瑞銀（UBS）在最新估算中把2026年全球人工智慧資本開支上調至9980億美元，接近2025年5060億美元的兩倍；2027年預計進一步攀升至1.447萬億美元。這一數字較此前市場普遍預期明顯抬升，而推動上調的核心變數並非算力晶片本身，而是儲存。

按瑞銀的拆分，儲存相關支出將從2025年的710億美元躍升至2026年的3670億美元，2027年再升至9230億美元。與此同時，其他AI相關成本預計在2026年為6310億美元，2027年反而回落至5250億美元。這意味著儲存漲價將貢獻2026年AI資本開支增量的約60%；到2027年，儲存支出的增量甚至超過當年AI資本開支的淨增量，因為其他環節的開支在下降。

從兩年跨度看，瑞銀測算，2025年至2027年間AI資本開支接近1萬億美元的總增量中，約90%來自儲存支出上升。這一結構性變化也改寫了AI投資的構成：儲存佔AI資本開支的比重在2025年約為14%，2026年預計升至37%，2027年將達到64%。

瑞銀特別提示了這一變化的宏觀經濟含義，關鍵在於增量究竟來自價格上漲還是採購量擴大。若主要由價格驅動，對美國實際GDP的拉動將相對有限，更多體現為收入和利潤向亞洲儲存生產商轉移，從而對亞洲經濟體GDP形成正向貢獻。換言之，同樣一筆AI資本開支，其在美國本土的“實體”乘數效應可能弱於賬面數字給人的印象。

對產業鏈而言，這份估算把AI投資週期的定價邏輯從“基礎設施鋪得多大”部分轉向“支撐算力的零部件有多貴”。儲存廠商在這輪週期中的議價能力與利潤彈性被顯著放大，而依賴儲存的下游——伺服器、加速卡、雲廠商——則面臨成本結構上行壓力。瑞銀的預測也間接解釋了為何市場對儲存環節的關注度持續升溫：在AI資本開支的總盤子裡，儲存已從配角變成增量主角。

需要說明的是，上述均為瑞銀的估算與預測，並非既成事實。AI資本開支的實際路徑仍取決於雲廠商與超大規模資料中心的預算執行、儲存供需與價格走勢，以及AI應用能否持續兌現收入。瑞銀給出的數字提供了一個觀察AI投資週期成本結構變化的框架，但預測本身會隨市場條件調整。