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人工智能革命迫使全球最大的云服务提供商面临残酷的选择。
亚马逊、微软、谷歌和 Meta 每年承诺超过 4000 亿美元用于人工智能基础设施，这一支出激增重塑了市场，加速了半导体短缺，并创造了全新的供应商动态。
然而，随着 2026 年的临近，企业高管和投资者面临一个不安的现实：如果人工智能的采用滞后，维持这种支出速度将风险盈利能力，但如果缩减支出几乎可以保证在竞争中落后。
该行业正处于两种同样危险的情境之间，每种情境都对估值和市场地位带来不同的风险。
<h2>赌注的规模：颠覆常规的数字</h2>
超大规模云服务商的支出规模几乎令人难以理解。
仅谷歌就将其 2025 年的资本支出指引上调了三次，达到 910 亿至 930 亿美元，而 2024 年仅为 525 亿美元。
微软在一个季度内的资本支出高达 349 亿美元，同比增长 74%，高管们表示 2026 财年的资本支出将更快增长。
亚马逊将其 2025 年的资本支出指引提高至 1250 亿美元，同比增长 61%。
Meta 将其资本支出指引提高至 700 亿美元，首席执行官马克·扎克伯格明确表示，“在这里进行更大规模的投资很可能会带来盈利”。
根据分析师的估计，四大超大规模云服务商的资本支出预计在 2026 年将接近 6000 亿美元，同比增长约 36%。
这代表了资本密集度水平，即资本支出占收入的百分比，达到了历史上难以想象的水平，一些超大规模云服务商将 45% 至 57% 的收入用于基础设施支出。
作为背景，全球数据中心的资本支出在 2025 年第三季度同比激增 59%，标志着连续第八个季度的两位数增长。
高盛预计，从 2025 年到 2027 年，超大规模云服务商的资本支出将达到 1.15 万亿美元，超过 2022 年至 2024 年间的 4770 亿美元的两倍。
<h2>未言明的假设：货币化必须实现</h2>
在这些惊人的数字背后，存在一个主导市场思维的单一、未经验证的前提：今天的大规模基础设施支出将转化为持久的、不对称的收入增长。
然而，这一假设存在一个令人担忧的差距：企业采用正在加速，但最终用户的需求在哪里？
Scope Markets 的首席市场分析师乔舒亚·马霍尼提炼了这一核心紧张关系：
“今天的巨头 AI 估值假设当前的 AI 支出激增不是一次性的基础设施建设，而是一个高度盈利、自我强化行业的开始，” 这位分析师告诉_Invezz_。
<blockquote>
在这个行业中，企业继续在 AI 产品和软件上投入更多，因为 AI 本身正在推动收入增长。到目前为止，企业对企业的支出显而易见，但最终用户的支出仍然存疑。
</blockquote>
“围绕循环支出的关注突显了市场对最终用户的特定 AI 支出尚未完全出现的担忧，” 乔舒亚·马霍尼补充道。
这一观察切中了 2026 年中心风险的核心。
云服务提供商的支出是基于他们将从一波 AI 驱动的应用程序中获得巨额收入的假设，而这些应用程序中的许多尚未大规模存在。
云服务提供商在 AI 相关服务方面经历了强劲增长，但转化率仍然令人担忧。
预计 AI 相关服务在 2025 年仅能带来约 250 亿美元的收入，约占超大规模云服务商在基础设施上支出的 10%。
这种脱节突显了一个根本性差距：到目前为止，只有约 25% 的 AI 项目实现了预期的投资回报率，且不到 20% 的项目在整个企业中得到了推广。
正如技术战略家 J.M. Arbour Wealth Management 的首席执行官雅克·阿博尔所警告的：
<blockquote>
2026 年 AI 叙事中最大的未经验证的假设是，今天的估值是由尚未实现的基本面所支撑的。
</blockquote>
“AI 技术和初创企业生态系统的定价过于乐观，结构上脆弱，主要是因为早期周期的炒作压倒了对收入和盈利能力的现实预期，” 雅克·阿博尔在与_Invezz_交谈时表示。
<h2>关键问题：2026 年会发生什么？</h2>
马霍尼的完整分析精准地框定了风险：
“到 2026 年，投资者需要看到有形的收益来证明这些投资的合理性，并展示不断上升的 AI 基础设施支出是可持续的。”
<blockquote>
仍然存在重大风险，包括能源限制、中国竞争、数据中心容量、硬件贬值和估值过高。
</blockquote>
“但如果 AI 能够实现持续的收益增长，同时包括来自普通消费者和技术领域以外的企业的收入，那么这将大大掩盖任何更广泛的担忧，” 这位分析师补充道。
这是一个拐点。超大规模云服务商正在押注，到 2026 年，他们今天所建设的基础设施将催生一波盈利的 AI 服务和企业采用，从而验证他们的支出。
如果这一论点成立，如果最终用户需求出现，如果企业支出超越 B2B 对话，如果消费者对 AI 驱动产品的采用推动了实质性的收入增长，那么这次资本支出狂潮将被视为先见之明且被低估。
相反，如果 2026 年到来时没有货币化的证据，市场情绪可能会迅速逆转。
<h2>战略惰性陷阱：谨慎的代价</h2>
在 2026 年减少资本支出将带来一系列灾难性的风险，高管们对此深有体会。
AI 基础设施的竞争动态几乎变得达尔文式。
谁先建立最大、最有效的数据中心，谁就能获得不对称的优势：优先获得最新的 NVIDIA GPU、更快的模型训练和迭代周期、与企业客户的独家合作关系，以及在强势地位下设定 AI 服务定价的能力。
扩展能力的延迟会转化为供应限制，直接阻碍业务增长。
微软高管已经承认，供应限制可能会持续到 2026 财年的上半年。
现在暂停投资意味着将这些优势拱手让给竞争对手，并在支出恢复后处于劣势。GPU 和服务器的交货时间 notoriously 长。
半导体供应链仍然紧张，NVIDIA Blackwell Ultra 正在 ramping，超大规模云计算公司之间的定制加速器争夺着台积电有限的代工产能。
任何退缩的超大规模云计算公司都面临着一旦市场意识到 AI 需求是真实的，就无法迅速重新获得产能的风险。
此外，开发者和初创企业生态系统已经开始向计算能力最丰富的平台倾斜。
初创企业选择在 Azure、Google Cloud 或 AWS 上构建，部分原因是基于对每个平台的容量和稳定性的感知。
这种心智份额具有实际的经济价值；它推动了转换成本，锁定了客户，并创造了随时间复合的网络效应。
放弃这种优势在一两个季度内是不可逆转的。
<h2>能源作为战略约束：新的前沿</h2>
资本支出困境的能源维度已经成为一个全新的复杂层面。
AI 数据中心是贪婪的电力消费者，确保可靠的 24/7 清洁能源已成为竞争的必要条件。
谷歌与 Kairos Power 签署了一项里程碑式的协议，计划到 2035 年部署 500 兆瓦的先进核能能力，首个设施 Hermes 2 预计在 2030 年在田纳西州投入使用。
谷歌还重新启动了位于爱荷华州的 Duane Arnold 核电站，该电站于 2020 年关闭，目标重启时间为 2028-2029 年。
微软对 AI 数据中心的电力需求预计到 2030 年将激增超过 600%，在设施设立的地区造成基础设施挑战和当地社区的反对。
谷歌最近以 47.5 亿美元收购 Intersect Power，突显了能源基础设施对 AI 战略的重要性。
这些能源交易不是可选择的附加项；它们是扩展 AI 运营的前提条件。
成本和执行风险都很大，确保电力的延迟会在整个资本支出计划中产生连锁反应。
<h2>估值脆弱性和风险投资生态系统风险</h2>
超大规模云计算公司资本支出决策的二阶后果在整个风险投资生态系统中产生涟漪效应。
全球 AI 初创企业在 2025 年上半年筹集了 836 亿美元，占所有风险投资资金的 57.9%。
然而，这笔资本的集中度危险：在 2025 年第二季度，91 亿美元的全球风险投资资金中，近 400 亿美元流向了仅 16 家公司，这些公司筹集了 500 万美元或更多。
如果超大规模云计算公司发出减少资本支出信号，或者更糟的是，如果它们维持支出但未能有效变现，市场情绪可能会迅速逆转。
初创企业的估值在很大程度上基于超大规模云计算公司基础设施支出将创造繁荣的 AI 产品、服务和衍生品生态系统的假设。
如果这一理论破裂，风险投资的很大一部分可能会解体，特别是在资本结构较弱的公司中。
<h2>地缘政治压力和出口管制的变数</h2>
竞争格局因地缘政治动态而进一步复杂化。
美国对先进半导体的出口管制限制了中国的国内 AI 能力，但最近的政策变化威胁到放松这些限制。
特朗普政府已表示批准向中国出售 Nvidia H200 芯片，这可能从根本上改变全球 AI 的竞争格局。
如果中国获得尖端芯片的访问权，西方的超大规模云计算公司将面临新的竞争威胁，以及对其巨额基础设施投资的回报的不确定性。
此外，Nvidia 的 GPU 供应集中和台积电的代工产能创造了系统性脆弱性。
任何对这两个供应链的干扰，无论是由于地缘政治升级、制造延迟还是自然灾害，都将严重影响超大规模云计算公司的扩张计划。
这种不确定性具有实际的选择权价值；如果回报可能受到超出任何单一公司的控制的力量的削弱，承诺巨额资本的风险就会加大。
<h2>2026 年拐点</h2>
对于投资者和高管来说，2026 年是一个分水岭年份。
行业需要展示出 AI 基础设施支出带来了可衡量的商业成果，正是 Mahony 强调的估值和信心的生死阈值。
Arbour 的评估捕捉了更广泛的市场动态：
<blockquote>
新的领导者，往往是小型、默默无闻或被忽视的名字，可能会在不太可能的行业中崭露头角。下一个巨头将诞生，而一些当前的巨头将令人失望。多样化和选择性曝光比以往任何时候都更为重要。
</blockquote>
超大规模云计算公司选择维持支出，并在 AI 赌注上加倍。
这一选择反映了一个判断，即落后带来的下行风险超过了过度支出的下行风险。但这一赌注尚未定论，2026 年将检验这种信心是否合理。
答案可能不仅决定个别科技股的命运，还将决定未来十年整个技术驱动经济的形态。
这篇文章的标题为《展望 2026：为什么超大规模云计算公司不能放慢支出而不失去 AI 战争》，首次发表于 Invezz。

谷歌-C

谷歌-A

微软

人工智能革命使得亚马逊、微软、谷歌和 Meta 等主要云服务提供商每年在人工智能基础设施上的投资超过 4000 亿美元。这一支出激增重塑了市场，并创造了新的供应商动态。随着 2026 年的临近，这些公司面临两难选择：继续高额支出，若人工智能采用滞后则可能影响盈利能力，或者削减支出以避免失去竞争优势。分析师预计，超大规模云服务商的资本支出将在 2026 年达到 6000 亿美元。主要风险在于，这项投资是否能转化为可持续的收入增长，而最终用户需求仍然不确定

Looking ahead to 2026: why hyperscalers can’t slow spending without losing the AI war

- 大型云服务商在 AI 基础设施上的支出达到每年超过 4000 亿美元。  
- 面临盈利和竞争风险，2026 年是关键转折点，需验证支出效益。  
- 能源需求和供应链问题可能影响 AI 服务的开发和市场表现。

展望 2026 年：为什么超大规模云服务商若想不输掉 AI 战争，就不能放缓支出