美股AI算力的隐忧_老虎社区_美港股上老虎

美股AI算力的隐忧

格隆汇09-03

本文来自格隆汇专栏：中信证券研究作者：陈俊云贾凯方等4月中旬以来，面对美股AI算力股票的亢奋表现，巨额AI 资本支出（CAPEX）投入的持续性仍困扰着市场，并带来市场波动和焦虑。基于AI“应用落地带来的收入增加+效率提升-投入成本”的简化分析框架，我们判断当前AI带来的收入增长、投入成本基本相当，效率提升影响短期偏中性。当前AI产业投入&产出仍处于脆弱平衡之中，难言理想，伴随AI CAPEX...

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CAPEX增加，科技巨头的股东回报能力亦面临持续下降风险，在收入增长、效率提升、成本投入的三要素体系中，短期AI产业平衡的关键在于软件SaaS商业化的突破。我们毫不怀疑全球AI产业的长期发展前景，但短期脆弱的ROI、庞大的CAPEX投入、应用落地的缓慢等，料使得美股AI算力投资持续保持高波动性，逆向思维为短期最优策略。▍报告缘起：自4月中旬市场低点至今，以英伟达为代表的美股AI算力相关个股持续高歌猛进，并成为今年以来美股市场表现最好的子板块之一，而在刚过去的Q2财报中，谷歌、Meta等科技巨头继续上调全年资本开支指引，英伟达CEO在最新季报给出了2030年全球AI算力3~4万亿美元潜在市场规模（TAM）的预测，产业、资本市场对AI算力的热情不断高涨。但一方面，美股互联网巨头，虽在AI领域创造了可观的广告收入，大幅度的资本开支投入、AI研究人员招聘等依旧引发了资本市场对其中短期利润率的担忧；同时美股AI应用软件公司业绩目前暂未体现出AI带来的收入增长，引发市场对产业的担忧。结合市场分歧，我们基于“AI应用落地带来的收入增加+效率提升-AI投入成本”这一框架，回答美股AI算力的ROI、持续性及对应空间。▍收入增长：互联网提供主要增量，AI软件仍需时间。目前美股下游AI应用主要集中于互联网巨头、软件SaaS、初创企业等，其他领域或仍处于早期探索阶段，或尚未贡献规模收入，具体而言：1）目前AI已经在互联网领域大规模落地，并成为美国互联网公司收入增长的重要引擎。这些公司正利用AI来增强现有产品并创造新产品，从而提高用户参与度和变现能力。例如，AI驱动的推荐引擎正在提升平台的内容发现体验，使相关公司的广告投放更加精准有效；2）在一级市场，大量初创企业通过AI虚拟助手、AI内容制作等工具产品实现收入落地；3）在软件领域，企业借助AI Agent开始逐步实现收入落地。我们测算上述领域2026年将创造千亿美元以上量级的收入，其中互联网广告&电商将提供主要贡献。▍成本投入：主要体现在AI硬件折旧、配套费用等。AI带来的成本增加，当前主要体现在CAPEX投入（硬件、数据中心等），以及配套的运营支出（电力等成本消耗）等。结合四大云服务商（CSP）最新的季报表述，我们预计2025年四大CSP在AI服务器领域的投入规模为1513亿美元，同比+81%，预测四大CSP 2026年AI服务器投入规模为2483亿美元，同比+64%。我们假定四大CSP 占到全球AI CAPEX的55%的比重，从而预计全球2025年在AI服务器投入规模为2751亿美元，同比+64%，预测2026年全球AI服务器投入规模为4139亿美元，同比+50%。若以四年折旧期计算，预计2026单年度折旧规模在千亿美元以上，同时参考Equinix披露的数据中心电力等运营成本，测算其他开支占到当期折旧摊销的50%左右，对应费用预计在每年500亿美元量级。▍费用节约：短期预计影响较为有限。在经历了2020年到2022年初的快速扩张后，亚马逊、Meta和谷歌的员工数量同比增速在2022年中期之后开始大幅放缓，甚至出现负增长。这并非业务收缩的信号，更多体现这些公司在AI技术的赋能下，降低了对新增人力的依赖实现了人效的显著提升。根据BIS的统计，2025年美国程序员数量大约为200万人，单人薪资中位数为14万美元。基于Meta的经验，2022-2023年人员优化幅度最高超过15%，如果AI技术能将开发人员的效率提高10%~20%，那么企业就可以在不增加人力的情况下，完成更多的开发任务，甚至可以通过裁减部分岗位来降低成本。以2025年BIS的预测数据计算，10%~20%的程序员优化就意味着可以节省高达约300~600亿美元的费用。但同时我们也看到，美股科技巨头正在耗费巨额的薪资以吸引AI相关研究人员，AI带来的效率可能需要更长的时间维度方能体现，因此，这一环节，我们倾向于认为，AI为这些公司带来的财务贡献呈现中性，即短期或无明显影响。▍后续展望：关注下半年主要软件SaaS公司AI商业化进展。从数据测算来看，AI投入、产出之间基本相称，保持着脆弱的平衡。考虑到当下AI CAPEX投入仍在保持高速、规模化投入，AI商业化的重要性在持续提升，否则AI CAPEX的持续高速增长将难以为继，同时对于科技巨头而言，大量经营现金流投入AI CAPEX，或将导致企业股东回报能力的下降。因此，初创企业、软件SaaS商业化突破是产业继续前行的关键，尤其是软件SaaS。从主要软件公司的产品进度看，相关的AI Agent等产品自去年Q4推出以来，经历了2~3个季度的产品导入、验证之后，今年Q3/Q4将是一个可能的时间点，而10月份的Q3财报或是最佳的观察窗口（体现于Q3财报或者财报中的指引部分）。▍风险因素：AI核心技术发展不及预期风险；科技领域政策监管持续收紧风险；私有数据相关的政策监管风险；全球宏观经济复苏不及预期风险；宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险；AI存在潜在伦理、道德、侵犯用户隐私风险；企业数据泄露、信息安全风险；行业竞争持续加剧风险等。▍投资策略：基于AI“应用落地带来的收入增加+效率提升-投入成本”的简化分析框架，我们判断当前AI带来的收入增长和投入成本基本相当，效率提升影响短期偏中性。当前AI产业投入&产出正处于脆弱的平衡之中，伴随AI CAPEX增加，科技巨头的股东回报能力亦可能面临持续下降风险，在收入增长、效率提升、成本投入的三要素体系中，短期AI产业平衡的关键在于软件SaaS商业化的突破。我们并不怀疑全球AI产业的长期发展前景，但狂热的市场氛围下，脆弱的ROI、庞大的CAPEX投入、应用落地的缓慢等，料使得美股AI算力投资持续保持高波动性，逆向思维为短期最优策略。注：本文节选自中信证券研究部已于2025年9月2日发布的《前瞻研究美股科技板块专题报告—美股AI算力的隐忧》报告；作者：陈俊云S1010517080001贾凯方S1010522080001高飞翔S1010523060003刘天昊S1010525010002许英博S1010510120041","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"hasMoreComments":false,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"isCrawlerRequest":true}