过去一年市场对 AI基建的讨论几乎都围绕一个词资本开

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 和数据中心的投入成为核心指标。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 的单位建设成本更低，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，以获得成本、供应链和任务优化的长期优势。

大摩将五家主要 Hyperscaler 的 2027/2028 年 Capex 上调至约 1.2 万亿至 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。这背后是 AI 生态仍处于算力约束状态，芯片、机柜、电力等建设周期被拉长，部分数据中心从开工到开业可能长达三年。

Capex 节奏显示，2025 年约 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 至 2027 年是增长最陡峭的时期，尽管 2028 年增速放缓，但绝对金额仍高位。这表明大厂并未因短期股价波动而停止投入，反而因电力、建设和芯片供应链紧张而提前锁定容量。

结构上，Google 和 Amazon 是投入大户，而 Meta 的 Capex 上修幅度最大，大摩将其 2027/2028 年 Capex 上调 29%/22%，达到 2250 亿/2500 亿美元；同时将 Amazon 整体 Capex 上调 15%/29%，达到 3080 亿/3180 亿美元。