AI 的账,开始有人算了

1.8 万亿美元之后，市场问的问题变了

十月中旬这两周，出现了一个很割裂的场面。

先看业绩。海光信息前三季度净利润预计同比增长 38%—52%，复旦微电增 188%—248%。

沐曦股份从去年同期亏 3.46 亿，转成预计盈利 5.87 亿—7.17 亿。

再看股价。国庆之后的六个交易日，国产算力核心标的跌幅普遍超过 15%，年内收益转为负值。

业绩往上，股价往下。

这不是中国市场的怪事。同一个十月，纳斯达克回调，费半连跌六个交易日，全球芯片股市值蒸发近 1 万亿美元。

台积电跌约 20%，博通约 15%，英特尔约 11%——代工、设计、制造，三个环节一起跌。

很多人第一反应是「AI 泡沫要破了」。这个判断太快了。

真实发生的事情是：市场算账的方式变了。

以前只问一句「你的算力够不够」，现在要问三句——钱从哪来、支出记在哪一栏、几年能回本。

这三句话，恰好是财务问题。

01　先把估值的天花板说清楚

标普 500 的席勒市盈率（CAPE）目前升到 41 倍附近。这个指标有 156 年数据，超过 40 倍只出现过三次。

前两次的结局都不好看：1929 年大崩盘前逼近 33，1999 年科网泡沫破裂前接近 44。

之后标普跌 49%，纳斯达克跌 77%。

这一次有个明显不同：赚钱是真的。

英伟达、美光、Alphabet 都有实打实的营收和利润，不是靠「市梦率」撑着。巴菲特手上握着 3655 亿美元现金——谨慎的人在准备，但还没有撤离。

所以现在的状态不是「泡沫破了」。是估值已在很高的位置，容错空间很小，任何风吹草动都会被放大。

那么，真正先动的是什么？不是股价，是信用。

02　同一笔钱，记在哪一栏

10 月 16 日，摩根士丹利发了一份报告，把一个被忽略很久的口径问题摆上台面。

过去市场统计 AI 资本开支，用的是现金口径——看你实际掏了多少钱建机房、买芯片。

但大量云厂商并不自己出钱盖数据中心。它们通过 SPV（特殊目的载体）融资建设，自己签一份长期租约。

经济实质是借钱买算力，会计上却不进「资本开支」这一栏。

2026 年　约 9800 亿美元，同比接近 100%

2027 年　1.58 万亿美元，比现金口径高 14%

2028 年　1.81 万亿美元

这还只是把租赁算进去。另外两个数字更值得停下来看。

已签署但尚未启动的租赁承诺，总额 1.1 万亿美元；超过 1200 亿美元的数据中心支出已被挪到表外。

主要云厂商未披露的租赁与采购承诺，合计超过 1.5 万亿美元。

做财务的人看到这里会立刻想到两件事。

第一，这不是造假，是位置问题。经营租赁、SPV、售后回租，都是合规工具。

好处很实在：不占用自有现金，扩张快，能抢在对手前面锁定电力和机柜。

第二，代价是刚性的。租金是未来每年的固定支出，不高不低地压在那里。

而 AI 硬件的折旧周期只有三到五年，对应的债务期限往往在十年以上。

「资产三五年就折完了，债要还十年。」

这是期限错配。也是中国首席经济学家论坛理事长连平，10 月 16 日在上海国际金融论坛上点出的第一条风险。

一旦算力需求不及预期，这些隐性担保就会变成刚性兑付。而 SPV 里的钱来自私募信贷、保险和养老金——风险不在科技公司体内，在体外。

03　钱从债市来，得和财政部排队

这一轮和 2000 年最大的不同：上一次靠股权融资和自有现金，这一次靠债。

2026 年前九个月，AI 相关企业债发行约 4500 亿—5000 亿美元，是往年节奏的两倍多。

高盛预计，2027 年这个数字可能接近甚至超过 1 万亿美元。

债市已经开始给价格了。

Meta 这样的公司，发债要付 7% 以上的收益率。甲骨文的信用违约互换（CDS）隐含的五年违约概率升到 20% 以上。

而这，是一家投资级公司。

这两个数字，比任何「泡沫论」的辩论都更有信息量。债券投资者不看故事，只看现金流。

更麻烦的是资金池。2026 年上半年，全球债务规模创下 365.5 万亿美元新高。

美国财政赤字还在高位，财政部需要持续找到买家；科技巨头同时在大规模发债。

两边争的是同一批钱：养老金、保险公司、资产管理机构。

「AI 的故事要成立，需要低利率；大规模发债本身，在推高利率。」

换句话说，这一轮 AI 扩张，某种程度上是在赌货币政策。这是它最不舒服的地方。

04　回本的算术题

Gartner 在十月给出的测算，是目前最值得逐字读的一组数字。

2026 年 AI 基础设施投资接近 1 万亿美元；2027 至 2030 年，还可能追加约 6 万亿美元。

到 2030 年底，数据中心所有者累计需要约 8.5 万亿美元收入，才能覆盖资本开支、融资成本，并达到正常回报率。

而同期可归属于数据中心环节的 AI 收入，预计不超过 3.6 万亿美元。

缺口接近 5 万亿。

Gartner 的结论很直接：不是所有已宣布的项目都能拿到预期回报；到 2030 年，约 80% 的新云服务商可能不再以独立企业形式存在。

CoreWeave 是一个能拿在手里看的样本。

约 500 亿美元债务，2026 年收入接近 130 亿美元，但分析师仍预计全年亏损 21.3 亿。

8 月，它又把年度资本开支上调 40 亿，到 350 亿—390 亿美元。而回本的时间，比债务到期的时间长。

05　中国这边，是另一个故事

回到开头那个矛盾。

国产算力板块国庆后六个交易日跌超 15%。机构归因是三条：美债长端利率上行、海外大模型 ARR 增速放缓、前期交易过度拥挤。

翻译一下——情绪和筹码问题，不是基本面问题。

基本面确实在往上走。源杰科技上半年营收 9.25 亿元，同比增 351%；净利 6.07 亿，同比增 1212%。

这一轮里，中国公司的位置也和美股不同：它们卖的是「替代」，不是「叙事」。

需求来自确定的国产化预算，不是来自对未来的想象。这在信用收紧时，反而是保护。

但有两个变量值得盯住。

一是高端存储的短期供应制约，直接压着出货节奏。这是当下最实的瓶颈。

二是效率路线。10 月的最新数据：DeepSeek V4-Flash 的推理成本，只有 Claude Fable 5 的 1/105，性能却接近顶级模型。

如果效率继续这样提升，全球算力需求的结构会从「堆卡」转向「省卡」。

对国产芯片是双刃：需求总量可能受压，但国产替代的经济性会更强。

政策侧同时在往落地走。10 月 15 日，人工智能产业大会在济南开幕，工信部发布了覆盖 20 个行业、1000 余个高价值场景的图谱。

06　接下来盯三件事

对做财务、做投研的人来说，这一轮最有用的不是观点，是三个能每月核对的指标。

一、甲骨文的 CDS 利差和云厂商的评级动作。信用市场比股市早反应，评级下调会同时打债券和股票。

二、财报里的「租赁承诺」附注。下次看年报，别只看 capex 那一行。未披露的租赁和采购承诺已超过 1.5 万亿美元。

三、10 月的三季报兑现率。兑现了，就是财报驱动行情；兑现不了，估值压缩会继续。

最后

AI 是不是泡沫，这个问题问错了。

泡沫不是「价格太高」，而是「回本时间比借钱时间更长」。

前者是观点，后者是可以算出来的。

这也是为什么这一轮跌得最狠的，不是讲故事的公司，而是资产负债表最紧的公司——CoreWeave 跌得比英伟达狠，就是因为一个靠债，一个有现金。

真正值得关心的，从来不是 AI 会不会成功。它大概率会。

值得关心的是：在这条路上，谁的钱能撑到回本那一天。

数据来源：摩根士丹利 10 月 16 日研报、Gartner 测算、高盛与美银资本开支预测、上市公司三季报预告、上海国际金融论坛公开演讲、公开市场行情。

本文仅为信息整理与个人分析，不构成投资建议。

如果你也在盯这轮 AI 的账，留言说说你在看哪个指标。