夜雨聆风
Hello 各位朋友们，高盛这份最新美股观点报告的标题就一个意思：AI capex只会更多不会更少，但伴随而来的是更多波动~
过去三年分析师年年低估超大规模计算capex，平均低估了45个百分点。2027年共识预期增长从84%骤降到22%？高盛说：不太可能！
先说最核心的数字：市场共识预计2027年超大规模计算capex $9200亿，增速从2026年的84%骤降到22%。高盛直接说"不太可能"。过去三年分析师平均低估45个百分点，2024年年初估+19%，实际+73%；2025年年初估+36%，实际+54%。
高盛给了三个情景：增量投资占GDP 2%对应$9500亿（+26%），占GDP 3%对应$1.25万亿（+65%），极端情景下用现金流+投资级信用市场容量算出$1.43万亿（+89%）。无论哪个情景，共识的22%增速都显得过于保守。
高盛的股票分析师预测token消费到2030年将增长24倍，主要驱动力是企业Agent。Google Cloud和AWS合计backlog从半年前的$3580亿飙升到$8320亿，供不应求的局面至少持续到2027年下半年。
这里有个值得思考的地方：每年都有人说"capex增速要放缓"，但每年都在加速。核心原因是token需求没有见顶信号，而超大规模计算厂商的现金流和融资能力完全支撑继续烧钱。
GOOGL刚融了$860亿股权部分用于AI支出，META据说也在考虑融股。capex故事从“会不会停”变成了“能烧到多大”？
AI基建板块Q2以来涨了40%，但高盛提醒：涨得越快、波动越大。AI相关股的回报标准差飙到53pp，创ChatGPT以来新高。AVGO财报不及预期+超大规模计算厂商密集发股，一天就把前面好几天的涨幅干掉。TMT交易台反馈最近杠杆和期权用量激增，这种结构会放大反转。
估值层面，AI基建股中位数P/E突破到26x，是ChatGPT发布以来的最高水平。从细分来看，半导体和电力（剔除公用事业）的P/E年内有扩张，但超大规模计算厂商和内存股的P/E反而没怎么动。换句话说，钱往哪里跑很明确--半导体和电力，而超大规模计算厂商的估值扩张相对克制。
这张表值得细看。超大规模计算厂商的市值/EBITDA增量倍数只有11x，说明市场对其盈利持续性预期相对保守。半导体是14x，也不算极端。但光网络飙到32x，电力/电网也到了24-27x。这些板块的估值隐含了一个假设：瓶颈持续、定价权持续。一旦瓶颈缓解或效率提升，回调空间不小。
再说一个让人不安的信号：超大规模计算厂商把经营现金流的98%砸向了capex，回购大幅缩减。同时GOOGL融了$860亿股权，META据说也在考虑。股权融资=稀释=投资者会更盯着ROI。如果cloud收入增速放缓或者盈利不达预期，capex故事就很难讲了。
Q1财报季云端数据倒是不错：Azure增长40%，AWS增长17%，Google Cloud增长28%。云端运营利润率方面，AWS维持38%，Google Cloud 12%持续改善。但这更像是"必须投更多才能维持"的状态，不是"已经赚到了"的状态。
转到软件那边，情况更微妙。软件P/E从去年高点39x跌到3月的21x，现在反弹到25x。高盛用DCF模型算了一下：
软件内部也是冰火两重天。数据基础设施类股票被资金追捧，行业应用和服务的被抛弃。高盛分析师说incumbent应用软件的AI绿芽已经出现，但持续性至少还得再观察两个季度。
企业端AI采用这块儿，高盛统计了Q1财报季的数据：54%的标普500公司在电话会上聊了AI生产力，但只有11%量化了具体用例的收益，仅2%量化了对盈利的影响（上季度是10%和1%）。最关键的是：
有意思的是，好几家公司主动提了token成本的问题。EXPE、UBER、CHRW都在电话会上说AI工具有前期token成本，会侵蚀生产力带来的收益。这和我们在消费端感受一致：AI好用是好用，但用得越多token账单也越吓人。
宏观层面，高盛认为美伊局势是短期最明确的催化剂。如果局势缓和，市场会短期扩散，消费敏感板块可能受益。但基准情形是增长接近趋势、美联储按兵不动，AI最终重新夺回主导权。更严重的经济衰退会打压所有股票，包括AI。
从微观风险看，企业采用速度和瓶颈持续性是最关键的两个变量。超大规模计算厂商愿意烧钱、投资者愿意奖励增capex，前提是需求信号强劲！
如果token的预估生产力收益无法证明token成本合理，需求就会走弱，整个AI链条都会受冲击，尤其是价值积累最多的基建层。内存和电力这些因瓶颈而有强定价权的板块，也要面对瓶颈缓解或效率提升的风险。
高盛的结论很明确：AI基建的方向是往上走的，但路径上波动会更大。短期capex超预期继续驱动盈利和股价上行，但估值扩张+持仓拥挤+杠杆放大反转，意味着回调也会来得更快更猛！
中长期要看的是：capex什么时候减速、盈利持续性如何验证、软件到底是"被AI赋能"还是"被AI颠覆"。这些问题的答案，可能还要几个季度才能看清。
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