市場最大 “黑天鵝”：AI 資本支出放緩，三大 “巨雷” 會是美股噩夢

AI 熱潮根基穩固，但並非無懈可擊

首先，報告肯定了 AI 投資主題的堅實基礎。

即便是在一個預計每年增長 30% 的數十萬億美元資本支出預測下，市場對算力的需求仍然遠超供應。

高級推理模型和 AI 代理的普及進一步推高了需求天花板。數據顯示，標普 1500 指數中，有十分之一的公司在財報中提及 AI 帶來的效率提升。

報告將當前超級巨頭的資本支出/銷售額佔比（約 25%）與科網泡沫時期的電信公司（超過 40%）進行了對比，認為目前情況相對審慎。

此外，如今科技巨頭的槓桿率，債務/EBITDA 比率通常在 0.25 倍以內，遠低於當年債台高築的電信運營商，其強大的核心業務現金流為 AI 投資提供了堅實後盾。

然而，正是這種狂熱的投資步伐，讓分析師開始審視潛在的 “黑天鵝”——如果數據中心資本支出這台增長引擎突然熄火，將會發生什麼？

報告構想的第一個熊市情景是，AI 自身的發展可能侵蝕其基礎設施需求。

隨着模型預訓練觸及數據瓶頸，增量性能的提升變得愈發昂貴，AI 實驗室可能會放緩對新基礎模型的投入。

與此同時，模型在推理階段的效率正變得越來越高、成本越來越低。這種 “剪刀差” 可能導致一個致命結果：已建成的海量算力設施面臨嚴重的使用率不足。

這正是科網泡沫時期 “暗光纖”（dark fiber）時刻的重演——為滿足預期需求而鋪設的大量光纖網絡最終閒置，拖垮了建設它們的公司。

今年 1 月因開源模型 DeepSeek-R1 發佈引發的市場拋售，已經預演了市場對這種 “效率扼殺需求” 的深切憂慮。

比技術風險更具物理現實感的是電力危機。

數據中心是眾所周知的 “電老虎”，其驚人的電力消耗正在給美國老化的電網帶來巨大壓力。

報告引用美國能源部的預測，到 2028 年，數據中心的用電量可能佔到美國總用電量的 12%，是 2023 年水平的近三倍。

電網的擴容速度根本無法跟上需求的增長。一些地區已經出現了電力價格飆升的跡象，例如，為美國北弗吉尼亞 “數據中心巷” 供電的電網，其 2026-27 年度的電價飆升了 22%。

為解決這一問題，數據中心開始轉向自建天然氣發電等離網電力，但這又導致燃氣輪機訂單激增，訂單已排到 2028 年。

巴克萊強調，我們不應排除數據中心投資因 “無電可用” 而被動減速的可能性。

第三個風險來自資金層面。

儘管到目前為止，科技巨頭的經營現金流增長仍能覆蓋資本支出，但兩者之間的差距正在縮小。

巴克萊認為，如果資本支出開始持續超越內部現金生成能力，未來的投資承諾將越來越依賴外部融資，從而削弱 AI 基礎設施建設的財務穩健性。

在私募市場，AI “獨角獸” 公司鎖定了高達 4.9 萬億美元的價值，但由於退出渠道有限，風險投資的後續資金正在枯竭。

一些巨頭如甲骨文和 Meta 今年進行的數十億美元私人信貸交易，也暗示了持續的外部資金需求。一旦資金鍊條繃緊，高昂的資本支出將難以為繼。

巴克萊進一步強調，投資者不應低估 AI 資本支出放緩對美國整體經濟的衝擊。

根據巴克萊經濟學家的估算，在 2025 年上半年美國 1.4% 的 GDP 增長中，僅數據中心相關的投資（計算機、軟件和數據中心建設）就貢獻了約 1 個百分點。

這意味着，AI 投資已成為驅動美國經濟增長的關鍵引擎。如果美國經濟因其他原因（如勞動力市場惡化）陷入衰退，AI 資本支出的同步放緩將扮演 “加速器” 的角色，使情況雪上加霜。

報告認為，這種宏觀與產業的負面共振，對股市的威脅比單一的行業調整要嚴重得多。

盈利衝擊有限，估值風險巨大