高盛：2027年超大規模雲端廠商資本支出或達1.1兆美元
Alina Collins
高盛預計2027年超大規模雲廠商資本支出將達1.1萬億美元，比華爾街共識高出近兩成；該行認為AI算力需求仍處早期，市場系統性低估了這輪建設潮的規模與持續時間。
華爾街已大幅上調預期，為何高盛仍嫌不夠？
高盛估計2027年超大規模雲廠商（Hyperscaler，指Google、Amazon、Microsoft等自建數據中心的巨頭）資本支出合計約1.1萬億美元，樂觀情景下可達1.4萬億。
華爾街共識目前約9,200億美元——已歷經多輪上調，但高盛認為仍落後於實際需求曲線。
這意味著→ 即使市場已在「追數字」，追的速度依然不夠快；AI基礎設施的投資周期，可能比當前股價隱含的假設長得多。
需求到底有多強？
截至今年一季度末，Google Cloud與Amazon AWS的未履約訂單積壓合計8,320億美元，半年前僅3,580億——半年間翻了逾一倍。
高盛預測到2030年token消耗量（AI模型處理信息的基本計量單位）將增長24倍，主要驅動力來自企業級AI智能體的大規模部署。
簡單來說＝ 訂單排長龍，算力供不應求；高盛預計至少到2027年下半年供需才能趨於平衡。
歷史上類似的建設潮有多大？
2026年AI相關投資約佔美國GDP的1.5%。
但歷史上鐵路、電氣化、汽車等技術革命的投資高峰均達到GDP的2%至3%。
這意味著→ 若AI的影響力與這些歷史性技術革命可比，當前投資規模可能才走到一半，而非接近頂部。
真正的瓶頸不是錢，是甚麼？
高盛明確指出：融資能力並非制約因素。
真正的瓶頸在物理層——數據中心項目延期、內存供應緊張、電力容量不足、勞動力短缺，這些才是資本支出擴張的實質性約束。
說白了＝ 雲廠商不缺錢花，缺的是能把錢花出去的物理條件——電不夠、人不夠、晶片不夠。
估值跑在盈利前面，風險在哪？
高盛提示，AI基礎設施相關股票的估值擴張已明顯快於盈利預期修正，半導體、網絡、冷卻及電力板塊的擁擠程度上升，波動風險加大。
一季度業績電話會上，54%的企業提及AI生產力，但僅11%量化了具體收益，只有2%落實到盈利影響。
這反映出這輪AI投資繁榮的核心懸念：企業投入了大量資本支出，但能否轉化為可量化的回報，目前遠未有答案。
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