AI资本大潮下：巨头们的下注与隐忧
近期，众多资本市场大鳄纷纷对AI市场的未来发展提出了资本向的担忧。
首先是摩根士丹利预计，亚马逊、谷歌等五家公司资本开支占营收比重到2027年将达26%，盈利空间大大受限。
美银则警告，到2027年，仅谷歌、亚马逊和Meta三家的折旧额就可能被低估164亿美元，到2027年可能因供需失衡爆发价格战，从而降低大家的盈利水平。
在过去几年里，互联网大厂在人工智能领域已经投入了金山银海。巨头们争先恐后地砸钱，构建算力基础设施，抢占模型高地，布局生态闭环。表面上看，这是一次技术革命的集体狂欢；但在资本的深层逻辑里，这场“烧钱大战”正在酝酿一场则很有可能在2027年酝酿一场价格战。
AI投资的“隐形洪流”：规模远超想象
从公开数据来看，几乎所有头部互联网公司都在加码AI。无论是云计算巨头，还是社交平台、搜索引擎、内容分发平台，AI已成为它们的核心战略之一。
某分析机构指出，目前AI相关的资本开支被严重低估。以算力为例，单一大模型的训练成本已突破千万美元，而推理阶段的成本更是持续攀升。AI投资的当下规模被低估，未来折旧被低估。
微软是目前AI基础设施投入最大的公司之一。包括公司目前在威斯康星，斥资70多亿美元建造的超级数据中心在内，其在AI方向的资本开支已达到了一个巨大的数字。另一家巨头，甲骨文的星际之门项目，也让公司烧掉了不少钱。
根据摩根士丹利的估算，微软2026财年的资本支出与销售额之比将从28%跃升至38%，而甲骨文则从41%飙升至58%。此外，这些巨头已签约但尚未开始的租赁承诺金额已超过3350亿美元。
另一方面，这些互联网公司，还在不断的将资本投入到在建工程中。摩根士丹利的数据显示，谷歌、亚马逊、Meta和甲骨文的在建工程余额在过去一年中均出现急剧增长，例如亚马逊增长了约60%（170亿美元），谷歌增长了约40%（150亿美元）。
谷歌也不甘落后，在TPU芯片和Gemini模型上投入巨大。其AI支出“远超市场预期”，但尚未完全体现在财报中。Meta则在自建数据中心和定制芯片方面投入巨大，AI支出“已超过其元宇宙项目”，显示出战略重心的转移。
亚马逊主要通过AWS布局AI基础设施，提供模型训练和推理服务。其AI投资“集中于云端”，并通过收购初创企业补齐技术短板。
这些投资并非一次性支出，而是持续性的资本开支。芯片更新迭代快，数据中心扩容频繁，模型训练周期缩短，意味着企业必须不断追加投入，才能维持技术领先。
未来的资产配置：折旧与风险并存
AI投资的另一个隐性风险是资产折旧。当前，许多公司将AI硬件视为长期资产，但由于技术迭代速度极快，这些资产的实际使用周期远短于传统IT设备。
美银指出，随着谷歌、Meta和亚马逊在2024年和2025年合计资本支出分别增长56%和63%，其折旧与摊销（D&A）费用也必然会在2026年及以后加速增长。
微软在自研芯片和数据中心扩容方面的节奏极快，这也意味着其资产折旧压力更大。谷歌的TPU更新频率高，模型生命周期短，折旧风险同样不容忽视。Meta的定制硬件和模型更新也加剧了资产贬值的可能。
亚马逊在2025年第一季度已将一部分服务器和网络设备的预计使用寿命从六年缩短至五年，理由正是AI和机器学习领域技术发展的加速。这与过去几年科技巨头普遍延长设备使用年限以平滑费用的趋势背道而驰，一旦该趋势逆转，将导致折旧费用被加速确认，对短期盈利造成冲击。
此外，AI模型自身的生命周期也在缩短。从GPT-3到GPT-4，再到各家自研模型，更新速度令人咋舌。企业必须不断投入新的训练资源，旧模型的价值迅速下降。这种“技术折旧”与“硬件折旧”叠加，构成了未来几年AI投资的双重风险。
巨头的博弈，也要兼顾成本
在这场资本游戏中，真正的赢家可能不是技术最强的公司，而是资本结构最稳健的玩家。实际上不仅是美国的科技巨头，国内AI企业在不远的将来，也会面临类似的挑战。
AI是未来，但不是万能。互联网大厂的投资热潮，既是技术驱动的必然选择，也是资本逻辑下的战略博弈。
在这场博弈中，谁能控制成本、优化资产结构、构建差异化生态，谁就有可能在未来的价格战中占据优势。而那些盲目扩张、忽视折旧、忽略盈利模型的公司，可能会在泡沫破裂时首当其冲。