AI巨头财阀化的崛起之路

作者：Claus Aasholm

原文地址：

https://substack.com/inbox/post/209616884

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AI领域在经历了一轮冲击半导体股票的狂热行情后，话题焦点从投资热转向应用端，而超大规模数据中心运营商们却依然故我，科技板块随即迎来大幅调整。

同往常一样，这种情况并非源于半导体行业的基本面或其背后的超大规模运营商，而是被某些人或多或少已得到印证的看法所左右。

与巴菲特类似，我无法判断当下是否适合入场，但我确信投资本身是明智之举，长远来看这对改善我的财务状况大有裨益。

我甚至不确定如今是否还有人笃信择时策略，因为股价剧烈震荡，已与基本面严重背离。

一则未经证实的匿名消息声称，中国某企业已掌握深紫外光刻技术，致使ASML股价应声下跌，尽管该传闻与ASML的股价走向毫无关联。

有消息称，这家竞争者有望在一两年内产出少量能够实现约20纳米光刻的扫描设备。

即便传闻属实，这些也不过是研发阶段的样机，远非ASML那些运转稳定、良率遥遥领先的商业化设备。

中国本土的新型AI模型也遭遇着相同的困境。

即便没有正式的新闻报道，一条流言也足以让超大规模运营商的股票大幅跳水。

尽管我也会浏览各类传闻（投资者们戏称为科技八卦），但我的分析立足于事实与基本面的相对变化。

我在供应链上的合作伙伴们不愿将业务押注于传言，他们需要真实的数据来指引战略方向。

在这段空闲期，我广泛体验了各类前沿AI模型，以辅助我的数据收集工作。

虽然我对这些模型能力的进步总体感到惊艳，但它们仍会犯些低级失误，或者企图用冗余的修饰词来蒙混过关。

更多的token并不等同于更优的输出，这不过是在同一根针上堆叠更多干草罢了。

尽管我尝试过所有主流产品，但我通常发现Claude最能满足我的需求，不过即便是Anthropic最顶尖的版本，有时也会擅自“优化”一个早已成熟的工作流，而当结果明显有误时，它竟装作什么都没发生过。

Claude犯过的较为离奇的错误之一是，在其提交的每日报告中把星期几搞错了。

在我的认知里，7月22日是星期三。

仅仅一天的偏差，竟会带来如此显著的差异。

尽管这只是个小失误，但也揭示了一个道理：AI和初级员工一样，不能在没有成人监督的情况下操控重型设备。

尽管如此，我仍把AI视为一项投资。

它并非像股市对待当前AI基础设施投入那样被当作开支。

是时候把目光投向更远的未来了。

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四大云服务公司合计营收环比上扬9.4%，同比增长21.4%，整体表现稳健。

平均来看，业绩超出预期2.5%，因此从营收维度审视，股市的剧烈波动实属无根之木。

从盈利维度分析，谷歌的财报表现远超市场预期，超出幅度达95%，这主要受益于其对Anthropic股权的估值重估。

这项交易为谷歌的利润额外贡献了287亿美元，但我已将其从分析中剔除，因为它会干扰对经营本质的判断。

剔除这笔收益后，谷歌的盈利仍超出预期5%。

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毛利率、营业利润率与净利率均呈现上行态势，折射出企业经营状况良好，增长动能充沛。

这一点在金融界对收入前景的展望中也有所反映。

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市场普遍预期下季度营收将增长2.4%，全年增速为17.2%。

这与当前的增长率较为接近，表明我们仍处于正常运行区间，预计不会出现太多意外状况。

这是大型云公司各类业务的整体表现，涵盖零售、广告及软件销售，但超大规模云服务商的高估值是由其基础设施投入所推动的。

以下是云业务概览。

由于社交媒体巨头Meta目前尚无云业务收入，因此未将其纳入分析范围。

但这种局面即将改观，因为Meta计划将富余的算力对外销售给外部客户。

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尽管Meta未能充分释放其算力可被视作AI发展的一项短板，但扎克伯格略显飘忽不定的领导风格未能转化为实实在在的AI收益已是不争的事实。

虽然难以评估Meta AI对其社交媒体业务的赋能程度，但它依然维持着强劲的盈利能力。

云业务收入表现亮眼，目前约占总收入的三分之一。

环比增长12.7%，同比增长38.4%，AI对云业务收入的拉动效应显著而有力。

虽然空头们听到微软70%的AI云收入来自OpenAI时几近狂欢，但值得留意的是，AI收入在整体云收入中仍属少数派，微软也不得不出面澄清，90%的云收入并非由前沿实验室贡献。

各细分的增长率如下所示。

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显而易见，谷歌受益于其完整的技术栈，驱动了云业务的高速增长，但同样值得关注的是，微软和亚马逊虽拥有规模更大的传统云业务，其增长轨迹却各有千秋。

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综合而言，从收入与盈利能力的视角审视，结果一切如常，相较于财报披露前，分析师们并未大幅调整一致预期。

谷歌斩获最大幅度的业绩提升并不意外，其季度营收增长了约5%。

从云服务订单储备的维度来看，本季度表现平淡无奇。三大云服务商合计仅新增了1350亿美元的订单积压（我是不是说了“仅”？），环比增幅仅为8.6%。

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这相当于三大云公司当前云收入的13倍以上，也是它们持续投入的底气所在。

积压订单中相当大一部分来自前沿实验室。

以微软为例，OpenAI占其当前积压订单的45%。

由于微软与OpenAI作为供应商、客户、所有者，有时甚至作为竞争对手的多重角色交织，循环型AI经济的讨论愈演愈烈。

这并非史上首次出现此类循环模式，我稍后将深入剖析。

AI资本支出的争议常常忽略一个朴素的道理：只要云计算收入持续攀升，其他大部分问题都会退居次位。

正如埃里克·施密特所言：“收入能化解一切难题”。

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但这绝不意味着可以忽视对新兴云经济领域其他关键财务指标——例如巨额现金流——的分析。

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我熟识的大多数商业分析师只对损益表驾轻就熟，对现金流量分析则敬而远之。

但这才是真正考验商业分析师功力的试金石。

损益表呈现的是一家公司过往的业绩，而现金流量表揭示的是它还能持续盈利多久。

正如杰夫·贝佐斯用亚马逊所印证的那样，会计上的盈利水平远不及现金流的增速超越投资增速来得关键。

现金流由经营、投资和筹资三大活动构成。

这三者共同刻画出现金状况的演变轨迹。

如果一家企业能够依靠留存收益为自身投资输血，那么运营起来就更为游刃有余，因为管理层可以在董事会及股东参与度有限的环境下自主决策。

然而，将融资决策与投资决策解耦是合理的经济准则。若投资项目本身优质，融资渠道可向公司外部拓展。

如果你认为投资（或者站在空头角度，则是支出）的决策取决于企业的盈利水平，那就大错特错了。

迄今为止，云计算公司都拥有充裕的经营现金流来覆盖投资支出，但这种平衡正变得越来越吃力。

云计算业务的核心驱动力是通过投资AI基础设施来抢占云计算的制高点，融资反而是次要议题。

而且投资额持续在高位攀升。

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超大规模数据中心运营商再次令人瞩目，2026年第二季度新增资本支出突破350亿美元，环比增长27%，同比增长87%。

真正令人震惊的并非资本支出规模本身，而是其业绩指引。

下面展示了财报电话会议前后的共识资本支出预期。

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这是投资前景的重大转向，现金流出再度提速。

在财报电话会议之前，市场预期下季度资本支出将攀升至1840亿美元，环比增长11.5%，但财报后的分析将这一数字上调至超过2000亿美元，环比增幅达21.5%。

此外，分析师们还对长期模型进行了修正。

此前，2027年第四季度的资本支出预计为2280亿美元，相当于六个季度内增长38%。

如今，这一数字已调整为2570亿美元，相当于六个季度内增长57.6%。

尽管云计算公司的业绩并未掀起太多波澜，但其商业影响却举足轻重。

您可以根据对云计算资本支出的分类——投资还是支出——来锚定未来的方向。

大型云公司的经营现金流分析起来稍显复杂，因为它波动剧烈，如下所示。

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显而易见的是，2026年第二季度，四家超大规模数据中心运营商中有两家录得负自由现金流，Meta也正逼近亏损边缘。目前仅有微软尚能勉强支撑。

亚马逊和谷歌虽已不再聚焦内部运营，但仍在持续投入。

这意味着，即便投资不再是内部事务，而是牵涉股东和资本市场，这些公司依然笃定继续投入至关重要。

这一点从债务走势中可见一斑。

这三家现金流为负或近乎为零的公司均增加了债务，以驱动AI基础设施的持续建设。

尽管管理层面临日益加重的压力，但毫无退缩之意，投资仍在加速扩张。

将这四项指标的资本支出、经营现金流和自由现金流组合起来，能够更清晰地呈现全貌。

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这清晰地揭示了经营现金流与资本支出之间的拉锯关系。

尽管经营现金流增长态势良好，但仍不足以覆盖资本支出所需资金。

四家超大规模数据中心运营商的自由现金流合计，已从两个季度前的600亿美元滑落至2026年第二季度的不足70亿美元。

数据中心并非糟糕的生意。

它利润丰厚，但前五年现金流为负，而这正是超大规模数据中心运营商面临的核心难题——“时间”！

和我一样，您可能也对未来走向充满兴趣，因此再次强调，密切追踪分析师的共识营收预测至关重要。

由于分析师们依托公开信息构建模型，共识预测成为获取信息极为可靠的途径，能够最大限度地减少偏差。

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财报电话会议前，市场普遍预期2026年第三季度自由现金流为-56亿美元；

会后，这一预期被上调至-220亿美元。

市场普遍认为，这标志着自由现金流的严重恶化，但属暂时现象。

预计到2027年下半年，超大规模数据中心运营商的自由现金流将转正。

金融界将当前AI经济定性为财富转移，但数据又呈现怎样的图景？

下方展示了AI服务器半导体主要供应商的自由现金流和营业利润。

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虽然数据中心建设者们早已习惯了向英伟达缴纳的“税负”，但如今他们又面临着节节攀升的内存“税负”。

SK海力士66%的收入来自云和服务器公司，鉴于前4大公司的主导地位，可以合理推断，它们至少贡献了所有内存销售额的三分之一。

过去两个季度中，内存业务的运营利润每季度增长了1000亿美元，这意味着前4大超大规模数据中心运营商的内存税负增加了330亿美元。

同期，资本支出增长了470亿美元，这意味着70%的资本支出增量直接流入了内存公司的口袋。

这确实是一场从现有AI基础设施建设者向内存公司的巨额财富转移。

滚滚而来的巨额利润远超内存企业在其投资周期内所能吸纳的上限，它们很快将面临资金周转不畅的挑战。

奖金、股息及其他股东回报措施将陆续出台，但这对不断膨胀的储备金而言只是杯水车薪。

这些资源必须得到妥善利用，最理想的情形是能够帮助云公司持续采购存储设备。

存储设备公司不愿让客户感到窒息，但也不愿压低存储设备的售价。

如果你觉得现在的循环经济已足够疯狂，那就等着见证下一幕吧。

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财阀，亦即企业集团，发端于韩国，其他亚洲国家也有类似的组织形态。

最初，财阀以核心企业和家族为枢纽，后通过整合上下游供应商而发展壮大。

其所有权结构呈循环式，家族高居金字塔顶端，掌控着底层交叉持股架构中的关键股份。

其中一大目标是控制集团内最具价值公司的供应链，以确保供给并使利润内部循环。

三星（最初是一家贸易公司）和SK集团（一家纺织厂）都脱胎于财阀，并且至今仍保留着财阀的诸多结构特征。

这种经营方式与从沸腾的内存市场火山中喷涌而出的新兴财富集团（“财阀”的内涵）高度相似。

当前金融界的普遍现象是循环交易。

各方都在开展业务往来，通过股权和融资互换维系大型AI项目的运转。

然而，或许还有另一种叙事正在浮现。

这或许是AI财阀的雏形。

虽然我并不认为这会演化为单一公司结构，但有迹象显示，大型AI公司之间的纽带可能会更加紧密。

OpenAI和Anthropic阵营已然成型，SpaceX上市后，埃隆·马斯克也多次公开谈及他与三星和英伟达的关系。

这些交易并不对等，因为马斯克已将其旗下公司与英伟达和三星深度绑定，这表明他洞察到OpenAI和Anthropic周围更紧密的联盟正在成型，而他自己也需要构建类似的联盟。

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虽然英伟达和三星内存尚未完全并入SpaceX财阀，但这确实是一个契合的切点。

这种新型的组织架构或许只是我的臆测，但全新的内存市场使其具备了可行性。

一年前，超大规模数据中心运营商几乎无需为自由现金流和内存供应忧心。

而如今，这两项资源却成了最严峻的瓶颈，而且它们紧密相连，因为内存价格的飙涨正是导致超大规模数据中心运营商自由现金流急剧萎缩的主因。

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AI基础设施的基本面变化迅猛而剧烈。

与一年前相比，DRAM价格上涨了2.8倍，NAND闪存价格上涨了4倍。

如今，内存已成为AI构建中最昂贵的单一要素，而且价格战尚未落幕。

超大规模数据中心既渴求内存也需要自由现金流，而内存公司恰好两者兼有。

虽然我们已经习惯了各方互相销售产品，但内存公司目前能攫取的远不止产品销售的现金或对未来条款的议价权。

它们能够获得切实的、长期的影响力以及共同所有权，这最终能够帮助它们摆脱被称为半导体周期的商品化陷阱。

AI周期始于短短4年前，如今我们已深入到曾被称为半导体行业下一轮变革的腹地之中。