过去一年，市场对 AI 基建的讨论主要围绕资本开支（Capex）。科技巨头在 GPU 和数据中心的投资成为 AI 产业链的核心水位计。大摩最新估算显示，不同 GPU 的每 GW 成本分别为：GB200 约 350 亿美元，GB300 约 390 亿美元，Vera Rubin 约 490 亿美元，Rubin Ultra 约 500 亿美元，较上一版均有所上调。相比之下，自研 ASIC 的单位建设成本较低，TPUv7 约 270 亿美元，Trainium3 约 210 亿美元，这也是 Google 和 Amazon 坚持自研芯片的原因，以获得长期成本、供应链和任务优化优势。
大摩将五家主要 Hyperscaler 的 2027/2028 年 Capex 上调至约 1.2 万亿美元 / 1.4 万亿美元，预计到 2028 年，五家公司合计可用算力将接近 120GW，较 2025 年的 30GW 增长近 4 倍。这一增长背后的关键判断是 AI 生态仍受算力约束，芯片、机柜、电力、建设周期、劳动力及政策等因素拉长了数据中心交付时间，部分项目从开工到开业可能长达三年。
从节奏上看，2025 年 Capex 约 4260 亿美元，2026 年升至 7790 亿美元，2027 年升至 1.23 万亿美元，2028 年进一步升至 1.396 万亿美元。2025-2027 年是 Capex 上升最陡峭的时期，尽管 2028 年增速放缓，但绝对金额仍处于高位，表明大厂并未因短期股价波动而停止投资，反而因供应链紧张而提前锁定容量。
结构上，Google 和 Amazon 是主要投入方，而 Meta 的 Capex 上修幅度最大。大摩将 Meta 2027/2028 年 Capex 上调 29%/22%，达到 2250 亿 / 2500 亿美元；同时将 Amazon 公司整体 Capex 上调 15%/29%，达到 3080 亿 / 3180 亿美元。
