陳霞昌
這兩周美股進入財報季，備受關注的科技巨頭們陸續(xù)發(fā)布2025年四季度和全年的業(yè)績科技。總體上看，科技大廠們的業(yè)績都不錯。但業(yè)績發(fā)布后，巨頭們的股價反而持續(xù)走弱，微軟甚至出現(xiàn)單日下跌10%的窘相。業(yè)績本應是資本市場的“定心丸”，為什么現(xiàn)在卻淪為“拋售信號”？
一個解釋是：巨頭們在2026年近乎“梭哈”式的資本支出，以及隱藏在資本支出背后的人工智能相關投入科技?？萍季揞^好像撞上了一堵由“AI”筑起來的墻，一面橫亙在短期盈利與長期布局、技術(shù)狂歡與商業(yè)現(xiàn)實之間的無形壁壘。
2026年，谷歌、亞馬遜、Meta和微軟四巨頭的資本支出將迎來爆發(fā)式增長科技。其中亞馬遜計劃全年支出2000億美元，谷歌預計達到1750億至1850億美元，Meta支出1150億至1350億美元，微軟也預估投入超過1000億美元，同比增幅均大幅超越市場預期。公司高管均表示，這些錢將主要用于擴大數(shù)據(jù)中心規(guī)模、購買或自研AI芯片。
放在前兩年，如此大規(guī)模投入是重大利好，但投資者現(xiàn)在卻不買賬了科技。
AI投入具有重資產(chǎn)、長周期的鮮明特征，巨頭們的激進布局直接擠壓了短期利潤空間與自由現(xiàn)金流——亞馬遜2026年的資本支出甚至已超過其全年經(jīng)營現(xiàn)金流，微軟和亞馬遜的資本支出占營收比重也大幅攀升科技。更值得警惕的是，為支撐AI基建，科技巨頭們紛紛轉(zhuǎn)向債務融資。過去一年，科技公司在美國債券市場的融資規(guī)模同比增長70%，杠桿水平上升的同時，信用風險也在累積，投資者擔憂這種“債務驅(qū)動型投資”會將企業(yè)拖入困境。
過去兩年，AI行業(yè)的狂歡多依賴“參數(shù)堆料”、“算力競賽”科技。巨頭們信奉“算力=智商”，拼盡全力采購GPU、搭建千兆瓦級數(shù)據(jù)中心，但這種模式看起來仿佛走進死胡同。OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人伊利亞直言，行業(yè)已經(jīng)到了預訓練范式的科學極限，翻倍的預算再也換不來兩位數(shù)的性能提升。更嚴峻的是數(shù)據(jù)瓶頸：Epoch AI預測，按當前節(jié)奏，公共人類文本將在2026至2032年耗盡，部分模型已在2025年觸頂。此外，AI模型的“偏科絕癥”也讓投資者擔憂：動輒千億參數(shù)的模型能搞定復雜的理論物理測試，卻算不清簡單的庫存邏輯，能撰寫長篇報告，卻無法穩(wěn)定修復軟件bug，這種“高智商低實用”的現(xiàn)狀，讓巨頭們多少有些尷尬。
此外，AI產(chǎn)業(yè)下游的商業(yè)化應用場景仍顯匱乏，除了云服務搭載AI帶來的部分增長，消費端、工業(yè)端的規(guī)?；儸F(xiàn)仍處于探索階段科技。而對于眾多中小企業(yè)而言，AI投入回報率也不高。麥肯錫調(diào)研顯示，近80%部署AI的企業(yè)未能實現(xiàn)凈利潤提升，95%的生成式AI試點項目沒有帶來直接財務回報。
對于行業(yè)科技，或者對于投資者而言，這面“AI墻”能穿過去嗎？
短期來看，巨頭們的AI投入陣痛仍將持續(xù)，股價波動可能成為常態(tài)科技。2026年作為巨頭AI資本支出的峰值年份，財務指標下滑的局面難以改變，疊加技術(shù)瓶頸、商業(yè)化滯后的影響，投資者的謹慎情緒不會快速消退。但從長期來看，AI的行業(yè)紅利仍在持續(xù)釋放，巨頭們的前期投入有望逐步轉(zhuǎn)化為核心競爭力，“AI墻”將被打破。從行業(yè)趨勢來看，AI的應用場景正在逐步拓寬，工業(yè)制造、醫(yī)療健康、金融服務等領域的AI滲透率不斷提升，隨著技術(shù)瓶頸的突破——比如少樣本學習、多模態(tài)融合技術(shù)的成熟，以及數(shù)據(jù)治理體系的完善，AI的實用價值將逐步凸顯，商業(yè)化變現(xiàn)的路徑也會更加清晰。
對于科技巨頭們而言，打破“AI墻”的關鍵，不在于減少AI投入，而在于優(yōu)化投入結(jié)構(gòu)——放棄“堆料式研發(fā)”，聚焦技術(shù)突破與實用化落地；平衡長期布局與短期盈利，避免陷入“債務危機”的陷阱；加強產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，打破技術(shù)壁壘與數(shù)據(jù)壁壘，推動AI從“實驗室”走向“市場”科技。
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