高盛：AI 资本支出增速将大幅放缓，AI 应用将是下一批受益方！

水木纪要2025-11-23

更多一手调研纪要和海外投行研报数据，点击上面图片小程序2025 年第三季度财报季推动人工智能资本支出预期进一步上调，与此同时，投资者对人工智能投资热潮相关风险的担忧也再度升温。市场对人工智能超大规模企业（亚马逊、谷歌、元宇宙、微软和甲骨文）2026 年资本支出的一致预期，已从财报季伊始的 4670 亿美元（同比增长 20%）升至当前的 5330 亿美元（同比增长 34%）。“人工智能交易” 的热度...

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年第三季度财报季推动人工智能资本支出预期进一步上调，与此同时，投资者对人工智能投资热潮相关风险的担忧也再度升温。市场对人工智能超大规模企业（亚马逊、谷歌、元宇宙、微软和甲骨文）2026 年资本支出的一致预期，已从财报季伊始的 4670 亿美元（同比增长 20%）升至当前的 5330 亿美元（同比增长 34%）。“人工智能交易” 的热度仍集中在基础设施领域，但该领域内不同企业的收益差异有所扩大。这种差异在很大程度上源于投资者对人工智能投资能否带来收益增长的信心程度，而用于为这些投资融资的杠杆规模也对收益差异产生了一定影响。分析师预测显示，2026 年人工智能资本支出增速将大幅放缓。自下而上的一致预期显示，超大规模企业资本支出近期 76% 的同比增速，到 2026 年底将放缓至 25%。然而，在过去两年里，分析师的预期始终过于保守。从历史技术投资周期的支出规模来看，当前对超大规模企业 2026 年人工智能资本支出的预期，仍有高达 2000 亿美元的上调空间。2026 年，现金流和资产负债表能力不太可能对大型上市人工智能超大规模企业的资本支出构成约束。尽管目前超大规模企业的绝大部分资本支出由现金流支撑，但许多企业也具备通过大量债务融资的能力。2021 年以来，这些超大规模企业的资产负债表净债务总额已增加 2950 亿美元，但其整体净债务与息税折旧摊销前利润（EBITDA）的杠杆率仍仅为 0.2 倍。我们估算，即使不将净杠杆率提升至 1 倍以上，这些企业的资产负债表净债务仍可再增加 7000 亿美元。相较于现金流或资产负债表能力，供应链瓶颈或投资者意愿更有可能成为短期资本支出的约束因素。尽管大型人工智能基础设施企业拥有强劲的资产负债表，但对于许多其他参与人工智能基础设施建设的上市及非上市企业而言，杠杆率与现金流却是更为紧迫的挑战。近期资产负债表债务及另类融资的增长速度，已引发投资者担忧。部分美国大型上市公司与小型人工智能企业之间，通过收益与股权关系形成的反馈循环，加剧了人工智能生态系统中某一环节出现压力时，整个人工智能领域投资者都会受到影响的风险。在 2025 年第三季度财报季期间，多家超大规模企业披露，私募股权投资价值的变动对其收益造成了显著影响随着人工智能应用的持续推进，人工智能平台类股与人工智能生产率受益股有望获得盈利助力。一方面企业对人工智能的应用不断深化，另一方面市场对人工智能基础设施领域的担忧日益加剧，这两大因素共同促使投资者近期将更多目光投向了持续扩张的 “人工智能交易” 中的下一批受益方。我们重点关注人工智能平台类股：随着企业对人工智能的应用不断增加，这类股票将直接获得营收增长动力。此外，我们还筛选出了一批潜在的人工智能生产率受益股 —— 这些企业具备劳动力成本较高、薪资支出易受人工智能自动化影响的特征，且在近期财报电话会议中提及了人工智能对提升效率的作用。人工智能资本支出与美国股市 “人工智能交易” 展望近期一系列企业投资公告和财报结果，再次引发了投资者关于人工智能资本支出规模及潜在回报的争论，也导致人工智能基础设施领域内企业表现出现分化。过去几周，市场对人工智能资本支出的预期进一步上调。自 2025 年第三季度财报季开始以来，市场对人工智能超大规模企业（亚马逊、谷歌、元宇宙、微软和甲骨文）2026 年资本支出的一致预期，已从同比增长 20% 的 4670 亿美元，升至同比增长 34% 的 5330 亿美元。然而，面对支出预期的上调，不同企业股价的反应差异明显，这表明投资者对资本支出的审视力度有所加大。投资者已从甲骨文、CoreWeave等杠杆率较高的人工智能基础设施企业，以及元宇宙（META）等运营收益增长承压的企业中撤离。与之相反，谷歌和亚马逊旗下云平台等能清晰体现资本支出与收益关联的企业，则获得了市场认可。大型上市人工智能超大规模企业之间的平均股价相关性，已从 6 月的 80% 降至当前的 20%。图表 1：过去几周人工智能基础设施类股（包括上市超大规模企业和新兴云企业）回报差异显著图表 2：大型人工智能超大规模企业间的相关性已有所下降在最新公告发布前的几个月里，人工智能投资支出的持续强劲增长，推动人工智能类股大幅跑赢市场。高盛人工智能篮子指数（GSTMTAIP）今年以来回报率达 40%，相较于等权重标准普尔 500 指数高出 34 个百分点。与此同时，市场对超大规模企业未来 4 个季度资本支出的一致预期也增长了 80%，从 2025 年初的 2800 亿美元升至当前的 5000 亿美元。图表 3：人工智能投资支出增长推动人工智能相关类股上涨在人工智能相关类股中，收益增长仍集中在基础设施领域。我们将人工智能基础设施归为 “人工智能交易” 的第二阶段，涵盖半导体、超大规模企业及其他数据中心运营商、科技硬件和电力企业等。尽管多数投资者认为，人工智能的应用最终将推动经济生产率增长，并使更多企业受益，但实际上，多数投资者的关注重点仍集中在当前人工智能投资热潮中的短期收益受益方。第二阶段基础设施类股的股价涨幅已超过短期收益增长幅度，这表明市场预期这些企业未来数年将实现强劲的收益增长。今年以来，我们第二阶段篮子指数中的股票平均回报率达 35%，而市场对其未来两年每股收益（EPS）的一致预期仅增长 9%。资本支出增长最终放缓的时间点，将对这些企业的估值构成风险。基于 ChatGPT 推出以来市值的变化，我们全球市场部门的同事也认为，市场已提前消化了人工智能带来的大量潜在价值，且这些价值主要集中在直接参与人工智能热潮的企业中。图表 4：人工智能相关类股表现图表 5：股价涨幅已超过每股收益增长幅度2026 年，现金流和资产负债表能力不太可能对大型上市人工智能超大规模企业的资本支出构成约束。2025 年第三季度，超大规模企业的资本支出（包括人工智能和非人工智能相关支出）达 1070 亿美元，同比增长 76%。分析师预计，2025 年第四季度这一增速将大幅放缓至 53%，到 2026 年底进一步降至 25%。然而，在过去两年里，分析师的预期始终过于保守。从历史技术投资周期的支出规模来看，当前的支出预期仍有上调空间。大型上市超大规模企业近期展现出的利用资产负债表实力为资本支出融资的意愿，也表明市场一致预期存在上调可能。图表 6：分析师一致预期显示，人工智能资本支出增速将从 2025 年第四季度开始大幅放缓图表 7：2026 年超大规模企业资本支出预期已上调过去两年，市场对人工智能超大规模企业资本支出的一致预期始终偏低。2024 年初和 2025 年初，市场一致预期显示这两年的资本支出增速均约为 20%，但实际增速最终均超过 50%。展望 2026 年，分析师目前预测资本支出增速为 34%，高于第三季度初的 20%。图表 8：市场对人工智能超大规模企业资本支出增速的预期过于保守尽管大型上市超大规模企业的资本支出在过去几年大幅增长，但其规模仍低于以往技术投资周期的水平。在大型上市公司中，运营现金流仍是资本支出的主要资金来源。过去 4 个季度，大型上市超大规模企业的资本支出总额占运营现金流（CFO）的 64%。尽管这一比例远高于过去十年 40% 的平均水平，但在 20 世纪 90 年代末，标准普尔 500 指数中的电信企业，甚至在 2000 年末现金流收缩之前，其资本支出占运营现金流的比例就已达到约 100%。同样，在整个美国经济中，当前人工智能资本支出占国内生产总值（GDP）的比例为 0.8%，而在过去 150 年的其他技术投资周期中，这一比例的峰值曾达到 1.5% 甚至更高。图表 9：资本支出占运营现金流比例的历史数据图表 10：资本支出占国内生产总值比例的历史数据若 2026 年人工智能超大规模企业的资本支出达到 20 世纪 90 年代末电信投资周期的峰值水平，那么其资本支出规模将达到约 7000 亿美元。图表 11 展示了 2026 年人工智能超大规模企业资本支出的多种情景。根据一致预期的现金流数据，若资本支出占现金流的比例达到 100%（即超大规模企业维持近期约 75% 的同比资本支出增速），那么 2026 年资本支出规模将达到约 7000 亿美元。在此情景下，支出规模也将接近 20 世纪 90 年代末占 GDP 1.4% 的投资峰值水平，且略低于最激进的分析师预测。图表 11：人工智能超大规模企业资本支出上调情景大型超大规模企业强劲的资产负债表，以及它们近期展现出的运用资产负债表的意愿，为资本支出持续增长的前景提供了支撑。尽管目前超大规模企业的绝大部分资本支出由现金流支撑，但这些企业近期也开始采用债务融资。2021 年以来，超大规模企业资产负债表的净债务（债务减去现金）总额已从 - 1580 亿美元增至 + 1370 亿美元。尽管净债务有所增加，但其资产负债表依然极为强劲：2021 年初以来，2950 亿美元的净债务增长使得它们的整体净债务与过去 12 个月息税折旧摊销前利润（LTM EBITDA）的杠杆率从 - 0.7 倍升至 + 0.2 倍，且其中多数企业的信用评级处于投资级（IG）的较高水平。甲骨文和新兴云企业则是例外情况。图表 12：人工智能超大规模企业近期债务规模有所增加图表 13：上市人工智能超大规模企业与新兴云企业资产负债表差异当前股市的估值分布表明，仅从杠杆率角度来看，超大规模企业在面临估值大幅负面影响之前，仍有较大空间增加债务。尽管股市通常会对资产负债表强劲的企业给予估值溢价，但在投资级评级较高的企业中，估值差异并不大。例如，标准普尔罗素 3000 指数中评级为 A + 的股票，中位数企业价值与息税折旧摊销前利润（EV/EBITDA）倍数为 14 倍，与评级为 AA 及以上的中位数股票倍数大致相同。尽管这两类股票的净杠杆率存在约 1 倍的差异（AA 及以上评级股票为 0.4 倍，A + 评级股票为 1.2 倍）。亚马逊、谷歌、元宇宙和微软的信用评级均为 AA 及以上，它们的 EV/EBITDA 中位数为 12 倍，净债务与息税折旧摊销前利润杠杆率中位数为 0.1 倍。图表 14：按信用评级划分的股票估值图表 15：按信用评级划分的净杠杆率如果这些企业决定通过增加资产负债表杠杆为人工智能投资融资，那么债务市场容量（而非资产负债表能力）更有可能成为限制因素。剔除甲骨文后，若将大型上市超大规模企业的净债务与息税折旧摊销前利润杠杆率提升至 1 倍，理论上它们可增加 7000 亿美元债务，且杠杆率仍低于 A + 评级企业的中位数水平。然而，这一发行量将相当于过去 12 个月美国投资级债券总发行量的 38%。供应链瓶颈也可能对超大规模企业的资本支出构成约束。在 2025 年第三季度财报季，许多超大规模企业仍强调人工智能基础设施供应无法跟上人工智能需求增长的步伐。部分企业指出，供应约束已从芯片转向电力。我们的大宗商品团队近期指出，未来几年电力瓶颈至少可能暂时减缓人工智能产能的扩张速度，部分企业还表示燃气轮机等电力设备存在大量订单积压。然而，这些瓶颈也可能刺激企业增加投资以扩大供应，同时推高价格，进而提升资本支出的名义总额。投资者是否愿意支持资金充足的大型人工智能超大规模企业进行大规模资本支出升级，可能取决于人工智能盈利路径和潜在现金流实力。在 2025 年第三季度财报季，那些能将资本支出增长与收益增长关联起来的人工智能超大规模企业获得了投资者的青睐。若资本支出超预期导致股价下跌，可能会迫使管理层重新考虑未来资本支出的增长规模。人工智能资本支出还面临其他风险，包括宏观经济冲击导致现金流减少或融资环境收紧，以及人工智能技术发展出现意外情况。具体到超大规模企业的资本支出，随着新兴云企业和其他竞争对手的重要性日益提升，未来几年资本支出的布局可能会比过去更加分散。图表 16：基于净债务与息税折旧摊销前利润比率的债务容量情景除了担忧大型上市人工智能超大规模企业的支出规模能否产生足够回报外，投资者也越来越关注人工智能生态系统中另类债务结构和高杠杆企业带来的风险。例如，截至 9 月底，数据中心资产支持证券的未偿余额仅为 370 亿美元，但近期同比增长率已达 60%。此外，尽管多数大型上市超大规模企业杠杆率较低，但小型新兴云企业的资产负债表和现金流实力较弱。高盛全球银行与市场部门近期的一项调查显示，51% 的受访信用投资者预计 2026 年人工智能相关发行量将达到 5000 亿至 1 万亿美元，19% 的投资者预计将超过 1 万亿美元。此外，尽管 OpenAI 的基础设施承诺（尽管跨度数年）达 1.4 万亿美元，而其年营收约为 200 亿美元，这一差距也引发了投资者的广泛关注。图表 17：70% 的高盛信用投资者客户预计 2026 年人工智能相关发行量将超过 5000 亿美元图表 18：数据中心资产支持证券增长迅速美国部分大型上市公司与小型人工智能企业之间，通过创收业务关系和股权持股形成的反馈循环，增加了人工智能生态系统中某一环节出现压力时，整个人工智能领域投资者都会受到影响的风险。例如，2025 年第三季度，标准普尔 500 指数成分股企业实现 “其他收入” 400 亿美元，占该季度标准普尔 500 指数成分股企业总利润的 7%，其中谷歌实现 100 亿美元私人股权未实现收益，亚马逊实现 70 亿美元收益，微软则出现 40 亿美元减记。尽管上市公司的杠杆率目前仍较低，但若持续转向债务融资，将增加人工智能建设相关的宏观风险。我们的全球市场团队指出，从宏观角度来看，当前的人工智能热潮更类似于 1997 年或 1998 年的环境，而非 1999 年或 2000 年，债务融资和企业杠杆率的差异是关键特征。图表 19：标准普尔 500 指数成分股企业收益受益于私人企业持股随着大型企业持续应用人工智能，同时投资者对人工智能基础设施支出可持续性的担忧加剧，投资者开始更多地关注 “人工智能交易” 的下一批受益方。2025 年第三季度财报季期间，近半数标准普尔 500 指数成分股企业在财报电话会议中提及人工智能对生产率或效率提升的作用；高盛投资银行家的一项调查显示，37% 的企业客户目前已在日常生产商品或提供服务的过程中使用人工智能。图表 20：美国企业人工智能应用指标（不同调查对 “应用” 的定义不同）一批 “人工智能平台” 类股近期表现跑赢市场，且随着企业人工智能应用的推进，这些股票有望继续受益。总体而言，我们定义的 “第三阶段” 类股（即有望通过人工智能实现收益增长的股票）近几个月表现不佳，因为投资者更关注人工智能投资中短期可见的收益受益方，不过该板块内部的收益差异也很大。第三阶段类股主要属于软件与服务行业板块，其中许多股票不仅未能切实实现人工智能驱动的收益增长，还面临投资者对其长期生存风险的担忧。而人工智能平台类股（包括数据库和开发工具提供商）则是例外。这些股票近几周整体表现良好，且随着企业采取必要措施将人工智能整合到业务中，它们的收益有望进一步增强。图表 21：部分人工智能平台类股今年以来表现跑赢市场图表 22：人工智能平台类股股价涨幅低于其每股收益增长幅度投资者也对人工智能驱动生产率提升的 “第四阶段” 高潜力受益方表现出兴趣。过去两年，我们的第四阶段篮子指数（GSTHLTAI）相较于等权重标准普尔 500 指数落后 18 个百分点。其中一个原因是，市场对这些股票未来收益受益的规模和时间存在不确定性，尤其是与那些直接参与人工智能基础设施建设、当前收益增长强劲的企业相比。我们的人工智能生产率提升分析框架基于两个要素：劳动力成本和人工智能自动化渗透率。首先，我们的经济学家计算了每家公司薪资账单中可能被人工智能自动化替代的比例。其次，为了解企业对劳动力成本的敏感度，我们估算了每家公司劳动力成本占营收的比例，该数据我们已连续 7 年每年发布。图表 23：人工智能劳动力生产率提升潜力最大的行业我们筛选出了一批人工智能生产率受益股，作为第四阶段篮子指数的替代组合（参见图表 25）。我们从罗素 1000 指数中筛选股票，筛选标准为：人工智能自动化渗透薪资账单比例排名前 25%，且劳动力成本占销售额比例排名前 25%。此外，我们还进一步限定这些公司在 2025 年第二季度或第三季度财报电话会议中提及人工智能对生产率或效率的影响，同时剔除属于我们第二阶段或第三阶段篮子指数的公司。与我们的 GSTHLTAI 第四阶段篮子指数相比，此次筛选出的第四阶段股票组合在行业方面不受限制，且利润率水平与整体罗素 1000 指数相近；而 GSTHLTAI 篮子指数采用行业中性原则，且从结构上偏向低利润率企业，因为这些企业从人工智能相关劳动力生产率提升中获得的每股收益增长潜力最大。图表 24：潜在人工智能生产率受益股的股价与每股收益自 2023 年 12 月以来，我们筛选出的人工智能生产率受益股组合回报率达 16%，而等权重标准普尔 500 指数回报率为 23%。该组合的表现优于我们的 GSTHLTAI 篮子指数。然而，这些股票的股价涨幅仍低于其收益增长幅度，这表明对于希望将人工智能投资组合扩展到基础设施领域之外的投资者而言，该板块具有较好的风险回报比。图表 25：人工智能生产率受益股：高劳动力成本且人工智能自动化渗透率高、并在财报中提及人工智能对生产率影响的股票更多一手调研会议纪要和海外投行研报数据，扫码咨询整理不易，希望各位能够多多支持，支持水木纪要！你的一个点赞、一次转发、 随手分享，都是我们前进的最大动力~~~~","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"-1","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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