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美国AI大厂现金流承压,万亿开支重定价

2026-11-09 14:14:38

AI交易的叙事从“只讲资本开支扩张”切换为“如何实现投资回报”,高估值就要被重新定价。

美股的财报季,成了AI交易的一次压力测试。

截至11月2日,纳斯达克指数从10月初的高点已经下跌9%,更能代表科技股风向的费城半导体指数不到一个月已下跌22%,并创下本轮调整以来的新低。

美国AI大厂现金流承压,万亿开支重定价

年中的时候,美股AI大厂的现金流锐减是引发全球AI交易松动的开始。随着美联储加息预期的不断升温,三季报AI大厂现金流的进一步收窄,大规模资本开支与现金流的缺口扩大,存储的大幅涨价使得AI产业链的利润分配明显不均衡,高强度投入模式的可持续性遭遇市场的普遍质疑。市场已经不愿意为资本开支增长买单,投资者开始对AI投资的回报能力提出要求。

本轮全球AI交易调整,表面是估值回撤,实质是AI交易的叙事从“只讲资本开支扩张”切换为“如何实现投资回报”之后,产业链上现金流与利润分配的裂痕被集中摊到了台面上。同时,美国中期选举的洗牌,使得数据中心建设引发的电价、环境和监管争议正逐步进入市场定价。

投入撞上现金流缺口

面对大规模的资本开支,AI大厂要么依赖自身经营现金流,要么借助外部融资。美股大型云厂商的经营自由现金流在逐渐收窄,而不断抬升的利率水平使得外部融资的成本不断增加。把北美四家大型云厂商的2026年三季报放在一起看,高强度投入的模式压力已清晰可见。

微软三季报中,Azure收入约331.65亿美元,同比增长48%,增速仍在加快;但资本开支与融资租赁合计约452亿美元,明显低于此前约500亿美元的计划,管理层归因于第三方算力产能交付延期。当季自由现金流仍为正,约186亿美元,这已经是巨头中现金流比较稳健的。

Alphabet的现金流裂缝则更深。当季资本开支高达514亿美元,自由现金流为负91亿美元,公司一边预计2026年资本开支维持1950亿美元至2050亿美元,一边表示2027年还要“大幅增加”。而且公司的核心搜索业务销售不及市场预期,AI可能对谷歌的搜索业务具有一定的挤出效应。财报公布后Alphabet股价大幅下跌,市值一度减少约5000亿美元,市场拒绝为没有现金流支撑的扩张续费。

Meta的投入规模最直观,当季资本开支(含融资租赁本金)349.1亿美元,经营现金流327.9亿美元,自由现金流已转负;Amazon维持全年资本开支指引约2200亿美元,过去12个月(TTM)自由现金流-424亿美元,同样面临较大流出压力。

自由现金流萎缩后,上述大厂就不得不通过大规模的外部融资来支撑资本开支的扩张。据美银的数据,美国企业债市场中AI相关发行规模在2025年为3940亿美元,2026年截至10月中旬已达6550亿美元。分析师预计,2027年新增AI相关债务规模将接近1万亿美元。

这一庞大的债务融资也是推升美债利率的关键原因,而且市场的承接能力已经有所动摇。比如AI厂商CoreWeave此前还能以9.75%票息发行债券,但当前二级市场给的收益率已超过15%,这意味着短时间内借款成本显著上升。而且不断上升的美联储加息预期,还在进一步抬升这些大厂的融资成本。

问题不在“花多少钱”,而在“回报从哪来”。高盛测算指出,大型云厂商若要在2026年至2027年约1.73万亿美元的AI算力资本开支上实现15%的投入资本回报率(ROIC),需在2028年至2030年间累计创造约1.42万亿美元的收入。也就是说,今天每投出一分钱,都要预先透支三四年后的业绩。美联储加息预期升温、长久期利率上行,恰恰抬高了这笔远期现金流的贴现率,远期的估值就要越高,就越经不起利率的折现。这正是市场开始“要求回报”背后的数学逻辑。

利润向上游存储集中

与下游巨头“现金流承压”形成鲜明对照的,是上游存储厂商利润的大幅增长。

美光2026财年第三季度营收414.6亿美元,同比大幅增长约346%,净利润282.4亿美元,毛利率高达84.9%;动态随机存取存储器(DRAM)收入313亿美元,占总收入76%,且手握十多份5年期战略客户协议,按保底价计算的毛利率超过历史上任何一轮周期的峰值,下一季度营收指引中值直指500亿美元。SK海力士2026年三季度营收104.6万亿韩元,同比增328%,单季营收首次突破100万亿韩元,营业利润83.3万亿韩元,营业利润率高达80%。

存储涨价的幅度在数字上更惊人。据TrendForce在10月下旬高盛存储专家会上的判断,2027年高带宽内存(HBM)混合均价预计同比上涨121%。摩根大通预计2027年全球HBM综合平均售价同比上涨54%,2028年将继续上行。

存储价格为何能够大幅上涨呢?答案是产能供给被结构性挤占。HBM生产消耗的晶圆面积约为同等DRAM的4倍,三巨头在利润驱动下“弃低就高”。SK海力士将约75%产能分配至HBM,三星HBM3E订单占其DRAM总产能的82%。HBM毛利率约60%,远高于消费级DRAM的20%—40%。产能向高毛利产品集中,DRAM供给反而收缩,涨价周期被拉长至2028年上半年。

内存成本大幅上涨还顺着链条向下游电子产品传导。于是AI产业链的利润分配出现明显失衡:上游芯片、存储环节获得显著超额利润,中游云厂商一边买算力一边大额投入,下游消费者则为“存储通胀”买单。苹果对MacBook和iPad实施全球提价,涨幅最高达500美元,微软宣布Xbox年内第三次涨价。

市场买单逻辑转变

全球AI交易的裂缝最终在定价端集中显现。费城半导体指数2026年10月单月下跌15.36%,10月30日更是单日下跌7.2%,创6月以来最大单日跌幅,英特尔单日下跌28.58%,创逾四十年最大单日跌幅。韩国KOSPI指数则从高点下跌逾40%,AI交易的裂缝正同步向全球蔓延。

定价端的敏感也集中在“烧钱依赖借贷”的环节。国际油价持续维持高位,美国通胀高于预期,美联储加息预期再度升温,甲骨文、CoreWeave等对借贷成本高度敏感的AI股票明显承压。市场开始把融资成本当作AI交易的关键变量,而恰恰是这些最依赖借钱支撑大规模资本开支的公司,最经不起利率上行。

高盛在11月初判断:AI资本开支的峰值增速已近在眼前,市场对AI主题的定价正从“只往好处想”的单边乐观,转向“好坏两面都要算”的双面博弈,AI正从“超级主题”变成“常规叙事”。摩根士丹利此前也已提示,市场宽度极度狭窄,二季度标普500中不足30%的成分股跑赢指数,收益高度集中于AI相关的半导体与硬件。

市场定价的松动主要来自AI交易的两层裂缝。一是资本开支与现金流的裂缝:扩张速度远快于现金造血,一旦利率上行、融资变贵,高强度投入模式立刻失去支撑。二是利润分配的裂缝:存储涨价使本轮AI的主要利润向上游少数厂商集中,而真正承担资本开支的云厂商不仅没赚到太多钱,主营业务的利润也受到影响,而且还需要向市场证明一个尚未兑现的回报率。

当市场不再愿为“没有回报的资本开支”买单,AI交易的高估值就要被重新定价。裂缝一旦裂开,修复它需要的不是更高的资本开支,而是实打实的收入兑现,而这恰恰是当下全球AI叙事中最稀缺的东西。 

(本文已刊发于11月7日出版的《证券市场周刊》。作者系奶酪投资基金经理、公司总经理。本文仅代表个人观点,不代表周刊立场。文中提及个股仅为举例分析,不作投资建议。)

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