资本开支分析 - 2025年第三季度，全球四大云服务提供商合计资本开支接近1200亿美元，同比增速普遍超过50% [1] - 微软资本开支为349亿美元，同比增长75%；谷歌资本开支为240亿美元，同比增长83%；亚马逊资本开支为342亿美元，同比增长61%；Meta资本开支为194亿美元，同比增长50% [1] - 投资结构具有鲜明的定向性与技术集中性，谷歌约60%的投资投向服务器，微软约一半资本开支用于短期采购GPU和CPU [1] 资本开支到收入的传导路径 - 资本开支转化为收入需经历产能建设、收入转化与利润优化三个关键阶段 [2] - 产能建设阶段，资本开支主要投向数据中心建设、AI芯片采购及网络设备部署，从资金投入到算力上线通常存在2至4个季度的滞后周期 [3] - 产能释放阶段，充足的产能通过传统云服务、AI基础设施服务及AI应用服务三类服务转化为实际收入 [4] - 规模效应阶段，盈利提升通过固定成本的稀释、高利润服务占比的提升及定价策略的优化三种机制实现 [6][7] 云业务表现 - 微软FY26Q1智能云营收309亿美元，同比增长28%，其中Azure及其他云服务收入同比增长40% [8] - 谷歌云25Q3营收达到152亿美元，同比增长33.5%，营业利润率提升至23.7%，同比大幅提高6.6个百分点 [8] - 亚马逊AWS在25Q3实现营收330亿美元，同比增长20%，营业利润率为34.6% [9] - 截至第三季度末，谷歌云的积压订单达到1550亿美元，同比增长82%，亚马逊的积压订单达到2000亿美元 [11] 行业挑战 - 行业面临严重的供需失衡，AI算力需求呈指数级增长，而数据中心建设、电网配套及芯片产能爬升属于线性且漫长的过程 [12] - 盈利压力日益凸显，谷歌云利润率显著提升，但AWS运营利润率从历史高位回落，反映出潜在的激烈价格竞争与利润摊薄风险 [13] - 全球顶级AI云厂商分化为“全栈自研”与“云+生态”两种发展模式，前者技术协同强但前期投入巨大，后者客户选择灵活但易受制于合作伙伴 [14] 行业观察与启示 - 短期视角下，市场应关注AI转化效率与盈利结构，具体指标包括产能利用率、AI服务收入占比及利润率波动 [15][16] - 长期视角下，竞争焦点转向技术路线与战略韧性，核心在于技术自给能力与生态韧性 [17] - 投资视角应聚焦于资本纪律性强、商业化路径明确、并能通过规模效应对冲成本压力的厂商 [18]