10月29日，英伟达的市值历史性地突破5万亿美元大关，成为全球首家达成此成就的公司。这一数字已超过日本、英国等主要经济体的GDP。
推升英伟达市值的，是整个AI行业持续加大的支出。
但数据显示，2024年以来“科技七巨头”（Mag7）的“资本支出/经营性净现金流”这一指标大幅增长，这说明企业能够动用的真金白银正在变少。
对冲基金Praetorian Capital创始人哈里斯·库珀曼（Harris Kupperman）向《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）表示，AI投资从回报上看说不通。
整个AI行业需要1万亿美元的收入才能实现收支平衡，而目前行业的月收入仅略超10亿美元。也就是说，要收回目前计划的支出，需要约83年。
图片来源：每日经济新闻资料图
巨头AI支出狂飙，英伟达市值破5万亿美元
英伟达市值从3万亿美元到4万亿美元用了410天，从4万亿美元增至5万亿美元仅用113天。截至周五收盘，英伟达市值为4.92万亿美元。
自2022年10月的低点以来，美股的大部分涨幅也是由市场对AI的热情推动的：企业的巨额资本支出计划，支持了投资者的看涨观点。英伟达凭借其GPU，坐拥了巨大的市场优势，市值水涨船高。
在最新的财报季中，Mag7纷纷表示将继续大幅加码投入。
谷歌表示，今年的资本支出预期将在910亿美元至930亿美元之间。这是谷歌今年第二次上调预期。今年4月的指引只有750亿美元。高盛预计，谷歌2026年的资本支出为1220亿美元。
微软表示，本季度的资本支出为349亿美元深富优配，环比二季度增长超过60%，创下了历史最高单季资本支出纪录。微软首席财务官艾米·胡德向投资者透露，2026年的支出将超过2025年，将加大对GPU和CPU的投入。
Meta将2025年的资本支出指引上调至700至720亿美元，高于此前的660至720亿美元。公司首席财务官苏珊·李表示，2026年将有更多AI支出，增长主要来自基础设施成本。
投行Wedbush分析师丹·艾夫斯（Dan Ives）在发给每经记者的报告中称，“科技巨头们未来几年会推动数万亿美元的支出”。
“内生造血”能力减弱，科技巨头“加杠杆”
然而，资本支出一路狂飙的另一面，是科技巨头们日益承压的资金状况。
虽然科技巨头最新财季的营收普遍超预期，经营性净现金流也普遍呈上升趋势，但自2024年以来，Mag7的“资本支出/经营性净现金流”这一指标一路上升。在最新的财报季中，Mag7（英伟达尚未发布最新财报）的“资本支出/经营性净现金流”之比进一步扩大至约66.86%。
资本支出的占比扩大，意味着企业依靠自身经营活动产生的可动用资金正在变少。此外，Mag7手上的现金在总资产中的占比，也从2023年开始大幅下滑。
在此情况下，科技公司们开始动用更危险的工具——加杠杆。
比如，甲骨文、Meta等多家科技巨头开始寻求股权、债券甚至私募信贷等来源进行融资，支撑数据中心的建设。
10月31日，媒体援引知情人士消息报道，Meta已聘请花旗集团和摩根士丹利，准备进行一笔规模250亿美元、期限从5年到40年不等的债券发售。
此前，Meta联手私募巨头Blue Owl通过发行私募债券筹资270亿美元建设数据中心，创下私募债发行纪录。该债券获标普A+评级，但收益率高达6.58%，接近垃圾债水平。有分析人士爆料，Meta的270亿美元借款全归属于表外融资，不会对资产负债表产生即时影响。
据媒体分析，Meta的巨额发债计划重新开启了企业债供应闸门，并成为推动美国国债收益率走高的因素之一。这种从依赖“内生造血”到寻求“外部输血”的转变，为AI行业的未来发展埋下了新的风险种子。
马斯克的xAI也在用类似安排为Colossus 2数据中心所用的芯片提供资金。但代价就是这种借款的利率极高，基本属于垃圾债的行列。甲骨文也在9月份发行了180亿美元的债券。
更典型的例子是，2023年初，英伟达承诺在四年内向CoreWeave支付13亿美元，租回CoreWeave购买的英伟达芯片，英伟达由此成为CoreWeave第二大客户。同期，英伟达还向其投资了1亿美元，并优先供应数十万台高端GPU。
哈里斯·库珀曼称，所有这些操作，都是希望客户能筹集更多资金继续购买网络设备。当一家公司同时扮演“供应商、客户、投资者”三重角色时，就会有强烈的动机通过签订 “数字虚高的优惠合同”“资本循环”等方式人为抬高业绩。
国金证券分析师在研报中称，当科技巨头过度依赖外部融资，尤其是那些财务信息不透明的私募信贷时，可能会将股市的泡沫风险传导至更为广泛的债务市场。
单纯的股市泡沫破裂，影响的主要是持股人的财富；但如果演变为债务泡沫，其风险可能会沿着债券市场、私募信贷市场，甚至最终传导至银行体系，冲击范围将更为广泛和深远。
对冲基金创始人：AI投资的财务逻辑说不通
哈里斯·库珀曼在与多位业内的资深人士交流后发现，他们都清楚“（AI投资）的财务逻辑走不通”。
库珀曼认为，市场严重低估了实现AI投资回报所需的收入规模，并高估了相关资产的寿命。
AI数据中心的物理寿命最多只有3到10年，如果采用更符合实际的3至5年折旧周期来计算，仅2025年一年约4000亿美元的资本支出，就需要产生3200亿至4800亿美元的年收入，才能勉强持平。
现实也印证了这一观点，微软最新季度的折旧和摊销费用占收入的比例从去年同期的11.3%跃升至16.8%。
库珀曼提醒道，“每月支出超过300亿美元，而每月收入仅略超10亿美元。这种不匹配是惊人的，更不用说2026年还将新建价值数千亿美元的额外数据中心。如果将2025年和2026年两年的资本支出合并计算，行业需要接近1万亿美元的收入才能实现盈亏平衡。”
按现在的收入水平计算，要收回目前计划的支出，需要约83年。若要获得可观的投资回报，则需要数万亿美元的收入。
这也意味着，即使是那些炙手可热的科技巨头，也正面临着远超预期的财务压力。
以OpenAI为例，微软最新财报显示，对OpenAI的投资产生了31亿美元的亏损，较去年同期大涨490%。伯恩斯坦分析师菲罗兹·瓦利吉表示，按照微软上季度披露持有OpenAI 32.5%股份的比例计算，这意味着OpenAI在一个季度的亏损超过120亿美元。若事实如此，这将成为科技公司历史上最大规模的季度亏损之一。而这个数字与OpenAI告知投资者的全年预期收入（130亿美元）相差无几。
库珀曼总结道，历史上多次大规模建设潮提供了参考模板：从铁路建设，再到19世纪30年代的运河泡沫、再到2000年的光纤建设。若经济逻辑走不通，即便扩大规模，也无法让经济逻辑变得合理。
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