科技 宏觀高盛警告：5.3萬億AI資本支出逼近信貸飽和

高盛最新預測顯示，2025年至2030年間，超大規模雲計算企業在人工智能及數據中心領域的資本支出將累計達到5.3萬億美元，形成一輪史無前例的資本開支超級週期。高盛指出，這些企業將需要從各個市場獲取融資，並可能在流動性信貸市場中遇到飽和問題的限制。紐約大學榮譽教授Gary Marcus在轉發相關分析時稱，這一表述為“令人恐懼的句子”，並表示現在的問題已不是超大規模模式是否會崩潰，而是附帶損害會有多嚴重。他進一步警告，超大規模雲服務商不可能收回5.3萬億美元投資，除非通過鉅額政府補貼從納稅人那裡獲取資金。

摩根士丹利的測算更為具體。其預計到2028年，全球數據中心建設的資本支出將接近2.9萬億美元，資金來源包括：超大規模雲企業自有現金流約1.4萬億美元，企業債約2000億美元，資產證券化信貸約1500億美元，私募信貸、資產抵押融資及合資債務約8000億美元，以及其他資本約3500億美元。這一結構意味著AI基礎設施投資在相當程度上依賴信貸驅動。由於少數幾家超大規模雲企業無法無限制地向公開債券市場發債，投資者已開始擔憂發行人集中度風險。數據中心的融資複雜性進一步加劇了這一問題，它集土地、電力接入、網絡鏈路、建築、冷卻系統與AI服務器於一體，融資需求自然溢出至基礎設施基金、房地產基金、私募信貸及企業債等多個市場。

在需求端，AI高昂的運行成本正迫使企業重新審視支出。Uber一個季度就花光了2026年全年AI預算，隨後宣佈對員工使用單一AI工具的月度詞元支出設置1500美元上限。Uber總裁兼首席運營官Andrew Macdonald坦言，越來越難以證明在AI詞元上的支出是合理的，難以在支出數據與實際產品功能提升之間劃出清晰的因果關係。沃爾瑪同樣對其內部AI助手的詞元使用量設置了上限，其全球首席技術官Suresh Kumar表示，旗下編程平臺的使用量“急劇飆升”，現在是“退一步重新審視”的時候了。

這一趨勢背後是計費模式的結構性轉變。Anthropic、OpenAI等主要AI實驗室已將部分服務從固定訂閱制切換為按詞元計費，令企業對每一個提示詞和自動化流程的成本更加敏感。軟件公司Workato的首席信息官Carter Busse在Anthropic切換計費模式後，眼見當日支出飆升7倍，不禁感嘆“我們創造了一個怪物”。德勤全球生成式AI負責人Costi Perricos表示，算力成本已經開始進入CFO和董事會的視野，消費者和企業一直被告知AI是便宜或免費的，但事實並非如此。OpenAI首席執行官Sam Altman本月也承認，成本已成為今年客戶面臨的“重大問題”，而這一話題在去年幾乎從未被提及。

企業層面的降本行動對AI產業鏈上游同樣構成壓力。Anthropic和OpenAI均計劃於今年晚些時候上市，估值接近萬億美元，但企業削減AI支出的趨勢正在對這兩家公司的營收增長預期構成潛在影響。各大AI平臺已開始引導用戶使用更廉價的非前沿模型來維繫採用率。GitHub首席運營官Kyle Daigle表示，微軟已提前與客戶溝通定價變化，探討“適配性與適用場景”，並強調“並非所有任務都需要前沿模型”。微軟、亞馬遜和谷歌也已推出工具，將用戶請求自動路由至成本最優的適配模型。部分企業則轉向開源模型，在本地服務器或個人設備上運行，以減少向AI實驗室和雲服務商支付的費用。思科的Patel道出了眾多企業的處境：“我們的工程師想要更多詞元，我們必須想辦法為此買單。”