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AI支出屡超华尔街预期,这两家“铲子股”还能走多远?

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“记忆体产业已因AI的扩散而发生结构性转变。我们只是站在重大创新与生产力释放的最初阶段。”——这是美光科技首席执行官桑杰·梅赫罗特拉在最近一次财报电话会议上的判断。几乎同时,高盛的分析师们正第三次重划坐标:2025年第三季度,他们曾估计超大规模企业在2026年的数据中心支出为4650亿美元,三个月后修正至5270亿美元,而现实再次跑赢了模型——最新预测显示,相关资本开支今年将冲上约7500亿美元,明年还可能更高。

一个越来越难忽视的趋势就此浮现:AI基建的烧钱速度,已经让华尔街最老练的预测模型连续脱靶。正方观点很清晰——这种“追赶式上修”恰恰说明需求根基的扎实。支撑逻辑来自一串滚烫的数字。美光2026财年第三季度(截至5月28日)营收同比飙升345%,达415亿美元;调整后每股收益更暴涨逾1300%,至24.67美元。拆解这一爆发,根源并不是什么短期囤货,而是超大规模企业抢购内存芯片的持续浪潮。AI训练与推理吞噬着空前规模的高带宽、高容量记忆体,直接推高了量价。美光的管理层并没有把业绩视为周期顶点,梅赫罗特拉用“早期阶段”定调,暗示渗透率远未触顶。


另一块拼图来自台积电(TSMC)。这家全球最大的芯片代工厂被视作与美光并列的“卖铲子”角色:AI数据中心的扩张需要海量先进制程芯片,而台积电几乎控制了这类高端计算芯片的制造咽喉。每一块加速卡、每一座新建的算力集群,都意味着代工订单的涌入。虽然台积电未单独公布AI业务的营收占比,但从超大规模企业的资本开支规划里,产业链的传导路径已足够清晰——钱顺着基础设施的钢筋水泥,最终会注入芯片代工与记忆体两大支流。

把正方论据进一步量化,只需看Alphabet一家的动作。这家搜索巨头今年的资本支出将达到1900亿美元,管理层甚至直言,明年投入可能“显著增加”。如果“显著”还嫌模糊,不妨再拉回全局:7500亿美元的超大规模企业支出体量,建立在三个月前5270亿美元的预测底座上,也就是说,单季度的预期偏差就接近四成。正方因此坚信,AI基建不是泡沫序曲,而是电力时代铺电缆的复刻——一旦算力作为一种基础设施确立,其前置投入的惯性将至少延续五到十年。

然而,同样一组数字也可以读出反方的忐忑。高盛的三次预测,与其说精准,不如说是一次又一次被迫的“校准”。第一次看4550亿,第二次落后,第三次的7500亿就绝对可靠吗?如果预测模型的弹性总是滞后于现实三个月,那现在高喊“明年更高”是否也暗藏了过度线性外推的风险?更务实的疑虑在于,如此烈度的资本开支,最终需要能够自我造血的应用场景来消化。当超大规模企业一面采购芯片一面自研替代方案,当推理成本的下坠速度远超预期,今天视为稀缺品的内存与先进制程,明天是否仍能维持当下的溢价格局?

反方并不否认当前火热的事实,他们盯住的是两个承压点:一是资本效率边界。Alphabet愿意押注1900亿美元,背后是广告引擎和云服务的强劲现金流,可并非所有巨头都有同等的容错空间。一旦经济降速或AI产出回报率不达预期,砍单不是不可能。二是记忆体产业自身的“结构性转变”或许已在股价中充分定价。美光业绩飙升的346%增速,台积电先进制程的满载,能否持续超出分析师正处于快速上调期的预期?这需要需求端给出的,不是线性,而是超指数。

反方手里还有一张牌:历史不会简单重复。过去一年多的算力追赶,有相当比例源于企业对“错失恐惧”的应激投入。当模型能力趋近阶段性瓶颈,或者开源生态逐渐弥合差距,超大规模企业继续以年增速50%的水平砸钱,逻辑上需要有更具体的杀手级应用来承接,而这一点目前仍停留在愿景阶段。

将正反两方的重量放在天平上,我的判断是,当下数据更支持正方叙事,但绝不可忽视反方的提醒。核心依据,依然落在美光CEO那句“早期阶段”上。这不是一种套话式的乐观,而是能从产业切面上得到交叉

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