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人工智能 ( AI ) 资本支出已从周期性的支出转为结构性投资趋势 , 随着基础设施需求加速增长 , 超大规模云厂商 ( Hyperscalers ) 不断上调资本支出指引

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AI 支出不断增长 , 导致营运现金流覆盖率收紧 , 促使企业使用更多债务、股权、租赁和私募资本

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尽管有外部融资 , 但以传统标准衡量 , 超大规模云厂商的杠杆率仍然偏低 , 负债比率仍低于整个科技业的平均水平

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各公司的融资策略有显著差异 : 微软主要依靠自有资金 ; 谷歌 ( Alphabet ) 和 Meta 采取策略性融资 ; 亚马逊则面临较大的实际需求

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选择性看好资本效率高且盈利能力前景佳的公司 , 而不是预期所有超大规模云厂商都将有良好的表现

解析人工智能 ( AI ) 资本支出趋势。

面对疫情 不必恐慌

2024 年初以来 ,AI 资本支出一直是全球市场的关键主题 ; 支出稳健增长 , 其重要性也由推动股市盈利增长 , 扩展到更广泛的 GDP 增长杠杆。以下分析过去两年影响 AI 投资的趋势 , 并探讨其对投资者的影响。

资本支出已从周期性转为结构性投资趋势。

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2024 年初 , 超大规模云厂商 ( Hyperscalers, 提供云端服务和运算基础设施的大型科技企业 ) 已在 AI 方面投入巨资 , 但大多数投资者仍将 AI 资本支出视为现有云端投资周期的一个延伸。然而 , 到了 2025 年和 2026 年 , 这种解读已愈来愈难以成立。资本支出预期被反复上调 , 甚至在同一财年内也多次上调 , 这显示企业不仅是执行一个固定的计划 , 而是随着 AI 需求、模型复杂度和竞争压力的变化 , 不断重新调整基础设施需求。

图 1: 超大规模云厂商数据中心资本支出调整时间表–显著上调

数据源 : 彭博、星展银行

多家新闻媒体及公司公告。注 : 微软未列入其中 , 因为该公司不提供全年资本支出指引。

这一转变促使融资结构出现变化。

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2024 年前 , 超大规模云厂商可以通过运营现金流支持云资本支出 , 同时仍将资金回馈股东。高利润、轻资产的软件 / 广告经济模式 , 加上强劲的现金余额 , 意味着外部资本并非必要。然而 , 由于资本支出的性质已从周期性转变为结构性 , 且金额已显著提高 , 营运现金流的覆盖能力已趋于紧绷。因此 ,2024 年之后 , 超大规模云厂商正通过债务 , 在某些情况下 , 还包括股权、租赁和私募资本 , 以支持其 AI 相关资本支出。

图 2: 对于超大规模云厂商而言 , 资本支出正在消耗越来越多的营运现金流

数据源 : 彭博、星展银行

泡沫担忧持续存在。

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随着超大规模云厂商逐步转向外部融资 , 市场对泡沫风险的担忧自然有所升温。整体而言 , 相关忧虑主要集中于两个方面 :

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过度杠杆和财务风险。首先 , 投资者越来越担心超大规模云厂商失去财务纪律 , 重蹈互联网泡沫破灭时期部分科技公司过度杠杆和破产风险加剧的覆辙。

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回报未能达到高预期。其次 , 市场始终担忧 AI 基础设施项目的回报可能不如预期 , 担心未来的盈利可能不足以弥补巨额支出 , 以及对公司短期盈利和资产负债表面临的压力。

上述两项正是本报告中探讨的重点。

从传统标准衡量 , 杠杆程度仍然温和。

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虽然外部融资在超大规模云厂商确实变得更为普遍 , 但整体债务比率依据传统标准来看仍属温和。承担更多债务的程度和理由也因公司而异。例如 , 从总债务占股本 ( D/E ) 的角度评估 , 微软过去三年实际上已去杠杆。另一方面 ,Meta 和谷歌的杠杆也发生了重大方向性转变 , 但总债务水平仍非常温和。即使超大规模云厂商负债最高的亚马逊 , 总债务占股本约为 51%, 远低于纳斯达克指数成份股平均约 68.5%。整体而言 , 超大规模云厂商并未过度杠杆 , 尽管部份公司的净现金部位已大幅减少。

尽管随着债务发行量的增加 , 部份公司的净现金正在减少

图 3: 超大规模云厂商的杠杆率低于一般科技公司

数据源 : 彭博、星展银行

动机至关重要。

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在分析超大规模云厂商转向外部融资时 , 必须区分这种转变是出于主动考虑 ( 且是更广泛策略的一部分 ) 还是出于资金需求所迫。因为后者几乎总是伴随着财务弹性的降低。在积极扩展 AI 数据中心产能的四家主要超大规模云厂商中 , 可以将它们分为三类 :

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第一类 : 策略性资本结构管理—微软 ( Microsoft ) 。如前所述 ,Microsoft 在超大规模云厂商中是一个例外 , 因其并未依赖外部融资。除了 2024 年发行 244 亿美元债券外 , 此后它没有再发行债务或股权融资。尽管 AI 资本支出庞大 , 其现金生成能力和资产负债表 , 足以支持相关投资周期 , 而毋须大幅转向外部融资。

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第二类 : 为保持弹性而有意进行外部融资—谷歌 ( Alphabet ) 和Meta。Alphabet 和 Meta 自 2024 年以来都筹集了大量资本 ( 债务和股权 ) 。然而 , 两者并非因资金不足而被迫集资 , 而是由于 AI 资本开支规模已扩大至一定程度 , 利用外部融资有助维持流动性、避免债务过度集中 , 并保留股份回购、派息及未来基础设施投资等方面的策略选择空间。

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第三类 : 外部融资变得更具实用必要性—亚马逊 ( Amazon ) 。Amazon 是最接近真正的资金需求的企业 , 因其资本支出占营运现金流量的比例偏高。与 Meta 和 Alphabet 不同 ,Amazon 并未进行股份回购或派发股息 , 因此其资金压力更直接来自庞大的基础设施投资需求本身。

因此 , 就市场关注的过度杠杆和财务风险过高 , 目前超大规模云厂商的财务状况仍然稳健 ; 即使部分企业增加外部融资 , 其背后主要仍是出于资本结构管理及财务灵活性的主动考虑 , 而非因资金短缺所致。

图 4: 超大规模云厂商之间不同的资本结构管理策略

数据源 : 彭博、星展集团 ; 各新闻媒体及公司公告

至今为止 , 整体情况仍然理想。

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对于回报率可能不及预期的担忧 , 答案就不那么直接了。星展银行对此问题的看法较为务实 : 虽然过度投资或产能过剩的风险始终存在 , 但现阶段相关风险仍属较低。AI 需求的可见性持续改善 , 速度快于供应建设 , 超大规模云厂商从企业 AI 应用、模型训练、推理、云端客户需求和内部 AI 产品中看到了强劲的需求讯号。尽管资本支出大幅增加并转向外部融资 , 但这种强劲的需求增长迄今已使大型科技公司的股东权益回报率、营业利润率和每股自由现金流量等盈利能力指数稳步上升。

图 6: 尽管资本支出增加 , 大型科技公司的盈利能力仍有所增长

数据源 : 彭博、星展银行

"过度投资"是留在AI竞赛中的必要成本。

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AI 仍处于起步阶段 , 直到 2022 年末才获得广泛关注。如果将其与互联网这类改变世界的技术比较 , 互联网花了约 25 至 30 年才达到主流商业普及 , 因此 AI 还有很大的增长空间。从这个角度看 ," 过度支出 " 或许是公司在保持竞争力及市场地位的先决条件 , 没有任何科技巨头愿意因产能不足而错失机遇。虽然市场对 AI 泡沫的忧虑并非毫无根据 , 但现阶段相关担忧更多仍源于恐惧 , 而非现实基本面所反映的情况。