胀的情况下,科技巨头仍然在加大投入,似乎一切的高成本都可以转嫁给客户。而作为买单的客户,既然是为了生产力而使用 AI,成本上升必然与使用量成反比。
如文章最初所述,作为本轮 AI 泡沫的根基,Open AI 和 Claude 所处的高性能大模型市场,正在被开源模型冲击,甚至闭源大模型之间也在进行激烈竞争。
第三方数据显示,Token 支出的价格自 7 月份后开始快速下降,目前已经跌回年初。而年初至 7 月价格一直在上涨,AI 产业链的股价也随之上涨。
如果 之前Open AI 和 Claude都无法盈利,那么在今后竞争更加激烈的情况下,他们又该如何盈利。
 
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