美国超大规模云服务商的 AI 资本支出规模空前，但其能否获得合理回报，已成为市场最核心的投资争议。高盛最新发布的研究框架给出了一个具体数字。
据追风交易台消息，据高盛研究报告，在 15% 年化投资资本回报率（ROIC）的基准假设下，Alphabet、微软、亚马逊、Meta、甲骨文及 SpaceX 六大美国超大规模云服务商，需在 2028 至 2030 年间累计实现约 1.42 万亿美元的收入，方能为其 " 第二阶段 "（2026 至 2027 年）AI 算力资本支出提供合理回报。换算为单位容量口径，这一门槛相当于每吉瓦（GW）年均收入约 116 亿美元。
高盛分析师认为，近期回报率的压缩是大规模前期投资周期的自然结果，而非 AI 经济结构性盈利能力低下的证据。报告同时指出，三大公有云服务商（AWS、Azure、Google Cloud）截至 2026 年第二季度合计已累积约 1.69 万亿美元的合同待执行积压订单，远超上述门槛所需的 1.00 万亿美元，为未来变现潜力提供了重要支撑。
资本支出激增，投资者关注回报
美国超大规模云服务商正经历史无前例的资本密集度跃升。高盛将其 AI 算力建设划分为三个阶段：2023 至 2025 年的 " 第一阶段 " 总资本支出约 6330 亿美元，年均约 2110 亿美元；2026 至 2027 年的 " 第二阶段 " 总资本支出约 1.73 万亿美元，年均约 8630 亿美元；2028 至 2030 年的 " 第三阶段 " 预计总资本支出高达约 4.14 万亿美元，年均约 1.38 万亿美元。
据 Visible Alpha 共识数据，自 2026 年初以来，上述五家已上市超大规模云服务商（Alphabet、微软、亚马逊、Meta 及甲骨文）的 2026 至 2027 年资本支出一致预期已累计上调约 66%，两年合计上调幅度约为 7500 亿美元。高盛表示，其自身对 2027 年资本支出的预测仍高于市场一致预期，并认为这一较高估计更贴近投资者的实际预期。
随着近期资本支出规模逐渐被市场消化，当前投资者争议的焦点已转向两个紧密关联的问题：本轮 2026 至 2027 年资本支出能实现怎样的回报，以及 2028 年及以后的长期资本密集度将如何演变。
半导体供应链数据印证需求规模
高盛从半导体供应链的自下而上视角，对 AI 基础设施资本支出规模进行了独立测算，结果与需求端判断相互印证。
根据半导体公司指引及高盛自身预测，2027 年 AI 基础设施资本支出估计约为 1.3 万亿美元，同比增长约 60%；2028 年进一步升至约 2.0 万亿美元，同比增长约 42%。以算力容量衡量，预计 2026 年、2027 年及 2028 年 AI 数据中心新增部署规模分别约为 20GW、35GW 及 57GW。
具体来看，博通已就其客户在 2027 财年及 2028 财年分别部署 10GW 及 20GW 的 AI 相关算力提供了指引；英伟达表示 Blackwell 系统每 GW 约对应 250 亿美元收入，而下一代 Rubin 架构的这一数字将升至约 400 亿美元；AMD 则将其每 GW 收入机会测算为 150 亿至 200 亿美元。高盛综合上述数据，测算出每 GW 平均前期资本支出成本约为 420 亿美元，这一数字也成为其 ROIC 框架的核心输入假设之一。
ROIC 框架：关键假设与测算逻辑
高盛 ROIC 框架的核心在于，量化六大超大规模云服务商需要创造多少收入，才能在其 " 第二阶段 "AI 算力投资上实现基准回报。
在关键假设上，高盛将基准 ROIC 门槛设定为 15% 年化回报，以 2026 至 2027 年平均年度资本支出为基数，以 2028 至 2030 年税后净营业利润（NOPAT）衡量回报。每 GW 前期资本支出成本统一假设约为 420 亿美元，其中约 70% 用于 " 算力 "（服务器、芯片、网络硬件等），约 30% 用于 " 壳体 "（土地、建筑及相关基础设施）。折旧方面，" 算力 " 类资产使用寿命假设为 5 年，" 壳体 " 类资产为 15 年；数据中心年度运营及维护成本（电力、人力等）假设约为每 GW 8.36 亿美元。
基于上述假设，框架测算结果显示，六大超大规模云服务商需在 2028 至 2030 年间累计创收约 1.42 万亿美元，方可达成 15% 的 ROIC 门槛。高盛同时提供了敏感性分析：若 ROIC 目标区间设定为 0% 至 30%，对应所需累计收入区间约为 9080 亿至 1.89 万亿美元，每 GW 年均收入区间约为 62 亿至 186 亿美元。
高盛明确指出，超大规模云服务商目前在既有资本支出上所实现的 ROIC，几乎可以确定高于上述 15% 的基准门槛，因此该框架旨在回应部分投资者对 ROIC 可能为负的极端担忧。
云服务积压订单提供变现参照
为将上述抽象的收入门槛与现实需求相锚定，高盛引入了三大公有云服务商的合同积压订单数据作为参照。
据高盛报告，截至 2026 年第二季度，AWS、Azure 及 Google Cloud 合计报告的积压订单已达约 1.69 万亿美元，同比增长约 152%，较 2026 年初增长约 1.5 倍。各公司管理层均指出，算力供应不足限制了服务 AI 相关需求的能力，是加大资本支出投入的主要原因之一。
高盛测算，针对上述三家公司 2026 至 2027 年约 1.22 万亿美元的合并资本支出，以 15% 的 ROIC 门槛衡量，其 2028 至 2030 年需累计实现约 1.00 万亿美元收入。这一数字仅相当于当前积压订单总额 1.69 万亿美元的约 59%。高盛指出，该比较还基于积压订单未来不再增长的保守假设，而实际上近期积压订单一直保持两位数的环比增速。
企业管理层对 ROIC 前景表态乐观
多家超大规模云服务商管理层已通过公开场合，为 AI 资本支出的盈利前景提供了背书。
据高盛报告，亚马逊在 2026 年第二季度财报电话会议上表示，其 AWS 及 AI 相关资本支出具有清晰的未来强劲回报可见度：服务器及网络设备的盈亏平衡点约为 3 年（使用寿命 5 至 6 年），意味着盈亏平衡后仍有 2 至 3 年的显著现金流创造期；数据中心壳体则拥有 30 年以上的使用寿命，可支持 5 至 6 轮服务器经济周期。甲骨文在 2026 财年第四季度财报电话会议上披露，其基础设施业务大型项目的稳态 ROIC 约为 20% 至 30% 区间的高端水平。SpaceX 在高盛 Communacopia+ 科技大会上则表示，其 AI 算力资本支出当前可实现约一年的投资回收期。
微软则强调，AI 领域的单位经济效益优于云计算初期同阶段的表现，并认为 AI 业务毛利率不存在结构性障碍，长期有望向云计算业务的毛利率水平靠拢。多家公司还强调，数据中心基础设施在地理布局、硬件类型及工作负载适配上具备充分灵活性，有助于优化利用率、降低技术路线锁定风险。
变现路径多元，需求驱动有据可查
高盛认为，AI 算力的未来变现将依托多条路径推进，且当前需求加速信号已有具体案例支撑。
在企业端，三大公有云服务商已就多类型工作负载和服务上调定价，随着合同续签节奏加快，进一步涨价空间依然存在。企业变现模式涵盖从 " 裸金属 " 基础设施即服务（如 SpaceX 近期宣布的算力授权协议）到全栈企业软件服务等多个层次。在消费端，广告收入（Meta、Alphabet、亚马逊）的变现路径最为成熟，订阅、智能体商业化等新兴模式亦处于加速探索阶段。高盛还特别提及，近期 Meta 推出的 Muse 等面向消费者的智能体 AI 产品，有望推动消费 AI 范式从对话式向行动式跃迁，并在中长期带动更大规模的算力需求及相应变现机制。
从需求端信号看，高盛在其近期举办的 Communacopia+ 科技大会上观察到，企业 AI 应用正从实验阶段向落地实施加速转变，生产力驱动的回报愈发清晰，同时企业用户从 "token 最大化 " 向 "token 优化 " 的策略转变正在改善整体回报结构，并成为超大规模云服务商营收加速的领先指标。
