大摩上調2027/28年全球AI資本開支至1.2/1.4兆美元
Taylor Wilson
摩根士丹利將五大雲廠商2027/2028年資本開支預測上調9%/10%，至1.23萬億/1.4萬億美元——核心判斷是AI算力仍然供不應求，頭部公司被迫提前搶資源、搶工期，而建設成本本身亦在全面上漲。
錢要花多少？從4260億到1.4萬億是甚麼節奏？
五家公司合計資本開支路徑：2025年約4260億美元 → 2026年約7790億 → 2027年1.23萬億 → 2028年1.396萬億美元。
這意味著→ 2025到2027年是增速最陡的兩年，支出接近翻三倍；2028年增速放緩，但絕對金額仍在高位。
上修幅度最大的是Meta和亞馬遜：Meta 2027/2028年資本開支上調29%/22%，亞馬遜上調15%/29%。
點解唔係「買多啲GPU」咁簡單？
大摩對每GW算力建設成本整體上調約20%，漲價不只來自晶片。
成本上升分兩層：機櫃內部——記憶體、CPU、網絡等硬件物料漲價；機櫃外部——電力設備、建築材料、熟練工短缺、自備電力方案推高電力外殼成本。
簡單來說＝ 資本開支上修有一大截是「同樣嘅嘢變貴咗」，存儲、網絡、電源、冷卻、工程服務都在分享這輪漲價。
算力容量：2028年接近120GW意味著甚麼？
五大公司合計算力容量從2025年約30.5GW升至2028年約116.6GW，接近4倍擴張。
其中亞馬遜屆時預計35.8GW居首，谷歌31.6GW，Meta從3.5GW激進擴張至21.2GW。
這意味著→ 2028年單年新增容量達36.2GW，但晶片、電力、建築、工程勞動力、社區阻力全部在拉長交付周期——部分數據中心從破土到開業可能長達三年，這正是頭部公司提前鎖定容量的根本原因。
自研晶片點解慳錢？慳幾多？
英偉達GB200每GW建設成本約350億美元，GB300約390億，下一代Vera Rubin約490億，Rubin Ultra約500億。
對比自研晶片：谷歌TPUv7每GW約270億美元，亞馬遜Trainium3約210億美元。
簡單來說＝ 同樣建1GW算力，用自研晶片比用英偉達最新GPU便宜25%-40%，這是谷歌同亞馬遜堅持自研的核心經濟賬。
點解Meta係大摩首選？風險喺邊？
大摩的核心邏輯：市場只看到Meta的資本開支壓力，尚未對多個AI收入期權充分定價。
五個潛在收入期權包括：Neocloud算力外部化、Meta AI搜索、API收入、訂閱收入、廣告收入上修——若其中幾項落地，潛在增量每股收益可接近10美元。
但代價同樣清晰：模型中新增400億美元債務，2027/2028年每股收益下調3%/7%；預計2028年折舊費用達1038億美元，自由現金流2027年為-298億美元。
下一階段市場喺度驗證乜嘢？
亞馬遜、谷歌、Meta當前大致交易在2028年每股收益的16至20倍，市場已接受AI基建持續投入這個敘事。
這意味著→ 估值已經消化咗「使錢」嘅部分，下一階段的核心驗證節點是——呢啲資本開支能否轉化為可持續的AI收入。
說白了＝ 邊個先證明到「使出去嘅錢賺得返」，邊個就能攞到估值支撐；證明唔到嘅，即使收入仍在升，估值都會承壓。
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