美股AI算力的隱憂

本文來自格隆匯專欄：中信證券研究 作者：陳俊雲 賈凱方等

4月中旬以來，面對美股AI算力股票的亢奮表現，鉅額AI 資本支出（CAPEX）投入的持續性仍困擾着市場，並帶來市場波動和焦慮。基於AI「應用落地帶來的收入增加+效率提升-投入成本」的簡化分析框架，我們判斷當前AI帶來的收入增長、投入成本基本相當，效率提升影響短期偏中性。當前AI產業投入&產出仍處於脆弱平衡之中，難言理想，伴隨AI CAPEX增加，科技巨頭的股東回報能力亦面臨持續下降風險，在收入增長、效率提升、成本投入的三要素體系中，短期AI產業平衡的關鍵在於軟件SaaS商業化的突破。我們毫不懷疑全球AI產業的長期發展前景，但短期脆弱的ROI、龐大的CAPEX投入、應用落地的緩慢等，料使得美股AI算力投資持續保持高波動性，逆向思維為短期最優策略。

▍報告緣起：

自4月中旬市場低點至今，以英偉達為代表的美股AI算力相關個股持續高歌猛進，併成為今年以來美股市場表現最好的子板塊之一，而在剛過去的Q2財報中，谷歌、Meta等科技巨頭繼續上調全年資本開支指引，英偉達CEO在最新季報給出了2030年全球AI算力3~4萬億美元潛在市場規模（TAM）的預測，產業、資本市場對AI算力的熱情不斷高漲。但一方面，美股互聯網巨頭，雖在AI領域創造了可觀的廣告收入，大幅度的資本開支投入、AI研究人員招聘等依舊引發了資本市場對其中短期利潤率的擔憂；同時美股AI應用軟件公司業績目前暫未體現出AI帶來的收入增長，引發市場對產業的擔憂。結合市場分歧，我們基於「AI應用落地帶來的收入增加+效率提升-AI投入成本」這一框架，回答美股AI算力的ROI、持續性及對應空間。

▍收入增長：互聯網提供主要增量，AI軟件仍需時間。

目前美股下游AI應用主要集中於互聯網巨頭、軟件SaaS、初創企業等，其他領域或仍處於早期探索階段，或尚未貢獻規模收入，具體而言：

1）目前AI已經在互聯網領域大規模落地，併成為美國互聯網公司收入增長的重要引擎。這些公司正利用AI來增強現有產品並創造新產品，從而提高用户參與度和變現能力。例如，AI驅動的推薦引擎正在提升平臺的內容發現體驗，使相關公司的廣告投放更加精準有效；

2）在一級市場，大量初創企業通過AI虛擬助手、AI內容製作等工具產品實現收入落地；

3）在軟件領域，企業藉助AI Agent開始逐步實現收入落地。我們測算上述領域2026年將創造千億美元以上量級的收入，其中互聯網廣告&電商將提供主要貢獻。

▍成本投入：主要體現在AI硬件折舊、配套費用等。

AI帶來的成本增加，當前主要體現在CAPEX投入（硬件、數據中心等），以及配套的運營支出（電力等成本消耗）等。結合四大雲服務商（CSP）最新的季報表述，我們預計2025年四大CSP在AI服務器領域的投入規模為1513億美元，同比+81%，預測四大CSP 2026年AI服務器投入規模為2483億美元，同比+64%。我們假定四大CSP 佔到全球AI CAPEX的55%的比重，從而預計全球2025年在AI服務器投入規模為2751億美元，同比+64%，預測2026年全球AI服務器投入規模為4139億美元，同比+50%。若以四年折舊期計算，預計2026單年度折舊規模在千億美元以上，同時參考Equinix披露的數據中心電力等運營成本，測算其他開支佔到當期折舊攤銷的50%左右，對應費用預計在每年500億美元量級。

▍費用節約：短期預計影響較為有限。

在經歷了2020年到2022年初的快速擴張后，亞馬遜、Meta和谷歌的員工數量同比增速在2022年中期之后開始大幅放緩，甚至出現負增長。這並非業務收縮的信號，更多體現這些公司在AI技術的賦能下，降低了對新增人力的依賴實現了人效的顯著提升。根據BIS的統計，2025年美國程序員數量大約為200萬人，單人薪資中位數為14萬美元。基於Meta的經驗，2022-2023年人員優化幅度最高超過15%，如果AI技術能將開發人員的效率提高10%~20%，那麼企業就可以在不增加人力的情況下，完成更多的開發任務，甚至可以通過裁減部分崗位來降低成本。以2025年BIS的預測數據計算，10%~20%的程序員優化就意味着可以節省高達約300~600億美元的費用。但同時我們也看到，美股科技巨頭正在耗費鉅額的薪資以吸引AI相關研究人員，AI帶來的效率可能需要更長的時間維度方能體現，因此，這一環節，我們傾向於認為，AI為這些公司帶來的財務貢獻呈現中性，即短期或無明顯影響。

▍后續展望：關注下半年主要軟件SaaS公司AI商業化進展。

從數據測算來看，AI投入、產出之間基本相稱，保持着脆弱的平衡。考慮到當下AI CAPEX投入仍在保持高速、規模化投入，AI商業化的重要性在持續提升，否則AI CAPEX的持續高速增長將難以為繼，同時對於科技巨頭而言，大量經營現金流投入AI CAPEX，或將導致企業股東回報能力的下降。因此，初創企業、軟件SaaS商業化突破是產業繼續前行的關鍵，尤其是軟件SaaS。從主要軟件公司的產品進度看，相關的AI Agent等產品自去年Q4推出以來，經歷了2~3個季度的產品導入、驗證之后，今年Q3/Q4將是一個可能的時間點，而10月份的Q3財報或是最佳的觀察窗口（體現於Q3財報或者財報中的指引部分）。

▍風險因素：

AI核心技術發展不及預期風險；科技領域政策監管持續收緊風險；私有數據相關的政策監管風險；全球宏觀經濟復甦不及預期風險；宏觀經濟波動導致歐美企業IT支出不及預期風險；AI存在潛在倫理、道德、侵犯用户隱私風險；企業數據泄露、信息安全風險；行業競爭持續加劇風險等。

▍投資策略：

基於AI「應用落地帶來的收入增加+效率提升-投入成本」的簡化分析框架，我們判斷當前AI帶來的收入增長和投入成本基本相當，效率提升影響短期偏中性。當前AI產業投入&產出正處於脆弱的平衡之中，伴隨AI CAPEX增加，科技巨頭的股東回報能力亦可能面臨持續下降風險，在收入增長、效率提升、成本投入的三要素體系中，短期AI產業平衡的關鍵在於軟件SaaS商業化的突破。我們並不懷疑全球AI產業的長期發展前景，但狂熱的市場氛圍下，脆弱的ROI、龐大的CAPEX投入、應用落地的緩慢等，料使得美股AI算力投資持續保持高波動性，逆向思維為短期最優策略。

注：本文節選自中信證券研究部已於2025年9月2日發佈的《前瞻研究美股科技板塊專題報告—美股AI算力的隱憂》報告；

作者：陳俊雲S1010517080001 賈凱方S1010522080001 高飛翔S1010523060003 劉天昊S1010525010002 許英博S1010510120041