高志凯预言美国AI泡沫破裂：五大巨头年支出逼近7300亿美元

高志凯又来给美国人添堵了。

都知道美国AI现在正高速发展，高志凯却按下了一个泡沫破裂倒计时：2027年7月1日前。

偏偏就在这个时候，微软、亚马逊、Alphabet、Meta和甲骨文都还在加速扩建数据中心。

五家公司今年的资本开支预期，已经从年初的4850亿美元一路涨到约7300亿美元。

砸进机房的钱也越来越多，泡沫的喊声越来越响，金融危机似乎近在眼前。

01 昔日最轻的生意，开始长出钢筋和水泥

过去几十年，美国科技公司最让人眼红的，就是生意够轻。

微软开发一套软件，可以卖给无数客户，谷歌多展示一次广告，也不必为此新建一座厂房。

但AI改变了这套玩法。

大模型表面上藏在网页和手机里，背后却站着一座座数据中心。

土地、厂房、变电站、冷却塔、光纤，还有一排排价格高昂的GPU，缺一不可。

软件仍然摸不着，托着它运行的底座却越来越重。

2026年，微软、亚马逊、Alphabet、Meta和甲骨文的资本开支预期逼近7300亿美元。

年初时，市场的估算还只有4850亿美元，短短半年多出2450亿美元。

这还不是预算表上的小修小补。采购人员要给芯片厂下单，施工队要浇筑机房，电力公司要接入新的输电设备。

科技巨头原本靠软件和广告挣钱，如今却要像钢铁厂、电力公司一样，持续购买设备、扩建产能。

过去写几行代码就能增加收入，现在每增加一批AI客户，可能先要多买一批GPU。

生意还是科技生意，花钱方式已经很像重工业。

以前，投资者关心大模型够不够聪明。

现在，他们开始关心这些聪明的模型，究竟什么时候能把机房的钱挣回来。

02 GPU还没过时，现金流已经先瘦了

资本开支和普通费用不一样。

公司支付员工工资，当月便能看到结果。建设AI数据中心，钱要提前一两年花出去，等机房完工、服务器上线，客户才开始租用算力。

这段时间里，设备不会安静等着。

GPU一旦投入使用，折旧便开始计算。冷却系统要运转，电费按小时产生，维护团队也要领工资。

客户有没有把算力用满，是另一回事。

而亚马逊已经尝到这种压力。

截至2026年6月底的过去12个月，亚马逊经营现金流同比增长33%。主业依然能赚钱，可公司购买土地、机房和设备的速度更快，自由现金流从一年前的流入182亿美元，变成流出76亿美元。

钱没有消失，只是被搬进了数据中心。

Meta的变化也同样明显，2026年第二季度，其资本开支同比增长83%，达到311亿美元；自由现金流却从一年前的85.5亿美元跌到7.84亿美元，缩水91%。

广告还在卖，用户也还在，只是服务器吃掉了更多现金。

压力最大的，是甲骨文。

这家公司过去靠数据库和软件授权赚钱，生意稳定，资产也不算重。

到了2026财年，甲骨文的资本开支达到557亿美元，经营现金流只有320亿美元。

一年挣来的经营现金，已经盖不住当年的建设支出。最终，甲骨文自由现金流为负237亿美元。

更麻烦的是，GPU更新太快。

服务器可能还能正常开机，新一代芯片已经在速度、耗电和单位算力成本上拉开差距。旧设备没有坏，客户却可能开始挑新机器。

账面上的折旧按几年慢慢摊，芯片厂不会陪着等。

03 AI已经开始赚钱，为什么市场还是不放心

美国AI时刻烧钱，也在时刻挣钱。

翻开几家AI巨头的财报可以清楚看到：

微软AI业务年化收入已经超过370亿美元，同比增长123%。

亚马逊2026年第二季度AWS的AI业务年化收入已经超过250亿美元。

机房里有人付钱，而且客户还在增加。今天冲在AI投资最前面的公司，背后都有成熟的现金机器。

不过问题正卡在投资和回款之间。

AI收入确实在增长，可数据中心扩张得更猛。

根据预期测算，从2025年到2027年，五大巨头的年度经营现金流预计增加约3400亿美元，资本开支却可能增加5340亿美元。

现金流每多长1美元，投资端便多花1.57美元。

企业当然可以提前投资，就像修高速公路，也不能等车流来了以后再铺路。

但路修得多快、未来究竟有多少车，会直接决定这笔投资是不是划算。

美国AI行业目前还有一层特殊关系。

大批高端算力订单来自OpenAI、Anthropic等头部模型公司。这些公司收入增长很快，同时仍需持续融资，才能购买更多算力。

科技巨头投资模型公司，模型公司拿到钱后，再向云平台租服务器；云平台有了订单，继续采购GPU、建设机房。

钱沿着产业链转了一圈。合同是真的，服务器也是真的，云平台确认的收入同样是真的。

可这场循环不能永远只靠圈内公司相互下单。

最终还要有人真正使用AI，并长期付费。

银行接入AI以后，运营成本能不能降下来？工厂购买智能系统后，废品率能否减少？企业员工使用AI助手，究竟能不能创造出超过订阅费的价值？

这些才是订单能否续下去的根。

04 2027年，不一定爆，却必须交卷

眼下的美国AI，就像一家订单爆满、不断扩建厂房的企业。

就在一片忙碌之际，高志凯却站出来断言：十个月之内，也就在2027年7月1日前，美国人工智能发展的泡沫会破灭，届时或将引发冲击全世界的金融危机。

景观泡沫不会盯着日历准时破裂，但专家能如此肯定时间，甚至不惜冒着“被打脸”的风险对外宣布。

很显然，肯定是出现迹象了。

无论如何，2027年都将可能成为美国科技巨头的一道关口。

2023年后开工的数据中心，到那时已经运行数年。最早一批大规模AI投资，不能再只靠“未来需求庞大”解释。

机房建好了，GPU装进去了，折旧和利息也一笔笔记进报表。

华尔街首先会盯着客户合同。企业是不是从试用AI转向长期购买？那些签下大额算力订单的模型公司，能不能持续付款？

如果AI收入增长很快，扣掉电费、GPU折旧和运维费用以后却所剩无几，那么这个市场可能很大，生意却未必像想象中那么好。

微软、亚马逊这些公司还能不能一边扩建数据中心，一边回购股票、支付分红？如果越来越依赖发债，资本市场愿意给它们多长时间？

一旦头部模型公司融资放缓，云平台订单随之收缩，而机房租金、债务利息和设备折旧仍在到期。

资金一旦在某个环节堵住，压力会从模型公司传到云厂商，再落到芯片、存储、电力设备和金融市场，泡沫必然就会被戳破。

AI收入能不能养得起AI基建？这就是2027年真正值得关注的地方。

到那时，刷新多少模型纪录、发布多少新概念，都不再是最重要的答案。