提升互联网资本开支预估：深入互联网资本开支、容量与变现

提升互联网资本性支出预期：审视互联网资本性支出、容量和变现 行业概览 2026年7月7日 人工智能资本支出的回报仍然是顶级超大规模企业的核心争论。 美国公平交易所 互联网巨头股票的最大争论仍然是AI资本支出投资回报率，而第二季度业绩的最大担忧是，更高的资本支出（以及更低的自由现金流预期）将掩盖强劲的收入。在我们看来，这一担忧已经超过了近期积极的云定价（亚马逊）和产能变现数据点。在本报告中，我们上调了资本支出预期，将资本支出转化为预计的数据中心吉瓦容量，并审查该容量的变现预期。我们还进行了互联网巨头估值分析，并列出了可能改善巨头情绪的潜在催化剂。 贾斯汀·波斯特分析师BofAS +1 415 676 3547 justin.post@bofa.com Nitin Bansal，CFA持证人分析师BofAS +1 415 676 3551 鉴于近期Alphabet的融资、亚马逊报告的服务器订单增加、Meta关于LLM算力使用的评论以及内存成本上升，我们正上调本行业的资本支出（Capex）预期。对于Alphabet，我们现预计2026年资本支出为1950亿美元（此前为1870亿美元），2027年为2900亿美元（此前为2570亿美元）。对于Meta，我们预计2026年资本支出为1450亿美元（此前为1300亿美元），2027年为1850亿美元（此前为1570亿美元）。对于亚马逊AWS（不含零售业务），我们预计2026年资本支出为1590亿美元（不变），2027年为2300亿美元（此前为1960亿美元）。（我们将根据后续6月份的广告和云业务的补充数据点，相应调整相关收入与折旧预期。） nbansal7@bofa.com AI：人工智能FCF：自由现金流GW：吉瓦API：应用程序编程接口MTIA：元训练与推理加速器TAM：潜在市场规模LLM：大型语言模型 通过 2030 年对超大规模数据中心 GW 容量进行规模调整 我们通过交叉比对资本支出结果与展望、亚马逊的全球瓦数披露以及行业关于数据中心建设成本估算的数据来估算产能。我们估计三大互联网巨头在2025年底的产能约为27吉瓦，这一数字将在2026年增长至39吉瓦，并在2027年增长至57吉瓦。我们预计亚马逊将在2026年至2027年期间增加最多的产能，达到15吉瓦，其次是谷歌9吉瓦，Meta约6吉瓦，其中亚马逊的产能增加成本低于同行（根据2025年披露的AWS资本支出数据，每吉瓦约为240亿美元）。 近期达成的产能交易表明产能价值正在增长。 假设亚马逊AWS 70%的容量用于云服务（其余30%用于核心业务），我们预计2026年AWS每吉瓦容量的收入为106亿美元，而谷歌云为157亿美元。这些按吉瓦计算的收入远低于Anthropic和谷歌与SpaceX达成的近期容量协议（最高达每吉瓦500亿美元，用于专用AI容量），这让我们对未来的容量相关收入增长持乐观态度。对于Meta，我们预计该公司到2030年可能拥有高达约23吉瓦的容量，如果40%可用于AI企业销售，我们估计潜在的企业机会为1100亿美元（假设每吉瓦120亿美元）。 互联网巨头估值分析为了我们的估值分析，我们剔除了核心广告和零售收入的估算估值（按12-15倍的隐含市 盈率计算），并考察了超大规模企业股票中每单位G瓦容量的内含估值。尽管我们的分析基于多项假设且排除了Leo和现实实验室等项目的影响，但我们认为我们的分析揭示了市场对Meta产能建设的有限隐含估值。我们的分析表明，谷歌的估值隐含为2028年云服务G瓦容量的1100亿美元（假设70%的容量用于云服务），亚马逊的估值隐含为每AWS G瓦590亿美元，Meta的估值隐含为每AI G瓦40亿美元。我们注意到，Meta是主要受益者，其在产能收入杠杆方面有明确的证据。请参见我们接下来的结论。 美国银行证券部门与其研究报告中涵盖的发行人进行业务往来，并寻求与其进行业务往来。因此，投资者应注意，该公司可能存在利益冲突，从而影响本报告的客观性。投资者应将本报告视为其投资决策的单一因素。请参阅第15至19页的重要披露。分析师认证在第14页。价格目标依据/风险在第13页。12991287 引言 我们认为，对于互联网超大规模企业股票而言，最大的争论点，依我们看，仍然是AI资本支出的回报率。资本支出的增加提高了超大规模企业的固定成本，降低了竞争优势，并增加了长期利润率风险。虽然近期的增量自由现金流压力风险正在增加，但近期云定价（亚马逊）、产能租赁（Anthropic与SpaceX的协议）和LLM数据点（Meta与西瓜的改进）等方面的积极迹象表明，其变现潜力巨大。然而，尽管云行业的收入增长强劲且加速，但亚马逊和Meta的市盈率估值远低于历史平均水平，而谷歌的市净率也较低，这表明自6月3日宣布融资以来，投资者表现不佳，对AI资本支出回报率仍持怀疑态度。 在本报告中，我们更新了我们的资本支出（CAPEX）预测，将资本支出转化为隐含的安装式吉瓦（GW）数据中心容量，并通过每吉瓦收入分析来估计该容量的潜在货币化价值。我们还分析了互联网超大规模企业的容量以及可能推动股价倍数扩张的潜在催化剂。 我们的主要结论： 亚马逊将在2026-2027年增加大部分产能，因此集团大部分产能驱动的增量收入增长具有潜力。我们预计亚马逊将在两年期间增加150吉瓦的产能，随后是谷歌增加90吉瓦，Meta增加约60吉瓦。重申对亚马逊的买入评级。 我们预计亚马逊每增加1吉瓦容量的成本将最低。我们预计亚马逊在2026年的容量新增成本为250亿美元/吉瓦，而谷歌为370亿美元/吉瓦，Meta为450亿美元/吉瓦，这反映了AWS的规模优势、使用内部芯片以及核心云工作负载（与AI相比）更均衡的混合配置。2026年谷歌和Meta的成本较高，部分反映了额外的前期设施支出（相对于芯片而言），以及更专业的AI能力（GPU相对于CPU）。 谷歌每吉瓦（GW）的预估人工智能/云能力收入更高，这得益于其高端云服务组合以及以TPU为核心差异化的AI基础设施。然而，预计2026年亚马逊AWS每AWS吉瓦收入约为100亿美元，而Alphabet云为160亿美元，随着人工智能工作负载在总收入中所占比例的增长，我们的AWS收入预估存在潜在的上行空间。 根据最近的产能交易，我们的云收入预测存在显著的上升潜力。我们估计亚马逊和谷歌每吉瓦容量的年云收入在100亿至170亿美元之间，远低于Anthropic和谷歌与SpaceX签署的最新产能交易，后者估计超过每吉瓦400亿美元。我们还以每吉瓦120亿美元这一保守估计来评估Meta的企业收入潜力，考虑到Meta正在建设的专业人工智能产能，这一潜力可能存在显著的上行空间。 Meta在其能力建设上几乎没什么价值，甚至为负。即便使用保守的假设——即Meta广告业务2027年收入的5倍（假设利润率为50%，这意味着市盈率约为12倍）——并假设其能力的60%将用于核心广告业务，根据我们的能力估算，Meta的股票估值也隐含了400亿美元/GW的AI能力估值。重申对Meta的买入评级。 第一部分：提高资本支出估算 鉴于Alphabet和亚马逊近期进行的融资，加上《Digitimes》报道AWS已要求服务器供应链合作伙伴增加2026年第三季度的出货量，Meta管理层关于其新的大型语言模型（西瓜）需要增加产能的评论，谷歌强调明年资本支出将大幅增加的评论，以及DRAM现货价格数据显示价格环比上涨40%，我们正上调资本支出预期。我们认为，超大规模企业将优先考虑产能可用性而非短期自由现金流优化，因为AI训练、推理、云工作负载和内部AI产品部署的需求仍然受到供应限制。近期支持我们更高资本支出预期的评论： investment,六月份，谷歌表示计划筹集8000万美元资金以资助基础设施建设。 七月初，Meta表示其下一代AI模型“西瓜”的计算量提升了10倍。 七月初，亚马逊网络服务已告知其服务器供应链合作伙伴，要求提高2026年第三季度的出货量（据Digitimes报道），以及 根据彭博社6月中旬报道，Meta与neo签署了一份1.6吉瓦容量的协议。云服务提供商，克鲁索 附件1：我们已上调资本支出预期，以反映近期云计算行业的数据点。字母表、Meta 和亚马逊 AWS 的资本支出估算更新（十亿美元） 修订后的估计： 字母表：我们目前预计2026年的资本支出将达到1950亿美元（此前为1870亿美元），同比增长49%，达到2027年的2900亿美元（此前为2570亿美元），并在2028年同比增长14%，达到3300亿美元（此前为3100亿美元）。 元数据：我们目前预计2026年的资本支出为1450亿美元（此前为1300亿美元），同比增长28%，预计2027年将达到1850亿美元（此前为1570亿美元），并在2028年同比增长14%至2100亿美元（此前为1710亿美元）。 亚马逊AWS：我们预计2026年的资本支出为1590亿美元（不变），2027年将同比增长44%达到2300亿美元（此前预测为1960亿美元），2028年将同比增长20%达到2760亿美元（此前预测为2210亿美元）。 注意：我们更新的字母表、亚马逊和Meta模型仅反映了我们对资本支出估算的修订。我们将结合6月份收入数据点来纳入其对折旧、每股收益、自由现金流和其他财务指标的相关影响。 第二节：估算安装式吉瓦容量 根据我们的资本支出估算，我们估算了Alphabet、Meta和亚马逊AWS的历史及未来已安装的吉瓦数据中心容量。我们的分析以公司层面的资本支出为起点，然后应用估算成本来建设和配备面向人工智能的数据中心容量。鉴于公司层面信息披露有限，此项工作较为宏观，但我们认为它有助于衡量超大规模基础设施部署的规模以及潜在的可用计算基础。我们的主要假设包括： 建设一个 GW 容量的成本我们预计，到2026年，建设1吉瓦数据中心容量的成本将在250亿至450亿美元之间，其 中包括主要的基础设施和计算组件。这一范围反映了加速器组合、机架密度、电源冗余、冷却架构、土地和建设成本以及容量是为训练、推理还是混合工作负载优化的差异。我们认为，到2026年，Meta和Google的每吉瓦资本支出成本可能会上升，因为土地和建设成本在芯片部署前已上升，且容量比各种云竞争对手更专门针对AI工作负载。未来的抵消措施可能包括提高芯片性能、使用专有芯片以及内存和其他供应的快速增长。 根据多个二手数据来源，我们估计人工智能数据中心建设成本中最大的组成部分是人工智能服务器和GPU，它们大约占总成本的55%到60%。这反映了为支持训练和推理工作负载所需的加速器、服务器系统及相关计算硬件的高成本。电力基础设施是第二大成本类别，约占12%到18%，包括支持密集型人工智能工作负载所需的变电站、变压器、开关设备、备用发电和电力分配设备。网络建设占总成本的8%到12%，主要受高性能互连、交换机和光网络的需求推动，用于连接大型GPU或TPU集群。除计算和电力之外，我们估计建设、土地和场地工作大约占总成本的8%到12%，包括土地征用、外壳建造、场地准备及相关土木工程。冷却和机械系统约占6%到10%，其他成本和预备金约占3%到5%。 公司特定假设：谷歌和亚马逊定制硅优势 针对公司特定的假设，我们采用以下单位GW成本：Meta约为450亿美元，Alphabet约为370亿美元，亚马逊约为250亿美元。对于亚马逊，我们可以根据其资本支出和未来两年的GW产能增长预期来推算每GW的成本。Meta的假设成本更高，这反映了数据中心土地/建筑的前期投入（GPU部署之前）以及对外部GPU基础设施的依赖。对于Alphabet和亚马逊，我们假设每GW成本较低，以反映定制硅片的运用，特别是能够使用内部开发的TPU和Trainium/Graviton芯片，我们认为这可以相对于更依赖GPU的架构来降低有效计算成本。 字母安装容量估算 我们估计，Alphabet 在