<p>作者：Rashika Singh 和 Joel Jose</p>
<p>9 月 30 日（路透社）- 花旗集團已將科技巨頭在人工智能相關基礎設施上的支出預測上調至到 2029 年超過 2.8 萬億美元，較之前估計的 2.3 萬億美元有所增加，原因是超大規模雲服務商的早期投資積極，以及企業需求的增長。</p>
<p>自 2022 年底 ChatGPT 推出引發的人工智能熱潮，儘管受到中國更便宜的 DeepSeek 模型和對美國總統唐納德·特朗普關税政策的持續市場擔憂的短暫信心危機影響，仍持續推動着驚人的資本支出和數據中心擴張。</p>
<p>華爾街的經紀公司預計，到 2026 年底，超大規模雲服務商的人工智能資本支出將達到 4900 億美元，高於之前的 4200 億美元的估計。</p>
<p>包括微軟（MSFT.O）、亞馬遜（AMZN.O）和谷歌（GOOGL.O）在內的數據中心運營商——或稱超大規模雲服務商——已經在投資上花費了數十億美元，以緩解限制其滿足激增的人工智能需求的產能瓶頸。</p>
<p>花旗分析師表示，超大規模雲服務商可能會在其第三季度財報電話會議中反映這一增量支出，預計指導方針將是 “在可見的企業需求之前進行建設”。</p>
<p>花旗估計，到 2030 年，全球人工智能計算需求需要新增 55 吉瓦的電力容量，這將轉化為 2.8 萬億美元的增量支出，僅在美國就需 1.4 萬億美元。</p>
<p>該經紀公司表示，大型科技公司不再僅依靠利潤來資助人工智能基礎設施。成本極其高昂——每 1 吉瓦計算能力約需 500 億美元——這些公司正在借款以跟上步伐。</p>
<p>這種轉變已經在他們的財務報表中顯現，支出開始侵蝕自由現金流。投資者現在在詢問這些科技公司將如何資助如此規模的投資，尤其是當傳統模式無法滿足時。</p>
<p>“企業已經提供了明確的外部價值驗證，” 花旗表示，並指出像禮來（LLY.N）、日立（6501.T）和沃爾特斯·克魯沃（WLSNc.AS）等公司的生產部署。</p>

花旗

<p>花旗已將其對科技巨頭在人工智能基礎設施支出方面的預測上調至到 2029 年超過 2.8 萬億美元，之前的預測為 2.3 萬億美元。這一激增是由於超大規模雲服務商的早期重大投資以及企業需求的上升所推動。該券商預計，到 2026 年，超大規模雲服務商的人工智能資本支出將達到 4900 億美元。主要科技公司正在借款以資助這些高昂的成本，這對它們的自由現金流產生了影響。花旗強調，企業通過在各公司中的部署來驗證人工智能的價值</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）- 花旗集團已將科技巨頭在人工智能相關基礎設施上的支出預測上調至到 2029 年超過 2.8 萬億美元，較之前估計的 2.3 萬億美元有所增加，原因是超大規模雲服務商的早期投資積極，以及企業需求的增長。</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 推出引發的人工智能熱潮，儘管受到中國更便宜的 DeepSeek 模型和對美國總統唐納德·特朗普關税政策的持續市場擔憂的短暫信心危機影響，仍持續推動着驚人的資本支出和數據中心擴張。</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>華爾街的經紀公司預計，到 2026 年底，超大規模雲服務商的人工智能資本支出將達到 4900 億美元，高於之前的 4200 億美元的估計。</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>包括微軟（MSFT.O）、亞馬遜（AMZN.O）和谷歌（GOOGL.O）在內的數據中心運營商——或稱超大規模雲服務商——已經在投資上花費了數十億美元，以緩解限制其滿足激增的人工智能需求的產能瓶頸。</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>花旗分析師表示，超大規模雲服務商可能會在其第三季度財報電話會議中反映這一增量支出，預計指導方針將是 “在可見的企業需求之前進行建設”。</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>花旗估計，到 2030 年，全球人工智能計算需求需要新增 55 吉瓦的電力容量，這將轉化為 2.8 萬億美元的增量支出，僅在美國就需 1.4 萬億美元。</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>該經紀公司表示，大型科技公司不再僅依靠利潤來資助人工智能基礎設施。成本極其高昂——每 1 吉瓦計算能力約需 500 億美元——這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>這種轉變已經在他們的財務報表中顯現，支出開始侵蝕自由現金流。投資者現在在詢問這些科技公司將如何資助如此規模的投資，尤其是當傳統模式無法滿足時。</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>“企業已經提供了明確的外部價值驗證，” 花旗表示，並指出像禮來（LLY.N）、日立（6501.T）和沃爾特斯·克魯沃（WLSNc.AS）等公司的生產部署。</p>
</div>

花旗集團預測，到 2029 年，大型科技公司的人工智能支出將超過 2.8 萬億美元