摩根士丹利首次绘制出2027年AI资本支出的完整流向图,揭示出一个高度集中的收益结构:在超大规模云服务商1.58万亿美元的支出中,约三分之二的S&P 500受益金额流向英伟达一家,其余499家成分股合计仅分得约3390亿美元。

01. 核心结论:高度集中的收益结构
摩根士丹利策略师Nick Lentini、Mike Wilson及逾二十位行业分析师联合发布报告 《追踪AI 1.6万亿美元资金流向:绘制资本支出繁荣所创造的收入图谱》,首次将超大规模云服务商的资本支出逐笔追踪至具体公司的收入报表。
| 核心结论 | 内容 |
|---|---|
| AI资本支出对S&P 500销售增长的贡献 | 直接驱动约 25% |
| AI相关企业对2027年标普盈利增长的贡献 | 78% |
| 2027年超大规模云服务商总支出 | 1.58万亿美元 |
| 流向英伟达的S&P 500受益金额占比 | 约 三分之二 |
| 其余499家成分股合计 | 约 3390亿美元 |
02. 1.6万亿美元的全景地图
摩根士丹利报告的核心是一张桑基图,将九大买家合计 1.58万亿美元 的2027年支出,逐层追踪至半导体与服务器、网络与光学、数据中心基础设施、存储及国际供应商,最终落地至具体股票代码。
九大买家
| 买家 |
|---|
| Alphabet |
| 亚马逊AWS |
| 微软 |
| Meta |
| 租约池 |
| SpaceX |
| 甲骨文 |
| CoreWeave |
| Nebius |
支出方向
| 方向 | 规模 |
|---|---|
| 半导体与服务器 | 6720亿美元(最大单一支出方向,绝大部分流向英伟达) |
| 国际供应商 | 5110亿美元(涵盖三星、SK海力士、台积电相关基础设施及台湾ODM厂商,均不在S&P 500成分股之列) |
报告还指出,整张地图将1.6万亿美元资本支出映射至约 1.7万亿美元 的供应商收入,差额来源于私有新兴云服务商和比特币矿商对客户拆分的干扰、时间差异,以及尚未反映进资本支出预测的供应商涨价。
摩根士丹利的解读是:下一轮资本支出上调已经内嵌于供应商模型之中。
03. 英伟达独吞三分之二
在S&P 500从AI资本支出中吸收的约 1.03万亿美元 收入里,67% 流向英伟达,折合约 6900亿美元,相当于整个1.58万亿美元资本支出预算的 44% 落在一家公司的利润表上。
粗略拆算
| 流向 | 金额 |
|---|---|
| 归属英伟达 | 约 7000亿美元 |
| 其余499家S&P成分股共享 | 约 3400亿美元 |
| 流出指数之外 | 约 5500亿美元(流向韩国存储厂商、台湾ODM及各类私有企业) |
剔除英伟达后,整个AI资本支出繁荣对S&P 500销售额的贡献仅为 1.6%。
各公司2027年收入中与AI基础设施建设挂钩的比例
| 公司 | 比例 |
|---|---|
| 英伟达 | 91.7% |
| Erock(EROC) | 91% |
| Vertiv(VRT) | 90% |
| Applied Opto(AAOI) | 83% |
| 博通(AVGO) | 81% |
| Bloom Energy(BE) | 80% |
| 卡特彼勒(CAT) | 21% |
| 希捷(STX) | 60% |
| 西部数据(WDC) | 60% |
这一结构意味着,对于至少十余家大型公司而言, “AI资本支出”与“收入”几乎已是同义词——上行时锦上添花,下行时资本支出的任何修正都将直接转化为盈利修正,没有其他业务可以缓冲。
04. 1950亿美元的隐性负债
报告最重要的方法论修正之一,是将租约纳入资本支出统计。
| 项目 | 2027年 | 2028年 |
|---|---|---|
| 租约新增资本支出 | 1950亿美元 | 2460亿美元 |
| AI资本支出总额(含租约) | 1.58万亿美元 | 1.81万亿美元 |
| 现金资本支出 | 1.39万亿美元 | 1.57万亿美元 |
| 同比增速 | 约 60% | 约 14% |
租约规模排名(2027年)
| 公司 | 租约规模 |
|---|---|
| 甲骨文 | 570亿美元 |
| 微软 | 450亿美元 |
| Meta | 370亿美元 |
| 亚马逊 | 280亿美元 |
| Alphabet | 270亿美元 |
截至2026年第二季度,已签署但尚未启动的租约管道已膨胀至 1.118万亿美元,仅两个季度便翻逾一倍。微软(3290亿美元)、甲骨文(2880亿美元)和Meta(2790亿美元)是主要签约方。
摩根士丹利的定性判断是:租赁数据中心在经济实质上与债务融资的资本支出完全相同,只是绕过了GAAP资本支出科目。
05. 债务:被低估的第一环
摩根士丹利信用策略师Fernanda Lima和Vishwas Patkar预计,超大规模云服务商和新兴云服务商的自由现金流将在 2027年 触及最负值,若计入租约支付,资金缺口将更大。
债券发行情况
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 超大规模云服务商今年迄今发行无担保债券 | 约 2550亿美元 |
| 约占2026年预估资本支出 | 30% |
| 领跑者 | 亚马逊(980亿美元)、Alphabet(810亿美元) |
| 综合收益率上升 | 自年初以来 100至180个基点 |
| 甲骨文10年期债券利差扩张 | 180个基点(最为显著) |
压力测试
| 情景 | 利息覆盖倍数变化 |
|---|---|
| AA评级超大规模云服务商以 7% 利率发行 4000亿美元 债券 | 从 30.7倍 降至 11.9倍(仍属舒适) |
| 甲骨文和SpaceX以 8.5% 利率融资 1200亿美元 | 两者合并从 4.0倍 骤降至 1.8倍 |
报告明确指出,新兴云服务商对债务融资的依赖程度最高, “几乎完全依赖债务发行来支撑其资本支出雄心”。
报告发布数日前,CoreWeave 股价已大幅下挫,而该公司在摩根士丹利的资本支出地图中对应 470亿美元 的支出规模。
06. 增速放缓与“电力墙”
摩根士丹利预计,AI资本支出增速将从2027年的约 60% 大幅放缓至2028年的约 14%。
在此背景下,报告筛选出在资本支出增速趋缓时仍具备定价权的标的,电力设备类占据主导,存储、硬盘及冷却设备同样入列。
电力供应的结构性约束
摩根士丹利自有的“AI供电”模型显示:
| 时间 | 美国本土净缺口 |
|---|---|
| 2028年前 | 32GW |
| 2029年前 | 扩大至约 72GW |
即便考虑各类快速供电解决方案(覆盖所需97GW中的34%),缺口依然存在。
报告将此定性为 时序错配而非需求崩塌,但指出存储、网络、光学和ODM建设对供电暂停最为敏感。
下行风险
摩根士丹利措辞罕见直白:
当前市场存在 “担心错过采购” 的心理,买家今日高价抢购是因为预期明日更贵,一旦供给追上需求,这一逻辑将逆转。
报告援引 2022年NAND内存周期 为例——出货量仅下滑约5%,但价格跌幅达 20%至30%——并得出结论:
“我们认为,当前市场低估了量价同时下行的风险。”
07. 关键信息汇总
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 2027年AI资本支出总额 | 1.58万亿美元 |
| 英伟达占S&P 500受益金额 | 67%(约6900亿美元) |
| 其余499家合计 | 约 3390亿美元 |
| AI对S&P 500销售增长贡献 | 约 25% |
| AI对2027年标普盈利增长贡献 | 78% |
| 租约新增资本支出(2027年) | 1950亿美元 |
| 已签署未启动租约管道 | 1.118万亿美元 |
| 增速变化 | 2027年约60% → 2028年约14% |
| 电力缺口 | 2028年前 32GW,2029年前约 72GW |
结语
摩根士丹利的报告首次为市场提供了一张逐美元追踪的AI资本支出流向图,清晰呈现出:
S&P 500约25%的销售增长和78%的盈利增长,依赖于一笔1.6万亿美元的资本支出预算——而这笔预算中,指数层面三分之二的受益集中于一家公司,且越来越大的比例通过不计入资本支出的租约和需要再融资才会显现的债务来支撑。
这张地图的价值,不仅在于它展示了钱流向了哪里,更在于它揭示了:当增速放缓、电力受限、债务压力上升时,这套高度集中的结构将面临怎样的考验。
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