高盛做的这张图火了,云厂商多长时间回本

network

高盛做的这张图火了，核心问题只有一个：六大超大规模云厂商（Alphabet、Amazon、Microsoft、Meta、Oracle、SpaceX）在 2026–2027 年投入的约 1.73 万亿美元 AI 算力资本开支，要在 2028–2030 年赚回多少收入，才能达到合理ROIC。

结论：15% ROIC 要 1.42 万亿，0% 也要近 0.92 万亿，30% 要近 1.91 万亿。

报告认为当前 ROIC 被压低，是因为钱先花、收入后到，不等于 AI 经济模型本身赚不到钱。

支撑论据包括：三大云（AWS/Azure/GCP）截至 2026 年 Q2 积压订单约 1.69 万亿美元，同比大增；他们 2026–27 年约 1.22 万亿 capex 对应的 15% 门槛大约只要 1 万亿收入，相当于现有 backlog 的约 59%。

network

高盛给出重磅预测。

美国五大云巨头，明年AI基建资本支出，大涨超50%，达到1.2万亿美元。

这个数字，已经高于市场原本对2027年的预期。
要撑起这笔巨额投入，未来每年需要创造3000亿美元AI收入。

算力、存储整条产业链，需求会持续爆发。
这一轮AI资本开支浪潮，会持续带动硬件赛道。
长期主线清晰，产业链机会值得持续跟踪。

network

高盛：别等中期选举，“金发姑娘”行情或将提前点燃年底美股反弹

高盛分析称，金融市场已过度提前反映滞胀和高收益率风险，随着温和的
“金发姑娘（Goldilocks）”阶段的到来，投资者无需等到美国中期选举之后再观望，而应提前应对年底反弹。

1. 通胀放缓与AI驱动的通缩

* 能源价格下行压力：关税传导效应减弱且紧缩政策见效之际，随着霍尔木兹海峡物流流向正常化，能源部门结构性通缩的可能性较高。

* AI向消费领域的渗透与成本创新：Meta的“Muse”发布加速了AI的大众商用化进程。企业代理AI的引入将降低消费领域的成本，这一技术因素正成为比能源价格下行更重要的通缩动力。$META

2. 经济增长放缓导致央行鹰派空间受限

* 增长动能（二阶导数）放缓：财政优惠缩减、高油价及抵押贷款利率负担将使美国经济增长加速度逐步降低（首席经济学家Jan Hatzius分析）。

* 利率担忧缓解：AI设备投资（Capex）增速放缓与通胀稳定预期相结合，央行未来加息幅度可能小于当前市场定价水平。

* 国债收益率上升性质转变：近期美国10年期国债收益率上升并非源于资金筹措竞争或通胀压力，而是源于良好的PMI指标等稳健的名义增长，因此并非威胁股市的因素。

3. 企业核心盈利稳健与估值支撑

* 打消盈利泡沫争议：虽观察到存储半导体等领域超额盈利现象，但系统整体并非盈利泡沫（美国股票策略主管Ben Snider分析）。

* 中长期基本面维持：需警惕对一次性“其他收入”的过度溢价，但企业核心营业利润即使在增长势头趋缓的情况下，也预计至少维持至2027年底的稳健体质，从而支撑股价估值。

4. 摆脱滞胀回归金发姑娘体制

* 与1990年代中后期的相似性：增长势头放缓、通胀稳定、央行立场缓和、先行的估值调整，与1990年代大规模技术创新时期的强势市场环境相似。

* 提前介入必要性：历史上中期选举后常出现年底反弹，但本次宏观利空因素提前消退，反弹时点或将提前。若能源价格负担缓解，不仅美国股市，欧洲及英国股市也将具备加入积极反弹潮流的环境。

network

我们正处在1870的拂晓时刻【黑市总裁闭门演讲全文】
像Anthropic和OpenAI这样的大型模型公司，几年前几乎没有收入，到2025年7月，收入增长了100倍。截至7月，它们的年化收入已经达到「1050亿美元」。这在人类历史上是前所未有的。
这两句话来自黑石集团总裁兼首席运营官Jon Gray。9月20日，他在面向「100多位」全球顶级投资者的闭门演示中，首次全方位披露了黑石内部关于人工智能投资的专有数据与核心判断。以下为演讲全文。
一、开场
我很喜欢这段音乐。这是黑石集团2024年的假日视频，2026年的视频也即将发布。很高兴各位从世界各地莅临此处，非常感谢。若没有在座各位的支持，我们也不会取得今天的成就。我们始终心怀感激。谢谢大家。
二、从最重要的问题谈起
现在，我们想谈谈各位在考虑进行巨额投资时最关心的几个问题。我认为最好先从最重要的问题入手——如何成为一名全球金融健身领域的意见领袖。
这对我来说非常重要。我这里有五点建议。
第一，需要大量出汗。幸运的是，我天生就容易出汗，但这能让人显得非常真实。
第二，需要抬高镜头角度。我的女儿们总是提醒我，否则就会露出可怕的双下巴。
第三，应毫不掩饰地展示品牌。若想感觉自己像一名纳斯卡赛车手，那就展示一个标识，表明自己很重要。
第四，应具备「傻爸爸」式气质。完美。再加上五个表情符号，这能展现满满的热情，让拍摄充满乐趣。
以上铺垫到此为止，下面进入正题。
三、今天上午要解答的四个问题
今天上午，我们打算尝试解答四个问题。
第一，自从我们大多数人去年齐聚一堂以来，发生了什么？
第二，我们能从过去，特别是遥远的过去中学到什么？
第三，我们今天身处何方？
第四，我们要去往何方，未来将会发生什么？
四、从AI角度切入
我们当然要从人工智能这两个字母的角度来探讨这个问题。这并不意味着我们不重视乌克兰和中东的地缘政治局势——这些局势推高了大宗商品价格，导致通货膨胀和短期利率上升，正如我们昨天所看到的。人们担忧赤字、长期利率，所有这些对投资者来说都很重要。但是，当我们思考最终什么会驱动投资组合价值、经济正在发生什么以及未来会发生什么时，我们必须考虑这两个字母。
因此，我想回到一年前，也就是2025年9月17日，我们当时在这个房间里。我们当时在想些什么？
我们保持热情的主要原因是什么？最主要的，是人工智能。我们的风格在过去一年变化不大。
五、回顾过去一年
当我们回顾过去一年或两年的人工智能发展历程时，以谷歌代币为例，其交易量从2024年几乎为零，增长到如今每月「480万亿枚」代币。到了2026年5月，交易量已经达到「3.2千万亿枚」代币——这是我在准备本次演讲时新接触到的词。到了9月份，这些数字显然还会更高。
像Anthropic和OpenAI这样的大型模型公司，几年前几乎没有收入，到2025年7月，收入增长了「100倍」。截至7月，它们的年化收入已经达到「1050亿美元」。这在人类历史上是前所未有的。
黑石集团通过投资组合公司获得了独特视角。这些数据来自我们的投资组合公司、普通合伙人持股的投资组合公司以及我们的借款人。去年9月，这14家公司的年化收入为2500万美元，如今增长了「21倍」，年化收入达到5.25亿美元。这反映了市场现状，因为这些公司获得了非凡的投资回报。
这显然会影响估值。我们有幸投资了这两家公司，它们去年9月的估值为6830亿美元，如今估计合计超过「2.3万亿美元」。随着它们开始上市，其强大的收入模式正在推动估值增长。
六、基础设施、资本支出与电力
我们去年还讨论了很多内容：不仅仅是模型和技术，还有实现这些模型和技术所需的基础设施。全球资本支出增长了「六倍」，明年这些数字还会更大。去年，五家超大规模数据中心公司的资本支出为4150亿美元，今年这个数字翻了一番，达到「8200亿美元」，相当于美国GDP的「2.5%」。
不仅仅是超大规模数据中心，我们也积极参与数据中心租赁。我们拥有全球最大的平台，2024年租赁了1吉瓦，2025年租赁了2吉瓦，今年预计至少租赁「6吉瓦」，相当于近「1000亿美元」的资本支出，租户们还将投入数千亿美元用于芯片。
遗憾的是，我们没有投资存储芯片公司。该领域领军企业如美光、SK海力士等，股价分别上涨了「600%」和「500%」。面对这样的图表，投资者的第一反应往往是：这看似泡沫。但SK海力士目前的市盈率仅为「4倍」，这可不是2000年思科市盈率高达150倍的时候。市场对当前形势仍抱有较大怀疑。
去年，我们投入了大量资金用于GPU和TPU的融资，与英伟达和博通建立了合作关系，在新型云计算领域大举投资，并与谷歌成立了一家合资企业。通过Crux公司，我们与Firmus在澳大利亚、NASA和印度以及全球众多数据中心公司进行了投资。我们认为，对计算能力的强劲需求将继续带来丰厚回报。
不仅仅是数据中心，电力也越来越重要。去年我们谈到了电力对未来的关键作用。过去五年，公用事业资本支出高达「8000亿美元」，预计未来五年将几乎翻一番。我本周访问加拿大，当地正在讨论投入数千亿美元扩建和升级电网；类似情况将在全球范围内出现。
该领域股票反应不如存储芯片公司剧烈，但电力行业曾被视为乏味行业，而如今，生产涡轮机、冷却设备和电气设备的公司股价一年内上涨了「44%到81%」。幸运的是，我们在这个领域同样投入了大量资金——我们向Sempra Infrastructure提供了巨额信贷，用于资助一个大型液化天然气项目；投资了能源数据分析公司Enverus；投资了Williams，以建设公用事业公司、发电厂和数据中心，其正在建设麦克莱恩项目；还投资了欧洲电气设备、风能和太阳能技术公司以及可再生能源公司。在能源转型和基础设施业务方面，我们投入了巨资。
这些与人工智能相关的投资带来了怎样的回报？我们分析了今年第二季度全公司收益最高的十项投资，其中「九项」都集中在人工智能领域，包括一些行业标杆企业，只有印度的Aster Care医院是例外。预计第三季度的情况会非常相似。
七、从遥远过去学习：1870—1900
那么，我们能从过去，特别是遥远的过去学到什么？让我们把时间回溯至1870年9月17日。当时大多数美国人都生活在农场里，这是美国内战后的时期，几乎所有的建筑都是木制的。若前往邻镇探亲，需骑马；若夜间阅读，则需点燃蜡烛。
仅仅30年后，一切就发生了翻天覆地的变化。到了1900年，许多建筑已由钢铁建造；探亲可以选择乘坐火车，路上也开始出现汽车；多亏托马斯·爱迪生，人们可以在灯光下阅读。
我认为，我们今天所处的境况更接近1870年，一场重大的工业革命即将到来。从1870年到1900年这段时间，经济上发生了什么？年劳动生产率翻了一番，GDP增长了「四倍」，实际制造业增长了「六倍」，股市上涨了「七倍」。我并不是说今天也会发生同样的事情，但这确实展现了技术变革和创新的力量，以及它们最终对经济和投资的意义。
但即便在繁荣时期，也难免会有衰退。当时支撑这一切的关键基础设施是铁路，在那段时间里，有「200家」铁路公司破产或资不抵债。这是一个警示。当时，他们以高杠杆率提前建设供应，远超需求，这与后来的电信基础设施建设非常相似。而今天情况截然不同：无论是能源还是数据中心，需求都远超供应，且大部分已签订合同的对象是杠杆率极低的公司。这并不意味着不会出现问题，但情况已经发生了变化。
八、1984年广告与「牛肉在哪儿」
现在将时间快进84年。1984年1月22日，我即将迎来14岁生日，在伊利诺伊州高地公园的榆树广场初中，观看乔·泰斯曼执教的华盛顿红皮队对阵马库斯·艾伦率领的奥克兰突袭者队的比赛。比赛并不精彩，比分是38比9。不过亮点是两则广告。
第一则就是史蒂夫·乔布斯1984年那则著名的广告：「1月24日，苹果公司将推出Macintosh电脑，届时人们就会明白为什么1984年不会再像《1984》那样了。」
这则广告极具预见性——它讲的是计算机应该普及化。人们不应被迫使用Cobalt操作系统，也不应被迫使用MS-DOS和那些繁琐命令；人们应该只需点击一下鼠标，就能拥有触手可及的强大计算能力。
若以今天作比，我们讨论的是全世界每个人都能获得智慧——即使身处世界上最小的村庄，也能接触到世界上最杰出的头脑，而无需身处英国剑桥或美国马萨诸塞州剑桥。这是一个非常有力的信息。
但我认为，本次讨论中最相关的话题，是同一场超级碗比赛中克拉拉·佩勒提出的问题。这位81岁的老人看着一个巨大蓬松的面包，提出了一个非常重要的问题：「牛肉在哪里？」
这正是我们面临的问题：我们正在投入数万亿美元的资本支出，这究竟意味着什么？它是否真正有意义？还是仅仅是循环融资，最终令人们损失所有资金？
九、当前状况与AI应用
这就是我们试图解答的问题。我想回到当前状况，并说明我对这些投资充满信心的原因。这一切都始于我们公司内部正在发生的事情：人工智能的应用案例正在迅速扩展，几乎无处不在。
例如，在流程改进方面，印度的IGI钻石分级系统以及我们合作的移动通信塔公司Phoenix Tower，后者目前处理租赁的速度提高了「五倍」。该公司投资400万美元开发新的人工智能流程，每年因此获得450万美元收益，软件工程年回报率超过「100%」。我们合作的几乎所有公司都从中受益。Enverus已建立新的代码修复流程，其在示范公司投入的资金获得了「18倍回报」——这正是投资持续增长的原因。
在客户服务方面，Tricon是一家租赁住房公司，它可以将申请处理速度提高「90%」。内容创作、广告、设计、效果图制作等领域同样如此。
但这不仅仅关乎生产力。我们投资组合公司Chamberlain是一家车库门开启设备公司，他们发布了支持人脸识别的MyQ Secure View三合一智能锁。几年前，他们发现可以利用人工智能可视化技术，将业务拓展到前门以及用于亚马逊包裹的车库门。如今，他们的年化收入已达4050万美元，CEO预计未来五年内年化收入将达到「5亿美元」。随着时间推移，我们将看到越来越多类似案例。
在法律和合规领域，营销审查的效率提高了「50%」。在软件开发领域，我个人最欣赏的是首席信息官和投资组合智能代理，其将时间缩短了「99%」。
现在，这些优势也开始体现在数据上。美国年生产率增长率过去十年平均为1.5%，而过去两年半已达到「2.6%」。超大规模数据中心企业是这一趋势的先锋，过去三年半他们的员工人均收入增长了「65%」，利润率也在上升。标普500指数成分股公司和我们投资组合公司的EBITDA利润率在过去四年中分别提高了「500到700个基点」。
这带来了非常强劲的盈利增长。过去12个月的平均增长率为「15%」，即使剔除一次性收益，也达到了「32%」。毫无疑问，随着这项技术在经济中的普及，它将产生巨大的影响。
十、技术走向现实世界
现在，一切都将发生改变。目前，这些技术大多仍停留在办公桌上。但随着这些技术离开办公桌，应用于机器人、自动驾驶汽车、国家安全等各种实际场景，对计算能力的需求将越来越大，生产力也将不断提升。
以无人驾驶汽车公司Waymo为例，过去两年半，其行驶里程增长了「250倍」，而严重事故率降低了「94%」。这种趋势将会持续下去，并产生深远影响。
关于人工智能对我们生活的影响，挑战在所难免，社会也必将经历转型。但探讨一些真正的积极影响同样有意义。
其中之一就是就业增长。在我们的数据中心公司QTS，蓝领工作岗位正在蓬勃发展，不到两年时间，工地的建筑工人数量就增长了「两倍」。尽管人工智能提高了生产力，但我们公司的整体就业人数仍在增长。过去十年里，新的商业应用数量翻了一番，现在创办公司也容易多了。
十一、科学与健康
这项技术最令人兴奋的地方在于科学。发表在《自然》杂志上的一项研究表明，由于人工智能发现的药物，一期临床试验的成功率显著提高。人工智能在化学领域无疑更胜一筹；在生物学方面仍需改进，但前景可期。麦肯锡最近的一项研究显示，通过人工智能优化，可将一项试验的时长缩短「40%」。我们投资组合公司Vara也在这个领域做着同样的事情。对所有人而言，最令人兴奋的莫过于：人工智能将如何长期改善我们的健康。
十二、未来三大基本信念
鉴于这一切正在发生，我们该何去何从？我们有三个基本信念。
第一，这些应用场景将会激增，这将极大地提高生产力——不仅发生在医疗和法律领域，也发生在现实世界。随着生产力提高，人们会越来越多地使用人工智能，这将推动智能需求的指数级增长。我们认为这种情况还会继续下去。而真正的障碍在于现实世界，在于芯片、电力和数据中心。
十三、现实挑战
为何会面临这些挑战？我现在正站在一个数据中心、即人工智能工厂的工地上，这里面临一系列切实挑战。
首先是权益问题，社区对此感到担忧。不幸的是，存在许多误解：建造数据中心几乎不需要用水，可为社区带来益处，并利用新能源降低电力成本。但人们的担忧仍然会拖慢项目进度，比如项目暂停，我们在纽约州就看到了这种情况。
其次是电力建设的难度，比如从通用电气Vernova公司获得一台涡轮机，需要排队等到「2031年」。
在芯片供应方面，超大规模数据中心在五年内将其容量上限提高了「九倍」，而芯片公司的产能甚至没有翻一番。芯片行业本身具有周期性，相关公司一直犹豫不决，导致芯片严重短缺。
还有一个真正与我们息息相关的问题：这些人工智能工厂，包括电力、数据中心和芯片本身，都需要巨额资金——每吉瓦电力需要「550亿美元」。黑石集团拥有独特的规模优势，能够了解现状并调动所需资源。
现在回顾去年最令我们担忧的问题：低估技术颠覆性创新的风险。
去年，这种情况体现在股市上——专业服务、软件和信息服务公司的股价下跌。在很多情况下，它们的基本业务状况良好，但由于市场参与者担心这些公司未来的发展前景，不确定性大大增加，估值倍数被压缩。这种情况也发生在私募市场，软件交易下降了「66%」，大型交易的跌幅还会更大。
但并非所有公司都会面临同样的结果。25年前面临亚马逊冲击的六家零售商便是很好的例证：Kmart、Sears和Toys R Us最终被历史淘汰，而沃尔玛、Costco和TJ Maxx则成功生存了下来。它们拥有独特的价值主张，成功渡过了这场风暴。
在白领企业中也会出现类似动态。有些公司拥有至关重要的记录系统，管理团队将关注点从席位转向结果，最终取得了更好的业绩。而在此期间，由于不确定性，部分公司的估值倍数可能会较低。
十四、稀缺资产
这个世界上还有一些与科技无关的赢家，我们姑且称之为稀缺资产。我们投资了印度的一支板球队。印度有14亿人口，板球是最受欢迎的运动，目前仅有10支球队，人工智能也无法取代板球。我们还投资了一家优秀的咖啡连锁店7 Brew，其招牌饮品是金发女郎咖啡。人们仍然需要并喜爱这些产品。
海滨房产可能是最佳投资领域之一。尽管房地产不受青睐且估值倍数较低，但这些体验不会消失，相关资产不可替代。或者像罗马机场那样的基础设施，同样至关重要。
十五、最大风险
那么，最大的风险是什么？
首先是网络安全。金融机构的关键基础设施一旦出现问题，很可能会引发政治动荡，不仅在美国，也会波及全球。
其次，如果监管措施减缓了技术前沿的发展，并不会改变技术扩散的必然趋势，因为如今的技术已经非常强大。技术持续发展本身也是一项重要风险。比如太空数据中心以及手机上的边缘计算，这些都有可能发生。但考虑到需求曲线，这有些像电力：需要核能、天然气和可再生能源并行发展。目前地面数据中心仍然非常重要。
第三是地缘政治紧张局势。第四是估值过高的问题。那些刚刚起步、没有收入的公司估值却高达「100亿美元」，一些国防科技公司的估值也高得惊人，这些都需要密切关注。
这些是我们每天投资讨论中的问题，也是我们专注于技术栈最底层——计算——的原因之一，因为我们对这一部分最有信心。
十六、核心与回报
那么，真正的「核心」是什么？就是芯片、数据中心和电力。而在这之上，真正的核心是投资回报。我们将继续看到应用场景增加、需求持续增长，而这正是这项巨额投资的合理性所在。
最后，我们仍以那张「北极星」幻灯片结束，即我们常说的「一切都关乎回报」。自从Pete和Steve 40年前创立这家公司以来，我们始终致力于为客户创造价值。Steve每天都在提醒我们这一点。这正是我们撰写备忘录、周末阅读备忘录，并花费大量时间思考世界走向的原因。
感恩是永恒的价值观。我们对在座各位都充满感激。祝各位今天余下时间愉快。再次感谢。

network

不要相信“AI资本开支可以无限增长”以及“十年需求能见度”这种叙事
芯片分析师 P Equity认为，超大型云厂商根本无法准确预测两年以后，更不用说十年。AI当然可能长期增长，但任何技术最终都会进入成熟期，资本开支迟早会从高速增长转向平台期。因此存储依然是周期行业，只是这轮周期因为长期协议LTA、预付款和价格下限的存在，下行可能比过去温和。
但短中期真正夸张的是存储。AI数据中心正在从训练逐步转向推理，而推理对Memory Bandwidth、模型权重、KV Cache、长期Agent任务的存储要求更高。不同机构对存储占Hyperscaler Capex比例预测差异很大，但共同结论是：存储已经成为AI基础设施最大成本项之一。文件中甚至引用UBS估计，明年单独存储支出可能达到9000亿美元。
这意味着AI产业链下一阶段不能只盯HBM。HBM仍然是最高价值量、利润率最高的核心存储之一，但Agent普及可能同时拉动HBM、DDR5和NAND。尤其是长期运行的Agent，需要保存更多上下文、状态、数据和中间结果，部分数据没有必要全部留在昂贵的HBM里，可以下沉到NAND。因此，Agent爆发本质上是整个Memory Hierarchy需求一起上升，而不是单纯HBM需求增加。
美股投资网获悉，第二个非常重要的变化是：GPU可能已经不是最大的物理瓶颈。现在市场上老GPU租赁价格仍然很高，H100甚至被延长到八九年使用，说明算力需求确实很强。但AMD相关专家给出的判断是，单纯从裸芯片供应来看可能没有想象中那么缺，真正限制GPU部署的是电力、先进封装和存储。也就是说，未来判断AI Capex，不能只看NVDA能生产多少GPU，而要看这些GPU有没有电、有内存、有封装、有机架可以真正运行。
第三个最值得关注的隐藏瓶颈是ABF载板。Vera Rubin的BOM中，出现三位数价格上涨的几个环节包括ABF载板、PCB和存储。Mr. P判断ABF短缺可能持续到2028年以后，甚至有人认为持续到2030年。戴尔、惠普、英伟达、博通近期也都在供应链讨论中提到DRAM、NAND、ABF载板和晶圆限制。这个逻辑非常重要，因为市场已经充分交易GPU和HBM，但ABF可能仍然属于关注度相对较低、却直接决定高端AI芯片能否完成封装出货的环节。
第四个长期趋势是“铜退光进”，但速度会比市场想象得慢。光通信最终一定会赢，因为AI集群规模越来越大，速度、带宽和功耗的重要性越来越高，铜在高速传输下会面临串扰、散热等问题。但CPO目前仍然存在成本、良率和散热问题，因此2027年前铜和光大概率继续共存，2027年可能先看到NPO，2028到2029年CPO开始放量，而真正大规模主导可能要到2030年以后。换句话说，铜不是马上被淘汰，而是在被“强行续命”。
为什么云厂商会尽量拖延CPO？
一个很关键的原因其实还是存储。Memory已经贵到占掉越来越多BOM和资本开支，Hyperscaler必须在其他环节压成本。如果铜还能满足需求，他们就会尽量多用几年，而不是立即全面升级昂贵的CPO。这个逻辑说明未来AI服务器产业链不是所有零部件一起涨价，而是会发生资本开支内部的“抢预算”：Memory拿走的钱越多，其他部件越需要降成本。
第五个真正的大瓶颈可能是电力。数据中心并不是服务器买回来就能运行，而是需要Land、Power、Shell、并网、燃气轮机等完整基础设施。现在三菱、西门子、GE Vernova等燃气轮机供应商的积压已经排到2030年以后，今天订燃气轮机可能2030年才能交货。因此未来几年AI算力增长速度，很可能不是由GPU生产速度决定，而是由“多少GW电力能够真正通电”决定。
美股投资网认为对投资最有价值的一句话，AI基础设施正在从“GPU短缺时代”，进入“系统瓶颈时代”。
也就是未来不能再简单理解成“AI需求增长等于NVDA卖更多GPU”，而应该拆成四条主线：Logic、Memory、Power、Networking。Mr. P也明确把AI基础设施归纳为这四大领域。
短中期最强确定性仍然是Memory，尤其HBM、DRAM、NAND $SNDK ，相关 $MU 美光，SK海力士 $SKHY ；其次是被市场相对忽略的ABF载板、PCB和先进封装；再往后是网络升级，尤其高速光通信、激光器和最终的CPO；而电力虽然可能是最大物理瓶颈，但燃气轮机等部分资产因为订单已经排到2030年以后，新增订单带来的边际增长反而未必像两年前那么有吸引力。这个区别非常重要：产业最短缺的东西，不一定等于股票现在最值得追的东西。
最后还有一个容易被忽视的风险点：LTA并没有彻底消灭存储周期。即使合同写了五年甚至十年，一旦AI资本开支真的大幅下降，供应商也未必敢强迫客户接货，否则客户只会把DRAM囤进仓库，未来几年停止采购。因此LTA更像是“降低周期波动”，而不是“消灭周期”。
根据美股大数据 StockWe.com
AI下一阶段最大的Alpha，可能不再来自最显眼的GPU，而是来自GPU背后那些“没有它就无法开机”的Memory、ABF载板、先进封装、电力和高速网络。

network

美国目前正见证历史上最大规模的基础设施投资浪潮。

数据中心和AI基础设施的总投资预计从2025年至2032年，每年平均占美国GDP的3.63%，这是1800年代以来主要基础设施建设中占比最高。

高盛也预计，2027年超大规模企业资本支出占国内生产总值（GDP）的比重，将达到1800年代后半期铁路建设热潮以来的最高水平。

不过，投资增长速度预计将逐步放缓。
今年的资本支出增长率接近100%，预计2027年为54%，
2028年将降至12%。
2028年的投资额预计约为1.4万亿美元。

network

루팡
@DrNHJ
·
22小时
翻译自 韩语
Truist Securities：“AI 云 ARR，2030 年有望突破 2.1 万亿美元”

$NBIS , $NVDA, $AMZN, $GOOGL, $MSFT, $META, $SPCX

• AI 云 ARR 预计从 2025 年 3100 亿美元 → 2026 年 4930 亿美元 → 2030 年 2.094 万亿美元扩大

→ 5 年内约 7 倍，CAGR 47%

• 迄今为止 AI 基础设施需求主要由模型训练（Training）主导，但 Truist 预计从 2026 年起，推理（Inference）将转为更大的工作负载，并成为后续 AI 云需求的核心

• 全球数据中心容量
2025 年 103GW → 2030 年 200GW

• 整体数据中心中 AI 占比
23% → 50%

• 由此带来的 AI 专用计算容量
24GW → 100GW，约 4.2 倍增长

（随着 AI 投资的下一个增长轴从“训练”转向推理，AI 云收入以及数据中心电力·计算需求预计到 2030 年将同时急剧增加）