高盛最新研究将超大规模云计算企业的AI投资争论从「花多少」推向「能赚回多少」。据高盛互联网与科技团队负责人Eric Sheridan牵头撰写的报告，六家超大规模云计算企业若要在2026至2027年约1.73万亿美元的AI算力资本支出上实现15%的投入资本回报率（ROIC），需在2028至2030年间累计创造约1.42万亿美元收入。

高盛将本轮AI算力建设周期划分为三个阶段。第一阶段（2023至2025年）总资本支出约6330亿美元，年均约2110亿美元，主要用于少数基础模型公司的训练基础设施。第二阶段（2026至2027年）总资本支出约1.73万亿美元，年均约8630亿美元，需求曲线向推理侧延伸，算力供给持续紧张。第三阶段（2028至2030年）总资本支出高达约4.14万亿美元，年均约1.38万亿美元，届时资本强度有望边际趋缓，超大规模云计算企业或逐步进入「收割模式」。

自今年年初以来，五家上市超大规模云计算企业（Alphabet、微软、亚马逊、Meta、甲骨文）的2026至2027年资本支出共识预期已上调约66%，合计上调约7540亿美元，从1.14万亿美元升至1.89万亿美元。高盛表示，其自身对2027年资本支出的预测仍高于市场共识，并认为这一预测更贴近买方投资者的实际预期。

在1.73万亿美元的第二阶段资本支出中，约70%（1.21万亿美元）为算力投入（服务器、芯片、网络），约30%（5180亿美元）为基础设施外壳（土地与建筑）。六家企业中，Alphabet资本支出最高（4700亿美元），其次为亚马逊（4240亿美元）、微软（3270亿美元）、Meta（3090亿美元）、甲骨文（1650亿美元）和SpaceX（310亿美元）。

高盛的测算采用每吉瓦算力约420亿美元的成本，以5年折旧年限计算算力资产、15年计算基础设施外壳，年运营成本约8.36亿美元/吉瓦，并假设2028至2030年利用率分别为60%、80%和85%。在15%的ROIC目标下，六家企业需每年产生约1295亿美元的税后净营业利润，对应约1640亿美元的年度息税前利润。叠加第二阶段资产每年约2760亿美元的折旧摊销，最终得出年收入需达约4650亿至4760亿美元，三年累计约1.42万亿美元，对应约35%的EBIT利润率。

折旧规模是测算中最引人注目的数字之一——仅第二阶段资产每年的折旧摊销便高达2760亿美元，约为这批资产所需产生EBIT的1.7倍。这意味着本轮AI投资周期的经济性在很大程度上取决于GPU的实际使用寿命。高盛采用5年折旧年限；若实际经济寿命仅为3年，超大规模云计算企业将被迫以更高频率持续购置新一代芯片，收入门槛将大幅抬升。高盛的敏感性分析显示，在ROIC目标从0%到30%、每吉瓦资本支出从约340亿美元到约510亿美元的区间内，六家企业2028至2030年所需累计收入介于约9000亿美元至1.9万亿美元之间。即便在零回报情景下，仅为覆盖折旧和运营成本，也需要9200亿美元的收入。

高盛为收入目标可实现性提供的核心证据是云计算积压订单。截至2026年第二季度，AWS、Azure和谷歌云合计积压订单约1.69万亿美元，较年初增长约1.5倍，公有云收入增速加速至同比超45%。仅针对这三家企业测算，其约1.22万亿美元的第二阶段资本支出对应约1万亿美元的2028至2030年收入需求，相当于当前积压订单的约59%，且这一计算假设积压订单此后零增长。分公司来看，所需收入约占微软积压订单的40%、亚马逊的68%、Alphabet的78%。高盛将这一假设定性为「可能偏保守」，但也指出积压订单包含非云业务承诺，并非严格意义上的采购订单，且相当比例订单来自少数AI实验室，其支付能力高度依赖持续的资本市场融资渠道，存在客户集中度风险。

将高盛的收入门槛与摩根士丹利的研究对照，可以更完整地呈现问题的两面。据摩根士丹利估算，GenAI投资可实现25%至50%的增量ROIC——GPU租赁约31%，基于自有基础设施的模型API约46%，基于第三方基础设施约25%。摩根士丹利假设GPU租赁年收入约229亿美元/吉瓦，模型API约304亿美元/吉瓦，均高于高盛15% ROIC目标所对应的116亿美元/吉瓦。两家机构的结论大体一致：若GPU租赁价格和算力定价维持在当前水平附近，收入目标在数学上是可实现的。

然而，摩根士丹利此前的另一项研究揭示了融资端压力：据其估算，2025至2028年全球数据中心资本支出约2.9万亿美元，超大规模云计算企业自身现金流仅能覆盖约1.4万亿美元，剩余约1.5万亿美元的融资缺口需通过约8000亿美元私人信贷、约2000亿美元公司债、约1500亿美元ABS/CMBS及约3500亿美元其他渠道填补。而高盛的最新预测显示，仅第二、三阶段合计资本支出便高达约5.9万亿美元，远超上述估算。

高盛在报告中坦承了自身框架的局限性。其ROIC测算明确排除了表外租赁义务、融资租赁、特殊目的载体（SPV）及第三方算力许可安排。据相关数据，AI领域表外承诺规模已达约3万亿美元，且仍在快速增长，这部分承诺同样需要产生回报或至少得到偿付，信贷市场已对此有所反应。此外，高盛的框架仅覆盖第二阶段。若将同样的收入/资本支出比率（约0.82倍）粗略应用于约4.14万亿美元的第三阶段预测，超大规模云计算企业在第二阶段1.42万亿美元收入目标之上，还需额外创造约3.4万亿美元的收入。BCA Research的Peter Berezin更进一步指出，若数据中心支出维持当前水平，可能需要每年高达10万亿美元的AI收入，才能使全部资本支出实现货币化。

高盛对六家企业均维持「买入」评级，并将近期回报压缩定性为「大规模前期投资周期的自然结果，而非AI经济结构性不佳的证据」。但这一表述，在多头和空头的叙事框架中均同样成立。