<p>作者：Rashika Singh 和 Joel Jose</p>
<p>9 月 30 日（路透社）- 花旗集团已将科技巨头在人工智能相关基础设施上的支出预测上调至到 2029 年超过 2.8 万亿美元，较之前估计的 2.3 万亿美元有所增加，原因是超大规模云服务商的早期投资积极，以及企业需求的增长。</p>
<p>自 2022 年底 ChatGPT 推出引发的人工智能热潮，尽管受到中国更便宜的 DeepSeek 模型和对美国总统唐纳德·特朗普关税政策的持续市场担忧的短暂信心危机影响，仍持续推动着惊人的资本支出和数据中心扩张。</p>
<p>华尔街的经纪公司预计，到 2026 年底，超大规模云服务商的人工智能资本支出将达到 4900 亿美元，高于之前的 4200 亿美元的估计。</p>
<p>包括微软（MSFT.O）、亚马逊（AMZN.O）和谷歌（GOOGL.O）在内的数据中心运营商——或称超大规模云服务商——已经在投资上花费了数十亿美元，以缓解限制其满足激增的人工智能需求的产能瓶颈。</p>
<p>花旗分析师表示，超大规模云服务商可能会在其第三季度财报电话会议中反映这一增量支出，预计指导方针将是 “在可见的企业需求之前进行建设”。</p>
<p>花旗估计，到 2030 年，全球人工智能计算需求需要新增 55 吉瓦的电力容量，这将转化为 2.8 万亿美元的增量支出，仅在美国就需 1.4 万亿美元。</p>
<p>该经纪公司表示，大型科技公司不再仅依靠利润来资助人工智能基础设施。成本极其高昂——每 1 吉瓦计算能力约需 500 亿美元——这些公司正在借款以跟上步伐。</p>
<p>这种转变已经在他们的财务报表中显现，支出开始侵蚀自由现金流。投资者现在在询问这些科技公司将如何资助如此规模的投资，尤其是当传统模式无法满足时。</p>
<p>“企业已经提供了明确的外部价值验证，” 花旗表示，并指出像礼来（LLY.N）、日立（6501.T）和沃尔特斯·克鲁沃（WLSNc.AS）等公司的生产部署。</p>

花旗

<p>花旗已将其对科技巨头在人工智能基础设施支出方面的预测上调至到 2029 年超过 2.8 万亿美元，之前的预测为 2.3 万亿美元。这一激增是由于超大规模云服务商的早期重大投资以及企业需求的上升所推动。该券商预计，到 2026 年，超大规模云服务商的人工智能资本支出将达到 4900 亿美元。主要科技公司正在借款以资助这些高昂的成本，这对它们的自由现金流产生了影响。花旗强调，企业通过在各公司中的部署来验证人工智能的价值</p>

<p>By Rashika Singh and Joel Jose</p>
<div class="lb-trans"><p>作者：Rashika Singh 和 Joel Jose</p>
</div><p>Sept 30 (Reuters) - Citigroup has raised its forecast for AI-related infrastructure spending by tech giants to surpass $2.8 trillion through 2029, from $2.3 trillion estimated earlier, citing aggressive early investments by hyperscalers and growing enterprise appetite.</p>
<div class="lb-trans"><p>9 月 30 日（路透社）- 花旗集团已将科技巨头在人工智能相关基础设施上的支出预测上调至到 2029 年超过 2.8 万亿美元，较之前估计的 2.3 万亿美元有所增加，原因是超大规模云服务商的早期投资积极，以及企业需求的增长。</p>
</div><p>The AI boom ignited by ChatGPT’s launch in late 2022 has continued to fuel staggering capital outlays and data center expansion despite a brief crisis of confidence sparked by China’s cheaper DeepSeek model and lingering market concerns over U.S. President Donald Trump’s tariff policies.</p>
<div class="lb-trans"><p>自 2022 年底 ChatGPT 推出引发的人工智能热潮，尽管受到中国更便宜的 DeepSeek 模型和对美国总统唐纳德·特朗普关税政策的持续市场担忧的短暂信心危机影响，仍持续推动着惊人的资本支出和数据中心扩张。</p>
</div><p>The Wall Street brokerage sees AI capex across hyperscalers to reach $490 billion by the end of 2026, up from its earlier estimate of $420 billion.</p>
<div class="lb-trans"><p>华尔街的经纪公司预计，到 2026 年底，超大规模云服务商的人工智能资本支出将达到 4900 亿美元，高于之前的 4200 亿美元的估计。</p>
</div><p>Data center operators - or hyperscalers - including Microsoft (MSFT.O) , Amazon (AMZN.O) and Alphabet (GOOGL.O) have already spent billions of dollars in investments to ease capacity constraints that have hampered their ability to meet surging AI demand.</p>
<div class="lb-trans"><p>包括微软（MSFT.O）、亚马逊（AMZN.O）和谷歌（GOOGL.O）在内的数据中心运营商——或称超大规模云服务商——已经在投资上花费了数十亿美元，以缓解限制其满足激增的人工智能需求的产能瓶颈。</p>
</div><p>Citi analysts said hyperscalers were likely to reflect this incremental spend in their third-quarter earnings calls, with the guidance expected to be “building ahead of visible enterprise demand”.</p>
<div class="lb-trans"><p>花旗分析师表示，超大规模云服务商可能会在其第三季度财报电话会议中反映这一增量支出，预计指导方针将是 “在可见的企业需求之前进行建设”。</p>
</div><p>Citi estimates global AI compute demand would need 55 gigawatt of new power capacity by 2030, translating to $2.8 trillion in incremental spend, $1.4 trillion in the U.S. alone.</p>
<div class="lb-trans"><p>花旗估计，到 2030 年，全球人工智能计算需求需要新增 55 吉瓦的电力容量，这将转化为 2.8 万亿美元的增量支出，仅在美国就需 1.4 万亿美元。</p>
</div><p>The brokerage said big tech firms are no longer relying only on profits to fund AI infrastructure. The costs are extremely high - about $50 billion for every 1 GW of compute capacity - and the companies are borrowing to keep up.</p>
<div class="lb-trans"><p>该经纪公司表示，大型科技公司不再仅依靠利润来资助人工智能基础设施。成本极其高昂——每 1 吉瓦计算能力约需 500 亿美元——这些公司正在借款以跟上步伐。</p>
</div><p>This shift is already showing up in their financials, with spending starting to eat into free cash flows. Investors are now asking how the tech companies will fund this scale of investment, especially as traditional models fall short.</p>
<div class="lb-trans"><p>这种转变已经在他们的财务报表中显现，支出开始侵蚀自由现金流。投资者现在在询问这些科技公司将如何资助如此规模的投资，尤其是当传统模式无法满足时。</p>
</div><p>“Enterprises have provided a clear external validation of value,” Citi said, pointing to production deployments at companies such as Eli Lilly (LLY.N) , Hitachi (6501.T) and Wolters Kluwer (WLSNc.AS) .</p>
<div class="lb-trans"><p>“企业已经提供了明确的外部价值验证，” 花旗表示，并指出像礼来（LLY.N）、日立（6501.T）和沃尔特斯·克鲁沃（WLSNc.AS）等公司的生产部署。</p>
</div>

花旗集团预测，到 2029 年，大型科技公司的人工智能支出将超过 2.8 万亿美元