摩根士丹利：AI資本開支2027年達峰，回報率最高46%

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摩根士丹利測算，擁有自家基礎設施的AI模型公司資本回報率最高可達46%，四大雲端巨頭資本開支將在2027年見頂後驟然減速——這意味著AI產業鏈的投資重心正從「誰能建更多」轉向「誰能變現」。

三種商業模式，回報率差距有多大？

摩根士丹利將AI產業鏈拆成三種模式：自有基礎設施＋模型層（代表：META、谷歌）ROIC（資本回報率，即每投入一蚊能賺回幾多）最高達46%；超大規模雲端廠商出租GPU的IaaS模式約31%；依賴第三方基礎設施的模型公司約25%。

這意味著→ 離「既有模型又有機房」越近，賺錢效率越高；純租算力做模型的公司，雖然每GW收入最高（約405億美元），但扣除租賃成本後回報反而最低。

簡單來說＝自己起樓、自己開舖，比租人哋嘅鋪位賣同樣嘢，利潤厚得多。

亞馬遜、谷歌、微軟、META四家數據中心資本開支預計從2025年的約4,660億美元一路升至2027年的約1.47萬億美元，2028年微增至約1.64萬億美元——但增速從2027年的約60%驟降至2028年的約12%。

分公司睇，谷歌最進取，2027年按年增長83%；亞馬遜、META、微軟分別約50%、55%和43%，到2028年全部明顯放緩。

這意味著→ 2027年係呢輪AI基建的「峰值年」，之後晶片、電力、土地等現實制約疊加巨頭已提前「預建」的產能，繼續大幅加碼的空間有限。

四大巨頭合計營運現金流預計從2026年的7,390億美元升至2028年的1.23萬億美元，同期新增債務需求反而從2,380億美元降至900億美元。

到2028年，新增債務僅相當於營運現金流的約7%。

簡單來說＝雖然資本開支數字嚇人，但巨頭自身造血能力同步增長，資金壓力並無跟住同比惡化——債務槓桿反而在收縮。

四大雲端廠商總算力容量預計從2025年的約36GW增至2028年的約144GW，接近翻四倍。谷歌新增最猛，2027年和2028年分別新增約9GW和11GW。

定制ASIC（專為特定任務設計的晶片，有別於英偉達的通用GPU）在新增算力中的佔比將從2025年的34%升至2028年的66%，谷歌TPU和亞馬遜Trainium係主力。

這意味著→ 行業正從「搶GPU」轉向「提升單位算力效率」。英偉達仍係核心，但雲端廠商自研晶片的份額在持續食進。

摩根士丹利估算全球生成式AI總市場規模達50萬億至60萬億美元，到2027年企業AI支出預計約8,120億美元，相當於知識工作市場約4%的滲透率。

截至2026年第二季，約25%的標普500成分股公司已能量化生成式AI帶來的收益，一年前呢個比例僅14%。

這反映出 AI的擴散速度可能快過當年的公有雲——企業毋須大規模遷移基礎設施，AI能更快產生可量化的生產率提升。

摩根士丹利判斷，隨住資本開支增速放緩、AI應用滲透率提升，資金可能從硬件、半導體和記憶體逐步轉向模型、雲端平台和軟件應用。

2028年的關鍵變量不再係邊個能建更多數據中心，而係邊個能將已建成的算力轉化為持續的收入和利潤。

說白了＝「起基站」的階段接近尾聲，「收話費」的階段正在開始——投資邏輯亦要跟住切換。

市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。