Big Tech "AI Cash Burn Battle": Current scale underestimated, future depreciation underestimated, earliest price war to break out in 2027

美股科技巨頭正在史無前例的 AI 基礎設施軍備競賽中，其資本開支強度正逼近互聯網泡沫時期峯值。

追風交易台消息，美銀和摩根士丹利最新研究顯示，市場嚴重低估了當前 AI 投資的真實規模，同時對未來折舊費用的衝擊準備不足，供需失衡最早可能在 2027 年引發雲服務價格戰。

摩根士丹利的研究則表明，包括亞馬遜、谷歌、Meta、微軟和甲骨文在內的 “超大規模” 玩家，其資本開支佔銷售收入比重預計到 2027 年將達到 26%，接近互聯網泡沫時期 32% 的峯值水平，超過頁岩油繁榮時期的 20%。更關鍵的是，這些公開的資本支出數字並未完全反映投資的全貌，因為融資租賃等表外工具正被越來越多地用來加速數據中心擴張，導致當下的真實投資規模被低估。

美銀的分析則將焦點放在了這些投資的遠期影響上。研報顯示，市場普遍低估了未來的折舊費用。到 2027 年，僅谷歌、亞馬遜和 Meta 三家，市場預測的折舊額就可能比實際情況低了近 164 億美元。美銀還表示，如果供應增長持續超過需求，最早在 2027 年，行業內可能會爆發更激進的定價策略。

資本開支競賽：規模被低估的 “軍備競賽”

摩根士丹利的報告將當前的 AI 投資潮與歷史上的兩次資本狂熱進行了對比：一次是互聯網泡沫時期的電信業光纖建設，另一次是頁岩油革命中的能源業鑽探。報告指出，當前的資本強度正在逼近前者的峯值。而與以往不同的是，科技巨頭正通過日益複雜的財務手段來加速擴張，使得傳統的資本支出（Capex）數據無法完全捕捉其投資的全貌。

摩根士丹利強調，兩大因素導致了實際投資規模被低估：

首先，是融資租賃的崛起。微軟和甲骨文等公司正越來越多地使用融資租賃來建設數據中心。這種方式在經濟實質上類似於舉債購買資產，但其初始投資通常不計入傳統的資本支出，從而繞過了現金流量表。報告發現，微軟和甲骨文的資本密集度在計入融資租賃後顯著躍升。例如，根據摩根士丹利的估算，微軟 2026 財年的資本支出與銷售額之比將從 28% 躍升至 38%，而甲骨文則從 41% 飆升至 58%。此外，這些巨頭已簽約但尚未開始的租賃承諾金額已超過 3350 億美元，預示着這一趨勢還將持續。

其次，是 “在建工程” 的延遲效應：鉅額投資正以 “在建工程（Construction in Progress, CIP）” 的形式沉澱在資產負債表上。這些資產在正式投入使用前不會計提折舊，因此其成本尚未對利潤表產生影響。摩根士丹利的數據顯示，谷歌、亞馬遜、Meta 和甲骨文的在建工程餘額在過去一年中均出現急劇增長，例如亞馬遜增長了約 60%（170 億美元），谷歌增長了約 40%（150 億美元）。這意味着，大量資本已經支出，但其對盈利的衝擊才剛剛開始。

財報的 “定時炸彈”：華爾街低估了未來的折舊成本

如果説摩根士丹利揭示了投入規模的 “冰山之下”，那麼美銀則點明瞭這些投入未來將如何轉化為實實在在的成本壓力。其核心觀點是，華爾街對未來折舊費用的增長速度 “反應遲鈍”。

美銀的分析師 Justin Post 在報告中指出，隨着谷歌、Meta 和亞馬遜在 2024 年和 2025 年合計資本支出分別增長 56% 和 63%，其折舊與攤銷（D&A）費用也必然會在 2026 年及以後加速增長。數據顯示，到 2027 年，美銀對三大巨頭的折舊費用預測與市場普遍預測的差距十分顯著：

• Alphabet（谷歌）：差距約為 70 億美元
• Amazon（亞馬遜）：差距約為 59 億美元
• Meta：差距約為 35 億美元

總計近 164 億美元的 “預期差”，意味着這些公司未來的實際盈利能力可能遠低於當前的市場共識。

報告還指出了另一個加劇折舊風險的因素：AI 資產的 “短壽” 問題。

與傳統服務器不同，用於 AI 計算的 GPU 等硬件面臨着更快的技術迭代和更高的工作負荷，其有效使用壽命可能僅為三到五年。

美銀指出，亞馬遜在 2025 年第一季度已將一部分服務器和網絡設備的預計使用壽命從六年縮短至五年，理由正是 AI 和機器學習領域技術發展的加速。這與過去幾年科技巨頭普遍延長設備使用年限以平滑費用的趨勢背道而馳，一旦該趨勢逆轉，將導致折舊費用被加速確認，對短期盈利造成衝擊。

風險與回報：最早 2027 年或爆發價格戰

美銀警告，AI 基礎設施市場可能重演歷史上激進投資導致產能過剩和價格壓力的模式。隨着各大科技公司持續加速 AI 基礎設施投資，存在過度建設風險，即計算能力供應超過對高價值 AI 服務的需求。

此外，大語言模型性能日趨一致可能削弱產品差異化，導致基礎設施服務商品化。Meta 正在建設多個千兆瓦級數據中心，預計 2026-2029 年投入使用；甲骨文和 OpenAI 提議的 5000 億美元 Stargate 項目預計 2028-2029 年帶來大量 AI 產能。如果需求跟不上供應部署的規模，超大規模廠商可能訴諸激進定價策略以維持利用率，進而壓縮利潤率。

美銀認為，如果供應超過消費（在其看來最早要到 2027 年才可能發生），超大規模廠商可能會採用更激進的定價策略來維持利用率，從而侵蝕盈利能力。