雲資本開支援續超出預期，2026 年總支出預計達 7350 億美元，將實現連續第三年 60% 以上的增長。由於計算需求持續供不應求，我們預計雲資本開支相關的強勁公告將持續發佈，這對雲資本開支敞口較高的供應商而言是積極訊號。核心要點市場對 2026 年全球雲資本開支的一致預期目前為 7350 億美元，較一周前上調 22 個百分點，同比增長約 60%。全球 11 大雲支出方的資本開支強度（資本開支佔總營收的比例）目前已超過 25%，是 2014-2023 年平均水平的 3 倍。2025-2026 年全球雲資本開支總規模預計達 1.2 兆美元，較一年前的預測高出 5000 億美元。我們認為這對雲資本開支敞口較高的元件供應商而言是明確的積極因素。2026 年雲資本開支目前預計約為 7350 億美元，同比增長約 60%，較第四季度財報發佈前的預測（同比增長 35%）上調 22 個百分點，增幅約 1200 億美元（見圖表 2）。2026 年資本開支的上調，主要得益於Google、亞馬遜和META在本財報季發佈的強勁 2026 年資本開支指引（見圖表 3）。儘管 2026 年 57% 的同比增速較 2025 年回落 9 個百分點，但這仍將是 11 大雲資本開支方連續第三年實現約 60% 以上的同比增長，這在我們雲資本開支追蹤歷史中尚屬首次。考慮到：（1）摩根士丹利對 2026 年總資本開支的預測為 7950 億美元，較市場一致預期高出 8%；（2）至少在過去 9 個季度中，11 大支出方的雲資本開支合計預期每季度均在上調，我們認為市場對雲資本開支的預期仍有可能進一步走高。事實上，回溯至一年前（2024 年第四季度財報發佈前），2025-2026 年全球雲資本開支的預測總額為 7100 億美元，而目前這一數字已上調至 1.2 兆美元，新增支出 5000 億美元，相當於總營收的 26%，約為 2014-2023 年資本開支強度平均水平的 3 倍（見圖表 4）。隨著主要雲服務提供商（CSP）的月度處理代幣量呈指數級增長（見圖表 5）、Google雲（GCP）/ 亞馬遜雲（AWS）/ 微軟雲（Azure）的合計雲營收加速增長（見圖表 7）、資料中心承諾不斷擴大，以及資料中心元件供應商紛紛強調需求加速增長且業務可見性提升，我們認為超大規模雲服務商的資本開支預期將持續面臨上行壓力。關於摩根士丹利覆蓋的、有望從這一趨勢中受益的雲資本開支相關資料中心元件供應商完整名單，詳見圖表 1。圖表 1：摩根士丹利覆蓋的美國、歐洲及亞洲股票研究範圍內，50 多家科技公司的雲資本開支相關營收敞口估算美國四大超大規模雲服務商對 2026 年支出計畫有何具體表態？本財報季美國超大規模雲服務商的評論繼續凸顯，2026 年人工智慧驅動的基礎設施支出將出現顯著加速 —— 所有服務商均表示，2026 年全年將持續面臨供應約束，且需要加速投資和 / 或最佳化產能配置，以應對激增的計算需求。META指引 2026 年資本開支為 1150-1350 億美元（中點值同比增長 73%），將加大對元宇宙超級智能實驗室（MSL）及更廣泛 AI 基礎設施需求的投資。Google指引 2026 年資本開支為 1750-1850 億美元（中點值同比增長 97%），全年支出將逐步增加，以支援Google深度思維（Google DeepMind）、Google服務系列中面向使用者的 AI 功能改進，以及大量雲基礎設施需求。Google指出，約 60% 的支出用於伺服器，40% 用於資料中心和網路等長期資產。亞馬遜預計 2026 年資本開支約為 2000 億美元（同比增長 52%），主要用於亞馬遜雲（AWS），核心驅動力包括核心（非 AI）和 AI 雲工作負載的增長速度超出預期。亞馬遜還表示，其正在以儘可能快的速度將新增產能轉化為收入。微軟未提供 2026 年定量資本開支指引，但表示受雲基礎設施建設的正常波動及融資租賃交付時間影響，第三季度（3 月季度）資本開支將環比下降。微軟管理層還指出，短期資產（CPU 和 GPU 伺服器）在資本開支中的佔比將維持在三分之二，與第四季度（12 月季度）持平。圖表 2：2025 年第四季度美國超大規模雲服務商財報發佈後，我們的雲資本開支追蹤顯示 2026 年同比增速為 57%，較三周前 35% 的預測上調 22 個百分點圖表 3：摩根士丹利目前估算，11 大雲服務商 2026 年現金資本開支將達 7950 億美元，較市場一致預期高出 8%圖表 4：隨著 2026 年雲資本開支預期走強，整體資本開支強度現已超過 26%，創歷史新高圖表 5：主要雲服務提供商的月度處理代幣量表明，AI 推理需求持續呈指數級增長圖表 6：市場對 2026 年資本開支的一致預期較一年前增長約 100%（約 3700 億美元），這使我們認為，只要雲支出相關的定性評論保持強勁，2026 年資本開支預期將進一步上調圖表 7：未來幾個季度，美國四大超大規模雲服務商的雲營收同比增速預計將加速至 30%-35% 區間，為 2020 年以來的最高水平圖表 8：根據摩根士丹利預測，2025 年非 AI 雲資本開支同比增速大幅提升 52 個百分點至 80%，2026 年預計仍將保持近 60% 的強勁同比增長(大行投研)

知名避險基金經理Bill Ackman押注Meta能夠在人工智慧競賽中勝出，他旗下的Pershing Square已建立約20億美元的Meta倉位，佔其基金資本的10%，成為該公司最大持倉之一。據報導，Pershing Square在周三的年度投資者會議上披露了這筆投資。該公司於去年11月開始建倉Meta，平均成本為每股625美元。當時投資者對Meta在AI領域的巨額支出感到擔憂，導致其股價在過去六個月下跌約13%，這為Pershing Square創造了入場機會。Pershing Square認為，Meta的商業模式是AI整合最明確的受益者之一。該基金在投資者演示檔案中表示，AI將提升Meta的內容推薦和個性化廣告能力，並可能在可穿戴裝置或企業AI數字助手領域開啟新機遇。此外，Pershing Square還加倉了亞馬遜，其認為亞馬遜擁有“按市場份額計最大的雲業務”，以及是“佔主導地位的零售電商營運商”。截至周三收盤，Meta股價報669美元，自Pershing Square建倉以來累計上漲約14%。不過與Ackman此前投資引發的市場反應不同，Meta股價在持倉披露當日基本持平，去年4月Ackman建倉租車公司Hertz引發股價飆升超50%。01 集中投資風格延續Ackman以高度集中的投資組合著稱。截至2025年底，Pershing Square僅持有13隻股票，其中包括Alphabet和亞馬遜等其他大型科技公司。近幾個月，該基金清倉了兩個長期持倉——Chipotle Mexican Grill和希爾頓全球。Meta成為該基金的第三大科技股持倉。這一配置反映出Ackman對少數高確信度標的的偏好，而非分散投資策略。Pershing Square Holdings去年取得20.9%的回報率，超越標普500指數17.9%的總回報。Alphabet、房利美和房地美是其主要貢獻者。不過今年1月，該基金下跌2.5%。從Meta建倉至2025年底，該股上漲11%，今年截至2月9日又上漲3%。這一表現為Pershing Square的整體回報提供了支撐。除Meta外，Pershing Square在2025年還進行了其他大額投資。該基金向房地產公司Howard Hughes Holdings投資9億美元，並為其收購保險公司Vantage Group Holdings提供最高10億美元的支援。值得一提的是，Ackman是華倫·巴菲特的追隨者，他希望將Howard Hughes打造成類似波克夏的多元化控股公司，這一戰略顯示出其投資視野已超越單純的股票選擇，轉向更深度的企業價值重塑。 (華爾街見聞)

近年來，得益於亞馬遜等雲服務大廠紛紛自研Arm架構伺服器CPU，蘋果Mac產品向自研的Arm處理器，高通面向PC市場推出Snapdragon X Elite 處理器等帶動，Arm已經在伺服器市場和PC市場佔據了一定的市場份額。今年7月，Arm首席執行官Rene Haas對外透露，Arm來自資料中心市場增長的很大一部分是由於人工智慧。從2021年開始，隨著AI熱潮的爆發，使用Arm晶片的初創公司數量也激增了12倍。目前在使用基於Arm架構的處理器的伺服器客戶數量已經增長至7萬家，自2021年以來增長了14倍。Bernstein Research的預測顯示，2023年，全球近10%的伺服器採用了Arm伺服器CPU，其中半數由AWS部署，其雲端中已有超過200萬個自研的Graviton晶片。另外，隨著蘋果公司的Mac產品線全面轉向自研的Arm架構的M系列處理器，高通面向PC市場推出Snapdragon X Elite 處理器以及輝達攜手聯發科推出基於Arm架構CPU的個人超級電腦 DGX Spark等廠商的驅動，Arm在PC市場的份額也在持續增長。在今年的COMPUTEX 2025展會上，Arm就曾宣佈今年出貨到頂尖超大規模雲端服務供應商的算力，近50%是基於Arm構架。Arm也預估PC與平板市場，Arm構架將佔整體出貨量40%。而Arm之所以能夠取得這樣的進展，主要得益於其在AI計算性能與能源效率方面的出色表現，並且相對於x86方案來說，其在綜合成本上也更有優勢。不過，在近日的德國柏林消費電子展（IFA 2025）上，AMD計算和圖形事業部高級副總裁兼總經理 Jack Huynh 對當地媒體ComputerBase表示，x86 正在強勢回歸，Arm 相較x86 已無任何優勢。△AMD計算和圖形事業部高級副總裁兼總經理 Jack Huynh（資料圖）比如在AI性能和能源效率方面，AMD也與之前英特爾一樣，駁斥“x86不夠高效”的錯誤印象。它們認為無論搭載AMD Ryzen 或Intel Core 的處理器，筆記本產品在保障性能的前提下，都能提供更長的續航力，且能充分運用強大的x86生態系統。這將使得Arm 無法在整體使用體驗上勝過x86。雖然搭載蘋果的M系列處理器的Mac產品，以及高通驍龍Snapdragon X系列PC都帶來的出色的能效表現，但是隨著AMD 與英特爾分別加速推動新的AI PC晶片，Arm CPU的這一優勢正在消失。比如而英特爾的Lunar Lake 在NPU 性能高達120TOPS，能源效率也大幅升級。宏碁聲稱其Lunar Lake 筆記型電腦在 65 WHr 電池和 IPS LCD 螢幕基礎上，電池續航時間可長達29小時；華碩也聲稱其基於Lunar Lake 處理器的Expertbook筆記本可以提供長達 29 小時的 Netflix 播放時間。AMD 最新推出Strix Point 與Strix Halo 的APU 在性能／能效比也達到了最佳水準，因而在筆記型電腦、MiniPC及掌機等產品中獲得廣泛採用。重要的是，AMD 旗艦款Ryzen 9 AI MAX+ 395，整體高達126TOPS，高於Arm 的解決方案，足以證明x86 已經相比Windows on Arm 更具優勢。AMD明確表示，AI PC只能從一台好的PC中成長起來。Jack Huynh 解釋說，AMD 的首要目標是為“完美PC”提供硬體和軟體，他還出現在 IFA 2025 上聯想等一些合作夥伴活動。在這方面，實施AMD雄心勃勃的路線圖並保持合作夥伴可以信賴的節奏非常重要。當然，這並不代表Arm PC時代已經結束，但至少能夠讓x86的地位仍能穩固，特別是在英特爾的Panther Lake 與AMD Medusa Point 等新一代產品陣容的支撐下。 (芯智訊)

黃仁勳稱輝達的GTC為AI“超級碗”。當地時間3月18日，輝達GTC年度技術大會上，黃仁勳宣佈推出新一代AI晶片，包括今年的Blackwell Ultra和明年的Vera Rubin，2028年還將推費曼晶片。ChatGPT引爆輝達AI晶片需求，但其晶片業務面臨從訓練到推理的技術變革壓力，推理晶片競爭激烈。黃仁勳捍衛公司晶片地位，稱輝達可應對行業轉變，其晶片能兼顧智能響應和快速響應，升級版更適合推理，還發佈免費軟體Dynamo。輝達晶片未來將整合更多晶片提升速度，同時推出基於Blackwell晶片的DGX Workstation，或挑戰蘋果高端Mac電腦。為擊敗輝達，亞馬遜大幅降低自研3月18日，The Information報導，為說服雲客戶使用其自研AI晶片而非輝達產品，亞馬遜雲服務（AWS）祭出了殺手鐧——大幅壓低價格。據一位長期使用AWS的客戶透露，該公司近期向其推銷搭載自研晶片Trainium的伺服器，聲稱其計算性能與輝達旗艦產品H100相當，但價格僅為後者的25%。輝達的Hopper系列晶片（如H100）一直是微軟、AWS、xAI等大型雲服務商和AI開發者的核心算力來源。AWS的這一努力突顯了輝達如今面臨的最大風險。輝達主要的客戶——亞馬遜、Google和微軟——都在開發自己的AI晶片。長期以來對這種情況的擔憂促使輝達支援像CoreWeave和Crusoe這樣的新興資料中心和雲端運算初創公司，並試圖通過直接將搭載其晶片的伺服器出租給企業來搶佔雲端運算市場份額，與亞馬遜、Google和微軟展開競爭。輝達現在直接將搭載其AI晶片的伺服器出租給企業，並且還提供軟體來幫助企業開發AI應用程式，該公司稱這項業務未來有朝一日可能會帶來1500億美元的收入。最近的降價舉措表明，AWS看到了一個機會，可以在雲端運算銷售方面減少對輝達的依賴。AWS的高管們在去年12月表示，包括蘋果、Adobe和Anthropic在內的希望找到輝達替代品的科技公司，正在測試最新的Trainium晶片，並且取得了不錯的成果。另一家大型雲端運算提供商Google，也向蘋果等雲端運算客戶出租搭載其自主研發的AI晶片——張量處理單元（TPU）的伺服器。AWS列出了租用Trainium或輝達晶片叢集的每小時收費標準，但並沒有以一種公平可比的方式對這些晶片進行比較。去年12月，AWS首席執行官馬特・加曼聲稱，使用Trainium晶片的客戶要達到與H100圖形處理單元相同的性能，只需支付後者60%到70%的費用。目前尚不清楚為什麼AWS沒有宣佈這個新的、更便宜的方案，即Trainium晶片的客戶只需支付H100晶片25%的費用，就能獲得相同的計算能力。輝達的一位發言人拒絕置評。AWS在一份聲明中表示：“AWS是GPU的最佳選擇。我們與輝達、英特爾和AMD等領先的晶片供應商建立了牢固的合作關係，同時也在開發我們AWS自主設計的晶片，以確保我們能夠滿足客戶對生成式AI應用程式的激增需求。我們的做法是為客戶提供最能滿足其工作負載需求的計算選擇。” (芯榜)

在近10年的不斷探索之下，真正的AI時代離我們越來越近。從各種大語言基礎模型，再到如今不斷出現的多模態模型技術突破，AI的能力從未停止過增長的步伐。 與能力同步增長的，是指數級增長的資源需求。國際能源署（IEA）在1月發佈的報告中估計，2026年全球資料中心、人工智慧和加密貨幣行業的電力消耗可能會翻倍，大大高於未來三年全球其他電力需求增速。 如何更高效地支撐AI發展？同時提升效率和經濟效益？先天資源更集中，因此效率也更高的雲端運算顯然是唯一答案。 雖然趨勢已經非常明確，但隨著 PC 網際網路和移動網際網路時代的落幕，傳統的雲端運算架構開始顯得過時。特別是臨近AI時代，“新技術”和“新應用”提出了眾多的“新需求”和“新挑戰”，無一不在推動雲端運算行業從底層技術、關鍵元件到解決方案等多個層面進行全面的變革。