文章核心观点 - 尽管主要科技公司2025年第四季度及全年业绩表现良好，但财报发布后股价却持续走弱，反映出市场对科技巨头2026年激进的、以人工智能为核心的资本支出计划感到担忧[1] - 科技行业正面临一面由人工智能筑起的“墙”，这面墙横亘在短期盈利与长期布局、技术狂欢与商业现实之间，其核心矛盾在于巨额资本投入与短期财务回报、技术瓶颈及商业化滞后之间的冲突[1][3] - 短期内，由于资本支出高峰、财务指标承压及技术商业化挑战，科技巨头股价可能持续波动；但长期来看，行业红利仍在，前期投入有望转化为核心竞争力，关键在于优化投入结构、聚焦技术突破与实用化落地[4] 科技巨头资本支出计划 - 2026年，主要科技巨头的资本支出将迎来爆发式增长：亚马逊计划全年支出2000亿美元，谷歌预计达到1750亿至1850亿美元，Meta计划支出1150亿至1350亿美元，微软预估投入超过1000亿美元，同比增幅均大幅超越市场预期[1] - 公司高管表示，这些资本支出将主要用于扩大数据中心规模以及购买或自研人工智能芯片[1] - 亚马逊2026年的资本支出甚至已超过其全年经营现金流，微软和亚马逊的资本支出占营收比重也大幅攀升[2] 市场担忧与财务影响 - 投资者对激进的资本支出计划不买账，因其具有重资产、长周期特征，直接挤压了公司的短期利润空间与自由现金流[2] - 为支撑人工智能基础设施建设，科技巨头纷纷转向债务融资，过去一年科技公司在美国债券市场的融资规模同比增长70%[2] - 杠杆水平上升导致信用风险累积，投资者担忧这种“债务驱动型投资”可能将企业拖入困境[2] 人工智能行业面临的技术与商业化瓶颈 - 行业过去依赖“参数堆料”和“算力竞赛”，但OpenAI联合创始人指出行业已到预训练范式的科学极限，翻倍的预算难以换来两位数的性能提升[3] - 面临严峻的数据瓶颈：Epoch AI预测，按当前节奏，公共人类文本数据将在2026至2032年耗尽，部分模型已在2025年触顶[3] - 人工智能模型存在“偏科”问题，表现为“高智商低实用”，例如能处理复杂理论物理测试却算不清简单库存逻辑，能撰写长篇报告却无法稳定修复软件漏洞[3] - 人工智能产业下游的商业化应用场景仍显匮乏，除云服务搭载人工智能带来部分增长外，消费端、工业端的规模化变现仍处于探索阶段[3] - 麦肯锡调研显示，近80%部署人工智能的企业未能实现净利润提升，95%的生成式人工智能试点项目没有带来直接财务回报[3] 行业前景与破局关键 - 短期来看，2026年作为人工智能资本支出的峰值年份，科技巨头财务指标下滑的局面难以改变，叠加技术瓶颈与商业化滞后，投资者谨慎情绪将持续[4] - 长期来看，人工智能的行业红利仍在持续释放，前期投入有望逐步转化为核心竞争力[4] - 人工智能应用场景正在逐步拓宽，工业制造、医疗健康、金融服务等领域的渗透率不断提升，随着少样本学习、多模态融合等技术瓶颈的突破及数据治理体系的完善，其实用价值将凸显，商业化路径将更清晰[4] - 打破“人工智能墙”的关键在于优化投入结构：放弃“堆料式研发”，聚焦技术突破与实用化落地；平衡长期布局与短期盈利，避免陷入债务危机；加强产业链协同，打破技术与数据壁垒，推动人工智能从“实验室”走向“市场”[4]