高盛对超大规模云计算企业资本开支的预测 - 高盛认为市场对2027年超大规模云计算企业资本开支的预期过于保守，主流预测约为9200亿美元，对应增速从2026年的84%大幅放缓至22% [4][5] - 高盛的基准情景预测为1.1万亿美元，对应增速45%，其测算框架基于AI基础设施增量投资规模达到GDP的2%至3% [2][6] - 在极端乐观情景下，综合考虑企业现金流和融资能力，资本开支上限可能高达1.4万亿美元，对应增速89% [2][6] - 各大超大规模云计算企业2027年资本开支合计预期已从2025年Q4的9500亿美元跳升至逾1.1万亿美元，单季上调幅度超过30% [2] AI基础设施板块估值状况 - AI基础设施股票中位市盈率已升至26倍，为ChatGPT发布以来的最高水平 [7][8] - 半导体和电力（非公用事业）板块的中位市盈率年内持续上行，但超大规模云计算企业本身和存储芯片股的估值扩张相对有限 [8] - 资本开支超预期意味着相关受益标的的盈利和股价在近期存在上行空间，但近期估值扩张和持仓结构变化也意味着波动会加剧 [9] AI实际落地与生产率提升数据 - Q1财报季中，约54%的公司在财报电话会上提到了AI与生产率的关系，但只有11%的公司量化了具体场景的生产率提升，仅有2%将AI生产率提升量化到盈利层面 [11] - 目前每天使用AI的人群比例仅为12.6%，较一年前仅增加2个百分点 [11] - 所有劳动者自报的累计生产率提升，从一年前的1.6%提升至现在的2.2%，一年仅提升约0.5至0.6个百分点 [11] - 终端用户的实际使用深度和生产率回报目前仍相当有限 [12] 软件板块的估值逻辑与争议 - 软件股市盈率去年峰值达39倍，今年3月跌至21倍，目前回升至25倍，不同子板块分化明显 [15] - 年初时，软件板块约85%的现值来自对遥远未来盈利预期折现的“终局价值”，这导致市场对长期假设的温和变化也会引发估值显著波动 [15] - 核心争议在于AI是软件公司的赋能工具还是颠覆者，以及低成本竞争对手的涌现是否会持续压制现有软件公司的收入增长和利润率 [16] Token价格战带来的行业不确定性 - OpenAI与Anthropic之间正发生Token定价“竞相降价” [17] - 部分企业已出现“过度使用Token”的问题，例如Uber在一个季度内耗尽了全年AI预算 [17] - Token价格持续下降将加大大型模型厂商的收入压力，并考验其支撑庞大资本开支承诺的能力 [17] - 预测中的资本开支数字与实际落地之间可能存在相当大的缺口 [18]