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铁路、电信、互联网、光伏,每一轮真革命都伴生一轮资本开支过热,过热本身不否定革命,只是决定谁活到收税那天。
撰稿氢小妹,全文2100字,读完约需要8分钟。
最近看到一条新闻,Apollo Global Management 首席经济学家 Torsten Slok 扔出一组图:美国 hyperscaler(超大规模云厂商)的数据中心资本开支,占美国 GDP 比重预计从 2025 年的 1.4%,两年后预计冲到2027 年的 3.1%;折算下来每年抬升约 0.85 个百分点。
什么概念?2002—2005 年美国房地产最疯的那段,住宅投资占 GDP比重每年也只抬 0.5 个百分点;90 年代末电信光纤潮更慢,一年 0.15 个百分点。
Slok 的原话是:“AI 这一轮的建设速度,接近地产顶峰期的两倍。”
他顺手把“次贷危机式逆转”四个字摆了出来——不是说 AI 会复制 2008 年雷曼时刻,而是提醒一句:建得有多快,撤起来就有多猛。需求一旦证伪,0.85 个点/年的加法,会变成同样量级的减法。
这条判断值得掰开看。
先看清数字:
AI 基建到底“大”到什么程度
把三轮资本开支周期放一张图上比,结论很反直觉:
电信/光纤潮(1990 末):峰值占 GDP 约 1.2%,累计只抬了 0.4 个百分点;
房地产繁荣(1990 中—2005):峰值占 GDP 6.6%,累计抬 2.2 个百分点;
AI 数据中心(2023—2027E):从 0.6% 到 3.1%,累计抬 2.5 个百分点,超过地产,是电信的 6 倍多。
也就是说:绝对水平上AI 还不到 2005 年地产的一半,但“对 GDP 的边际拉动变化”已经是有数据以来最大的一轮 capex 周期(资本开支周期)。
按美国当下约28 万亿美元 GDP 算,3.1% 就是每年近 8500 亿美元 砸进机房、GPU、电力、液冷。
微软、谷歌、亚马逊、Meta 几家加起来,未来几年已承诺的 capex 接近 2.4 万亿美元。
这不是某个赛道热,这是把全要素生产率赌注直接焊进宏观账户。
为什么拿
“次贷危机”说事
Slok 的框架很冷峻:宏观风险不看“存量多大”,看“流量转得多快”。
2006 年初到 2008 年末,美国住宅投资占 GDP 从 6.2% 摔到 3.0%,掉了 3.2 个点——这一刀回撤,是次贷危机演变成深度衰退的核心机械臂之一。
电信泡沫破裂那回,回撤幅度小,美国经济只走了个战后最温和的衰退。
他的对称推论是:一个每年以0.85 个百分点堆上去的周期,若 AI 需求不及预期,也能以相近速度解体。
那一刀从GDP 里抽走的量,接近地产下行量级。
注意,他没说“AI 是骗局”。GPU 不是次贷,机房不是 MBS,云厂没有把算力打包成 CDO 卖给全球银行。所以“次贷式”比的是速度+信用收缩机制,不是法律结构:
云厂capex 很大比例靠发债+经营现金流透支,Oracle 这类高杠杆玩家尤其明显;
下游需求若被token 价格战、中国企业分流、企业预算收缩证伪,订单砍得比订单来时还快;
半导体、电力、数据中心REITs、二线软件商首当其冲,大厂自身利润表跟着抖;
标普500 权重高度集中在几家 hyperscaler(超大规模云服务商),宏观减速会借估值通道放大。
市场传闻Burry 类空头关注了 Slok 这组图,外界才更敏感——但 Burry 买的是“警惕”,不是“崩盘”。
真会演成 2008 吗?
大概率是 2000+浅衰退
把话说平:这一轮和次贷危机有本质防火墙。
第一,底层资产有现金流。ChatGPT、云推理、广告推荐、代码生成是真在收钱,不是零现金流的次级房贷。
第二,没有跨银行体系的衍生品传染链,美联储2026 年的工具箱也比2008 富得多。
第三,科技巨头资本充足率、评级缓冲、政府隐性背书,远强于当年“影子银行”。
第四,AI 本身的生产率贡献正在发生,不是纯叙事。
所以更合理的基准情景是:若需求兑现慢于capex 曲线 → 2027—2028 出现一轮“科技端出清 + 宏观浅放缓”,类似 2000 年互联网泡沫后那段,而不是 2008 年雷曼破产。
但“浅”是相对于 2008 而言。对美股科技七姐妹、对英伟达供应链、对德州电价、对债市科技债利差来说,0.85 个点反向跑足够疼。
放到中国语境里看
这件事离我们并不远
国内读者容易觉得“美国云厂烧钱,关我啥事”。其实关三件事:
一是出口链敏感度。
台积电、SK 海力士、服务器 ODM、光模块、液冷——东亚地区的供应链深度嵌在AI 基建里。美国 capex 若从 0.85pp/年转负,东莞、苏州、深圳不少厂的订单表估计会比宏观数据早两个季度变脸。
二是融资定价。
全球资本会先炒“AI 基建无敌”,再炒“AI ROI 不及预期”。同一笔钱,进来时抬估值,出去时杀分母。中概科技、港股恒生科技、A 股算力题材,都挂在同一根风险偏好绳上。
三是我们自己的“速度病”。
国内大模型、智算中心、地方算力券也在冲量。Slok 的提醒换个皮就是:别用“战略必争”掩盖“财务不可持续”。凡是靠电价补贴、土地优惠、城投垫资堆出来的算力,撤退时比市场化的还快。
结语
AI 是不是下一代工业革命?大概率是。
但工业革命也分怎么融资。铁路、电信、互联网、光伏,每一轮真革命都伴生一轮资本开支过热,过热本身不否定革命,只是决定谁活到收税那天。
Slok 这条研报最值钱的,不是“次贷危机”四个字的冲击力,而是把速度放回了风险定价的核心:
房子那回,美国人比的是“谁贷款多”;这一回,巨头比的是“谁 GPU 多”。媒介换了,加速度没换。加速度上来,宏观就得留一笔对冲的账。
对读者来说,接下来18 个月值得盯三个灯:大厂自由现金流转不转负、token 单价还卷不卷、Oracle 类标的债 CDS 走不走阔。两个灯红,Slok 画的 0.85 就会从研报走进季报。
那时候我们再回头看今天“AI 烧钱创历史之最”的标题,味道会不一样。
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