市场对AI投资评估的范式转变 - 2026年1月29日 微软财报超预期但股价暴跌近10% 市值蒸发3570亿美元 而Meta宣布将2026年AI支出增至高达1350亿美元 股价却大涨10% [1] - 市场反应差异标志着评估AI投资的标准发生根本转变 为承诺支付溢价的时代结束 要求证明实际交付成果的时代开始 [2] - 市场进入AI繁荣的“证明给我看”阶段 获胜者不一定是AI支出最多的公司 而是能证明支出正在立即产生回报的公司 [15] 微软面临的物理基础设施瓶颈 - 微软面临的核心问题并非算力过剩 而是电力短缺 导致已采购的先进AI芯片因无电可插而闲置在仓库中 [3] - 微软2026财年第二季度资本支出达375亿美元 大量用于购买英伟达尖端GPU 但这些芯片因电力问题无法投入使用 [3] - 公司CEO承认 目前最大的问题就是电力 这导致公司不得不拒绝部分本可服务的客户需求 造成了可计算的收入机会成本 [3][12] - Azure的产能限制将至少持续到2026年6月财年结束 甚至可能更长 [3] - Azure营收增长从第一季度的40%放缓至第二季度的39% 在市场预期持续加速的背景下 即使一个百分点的减速也成为问题 [4] Meta的AI投资与即时货币化能力 - Meta的AI投资已直接产生收入 其AI模型训练的每一美元都直接用于改进其广告平台 该平台已上线并每日服务数十亿用户 [5][6] - 2025年第四季度 广告收入增长24%至581亿美元 广告展示次数增长18% 每条广告平均价格上涨6% [6] - 其AI驱动的广告购买引擎直接推动广告效果提升10% 因果关系直接、即时且可衡量 [6][13] - 与微软不同 Meta的AI改进发生在现有基础设施中并能立即货币化 无需等待新数据中心上线或电网升级 [7] - 尽管Meta同样大幅增加资本支出 但广告平台不像云计算服务那样面临高功率密度要求 运行推理模型优化广告展示所需的电力基础设施远少于托管数百万Azure客户的企业AI工作负载 [8] 基础设施部署与投资回报的关键差异 - 微软正在构建未来 但受困于等待变电站审批等物理现实 而Meta正在改善当下 并已实现现金收入 [9] - 微软的问题不是支出过多 而是产能受限 基础设施无法配合导致收入损失 [12] - Meta的优势并非支出更少 其2026年绝对支出额实际上更高 优势在于每笔支出都能体现在下一季度的广告指标中 [13] - 基础设施滞后是真实风险 投资者不应只看资本支出数字 而应深入探究部署时间表 电力可用性而非芯片可用性已成为当前的关键制约因素 [14]