高盛：中國AI五年資本開支8.5萬億元，算力容量將增至三倍

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高盛預計2026至2030年中國AI資本開支合計達8.5萬億元人民幣，推動全國IT電力容量由26GW增至81GW——這意味著中國正將AI推入大規模基建週期，產業鏈上下游都將被重新定價。

8.5萬億花在哪？

超大規模雲廠商（阿里巴巴、騰訊、百度等大型雲平台）五年合計約6.3萬億元，佔總盤子近四分之三；2026年同比增速預計達121%，遠高於美國同業的41%。

新型雲廠商（字節跳動等較新一代雲平台）五年合計約1.5萬億元，主要用於採購伺服器。

電訊運營商算力開支由2026年的810億元增至2030年的1,790億元，五年複合增速約10%。

這意味著→ 中國AI開支的「大頭」押在頭部雲廠商身上，電訊商更像穩步跟進的配角；總額平均約為美國同業的17%，差距仍然明顯。

高盛指出，中國AI算力擴張至今受制於高端算力供給，而非需求不足。簡單來說＝不是無人想用算力，而是晶片和伺服器供應跟不上。

隨著國產GPU（圖形處理器，AI訓練的核心晶片）和ASIC（專用加速晶片）開始放量，這一瓶頸將逐步緩解。

超大規模雲廠商預計2025至2030年新增34GW，電訊運營商自建對外容量新增9GW，其他企業和AI實驗室新增約12GW。

這反映出中國AI算力的故事正由「需求爆發」轉向「供給能否跟上」——誰先解決供給，誰就先食到增量。

境內部分資金相對充足，超大規模雲廠商主要依靠經營現金流、現金餘額及租賃安排。

更大的約束在海外——2026至2030年海外資本開支合計約2.0萬億元，主要由字節跳動貢獻；潛在融資來源包括變現投資組合、發行債務及股權融資。

新型雲廠商融資結構更分散：融資租賃（利率約5%，覆蓋30%至40%投資）+ 銀行貸款（利率約3%至4%）+ 客戶預付款 + 新增債務或股權。

這意味著→ 這類結構能支撐快速擴張，但亦令企業對利用率、交付進度和再融資成本高度敏感——一旦算力利用率不達預期，財務壓力會迅速放大。

高盛構建的ROIC（投入資本回報率）框架顯示：自有GPU做IaaS（基礎設施即服務）基準情形營業利潤率約44%，ROIC約13%，現金回收期約三年。

自建算力 + 自研模型：營業利潤率升至約53%，ROIC約19%，回收期縮短至約兩年半。

自建算力 + 第三方API：營業利潤率約57%，ROIC約29%，回收期約兩年。

說白了＝光賣算力賺得最少，算力疊上自己的模型或應用才能把利潤率拉上去——離終端用戶越近，錢回得越快。

高盛測算，下一代國產晶片配合HBM3E（第三代高頻寬記憶體）可運行完整推理流程，基準情形營業利潤率31%、ROIC約9%、回收期約三年半。

這意味著→ 全國產方案仍落後於海外伺服器配置，但已能跑通完整流程；隨著國產化推進，利潤率仍有改善空間。

高盛在GPU國產化方向繼續看好寒武紀、沐曦和海光信息。

雲廠商方向：繼續超配阿里巴巴、金山雲、世紀互聯，看好強勁算力需求及供應鏈緩解帶來的增長空間。

AI模型公司：繼續超配MiniMax和智譜。

數據中心：看好世紀互聯在烏蘭察布等偏遠樞紐地區的領先佈局。

高盛提示兩個關鍵驗證節點：國產晶片能否按預期放量 + 海外資本開支的離岸融資能否落地——這兩項決定上述投資邏輯能否兌現。

市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。