儘管 AI 投資主題基礎依然穩固，但巴克萊指出數據中心資本支出放緩可能成為美股最大的系統性風險。
追風交易台消息，9 月 25 日巴克萊股票策略團隊發表研報，指出如果數據中心資本支出在未來兩年下降 20%，標普 500 指數將面臨 3-4% 的盈利下行壓力，更嚴重的是估值可能下跌 10-13%。
報告指出了可能引爆這場危機的三大潛在 “巨雷”：
<blockquote>
<ul>
<li>技術與效率風險：AI 模型效率的飛速提升可能導致現有計算設施被 “過度建設”，重演科網泡沫時期的 “暗光纖” 悲劇。</li>
<li>物理限制風險：日益嚴重的電力短缺正成為數據中心建設無法逾越的 “硬牆”，可能強制性地給資本支出降温。</li>
<li>資金流動性風險：當資本支出增長開始超越現金流創造能力時，融資壓力和枯竭的 VC 資本可能成為壓垮駱駝的最後一根稻草。</li>
</ul>
</blockquote>
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<h2 id="ai">AI 熱潮根基穩固，但並非無懈可擊</h2>
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。
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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？
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<h2 id="fd625f23">第一個 “巨雷”：模型效率提升與 “暗光纖” 時刻</h2>
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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。
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<h2 id="65521b55">第二個 “巨雷”：電力短缺的硬約束</h2>
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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。
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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。
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<h2 id="acac8a0f">第三個 “巨雷”：資金枯竭與融資壓力</h2>
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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。
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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。
<h2 id="3af3c985">盈利衝擊有限，估值風險巨大</h2>
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分析師指出 2023 到 2025 年間，AI 相關股票的巨大漲幅主要由估值擴張驅動，一旦增長故事出現裂痕，估值將率先回撤。
巴克萊進行了壓力測算，模擬了若未來兩年數據中心資本支出總共下降 20% 的情景：
<blockquote>
對盈利（EPS）的影響相對温和：
<ul>
<li>預計將對標普 500 指數 2026 財年的 EPS 造成 3-4% 的拖累。這是因為除了半導體等少數行業，數據中心業務在多數公司的收入中佔比仍然不大。</li>
</ul>
對估值（P/E）的影響極為嚴重：
<ul>
<li>這種情況將導致標普 500 指數整體出現 10-13% 的估值壓縮。</li>
</ul>
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<ul>
<li>對於直接受益於 AI 基礎設施建設的行業，其市盈率平均壓縮幅度可能高達 15-20%。</li>
</ul>
</blockquote>
巴克萊強調，投資者需要密切關注這三大風險因素的發展，並考慮適當的對沖策略來管理潛在的下行風險。

半導體

標普 500 指數股票型基金

標普 500 指數

巴克萊銀行

巴克萊股票策略團隊指出如果數據中心資本支出在未來兩年下降 20%，標普 500 指數將面臨 3-4% 的盈利下行壓力，更嚴重的是估值可能下跌 10-13%。報告識別三大風險：AI 模型效率提升可能導致計算設施過度建設；電力短缺成為數據中心建設物理限制；資本支出增長超越現金流創造能力時的融資壓力。

- 巴克萊報告指出數據中心資本支出放緩可能成美股系統性風險。  
- 若未來兩年資本支出下降 20%，標普 500 盈利將下滑 3-4%。  
- 估值可能面臨 10-13% 的壓縮，影響整體市場表現。  

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