文章核心观点 - 尽管近期AI相关股票板块出现回撤，但超大规模云服务商（Hyperscaler）的资本开支预计将持续上调，AI基础设施周期仍处于扩张阶段，核心矛盾是供给紧张而非需求消失 [1][2] 资本开支预测与算力增长 - 主要Hyperscaler的资本开支预计在2027年达到约1.2万亿美元，2028年达到约1.4万亿美元 [2] - 北美主要云厂商的可用算力容量预计从2025年的约30GW增长至2028年的接近120GW，三年增长约4倍 [2] - 到2028年，预计Amazon AWS将拥有最多可用算力，约35GW；Google约31GW；Meta则从2025年底的约3.5GW提升至2028年的约21GW [11] - 从新增算力看，Google预计在2027和2028年增加最多，其次是Amazon和Meta [11] 资本开支上调的原因 - 算力仍然供不应求，瓶颈已从GPU扩展至芯片、机柜、网络、内存、电力、土建、电气设备、冷却系统、数据中心外壳等全链条，数据中心从开工到投产的周期可能拉长至接近3年 [5][6] - 单位算力的建设成本也在上升，由于内存价格、机柜成本、供电设备、建筑材料、熟练劳动力等成本上升，GPU数据中心的每GW成本被整体上调约20% [7] - 根据新模型，GB200每GW建设成本约350亿美元，GB300约390亿美元，Vera Rubin约490亿美元；定制ASIC成本较低，如TPUv7约270亿美元/GW，Trainium3约200亿美元/GW [7] 对各公司的核心看法 - Meta：重点在于弹性，市场关注其资本开支和折旧压力，但公司拥有未被充分定价的AI变现选择（如Meta AI、搜索、API、订阅、neocloud和广告效率提升），若部分兑现，其EPS有额外上行空间，被视为“高投入之后的收入期权” [15] - Amazon：重点在于确定性，AWS是最直接的AI算力商业化平台，预计AWS在2027/2028年收入同比增长约40%/36%，且订单积压有望明显增加，资本开支上调与AWS需求、订单及长期云增长绑定 [15] - Google：重点在于全栈能力，同时拥有搜索、广告、YouTube、Cloud、TPU和Gemini，AI产品化路径完整，但短期风险是可能受到算力约束，若容量释放不够快，可能影响云收入增长和AI产品推出节奏 [15][16] 对产业链的影响 - 北美AI基础设施投入仍处在扩张周期，产业链受益范围广泛，包括GPU、服务器、机柜、网络设备、光模块、HBM、供电设备、冷却系统、数据中心建设、电力资源和相关工程服务 [17] - 整个数据中心交付体系正在经历涨价、周期拉长和供应紧张，这意味着只要最终需求能兑现，AI基础设施链条的景气度将比市场预期更有韧性 [17]