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      “AI之戰”輸不得!如果美股Mag 7今年就把現金流“燒成負數”,這對市場意味著什么?

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      當硅谷巨頭們的AI資本開支膨脹到接近全年現金流規模時,市場關心的已不再是“值不值”,而是“撐不撐得住”。

      據最新公開數據顯示,谷歌、亞馬遜、微軟、Meta四家超大規模云廠商2026年合計資本支出指引約為6500億美元

      若計入甲骨文(Oracle)與CoreWeave,整體規模上升至7400億美元

      這些數字不僅高于市場預期,而且是成倍級別的偏離7400億美元意味著什么?

      • 7400億美元較2025年同比增長約70%;

      • 它是2025年底市場一致預期(約35%的資本支出增長)的兩倍;

      • 7400億美元接近整個超大規模云廠商體系全年經營現金流總量。

      • 更值得警惕的是:高盛分析師Shreeti Kapa指出,如果達到這一水平,這種支出的強度將接近上世紀90年代互聯網泡沫巔峰時期占GDP 1.4%的水平。雖然仍低于工業革命時期的強度,但在現代科技史上已屬罕見。



      知名財經博客ZeroHedge分析寫道:

      “這些數字如此之大,我們當時立即開玩笑說,把所有自由現金流都用來支付資本開支之后,Mag 7在2026年(甚至更久)將根本負擔不起任何股票回購。”

      真正引發市場震動的,并不是單家公司“多花了錢”,而是整個超大規模云廠商體系的資本開支同時失控。這不是一次普通的資本支出上調,而是一次結構性躍遷

      現金流正在被AI“吞噬”

      錢都不夠股票回購了——現在看來這不再是玩笑,而是正在發生的現實。

      高盛測算指出,若2026年資本支出達到7000億美元量級,這一數字將幾乎等于超大規模云廠商的全部經營現金流

      美國銀行在更細致的模型中得出結論:

      • 微軟的孤獨:2026年,只有微軟的經營現金流預計仍可覆蓋資本開支。

      • Meta的轉折點:Meta已經暗示,它可能會在某個時間點從“凈債務中性”轉變為“凈債務為正”。
      • 其余公司:即便完全停止回購,自由現金流也將被耗盡。

      美國銀行在報告中寫道:

      “除微軟外,即使在第四季度不進行或放緩股票回購,其余公司的現金流盈余也將明顯縮減。”

      這意味著,若資本支出繼續上調,現金余額將快速下降,債務融資不可避免。而這將成為一個大問題。


      AI演變成債務泡沫:相關債務占美國IG債市約14%

      隨著內部現金流不足以覆蓋支出,科技巨頭被迫大規模進入債市。

      早在幾個月前,ZeroHedge就曾警告:“AI現在也是一個債務泡沫,且正悄悄超過所有銀行,成為市場上最大的板塊。”

      彭博在最新一期《Credit Weekly》也寫道:

      “大型科技公司正準備在人工智能上的支出遠高于投資者此前預期,而無論結果如何,資金管理人越來越擔心信用市場將受到沖擊。”

      就在2026年2月11日之前的這一周,市場見證了瘋狂的一幕:

      • 甲骨文(Oracle):發行了創紀錄的250億美元債券。即便其股價因現金流轉負和違約風險飆升而暴跌,這筆債券發行依然吸引了1290億美元的認購訂單。
      • 谷歌:在甲骨文發行一周后,谷歌緊隨其后,完成了一筆200億美元的美元債券發行(原計劃150億美元)。這是其歷史上最大規模的債券發行,認購訂單超過1000億美元。谷歌甚至還在計劃發行罕見的100年期債券——這是自上世紀90年代互聯網泡沫以來,科技公司首次嘗試此類發行。

      為什么要發這么多債?因為光靠賣廣告和云服務的錢根本不夠。

      根據測算,全球數據中心在2028年之前所需的資本開支約為2.9萬億美元(這一數字還在增加)。而企業自身的運營現金流只能通過資本開支覆蓋其中的一半。

      剩下的1.5萬億美元缺口怎么填?答案只有一個:債務。

      這包括企業債、資產支持證券(ABS/CMBS)、私人信貸(Private Credit)甚至主權債務。


      截至2025年底,AI相關的投資級債務已占美國IG市場的14%,成為市場中最大的單一主題板塊,規模超過銀行業。

      摩根士丹利預計,2026年科技、媒體和電信行業的投資級債券發行規模或達到2.25萬億美元,創歷史新高。


      債市已經出現裂紋

      盡管當前需求仍然強勁,但裂紋已開始顯現。

      彭博數據顯示,上周美國投資級公司債利差擴大約2個基點。甲骨文新發行的250億美元債券,在二級市場明顯跑輸國債。而當甲骨文宣布賣股票籌資后,市場焦慮更是拉滿,其股價暴跌。


      F/m Investments首席執行官Alexander Morris表示:

      “人工智能領域的投資熱潮如今確實吸引了不少買家,但上漲空間有限,容錯空間更是微乎其微。沒有任何一種資產類別能夠免于貶值。

      目前的均衡極其脆弱。市場處于一種“自動駕駛”狀態,只要AI的故事還能講下去,債市的大門就敞開著。但一旦出現類似2025年1月“DeepSeek時刻”那樣的沖擊,或者由于技術迭代導致巨頭護城河受損,債券市場可能會瞬間關閉。

      軟件行業與私募信貸的連鎖反應

      AI不僅在吸干巨頭的現金流,它還在摧毀傳統軟件行業的估值邏輯,而這給信貸市場埋下了最大的雷。

      彭博指出,隨著AI工具不斷滲透專業服務領域,投資者開始重新定價整個軟件行業的增長前景。

      • AI提效 = 軟件需求下降:隨著Anthropic等公司推出針對專業服務的AI工具,投資者開始擔心AI將使許多SaaS(軟件即服務)產品變得過時。既然AI能寫代碼、做報表,企業為什么還要買昂貴的軟件許可證?

      • 軟件公司債券遭拋售:今年以來,軟件公司的杠桿貸款價格已下跌約4%。

      • 私人信貸(Private Credit)中招:這是最危險的一環。


      根據巴克萊的分析,軟件行業是商業發展公司(BDC,即上市的私人信貸基金)最大的風險敞口,約占其投資組合的20%。該行在報告中指出:

      “軟件是BDC投資組合中最大的行業敞口,約占20%,這使該行業對近期軟件股權和信用估值的下跌尤為敏感。”


      當AI巨頭瘋狂燒錢建設基礎設施時,它們實際上是在制造一種可能殺死它們下游客戶(軟件公司)的技術。如果軟件公司因為產品被AI替代而違約,持有它們大量債務的私人信貸市場將率先崩盤,進而引發連鎖反應。

      囚徒困境:明知是泡沫,為何還要投?

      面對高盛提出的“投入太多,收益太少”的質疑,為什么谷歌、微軟、亞馬遜的CEO們依然選擇“全速前進”?

      答案在于博弈論中的“納什均衡”。

      這對于巨頭們來說,是一個經典的二元戰略選擇:

      • 如果不投:永久性的市場份額喪失。AI基礎設施具有“贏家通吃”的動力學。如果你現在落后,就永遠追不上。就像當年IBM錯失云計算一樣,面臨的是戰略性淘汰(Strategic Obsolescence)。

      • 如果投了但過度了:財務報表難看,利潤率壓縮,由于產能過剩導致回報周期拉長。但至少,你還活著,還留在牌桌上。

      • 囚徒困境:如果競爭對手投了而你不投,你將失去客戶;如果你投了而對手沒投,你將贏得市場。因此,理性的策略永遠是投資

      正如高盛所分析的那樣,這種動態創造了一個納什均衡,即使近期回報被壓縮,持續的資本支出在個體層面也是理性的。

      這就是為什么即便面臨從“凈現金”轉為“凈債務”的風險,即便需要背負數千億美元的債務,巨頭們也絕不會停下腳步。因為對于它們來說,市值的縮水(因財務狀況惡化)是可以忍受的,但存在的消失(因技術掉隊)是不可接受的。

      結局推演:萬億利潤還是萬劫不復?

      所有這一切的終局,取決于一個核心問題:投資回報率(ROI)。

      高盛分析師Shreeti Kapa計算了一筆賬:

      過去十年,大型科技巨頭產生的利潤通常是其資本開支的2-3倍。鑒于2025-2027年平均每年5000-6000億美元的資本開支,要維持投資者習慣的回報率,這些公司需要實現每年超過1萬億美元的利潤運行率

      而目前市場對2026年的利潤共識估計僅為4500億美元。

      這是一個巨大的缺口。即使是最樂觀的策略師,也很難解釋每月30美元的訂閱費和偶爾的企業合同如何能在短期內讓巨頭的利潤翻倍。

      高盛給出了兩種可能的結局:

      1. 牛市劇本(Cloud 2.0):AI采用率遵循云計算的軌跡。亞馬遜AWS在3年內實現盈虧平衡,并在十年內達到30%的營業利潤率。如果AI能復刻這一路徑,當下的巨額投入將帶來驚人的回報。目前的1.5萬億美元云積壓訂單支持這一敘事。

      2. 熊市劇本(Global Crossing重演):歷史表明,重大技術創新的先行者往往死在沙灘上(如光纖時代的Global Crossing)。雖然今天的巨頭財力更雄厚,但目前的支出規模和不斷加劇的競爭表明,并不是所有的巨頭都能產生足夠的長期利潤來回報今天的投資者。

      在這場豪賭分出勝負之前,債券市場的“義警”們(Vigilantes)或許會先醒過來。如果他們決定不再為這場盛宴買單,那么這一輪由債務驅動的AI繁榮,可能會以一種非常劇烈的方式畫上句號。

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