
明年的 AI 资本开支有多少?

根据投行预测,明年 AI 资本开支可能达到 3000 亿美元,超出阿波罗登月计划总支出。尽管市场对 AI 资本开支泡沫的担忧有所缓解,但 2025 年的高预期可能影响 2026 年的增长。摩根士丹利和高盛均上调了资本开支预测,主要增量来自亚马逊。其他公司如 xAI、Oracle 和 NCP 也在积极扩张,预计明年整体资本开支将达到 500 亿至 300 亿不等。
上周巨头业绩后,各家投行陆续上调了明年整体资本开支。大摩从 2700 亿美金上调到 3000 亿美金(下图),主要增量来自亚马逊,直接从 790 亿调到 960 亿。之前微软最高,现在 MS 把亚马逊放最高,这个值得注意。

自然而然 2026 年也同步上调,且预测 2026 同比 2025 依然增长 +12%

高盛也上调了接近 300 亿美金(总额不同因为亚马逊只算了 AWS)

当然这只是几家 CSP,还没算 xAI、oracle、以 coreweave 为首的一大堆 NCP、中国 BATJ:
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xAI+Tesla,市场预期 30 万 B 卡(我听到更高),大概要 100-150 亿
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Oracle,市场预期放了 180-200 亿
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NCP,太杂不好算,但以最大的Coreweave为例,capex 计划非常激进,CFO 曾经自信表示 “2025 的产能一旦就位会很快抢光” 按照他们的电力容量计划(今年 350MW 到明年 850MW),大概能推算出 2025 年 capex 会在 150 亿美金上下。而其他 NCP,基本可以理解为英伟达的 “算力经销商”,像毛细血管一样渗透到世界的各个角落。NCP 明年总 capex 大概拍个 500 亿美金左右(覆盖很多长尾需求)
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中国互联网,粗拍个 300 亿美金
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Enterprise,到了明年很多需求可能会转到云。电的瓶颈、GB200 的门槛、H100 等老卡的廉价租赁等等因素,自建都不如租赁。但主权 AI 依然是个大头,NV 指引了大概能做到 100-200 亿的 run rate
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未知变量:苹果、ilya等
基于以上,可以算总账了,所有加起来合计4000-4500 亿美金(去年同口径大概 3000 亿),当然这里面不全是 AI,但 AI 占比肯定 60% 以上了,传统计算连续 2 年都在被挤出。AI 里面也不全是 GPU,还有 DC 机房交换机。但这两年花钱拿地新建 DC,后两年这额度又可以挪给 GPU 了...
4000 多亿美金,AI 3000 亿美金,数字的确挺吓人,2025 一年支出已经超过阿波罗登月计划的总额(称之为现代 “登月” 一点不为过)

但如果参照目前科技巨头的盈利能力,其实也还好。我拉了下各家的 Operating Cash Flow,减掉前文他们各自的 capex,粗算下自由现金流,其实都还是涨的。
为什么?主营业务赚钱实在是太容易了...增长稳健 +margin 改善,赚的利润又都是 cash,垄断生意一个比一个好。核心业务赚钱的速度,比 capex 增加的速度还快...
此外,无论是租赁搞训练还是卖 API 做推理,或者推荐系统替换 CPU,几家 CSP 的投入都还是有 return 的。之前说过,他们只是 “铲子的搬运工”,还不是承担最终风险的 “矿工”

对于 NCP 也还好,并不像 “租赁价格暴跌” 说的那么惨烈。一个专业搞 NCP 的朋友告诉我, 其实从商业模式讲,他们基本都是先有需求,再定产能,其实生意本身的风险不大,ROI 都提前算的清清楚楚。
尤其是北美机柜的空置率其实很低(3% 以内)基本满载。如果明年推理需求起来,会有长尾需求的溢出,NCP 这生意可以继续赚。
企业市场 Enterprise,的确有分化。过去一年烧 VC 的钱买 GPU 创业的死了不少,或者 500 强企业买卡试水 POC 没跑通。这部分的确就是“wasted money” 浪费的资本开支,但不能过度放大为 “泡沫”。早期阶段一定会有浪费,这不是领先指标,因为可能浪费现象会一直存在。
对于投资来说,意味着什么?
之前对 AI 交易最大的担心就是 capex 泡沫要崩,投不下去。这个 concern 可以先放一边缓缓...capex 上修后,支持 NV 区间上移的逻辑,也就是 25 年 EPS 夯实且有上调潜力,26 增长的确定性增强。
如果非得提前考虑一点,那就是 capex 边际上调的空间还有多少。比如随着股价继续向上,25 年 EPS 预期充分打满,留给 26 的增长幅度还有多大。2025 年 capex 预期越高,2026 还能增长或者实现可观增长的难度就越大。
当然这都取决于明年推理需求是否爆发,比如 o1 这种所谓推理 scaling law,是否都在各个下游领域被验证,尤其是从经济模型上被验证。那 GPU 才能从 “成本项” 变成了 “资产项”,“Buy more,earn more ”。生意本身也会从“周期性的资本开支”,变成“recurring 重复性的稳定开支”。
另一方面,ASIC 是否弹性更大?整个 capex 池子在往巨头集中,而巨头才有动力和场景去扩大 ASIC。加速计算的第一阶段是通用性,无卡可用只有 GPU;第二阶段可能是专用芯片案子项目越来越多,但没有量;第三阶段可能才是大规模 ASIC 部署。
现在博通 Marvell 手里案子越来越多,TPU 去年放量,Trainium 2 明年放量,似乎在慢慢走向第三阶段?我太懂 NV 的垄断力了,以及 ASIC 生意本身的瑕疵。但耐不住这个 4000 亿的池子实在是太大了...
且可能未来绝大部分都是推理。西雅图的一位大哥跟我说,第二代的 ASIC 计划中了,至少会比 MAIA 强,GB200 还得抢,但自研也会加速。反而某按摩店有点尴尬...
信息平权,原文标题:《明年的 AI 资本开支有多少?》

