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去年9月的新闻就已经在聚焦大厂们的AI烧钱大战了，摩根士丹利的报告甚至将当前的AI投资潮与历史上的两次资本狂热进行了对比：一次是互联网泡沫时期的电信业光纤建设，另一次是页岩油革命中的能源业钻探。报告指出，当前的资本强度正在逼近前者的峰值。

至于2026年的AI开支具体数据，也有新闻报道了出来。 $亚马逊(AMZN)$ ， $Meta Platforms, Inc.(META)$ 等科技巨头们以近乎“梭哈”的姿态公布了史无前例的AI资本开支计划，总额突破7500亿美元！[你懂的] 这样还不够， $谷歌(GOOG)$ 甚至通过发行债券的方式 “向天再借一百年”，他们Alphabet已计划发行一种极其罕见的百年期债券！[惊讶]

2026 年的核心变量不是“有没有 AI”，而是“谁能把 AI 的算力、内存、网络、电力四大约束系统性打通，并让 Capex 转化为可计费、可续费、可复制的现金流”。

Amazon 强调“供给确定性 + 成本弹性”——用超额 Capex 重夺 AI 云产能与价格带的主动权。

Google 强调“自研芯片（TPU）+ 模型 + 产品”的纵向整合，把 Search/YouTube/Workspace 的用户级场景与企业级平台绑定。

Microsoft 强调“商业落地效率”，以企业工作流与平台抽成来提高单位算力回报，而非一味堆规模。

Meta：把 AI 视为“智能体时代的社交/内容入口”，开放式模型（如 Llama 路线）与硬件（智能眼镜、VR/AR）共同构建生态。短期压制自由现金流，换取中长期护城河厚度。

Tesla：AI 投入主要面向 FSD 推理与训练、机器人与工厂自动化，商业模式不等同于“云 + API”，而是“移动端 AI 服务 + 实体机器人服务”。贝塔高、事件驱动强。

Apple：坚持“端侧 AI + 隐私优先 + 生态整合”，用更好的本地推理体验与系统级 API 带来换机率与服务 ARPU 的提升，不参与训练集群军备赛，风格偏现金流复利。

Capex 的第一落点仍是算力卡与整机架构。2026 年进入新一代架构周期，训练与推理的单位成本下行是应用爆发的先决条件。关键观测指标包括：

新代际加速器的交付节奏与良率；

训练—推理比重变化（企业落地后推理权重上升）；

软件栈与生态锁定（CUDA/ROCm、编译器、运维工具链）。

大模型训练对 HBM 带宽/容量 的敏感度极高。HBM 产能扩张与 ASP 走向，将决定上游内存企业的利润弹性；NAND/SSD 在推理/向量数据库/检索增强场景中的需求也会稳步抬升。

超大规模集群需要 低时延、高吞吐 的网络。高端交换芯片、智能网卡与高速光模块的单价与需求共振明显。

电力成为硬约束。并网许可、变电容量、PUE 指标与液冷/浸没式等新型散热方案将直接决定 Capex 的落地速度。

为对冲“算力商品化”压力，云厂商在模型 API、向量数据库、特征/特征库、数据治理、代理/工作流编排等层面提升附加值。

在“利润表被折旧拉低”的阶段，传统以 EPS 为中心的估值往往低估未来护城河。建议引入以下五个核心指标建立Capex → 收入/现金流的映射框架：

Capex-to-AI-Revenue 转化率

定义：当期（或滚动 12 个月）AI 相关收入增量 ÷ AI Capex。

意义：度量边际投入的直接产出，适合横向比较 Amazon/Google/Microsoft 的投入效率。

未交付算力订单（AI Backlog/Committed Spend）

意义：未来收入可见性最直接的前瞻指标；合同周期、最低消费与价格重议条款决定现金流稳健度。

单位算力成本曲线（$/token 或 $/TFLOPS-month）

意义：随着新代际加速器/HBM 的普及、稀疏化/蒸馏/量化等算法工程改进，推理成本下行决定应用规模化拐点。

供电与能效（PUE、并网时滞）

意义：电力是扩容硬约束；谁能更快拿到电与更低 PUE，谁就能更快释放订单与收入。

自由现金流（FCF）与折旧摊销结构

意义：高 Capex 期 EPS 压力较大，FCF/净负债/资本化比率更能反映可持续投入能力与财务韧性。

估值锚切换：从“利润率短期波动”转向“订单与成本曲线的可验证性”。当市场从 EPS 视角迁移至 FCF 与 Capex 效率视角时，敢投且会投的公司会获得估值溢价。

如果一家一家大厂看过去，首先可以看看Amazon（$200B，+60%），他们的战略重点以“超额产能 + 自研/通用混合”反击，强化 AWS 在 AI 云的供给确定性；构建完善的数据平台与行业方案。他们的兑现路径非常清晰，大概就是下面这样：

1）自研 Trainium/Inferentia 在推理场景的性价比兑现，与 GPU 形成“冷热分层”。

2）长期算力合同增加，提高收入可见性。

3）开发者生态与数据治理工具提升平台粘性。

他们的主要风险就是供给兑现不及预期、价格竞争压薄毛利、零售业务拖累情绪。

再看Google（$180B，+97%）

战略重点：TPU + 模型 + 产品纵向整合，推动 Search/YouTube/Workspace 的 AI 原生重构，同时做强 GCP 的企业 AI 平台。

兑现路径：

1）TPU 能效优势带来推理成本差与算力密度提升；

2）C 端应用的 AI 化带动广告转化与时长增长；

3）Workspace/MDE（开发者生态）AI 功能提高订阅 ARPU。

主要风险：模型安全与合规事件、组织协同效率、与开源/闭源生态的博弈导致的商业化不及预期。

潜在超预期点：一旦端到端体验显著领先，估值情绪再评级将比财务数据更快发生。

还有我自己持有着的$微软(MSFT)$ （$117.5B，+41%），虽然目前浮亏着，我仍然是在持续加仓。他们的战略重点是以企业套件与平台化为核心，把 AI 嵌入工作流（M365/Power Platform/GitHub/Copilot），追求单位算力回报最大化。我个人非常认同他们的兑现路径。

1）企业客户渗透率提升与续费稳定，ARPU 结构性抬升。

2）行业解决方案模板复制。

3）与顶尖模型路线的深度绑定保障前沿能力。

微软的主要风险可能就是企业 ROI 审核趋严、模型路线集中度、反垄断审视。

他的风格特点就是回撤小、复利稳，是高 Capex 周期的“压舱石”。我反正是在无脑加仓，本来想着万一看到380的微软，就直接加满算了。[贱笑]

Meta（$125B，+73%）

战略重点：开放式模型 + 智能体入口（眼镜/VR/AR）+ 广告系统 AI 化提效，打造“社交 x AI”新范式。

兑现路径：

1）Llama 生态扩张，开发者与中小企业渗透；

2）广告系统通过 AI 提升转化，抵消宏观波动；

3）硬件入口与日常交互合流，形成 AI 智能体的使用闭环。

主要风险：Reality Labs 持续亏损、开放路线商业闭环不清晰、隐私与监管不确定性。

风格特点：以现金流换护城河，容错度和持有耐心要求高。

Tesla（$20B，+135%）

战略重点：FSD、机器人与工厂自动化的三线并举，打造“AI 驱动的制造 + 服务”新形态。

兑现路径：

1）FSD 在更多城市与法域订阅/一次性付费放量；

2）Optimus 进入规模化商业试点，验证单位经济性；

3）自动化带来制造端毛利回升。

主要风险：监管事件、关键技术与落地节奏、消费者安全感与品牌舆情。

风格特点：高波动高弹性，更适合事件驱动与期权策略。

Apple（$13B，+2%）

战略重点：端侧 AI 能力、隐私与生态整合，利用庞大装机量提高体验与换机率，不主动卷训练集群。

兑现路径：

1）NPU 与系统级 API 带来日常体验提升；

2）服务订阅（iCloud、生产力、媒体）受 AI 加持提升 ARPU；

3）可穿戴/空间计算与 AI 的协同释放新交互。

主要风险：创新节奏被“安全边际偏好”束缚、供应链与地缘、监管对生态封闭性关注。

风格特点：现金流稳健、波动缓冲器，在二级市场承担“防守 + 低波动复利”的角色。

知道了这些，仍然是不够的，我们可以建立一个观察清单（Checklist），根据月度/季度跟踪厦门这10项关键指标：

AI 云未交付订单与长期算力合约规模（期限、最低承诺、重议条款）。

新代际加速器/HBM 的量产/交付与 ASP。

数据中心电力并网与 PUE，液冷项目落地数量。

训练与推理的成本曲线（$/token 与吞吐/时延）。

企业 AI 渗透率：从试点到全面部署的转化率、项目周期。

AI 驱动的增量收入占比（云、订阅、广告中的细分披露）。

模型安全/合规事件与整改成本。

开源/闭源生态变化：开发者数量、API 调用量、企业版授权。

端云协同进度：端侧 NPU 与系统 API 的功能开放与开发者采用。

特斯拉里程碑：FSD 城市/法域扩张、Optimus 试点订单、订阅率。

然后，就可以用“投入—能力—现金流”的三段式评估护城河

投入（Investment）：Capex 金额与增速不等于胜利，但决定了“进入下一回合的资格”。

能力（Capability）：硬件供给、算法工程、软件平台与行业方案的综合产能，是“把钱花对”的关键。

现金流（Cashflow）：长期合同与订阅式收入的复利，才是估值最终落脚点。

迁移路径：2026 年看产能与成本；2027 年看应用与订单；2028 年看现金流质量与资本回流（回购/分红/再投资的最优解）。

总体研究下来，2023–2025 年是解决了“AI 能否做出来”的问题。而2026–2028 年，就要回答“AI 是否被规模化使用、是否能长期产生现金流”的问题。这些巨头们的 Capex 不只是数字之争，而是定价权与时间的争夺：谁能把 算力（GPU/HBM），网络，电力，软件中台，行业方案，在工程上真正闭环，谁就能在下一轮竞争中取得优势。

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