AI生态系统最新趋势,未来累计折旧将超5200 亿美元

聚焦全球 AI 生态系统资本周期的最新演变，核心结论如下：

• 超大规模云厂商（AMZN、GOOGL、META、MSFT、ORCL）资本强度已突破互联网泡沫时期峰值，2026-2028 年资本支出 / 销售额预计达 36%、44%、42%

• 表外承诺（租赁 + 采购）总额超 1.8 万亿美元，显著增加企业经营杠杆

• 主要 AI 厂商剩余履约义务（RPO）近一年增长近 3 倍，突破 2 万亿美元

• 未来三年四大科技巨头累计折旧将超 5200 亿美元，成为利润率最大压力点

• 资本支出增速持续大幅超过收入和自由现金流增速，融资创新和资本筹集成为行业常态

一、资本强度创历史新高

1.1 整体资本支出强度

• 超大规模厂商资本强度：预计 2026-2028 年分别为 36%、44%、42%，远超 2000 年互联网泡沫时期 32% 的峰值（含融资租赁）

• 行业占比：

• 2025 年超大规模厂商贡献了美国大盘股（R1000，剔除地产和金融）\\ 超过 150%\\ 的资本支出增长

• 2026 年将占 R1000 总资本支出的40%，较 2024 年翻倍

• 2026 年 AI 相关支出将占 R1000 总资本支出的50% 以上，其中超大规模厂商贡献约 90%

1.2 分厂商资本支出修订

• 过去 9 个月市场对 2026-2027 年行业资本支出共识上调约9000 亿美元

• 2026 年单年资本支出较一年前的上调幅度：

• ORCL：+175%（最大涨幅）

• GOOGL：+139%

• META：+85%

• AMZN：+81%

• MSFT：+ 约 40%

• 摩根士丹利预测与市场共识差异：2027 年高 20%，2028 年高 32%

1.3 资本支出与收入 / 现金流错配

• 资本支出增速显著超过收入和自由现金流增速：

• 过去一年 MSFT 资本支出增加 1090 亿美元，收入仅增加 130 亿美元

• ORCL 资本支出增加 890 亿美元，收入仅增加 120 亿美元

• META 资本支出增加 620 亿美元，收入增加 390 亿美元

• GOOGL 资本支出增加 610 亿美元，收入增加 410 亿美元

• AMZN 资本支出增加 440 亿美元，收入增加 390 亿美元

• 多数厂商 2026 年自由现金流预期较一年前下调

二、表外承诺与融资创新

2.1 租赁承诺

• 截至 2026 年第一季度，超大规模厂商未开始的租赁承诺总额达 8220 亿美元

• 分厂商分布（2025 财年）：

• ORCL：2610 亿美元

• GOOGL：1970 亿美元

• AMZN：1830 亿美元

• MSFT：1060 亿美元

• META：760 亿美元

• 租赁类型：大量采用表外租赁，包括可变租赁付款、未开始租赁、第三方租赁担保等

• 可变租赁成本占比：GOOGL>30%，META>25%，AMZN>10%（MSFT、ORCL 未披露）

2.2 采购承诺

• 截至 2026 年第一季度，超大规模厂商 + 英伟达长期采购承诺总额达 9820 亿美元

• 分厂商分布（2025 财年）：

• MSFT：3320 亿美元

• META：2380 亿美元

• AMZN：1420 亿美元

• ORCL：2380 亿美元

• GOOGL：1040 亿美元

• NVDA：1550 亿美元

• 英伟达采购承诺占其 2027 财年预期收入的32%（历史仅 15-20%）

2.3 表外杠杆与融资模式

• 租赁 + 采购承诺总额超1.8 万亿美元，形成巨大表外经营杠杆

• 融资创新：

• 供应商利用超大规模厂商和英伟达的长期承诺获取银行和私人信贷

• 厂商通过延长付款周期（DPO）缓解现金流压力

• 主要 AI 厂商应付账款中未付资本支出总额约1100 亿美元

• DPO 较历史平均大幅提升：AMZN+370%，META+73%，GOOGL+69%，ORCL+32%，MSFT+21%

三、折旧成为下一个利润率关键指标

3.1 累计折旧预测

• 预计 MSFT、ORCL、META、GOOGL 四大厂商2026-2028 年累计折旧将超过 5200 亿美元

• 2028 年单年折旧预计：

• ORCL：约 180 亿美元（2024 年仅约 30 亿美元）

• META：约 150 亿美元（2024 年仅约 70 亿美元）

• MSFT：约 140 亿美元（2024 年仅约 90 亿美元）

• GOOGL：约 130 亿美元（2024 年仅约 80 亿美元）

3.2 对利润率的影响

• 折旧占收入比例将大幅上升：

• ORCL：从 2024 年的 7% 升至 2028 年的28%

• META：从 2024 年的 9% 升至 2028 年的19%

• MSFT：从 2024 年的 7% 升至 2028 年的14%

• GOOGL：从 2024 年的 7% 升至 2028 年的12%

• 若其他费用不下降或收入不超预期，利润率将面临显著压力

3.3 在建工程（CIP）的缓冲作用

• 大量资本支出先计入在建工程，延迟折旧对利润的影响

• 过去一年 CIP 余额增长：

• ORCL：+200%

• META：+90%

• GOOGL：+55%

• AMZN：+ 约 30%

• 随着数据中心和服务器陆续投入使用，2027-2028 年将迎来折旧高峰

四、剩余履约义务（RPO）与客户集中度

4.1 RPO 整体规模

• 主要 AI 厂商（MSFT、ORCL、AMZN、GOOGL、CRWV）RPO 总额突破 2.1 万亿美元，近一年增长近 3 倍

• 同比增速：

• GOOGL：+406%

• ORCL：+300% 以上

• MSFT：+97%

• AMZN：+ 约 30%

4.2 RPO 期限结构

• MSFT：约 70% 的 RPO 期限超过 12 个月

• ORCL：约 65% 的 RPO 期限超过 12 个月

• GOOGL：约 50% 的 RPO 期限超过 24 个月

• AMZN：加权平均期限约 2.5 年

4.3 客户集中度风险

• 长期大额 AI 合同导致客户集中度显著上升

• 超大规模厂商成为 AI 计算服务的主要购买方

• 生态系统高度互联，单一客户需求波动可能传导至整个产业链

五、AI 生态系统资本流动

5.1 主要资本流向

• 上游芯片厂商：英伟达获得超 450 亿美元承诺，AMD 获得约 40 亿美元

• 数据中心基础设施：CoreWeave 获得超 300 亿美元承诺

• 云服务厂商：微软、甲骨文、亚马逊、谷歌获得数千亿美元长期合同

• 应用层：OpenAI 获得微软 100 亿美元投资，迪士尼等企业投入约 300 亿美元

5.2 融资链条

客户长期承诺 → 超大规模厂商/英伟达 → 供应商资产负债表 → 银行/私人信贷

• 供应商以长期合同为抵押获取贷款

• 电力基础设施、数据中心建设等资本密集型环节高度依赖该融资模式

• 形成了跨产业链的信用传导机制

六、关键风险与投资启示

6.1 核心风险

1. 表外杠杆风险：1.8 万亿美元表外承诺在经济下行时可能转化为巨大财务压力

2. 利润率压缩风险：折旧高峰与收入增速放缓的剪刀差

3. 资本回报风险：AI 投资的实际回报率尚未得到验证，资本支出效率可能低于预期

4. 客户集中度风险：少数超大规模厂商主导需求，议价能力向买方转移

5. 融资链条风险：依赖长期合同的融资模式在利率上升或需求下降时可能断裂

6.2 投资启示

1. 关注资本效率：优先选择能够将 AI 投资转化为收入增长和利润率提升的公司

2. 警惕表外负债：深入分析租赁和采购承诺对企业长期现金流的影响

3. 把握折旧节奏：在建工程转固的时间点将显著影响短期利润表现

4. 产业链分化：上游芯片和基础设施厂商确定性较高，应用层分化将加剧

5. 融资创新受益方：提供 AI 专项融资的金融机构和租赁公司将迎来机遇