AI投資上看7.6兆美元 科技巨頭現金流承壓

谷歌(GOOGL)、亞馬遜(AMZN)、微軟(MSFT)與Meta(META)之間的人工智慧(AI)投資競賽,焦點正從「資本支出規模」轉向「能撐多久成本」。隨著資料中心與半導體投資持續擴大,自由現金流與負債壓力已成為大型雲端服務商(hyperscaler)估值的核心指標。

美利茲證券(Meritz Securities)在14日發布的報告中分析,今年下半年起,hyperscaler之間的「優劣分化」恐將展開。報告指出,這輪半導體週期由「需求」而非「供給」帶動,身為最終需求方的大型雲端企業財務體質因此變得格外重要。

今年上半年,市場普遍把AI資本支出解讀為「為未來收益儲備」,認為掌握越多繪圖處理器(GPU)、資料中心與運算資源的企業越佔優勢。不過第二季財報公布後,投資擴大對現金流造成的壓力開始受到更多關注。

微軟(MSFT)與亞馬遜(AMZN)第二季交出穩健成績單,多數hyperscaler也上修了資本支出計畫。只是AI基礎建設成本增速過快,市場開始在同一筆投資中,同時檢視營收成長與資金調度負擔兩個面向。

高盛預估,2026年至2031年AI基礎建設投資規模最高恐達7兆6000億美元,其中晶片、伺服器等運算領域約5兆1000億美元,資料中心與電力基礎建設約2兆5000億美元。

另有估算顯示,今年全年投資規模約8000億美元,明年可能擴大到1兆美元左右。單看數字,AI基礎建設競賽已不只是個別企業的研發投入,而是同時牽動電網、不動產與伺服器供應鏈的「資本密集型產業」。

問題在於投資與現金創造之間的時間差。美利茲證券在檢視第二季財報後預估,hyperscaler的自由現金流可能從今年第四季起轉為負值,到明年為止累計赤字恐超過1000億美元。

自由現金流是營運產生的現金扣除資本支出等支出後的餘額。在AI需求真正轉化為營收與獲利之前,即便投資規模相近,企業之間的負擔差異也可能拉大。

國際清算銀行(BIS)也把AI基礎建設的融資結構列為風險因素之一。BIS在3月發布的報告中指出,大型科技企業除了公司債之外,還運用資料中心特殊目的公司(SPV)、長期租賃、電力與運算採購合約等多種工具募資。

這種結構能把前期資本支出轉化為長期費用負擔,但部分負債可能留在資產負債表之外。因此有分析指出,若只看帳面負債,恐怕無法完整反映實際負債規模。

依BIS的分析,美國主要hyperscaler的實際負債規模可能不是帳面上的5000億美元,而是高達1兆6000億美元。這意味著AI基礎建設競賽已不只是雲端營收之爭,而是延伸到信用市場與長期合約結構的問題。

利率與通膨壓力同樣是變數。美利茲證券研究員尹汝三(윤여삼)表示:「若為因應通膨而進一步升息,首當其衝的很可能是需要龐大資本的AI投資企業。」他也補充,「這並非質疑當前AI投資的基本面,而是在強調總體經濟的脆弱性。」評論人士認為,這段發言點出的是利率環境與AI資本支出之間的連動風險,而非對AI產業前景本身提出質疑。

AI成本結構對加密貨幣市場而言也是間接變數。比特幣(BTC)挖礦、AI運算與資料中心業務,同樣仰賴電力、半導體與融資成本。本報先前報導,AI基礎建設成本結構與資料中心設計的變化,可作為觀察相關產業的背景指標。

美國大型科技企業的AI資本支出壓力,其實已反映在現金流指標上。本報先前也報導,Alphabet、亞馬遜、Meta與甲骨文的自由現金流出現下滑或轉為赤字,唯獨微軟仍維持正值。

AI大戰的焦點,正從「投資意願」轉向「承受成本的能力」。在資料中心、電力與半導體的爭奪戰持續上演之際,企業的自由現金流與表外負債,已成為必須同步檢視的指標。

查證來源:亞洲經濟(Asiae)原文報導(連結)、BIS報告(連結)、BIS Bulletin No.120(連結)、RealClear AI整理的高盛報告摘要(連結)。