生成式人工智慧創造的不是泡沫，而是一種趨勢。雲服務商的資本支出（Capex）已經達到了無法再用“顯著增長”來形容的程度。排名前八的雲服務商的投資額將從2021年的1451億美元增長到2026年的6020億美元，增長超過四倍。這種增長速度簡直令人難以置信。即便如此，市場中仍不乏對這一主流避險配置的質疑聲：“又是一場泡沫”“遲早會破裂” 之類的論調甚囂塵上。但此類說法毫無事實依據，並非單純的主觀臆斷，本質上更是對現實的刻意迴避。究其根源，當下的投資規模擴張，並非由經濟周期、市場情緒或泡沫化趨勢驅動，而是源於物理定律的底層支撐 —— 海量的算力需求。核心關鍵在於，生成式人工智慧的計算負載絕非 “搜尋功能的延伸”，而是屬於更高維度的 “學習與推理” 範疇。正如後文將詳細闡釋的，Google搜尋的算力架構以 CPU 為核心，而 ChatGPT 的推理環節則以 GPU 為核心展開大規模矩陣運算，其所需的計算量更是前者的 1 萬至 10 萬倍。換言之，雲服務廠商的算力投入並非出於主動選擇，而是源於行業競爭的必然要求 —— 若不跟進佈局，便會在賽道中陷入落後。對於當下的雲平台而言，無法支撐生成式人工智慧的運行，就等同於喪失核心價值。也正因如此，這場算力投資的浪潮不僅不會止步，更具備了不可逆的行業必然性。雲投資正以驚人的速度增長圖1呈現了全球頭部八大雲服務商的資本投入趨勢，這八家企業分別為亞馬遜（AWS）、微軟（Azure）、Google雲（Google Cloud）、Meta（原 Facebook）、甲骨文（OCI）、阿里雲、騰訊雲與字節跳動。圖1：排名前 8 的雲服務提供商的資本投資情況。來源：根據 TrendForce 資料製作正如本文開篇所述，這八家企業的資本開支規模將從 2021 年的 1451 億美元攀升至 2026 年的 6020 億美元，增幅超四倍。這樣的資本投入已非單純的 “增長”，而是邁入了加速擴張的階段。儘管 2022-2023 年期間其資本開支出現短暫回落，但這絕非可以放鬆警惕的訊號。從 2024 年開啟的回升態勢能夠清晰看出，頭部雲服務商的佈局已再度 “加碼升級”，而這一投資拐點恰好出現在 OpenAI 推出 ChatGPT 之後。換言之，這些企業佈局生成式人工智慧相關投資，並非只因它是被追捧的 “下一個金礦”，更在於其作為行業遊戲規則改變者，徹底重構了雲端運算基礎設施的底層需求。驅動雲端運算領域投資擴張的因素多元且複雜：資料中心建設、土地儲備、電力配套、冷卻技術、網路架構、儲存能力、安全體系…… 但貫穿所有維度的核心邏輯，始終是爆發式增長的計算需求。算力需求的指數級攀升，直接推動了全產業鏈各環節成本的同步上漲，本質而言，雲端運算行業的這場投資增長，就是一場對海量算力資源的爭奪戰。當下市場對算力的極致需求，早已無法用傳統網路與搜尋服務的擴容邏輯來解釋。生成式人工智慧對雲端運算的要求，並非簡單的 “再添一個胃”，而是倒逼整個行業重構算力 “消化系統”，打造出足以承載海量需求的超大規模算力底座。Google搜尋和ChatGPT相似但不相同在此，需要糾正一個極具誤導性的核心認知偏差：將Google搜尋與生成式人工智慧簡單等同為 “使用者提出問題、平台給出答案” 的同類工具。如圖2所示，二者的使用者操作表層邏輯看似高度相似，互動形式幾乎別無二致。但現實是，坐擁全球超 30 億使用者的Google搜尋，正面臨使用者向 ChatGPT 等生成式人工智慧產品遷移的趨勢，而後者的使用者規模也已突破 10 億量級，持續快速擴張。圖2：Google搜尋與 ChatGPT 5 使用者提問行為示例。自去年開始使用 ChatGPT 付費版後，個人便極少再使用Google搜尋，核心原因正是前者的使用體驗更為高效便捷。而這一體驗上的差異，正被全球越來越多的使用者感知，也直接推動了生成式人工智慧使用者規模的持續攀升。更為關鍵的是，即便使用者提出的是完全相同的問題，Google搜尋與 ChatGPT 等生成式人工智慧在雲端完成的底層處理邏輯，卻有著本質區別。這一核心差異可通過圖3清晰呈現：Google搜尋依託以 CPU 為核心的索引式檢索架構，而 ChatGPT 的推理過程，則是以 GPU 為核心展開的大規模矩陣運算。從算力消耗來看，Google搜尋單輪處理的浮點運算量（FLOPs）約為 10 億至 100 億次，ChatGPT 的推理運算量則達到 10 兆至 1000 兆次，二者的算力需求相差 1 萬至 10 萬倍。圖3：Google搜尋與 ChatGPT 5 算力及處理成本對比。不僅如此，ChatGPT 單次處理所需的伺服器耗時，是Google搜尋的 10-100 倍；能源消耗與碳排放，均為Google搜尋的 10-200 倍；綜合成本更是達到Google搜尋的 50-2000 倍，算力與資源消耗的差距呈指數級拉大。簡言之，生成式人工智慧絕非所謂的 “高端版搜尋”，其背後是完全不同的計算邏輯，且承載著遠為繁重的算力負載。正因如此，生成式人工智慧的規模化落地，意味著雲端處理的計算單元必須向超大規模升級 —— 這並非依靠價格談判、市場推廣就能解決的商業問題，而是從物理底層提出的硬性要求：既需要 AI 半導體（如 GPU）、高頻寬記憶體（HBM）等核心硬體支撐，也離不開電力、冷卻系統、網路架構的配套升級，甚至對底層的布線、封裝技術都提出了全新要求。市場中常有一種論調：“技術效率終將提升，算力需求自然會下降。” 不可否認，AI 領域的技術效率確在持續最佳化，但算力需求的下降速度，早已跟不上生成式人工智慧的應用邊界拓展、使用頻次提升與性能迭代速度。即便單輪計算的算力消耗因效率提升而降低，若社會層面的生成式人工智慧使用頻次增長十倍，整體算力需求仍會同步攀升。更何況，隨著輸入輸出的文字長度持續增加，圖像、視訊類推理場景的落地應用，算力需求還將迎來新一輪的爆發式增長。換言之，雲端運算行業的持續高投入，並非源於市場的 “盲目熱情” 或 “投資過熱”，而是算力需求發生結構性變革的必然結果。對頭部雲廠商而言，一旦停止算力佈局，就意味著直接確認市場競爭的落後態勢。推動其持續加碼投資的，從來不是敢於冒險的勇氣，而是源於行業競爭的深層恐懼 —— 對錯失算力浪潮、陷入競爭被動的恐懼，才是這場算力投資競賽的核心驅動力。人工智慧與以往的泡沫經濟有著本質區別由此引出核心問題：當前這場圍繞生成式AI的雲端運算投資熱潮，真的是一場泡沫嗎？答案很明確：將當前現象簡單斥為“泡沫”是完全錯誤的，核心原因在於，過去的泡沫與當前熱潮的“需求性質”存在本質差異。可通過定量分析清晰佐證這一點。圖4呈現了全球半導體出貨量及其同比增速趨勢，清晰勾勒出Windows 95泡沫、IT泡沫與記憶體泡沫的完整軌跡。從資料可見，過往的各類泡沫均呈現“快速增長後驟降”的特徵——這背後的核心邏輯是，當時的需求嚴重依賴“暫時性增長”與“庫存調整”，缺乏持續的底層支撐。圖4：全球半導體出貨量及較上年增長率。來源：作者根據 WSTS 資料製作圖5A通過對比表形式，呈現了Windows 95泡沫、IT泡沫、記憶體泡沫及當前AI熱潮（暫統稱“熱潮”）從第N年到第N+3年的同比增速變化；圖5B則進一步量化了這一波動：Windows 95泡沫期間增速達41.7%，隨後驟降至-8.6%；IT泡沫增速36.8%，後續跌至-32.0%；記憶體泡沫增速13.4%，繼而滑落至-12.0%。這種“繁榮後迅速蕭條”的劇烈波動，正是過往泡沫的典型特徵。來源：作者根據WSTS資料製作與之形成鮮明對比的是生成式AI相關需求的增速表現：2023年同比增速為-8.1%，2024年回升至19.7%，2025年預計達22.5%——這意味著2024年及2026年將持續保持正增長。正如眾多行業專家論證的那樣，直至2030年，生成式AI相關需求大機率不會出現負增長。簡而言之，當下正在發生的並非“泡沫”，而是一場單一、龐大且具備強大慣性的“結構性趨勢”。此次趨勢與過往泡沫的核心差異，在於需求來源的本質不同：過往需求多源於個人電腦普及、智慧型手機更新換代等“替換購買浪潮”，屬於階段性的消費端需求爆發；而當前的需求核心，是計算基礎設施的剛性升級需求。更關鍵的是，生成式AI並非“銷售產品即完成閉環”的傳統業態——它將滲透到社會經濟的方方面面，融入各類服務場景，整合至搜尋與辦公系統，成為企業生產力提升的核心基石。由於這一核心基石建立在極其龐大的計算量之上，雲端運算投資便不再是“經濟繁榮期的可選配置”，而是成為支撐社會高效運轉的“基礎結構”。從這個意義上講，那些將生成式AI相關投資斥為“泡沫”的觀點，本質上是對這一結構性變革的逃避。這種“基礎設施級的算力需求爆發”，是過往教科書式的泡沫案例中從未出現過的全新形態。到2030年，投資將持續增長基於這一邏輯，2030年之前，相關投資的持續增長將是大機率事件。那麼，頭部八大雲服務廠商的資本支出最終將增長至何種規模？圖6呈現了這八大廠商資料中心投資的預測情況，並劃分了悲觀、基準、樂觀三種情景。圖6：八大雲服務提供商的資料中心投資預測。來源：TrendForce 新聞稿及作者預測值得注意的是，即便在最悲觀的情景下，投資規模仍將保持持續增長——核心原因在於，生成式AI相關的算力佈局已成為行業“競爭入場券”，而非可選擇性的“奢侈品”。這正是生成式AI時代雲端運算競爭的殘酷之處：對雲服務廠商而言，停止投資並不會帶來“利潤率提升”，反而會直接導致“AI性能落後、客戶流失、平台價值崩塌”。換句話說，放緩或停止算力相關投資，並非理性的商業決策，更像是對市場競爭的主動認輸。事實上，相關投資的退出成本極高：GPU與高頻寬記憶體（HBM）等核心硬體價格昂貴，電力供應、散熱技術的升級需要長期投入，且整個產業鏈的供應鏈體系錯綜複雜。即便面臨諸多挑戰，投資仍在持續推進——因為市場已形成明確的競爭格局：“缺乏足夠算力支撐的企業，將直接被市場淘汰”，甚至來不及進入投資回報率（ROI）的考量階段。歸根結底，當前頭部雲廠商的持續投資，已不再是“購買未來的不確定性”，而是“守護當前市場地位”的剛性需求。只要這一“算力決定競爭力”的市場結構不發生根本改變，到2030年投資持續增長的趨勢，似乎也成為了必然結果。資料中心邏輯電路市場正在快速擴張雲端運算投資的增加將直接推動半導體市場的擴張。特別是資料中心邏輯晶片，未來市場必將迎來增長。圖7顯示了資料中心邏輯晶片市場（2024 年至 2030 年）的預測。GPU 市場預計將從 1000 億美元增長一倍以上至 2300 億美元，而 AI ASIC 市場預計將增長九倍以上，從 90 億美元增長至 840 億美元。圖7：資料中心邏輯預測（2024 → 2030 年）。來源：作者根據 Yole Group 的預測資料製作值得注意的是，生成式人工智慧的發展不會止步於輝達的GPU。超大規模資料中心營運商不願依賴單一供應商，因為這意味著他們將失去價格談判能力。他們傾向於採用專用於特定應用的人工智慧ASIC晶片，以“提升性能而非降低性能，並降低成本”。其中許多晶片由博通公司設計。換句話說，人工智慧半導體市場不會是“GPU獨佔的黃金時代”，而是會轉型為“GPU仍將佔據主導地位，而AI ASIC（博通）將發展壯大，成為市場兩大支柱”的市場格局。即使GPU繼續扮演主導角色，AI ASIC也必將增長。這就是資料中心邏輯市場的現實。儘管記憶體供應短缺，但其價格仍在持續飆升圖 8顯示了生成式 AI 將最積極消耗記憶體的領域。DRAM市場預計將從 2024 年的 970 億美元翻一番，達到 1940 億美元，其中 HBM 市場將達到 980 億美元。圖8：儲存器市場預測（2024 → 2030 年）來源：作者根據 Yole Group 的預測資料製作這意味著到2030年，HBM將佔據DRAM市場的一半份額。這不僅是市場擴張，更是記憶體行業主導地位的轉變。此外，圖 9顯示，DRAM 和 NAND 的現貨價格預計將在 2023 年至 2026 年間上漲。以往“價格上漲，產量增加，價格趨於穩定”的常識已不再適用。提高 HBM 的產量並非易事，提高良率也面臨挑戰，封裝也是一個重要因素。裝置和材料方面都存在諸多限制，供應難以滿足需求。圖9：DRAM 和 NAND 現貨價格上漲。來源：作者根據 TrendForce 資料製作此外，記憶體製造商正將重心轉向人工智慧伺服器記憶體，因為這類記憶體利潤更高。這將減少用於個人電腦和智慧型手機的通用記憶體供應，並推高價格。換句話說，人工智慧的普及將導致記憶體市場長期短缺和價格高企。簡而言之，記憶體短缺問題將持續存在，價格也將持續上漲。這並非“特殊且暫時的現象”，而可能成為人工智慧時代的新常態。台積電的主要盈利產品從N5轉向N3最能有效利用這股“人工智慧浪潮”獲利的半導體製造商很可能是台積電。圖 10顯示了台積電按製程節點劃分的銷售額趨勢，直觀地展現了其主要盈利產品從 N7 到 N5，再到 N3 的轉變過程。圖 10：台積電按節點劃分的季度銷售額。來源：作者根據台積電歷史營運資料製作圖11顯示了各節點晶圓投入量的變化趨勢。從圖中可以看出，未來只有 N5、N3 和 N2 節點的投入量會增長，而其他節點的投入量則呈下降趨勢。這並非一句空洞的“前沿技術很重要”，而是事實：只有前沿技術的投入量在增長。換句話說，台積電已經轉型為一家完全依靠前沿技術盈利的晶圓代工廠。圖11：台積電各節點季度晶圓投入量（2025年第四季度預測）。來源：Claus Aasholm，以及作者估算生成式人工智慧需要海量的計算，這需要大量的高性能人工智慧半導體，而這又需要龐大的先進工藝產能。台積電是唯一能夠滿足這一需求的公司。這種簡單的因果關係正是半導體行業發展的驅動力。N3的主導地位從蘋果轉移到輝達和博通此前，蘋果一直是台積電最大的客戶，推動著台積電尖端工藝的發展。然而，這種情況正在發生改變。圖12和圖13顯示了台積電按公司劃分的 N3 晶圓投入預測。資料顯示，輝達和博通的投入量將在 2025 年至 2026 年間增長，超過蘋果。圖 12：台積電對各公司 3nm 晶圓投入量的預測（每月 1000 片晶圓）。來源：TrendForce圖 13：台積電對各公司 3nm 晶圓投入量的預測。來源：TrendForce這不僅僅關乎客戶排名。從尖端半導體的發展史來看，這標誌著一個時代的轉變：從智慧型手機處理器引領潮流的時代，過渡到人工智慧半導體主導尖端技術的時代。蘋果利用尖端技術提升使用者體驗。輝達和博通則利用尖端技術稱霸雲端運算領域。二者的區別顯而易見。人工智慧半導體並非“賣出去就完事”，它們將作為“持續運行的基礎設施”而廣泛應用。換句話說，對尖端工藝的需求具有極強的粘性。N3 將成為台積電的主要盈利產品，這不僅反映了台積電的實力，也反映了人工智慧如何重塑了尖端產品的需求結構。同樣的現象也可能出現在台積電的N2晶片上，台積電將於2025年第四季度開始量產N2晶片。蘋果或許會率先使用N2晶片，但不出六個月，輝達和博通很可能就會佔據主導地位。換句話說，蘋果將成為打造最先進生產線的先驅，隨後輝達和博通將成為市場主導者，為台積電的利潤做出巨大貢獻。真正的瓶頸在於CoWoS然而，人工智慧半導體的發展存在許多瓶頸，其中最嚴重的是 2.5D 封裝（如 CoWoS）的產能。圖 14顯示了 2.5D 封裝的產能趨勢。人工智慧半導體無法通過先進工藝節點製造的“單晶片”實現，必須與 HBM 結合才能形成系統。CoWoS 對此至關重要，只要這種產能不足，人工智慧半導體的供應就將持續短缺。圖 14：2.5D 封裝容量趨勢。來源：TrendForce換句話說，當前人工智慧市場的制約因素最終將歸結為一點：“CoWoS 不足”。這裡有一個與直覺相悖的預測：一旦CoWoS的限制解除，投資會趨於平靜嗎？答案恰恰相反：投資將會增加。這是因為人工智慧半導體目前供應受限，即使雲服務提供商想要購買也無力承擔。一旦供應限制解除，此前被抑制的投資將會爆發。雲服務提供商將抓住機會大量採購他們一直等待的半導體，建設人工智慧資料中心，進一步加劇競爭。投資非但不會“趨於平靜”，反而極有可能“進入下一階段”。生成式人工智慧創造的不是泡沫，而是一種趨勢。這正在半導體行業引發一場“結構性變革”。而且，這場變革是不可逆轉的。 (半導體產業縱橫)

引言：科技股回呼背後的基本面訊號2025年11月，隨著全球經濟不確定性加劇，美國股市尤其是科技類股面臨顯著調整壓力。其中，“MAG7”（Magnificent Seven，即微軟、蘋果、亞馬遜、Alphabet、Meta、輝達和特斯拉）作為市場主導力量，其股票表現備受關注。過去兩周，該指數（CNBC Magnificent 7 Index）整體下跌約5.2%，其中輝達（NVDA）和特斯拉（TSLA）領跌逾8%，而亞馬遜（AMZN）和Meta（META）也分別回落4.5%和3.8%。 微軟（MSFT）和Alphabet（GOOG）雖相對穩健，但累計跌幅仍達2.1%和1.7%。這一輪迴調並非單純的技術性調整，而是基本面因素逐步顯露的訊號，特別是自由現金流（FCF）的逆轉、資本支出（Capex）的激增以及信用市場的隱憂。長期以來，MAG7被視為經濟增長的引擎，其高估值源於強勁的現金生成能力和創新驅動的效率提升。然而，2025年第三季度財報季揭示出，AI投資熱潮正侵蝕這些巨頭的盈利質量。追蹤12個月（TTM）FCF資料顯示，Meta的FCF同比暴跌近70%，Oracle的FCF轉為負值，亞馬遜的FCF增速放緩至個位數。 分析師預計，未來18個月內，這一趨勢將進一步惡化：微軟和Alphabet的FCF增長預計轉為負值，整體MAG7的FCF預計下降15%-20%。這一變化的根源在於AI基礎設施的巨額投入。2025年，亞馬遜計畫Capex達1250億美元，Alphabet為910-930億美元，Meta為700-720億美元，微軟第三季度Capex已達349億美元。 Oracle則通過380億美元債務融資擴展資料中心。 這些支出雖旨在搶佔AI賽道先機，但短期內導致現金流承壓，引發市場對可持續性的質疑。信用市場率先發出警示。Oracle的5年期信用違約掉期（CDS）spread從年初的55個基點（bp）飆升至80bp，創兩年新高。 微軟CDS從13bp升至26bp，亞馬遜和Alphabet也出現類似上行。 投資級（IG）CDS指數CDX.NA.IG的spread從10月的70bp擴大至11月的82bp。 這不僅反映了對科技債的擔憂，還可能傳導至更廣泛的股權市場，推動S&P 500的市盈率（P/E）收縮。目前S&P 500的TTM P/E為27.88，遠高於歷史均值20倍，若信用spread持續拓寬，預計P/E將回落至24-25倍。本文將深入剖析這些動態：首先審視FCF趨勢，其次探討Capex驅動因素，然後分析信用市場訊號，最後評估對整體股市的影響。通過整合2025年11月最新資料，揭示科技巨頭從“現金機器”向“投資黑洞”的轉變，以及潛在的市場重估路徑。自由現金流趨勢：從增長引擎到壓力源頭自由現金流是評估企業財務健康的核心指標，尤其對高增長科技公司而言，它衡量了營運現金減去必要Capex後的剩餘資金，用於分紅、回購或再投資。MAG7長期憑藉高效的商業模式維持強勁FCF增長，但2025年這一優勢開始逆轉。以TTM資料為例，截至2025年11月7日，Meta的FCF從2024年的高峰大幅下滑近70%，僅為約150億美元，主要因AI伺服器採購擠壓了營運現金。 Oracle的情況更為嚴峻，其TTM FCF轉為負值，達-50億美元，受雲基礎設施擴張拖累。 亞馬遜的FCF增速從2024年的25%降至8%，TTM值為約450億美元，AWS雖貢獻主要收入，但Capex佔比已超40%。 相比之下，微軟和Alphabet仍保持正增長：微軟TTM FCF約800億美元，同比增長12%；Alphabet為650億美元，增速15%。 然而，這些資料僅是表象，財報季顯示，MAG7整體TTM FCF同比下滑10%，遠低於市場預期的5%。展望未來18個月，分析師共識更為悲觀。FactSet和Bloomberg資料顯示，Meta的FCF預計從2025財年的200億美元降至2026年的120億美元，下降40%。 Oracle的負FCF將進一步擴大至-80億美元，受債務負擔加重影響。 亞馬遜預計FCF增速轉為負5%，TTM值降至400億美元以下。 微軟和Alphabet的逆轉尤為引人注目：微軟2026年FCF預計下滑8%至700億美元，Alphabet降10%至580億美元。 這一預期源於Capex的結構性上升，預計MAG7 2025-2026年總Capex將達1.2兆美元，佔營收比重從15%升至22%。為量化這一趨勢，可參考歷史比較。2019-2021年，MAG7 FCF年均增長30%，支撐了P/E擴張至35倍。但2022-2024年，受疫情後需求放緩，增速降至15%。2025年11月資料表明，AI投資加速了這一衰退曲線：Meta的營運現金流雖增16%至1020億美元，但Capex佔比達49%，直接蠶食FCF。 類似地，Alphabet的Q3 2025營運收入升9%至312億美元，但FCF僅增5%，反映出資料中心成本的侵蝕。這一逆轉並非孤立事件，而是與宏觀環境互動。聯準會2025年維持高利率（聯邦基金利率4.25%-4.50%）增加了融資成本，MAG7的債務利息支出預計升20%至500億美元。 此外，地緣政治風險（如中美貿易摩擦）推高了供應鏈成本，進一步壓縮現金流。Bloomberg分析顯示，若Capex增速維持40%，MAG7的FCF/EV比率將從當前的8%降至5%，低於2018年低點。投資者需警惕FCF的季節性波動。Q4 2025財報預計將確認這一趨勢：亞馬遜AWS收入雖增20%，但Capex將達300億美元，FCF貢獻率降至30%。 Oracle的雲業務雖增長50%，但負FCF將持續至2026年中。 總體而言，FCF rollover標誌著MAG7從“增長優先”向“效率優先”的範式轉變，短期內將加劇股價波動。資本支出激增：AI基礎設施的投資邏輯與代價Capex的飆升是MAG7 FCF壓力背後的核心驅動力。2025年，AI成為科技巨頭戰略焦點，資料中心、GPU採購和雲端運算擴張主導了支出結構。根據CNBC資料，2024年亞馬遜、Meta、微軟、Alphabet和Oracle的總Capex達2410億美元，相當於美國GDP的0.82%。 進入2025年，這一數字預計升至3490億美元，增長45%。亞馬遜領跑Capex浪潮，其2025年預算達1250億美元，其中80%投向AWS資料中心和AI晶片。 Q3 2025財報顯示，Capex環比增25%至320億美元，主要用於Bedrock AI平台和自訂矽開發。預計2026年將再升20%至1500億美元，以應對OpenAI等競爭。 Alphabet的Capex從2024年的850億美元升至2025年的910-930億美元，重點是TPU v5晶片和Gemini模型訓練。 Q3支出達239.5億美元，佔營運現金的49%，預計Q4將達250億美元。Meta的AI投資同樣激進，2025年Capex預算700-720億美元，較2024年增30%。 Llama 3.1模型訓練需數千塊H100 GPU，Q3 Capex達280億美元，債務融資300億美元支援新資料中心。 微軟的Capex在2025年預計達1400億美元，Q3已達349億美元，增長74%。 Azure AI基礎設施擴張是主因，合作夥伴如OpenAI的支出間接推高微軟成本。Oracle雖非MAG7核心，但其Capex達500億美元，380億美元債務用於德克薩斯州資料中心叢集。這些投資的邏輯清晰：AI市場規模預計2025-2030年複合增長率達37%，達1.8兆美元。 MAG7通過Capex鎖定供應鏈（如輝達GPU），搶佔計算能力先機。Seeking Alpha分析顯示，亞馬遜AWS的AI收入佔比從2024年的15%升至2025年的25%，Alphabet的Google Cloud類似。 然而，回報周期長：資料中心ROI通常需3-5年，短期內Capex回報率僅為5%-7%，遠低於歷史10%均值。代價顯而易見。高Capex侵蝕FCF，推高負債率。Meta債務/權益比達37%，Oracle高達500%。 2025年11月，Bank of America警告，AI支出可能耗盡現金儲備，類似於2000年網際網路泡沫。 此外，能源成本上升：資料中心耗電預計佔美國總用電的8%，推高營運支出20%。從歷史視角，Capex峰值往往預示估值調整。2015年雲端運算浪潮中，亞馬遜Capex佔比升至30%，股價隨後回呼15%。當前AI周期類似，但規模更大：MAG7 Capex佔S&P 500總Capex的60%。 若聯準會2026年降息有限，融資成本將維持高位，進一步放大壓力。總體，AI Capex雖是長期增長催化劑，但短期已成為FCF的“黑洞”，促使市場重新評估MAG7的定價合理性。信用市場動態：CDS拓寬與IG指數警示信用市場往往領先股權市場發出風險訊號。2025年11月，MAG7的CDS spread顯著拓寬，反映投資者對債務可持續性的擔憂。Oracle的CDS最劇烈：5年期spread從年初55bp升至80bp，創2023年11月以來新高。 這與380億美元AI債務發行直接相關，Barclays下調其債評級至BBB-。 微軟CDS從13bp升至26bp，亞馬遜升至41bp，Alphabet新發CDS交易於29-30bp。 Meta雖CDS資料有限，但其300億美元債券發行推高spread至41bp，高於微軟和亞馬遜。這些變化並非孤立。CDX.NA.IG指數（投資級CDS）spread從10月的70bp擴大至11月7日的82bp。 ICE BofA US Corporate Index OAS升至0.82%（82bp），BBB級OAS達1.04%。 高收益（HY）OAS為3.15%，較上月升10bp。 Goldman Sachs資料顯示，MAG7債務佔IG總債的25%，其CDS上行拖累指數整體。CDS拓寬的方向性而非絕對水平更關鍵。歷史資料顯示，CDS升10bp往往預示股票跌幅3%-5%。Oracle股價與CDS反向相關：spread升85bp對應股價跌12%。 微軟類似，CDS升13bp伴隨股價回落5%。 CoreWeave等AI初創CDS超500bp，放大市場恐慌。宏觀因素放大這一訊號。2025年企業債發行量達2兆美元，MAG7佔30%。 通膨回升（CPI 3.2%）和聯準會鷹派立場推高借貸成本。Reuters分析顯示，IG spread拓寬與S&P波動率正相關，r=0.65。總體，信用市場正從“寬鬆 complacency”轉向警惕，MAG7 CDS上行預示更廣的債市重定價。股權市場傳導：S&P收益收益率與PE收縮壓力信用spread拓寬直接影響股權估值。S&P 500的收益收益率（earnings yield，E/P）與IG/HY spread高度相關，相關係數達-0.75。 當前S&P E/P為3.6%，接近BBB債收益率5.6%的低點。 若IG OAS升20bp，E/P預計升至4.0%，對應P/E從27.88降至25。MAG7主導S&P權重（35%），其FCF壓力將拖累整體盈利。2025年Q3，S&P EPS增長11.2%，但剔除MAG7後僅6%。 預計2026年EPS增速降至8%，P/E收縮2-3倍。 歷史資料顯示，2000年dot-com泡沫中，類似spread拓寬導致P/E從40降至20。隱含波動率（IV）同步上升，VIX從15升至18，反映市場對AI回報的疑慮。 LQD/SHY比率升0.5%，HYG弱勢確認信用壓力。這一傳導將放大MAG7回呼，S&P潛在下行5%-7%。輔助指標監測：ETF比率與OAS的即時洞察輔助工具如ETF比率提供信用spread的簡化檢視。LQD（IG債ETF）收益率4.39%，HYG（HY債）3.13% OAS。 SHY/LQD比率升0.02%，HYG弱於SHY 2.3%。 ICE AAA OAS升5bp。這些指標與IV聯動，VIX升與OAS r=0.7。 投資者可通過MAGS ETF（MAG7追蹤）監測，近期跌3%。結論：重估機遇與風險並存MAG7的FCF逆轉、Capex激增與CDS警示預示估值重估。短期壓力增大，但長期AI潛力猶存。投資者應關注Q4財報，平衡風險。 (周子衡)

一、報告亮點速讀📌 核心預測：2025年全球雲資本支出（Capex）上調至4,450億美元（同比+56%），較此前預期高12個百分點；對於2026年，初步的共識預測為5,180億美元，同比+16%，但摩根士丹利預測有望達到5,820億美元，同比+31%。📊 主力貢獻：Google、Meta、亞馬遜、微軟四大巨頭佔2025年全球Capex增量的77%。🔋 非AI支出韌性：非GPU/ASIC（即非AI計算）雲資本支出預計在2026年同比增長+27%，為近十年最強水平。⚠️關鍵風險 ：供應鏈短缺或延緩算力部署，利率上行可能擠壓融資能力。二、正文解讀1.背景資訊資料修正動因：全球11大超大規模雲廠商的2025年資本支出目前預計達到4,450億美元，同比增速為56%，較第二季度財報季開始時的預期高出12個百分點或350億美元。本季度財報期間，微軟、亞馬遜和Alphabet的資本支出上調貢獻了90%以上的正向修正，CoreWeave（輝達“親兒子”）、蘋果和Meta的上調貢獻了剩餘部分。歷史對比：雲資本支出預計將佔2025年收入的18.4%，同比上升5個百分點，並創下歷史新高，2026年或突破20%。其中亞馬遜增加了343億美元、Alphabet增加了322億美元、Meta增加了315億美元、微軟增加了253億美元，這四家公司合計貢獻了2025年資本支出同比增長的77%。2.核心邏輯AI需求爆發：主要雲服務提供商（CSPs）每月處理的Token數量激增→ 算力供不應求 → 雲廠商集體上調支出（GOOGL: $75B→$85B; META: $64B→$66B）→ 資本密集度突破歷史極值。美國四大雲服務提供商（CSP）的資本支出繼續上升，主要由對AI基礎設施的投入推動，以應對短期算力短缺以及長期變現戰略。本季度財報季，大多數管理層都強調了：必須加快基礎設施部署進度、應對供應緊張、支援日益複雜的雲和AI工作負載。對這些投資能夠產生回報的信心更高，有意願在2026年前繼續維持較高的支出水平。結構性增長：2025年：非GPU/ASIC（即非AI計算）相關的資本支出預計同比增長56%至66%。受益領域主要包括高算力晶片（NVDA/AMD）、光通訊模組（800G滲透率↑）、液冷解決方案（散熱功率密度↑）。2026年：大摩預測非AI支出增速（27%）顯著高於共識（3%）。大摩認為目前2026年的市場共識過於保守，非AI計算資料中心元件供應商將在2026年迎來又一個強勁增長年。三、簡評：AI越來越卷，背後雲支出漲得飛快你用AI越多，科技巨頭投的錢就越多，雲支出就越漲。看似虛無的科技浪潮，其實早已對應在你每天用的每一個App裡。從筆者日常生活以及身邊的朋友也能感受到，企業在給投資者講故事時都在強調公司與AI的連接，嵌入的AI功能，為AI付費的使用者也越來越多，連PPT、Excel 都可以一鍵生成，甚至帶講解！這不是你的錯覺，而是背後雲端運算基礎設施在狂飆。 (研報百靈鳥)

01 2月25日早上，港股阿里巴巴大跌-10%開盤。這是意料之中，頭天晚上川普公佈了“美國優先”投資法，出重手對付中國企業。但意外的是，阿里股票隨後被硬拉上來，隔天完全收復。 來源：wind 之前基本每一次對岸出重招，如貿易戰，如中概股審計新規，都會血雨腥風。