文章作者、来源：0x9999in1，ME News



TL;DR

• The Kobeissi Letter测算：Alphabet、亚马逊、Meta、微软、甲骨文五家公司的AI资本开支，2026年将超8000亿美元，2027年冲上1.1万亿，约占美国GDP的3.2%。
• 若成真，AI年度资本开支将首次超过美国国防支出，后者明年约占GDP的2.7%。
• 这不是遥远的预言。2026年一季度，其中四家巨头单季capex已超1300亿美元，全年奔着7000到7850亿去了。
• 钱已经不够花了。Epoch AI测算，这些公司的现金资本开支预计在2026年三季度前后超过经营性现金流——从"用赚的钱投"变成"借钱投"。
• 国际清算银行（BIS）已正式将AI基础设施投资列为系统性风险，点名"循环融资"。
• 英伟达投OpenAI，OpenAI买英伟达芯片——同一笔钱转一圈，需求看起来翻了倍。
• 这是一场豪赌。赌注是国运级别的。问题只有一个：谁来买单。

一个数字，先让你坐下来1.1万亿美元。

写出来是11,000亿。是一万个亿。

这是2027年，五家美国公司预计花在AI基础设施上的钱。不是市值，不是营收，是资本开支——买地、盖数据中心、囤芯片、拉电、装冷却系统。

一次性砸下去，很多东西五年就得折旧报废的那种花法。

约占美国GDP的3.2%。

这是什么概念？美国明年的国防预算，大概占GDP的2.7%。

也就是说，如果Kobeissi Letter的测算成真，五家科技公司买GPU的钱，会超过整个美利坚合众国养航母、造导弹、发军饷的钱。

五家公司。对阵一个超级大国的军队。

你没看错。我第一次看到的时候也愣了三秒。

这不是预言，是正在发生的事有人会说，2027年还早，预测嘛，听听就好。

不。这事的可怕之处在于，它不是空中楼阁，是脚下的电梯，已经在往上走了。

看今年。2026年一季度，Alphabet、亚马逊、Meta、微软四家，单单一个季度的资本开支就报出了超过1300亿美元。全年目标？摩根大通口径约7000多亿，穆迪把六大超大规模企业的2026年预测上调到了7850亿，2027年逼近1万亿。

再往回看。2025年，这几家的AI资本开支占GDP约1.5%。今年，2026年，直接跳到约2.5%。

一年，翻了三分之二。

Epoch AI画过一张图。自2023年3月GPT-4发布以来，超大规模企业的资本开支每年增长约70%。你把这个斜率往后一延，2027年的1.1万亿，根本不是激进假设，是"照这个速度走下去的必然"。

所以问题不是"会不会到1.1万亿"。

问题是"到了1.1万亿之后，怎么办"。

为什么四家生意完全不同的公司，突然都在干同一件事这是我觉得最耐人寻味的地方。

微软卖云。谷歌搞搜索和广告。Meta靠社交信息流赚钱。亚马逊是电商加AWS。甲骨文守着企业数据库。

五种生意，五套逻辑，五个赛道。

可他们在同一个时间点，得出了同一个结论：现在不砸钱买算力，以后就没牌桌了。

为什么？

因为他们都相信一件事——AI不是一个功能，是一个平台级的迁移。就像当年从PC到互联网，从互联网到移动。谁在基础设施上落后一步，谁就可能整代掉队。

诺基亚当年也不是不努力。它只是没在对的方向上砸够钱。

所以这不是贪婪，某种程度上，这是恐惧。

是"错过"的恐惧，压过了"浪费"的恐惧。

管理层的算盘很清楚：多花一千亿，最坏的结果是折旧拖累几年利润。少花一千亿，最坏的结果是把下一个十年拱手让人。

哪个更可怕？

对一个CEO来说，答案不难选。

钱，快不够花了但账，是要算的。

这里有个信号，比1.1万亿这个数字更值得警惕。

Epoch AI测算，这五家公司的现金资本开支，预计在2026年三季度前后，超过它们的经营性现金流。

翻译成人话：过去他们是"赚一百块，拿八十块去投"。接下来，是"赚一百块，投一百二"。

那多出来的钱从哪来？

借。

发债、贷款、还有各种表外的"影子借贷"结构。

这就是为什么国际清算银行——那个被称为"央行的央行"的机构——已经正式把AI基础设施投资列为系统性风险。它点名了三样东西：递延的折旧压力、通过私募信贷渠道的"影子借贷"、以及最微妙的那个词——循环融资。

系统性风险。这四个字，央行不会随便说。

上一次听到类似措辞，是2008年前后。

那个转圈的一万亿循环融资。得好好说说这个。

故事是这样的。英伟达拿出巨资投OpenAI——据报道规模高达千亿级别。OpenAI拿着这笔钱，去买谁的芯片？英伟达的。英伟达把这笔卖芯片的收入，记成自己的营收。

看出问题了吗？

同一笔钱，转了一圈，回到了起点。可账面上，它变成了英伟达的"投资"，又变成了英伟达的"营收"，还变成了OpenAI的"算力扩张"。

一份钱，三处开花。需求看起来翻了倍。

2026年7月1日，英伟达又推出了一种收入分成加信用支持的融资模式，让AI云厂商可以拿未来的算力去质押、提前透支产能。哈佛谈判项目、多家研究机构，都在盯着这类"circular deals"发出提醒。

我不是说这里面有欺诈。这些交易大多是公开的、合规的。

但我想问一句：当卖铲子的人，开始借钱给挖金子的人，让他们来买自己的铲子——这个金矿，到底还有没有金子？

繁荣，有时候是真的。有时候，是回声。

那么，这到底是不是泡沫我知道你想问这个。

我的判断是：既是，也不是。这话听着像和稀泥，但请听我说完。

说它像泡沫，因为它具备了所有经典特征。估值狂热——OpenAI在2026年3月完成了约1220亿美元的融资，估值约8520亿美元，这数字经《金融时报》核实。资金开始靠债务而非现金流驱动。交易结构越来越绕，越来越不透明。这些，历史上每一次泡沫都有过。

但说它不完全是泡沫，因为它和2000年的互联网泡沫，有一个根本区别。

当年的很多公司，是有故事没收入，有PPT没产品。

今天这五家？微软、谷歌、亚马逊、Meta——它们是真金白银赚钱的现金牛。它们烧的是自己利润里挤出来的钱，加上一部分借款。它们盖的数据中心，是能跑真实业务、真实产生云收入的实体资产。

黄仁勋估算，光是AI芯片，2027年前的需求就至少一万亿美元。美国实体占了全球AI和数据中心资本开支的约80%到85%。

这不是纯粹的空气。

所以更准确的说法或许是：这不是一个凭空吹起的泡泡，而是一场真实需求驱动的、但可能严重超前的军备竞赛。

真实的赛道。可能虚高的赌注。

两件事，同时成立。

当一家公司的花钱速度，追上一个国家的军费回到那个最扎眼的对比。AI资本开支超过国防支出。

这句话里，藏着一个时代的转向。

过去一百年，一个国家最烧钱、最能定义"实力"的地方，是军事。航母、战机、核武库。钢铁和火药，是国力的度量衡。

而现在？定义未来实力的战场，正在从物理世界，滑向算力世界。

五角大楼守护的是领土。数据中心争夺的是智能。

当私营公司在"算力军备"上的投入超过政府在"军事军备"上的投入，这本身就是一个信号——权力的重心，正在悄悄移动。

大卫·萨克斯说，AI资本支出今年可能为GDP增长贡献约2.5%，明年超过3%。

这意味着什么？意味着美国经济增长，越来越多地被这五家公司的采购订单撑着。

这是好事吗？

短期看，是。它创造需求、拉动电力、带动建筑、支撑就业。

长期看，我不确定。

因为一个把增长押在少数几家公司、少数几种芯片、一个尚未完全验证的商业回报上的经济体，它的地基，可能没有看上去那么稳。

谁来买单所有的账，最后都要有人付。

这1.1万亿，短期是股东在付——用被折旧吞掉的利润。

中期是债权人在承担风险——如果AI的回报不及预期，那些借出去的钱，谁还？

而最坏的情况下，如果BIS担心的系统性风险真的引爆，是整个金融体系在买单——就像2008年那样，最后账单落到每一个普通人头上。

我不是在唱衰。

我只是想说，当所有人都在为一个数字欢呼的时候，得有人冷静地问一句：这些数据中心，最终能赚回它们的成本吗？

如果能，这是人类历史上最伟大的一次基础设施跃迁，和当年的州际公路、登月计划一个量级。

如果不能，这就是史上最昂贵的一堆很快过时的显卡。

答案，2027年之前，谁也给不了。

写在最后1.1万亿美元。超过一个超级大国的军费。

这是雄心，还是狂热？是远见，还是集体幻觉？

也许都是。

伟大的东西和愚蠢的东西，在事情发生的当下，长得往往一模一样。区别只在于结果，而结果，总是姗姗来迟。

五家公司，把国运级别的筹码，推到了牌桌中央。

牌还没翻。

我们能做的，无非是记住今天的数字，然后耐心地，等那张底牌亮出来的那一天。

到那时，是掌声，还是叹息，自会分晓。

急也没用。

历史从不为谁加速。

1. 参考资料The Kobeissi Letter, "The AI spending boom is redefining the US economy", X (原Twitter), 2026年6月
2. CNBC, "AI boom: Big Tech capital expenditures now seen topping $1 trillion in 2027", 2026年4月30日
3. Compute Forecast, "Hyperscaler Capex Forecast 2026 Raised to $785 Billion"（引用穆迪评级测算）, 2026年
4. Epoch AI, "Hyperscaler Capex to Exceed Cash Flow by Q3 2026"
5. Forbes, "U.S. Will Spend 2% Of Its GDP On AI This Year—Almost As Much As Defense And Education Budgets", 2026年6月5日
6. TradingKey, "AI Capex: The Next Source of Systemic Financial Risk?"（引用国际清算银行BIS表态）, 2026年
7. Forbes, "Credible AI Lab Critics Pile Up As The Bubble Math Worsens"（引用《金融时报》核实的OpenAI融资数据）, 2026年7月4日
8. Harvard Program on Negotiation, "What Are Circular Deals?"

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