汇丰：AI 还能继续涨吗？ 七大核心争议，看清下一轮机会！

模型收入快速增长，云厂商订单越积越多，资本开支却涨得更快。AI交易走到今天，市场已经有理由相信需求，但仍在追问：钱什么时候能赚回来，最后又会留在哪些公司手里？

汇丰近日的全球股票策略报告，围绕七个核心争议给出了自己的判断。它仍然看好AI投资主线，同时认为，下一轮行情需要更多证据证明，商业化收入能够跟上基础设施投入。需求增长、企业盈利和股东回报，开始出现更明显的时间差。

核心结论｜汇丰认为，AI商业化仍有较大空间，降价正在释放更多调用需求，现阶段也缺乏算力全面过剩的证据。但资本开支先行、现金回收滞后，正在压低云厂商的自由现金流与资本回报。因此，其配置更偏向需求直接、供给受限的半导体和基础设施，尤其关注韩国存储、中国台湾半导体与先进封装，以及中国内地的半导体设备和电力基础设施。

这份报告最值得读的地方，在于它把“看好AI”拆成了几笔不同的生意：模型公司收取调用费，云厂商提供计算资源，芯片和设备企业承接建设需求，应用公司则需要证明客户愿意持续付费。这些环节彼此关联，利润兑现的速度却未必一致。

1/AI商业化还有多大空间？先看企业每名员工花了多少钱

汇丰对AI收入增长的判断依然积极。报告援引的媒体信息显示，Anthropic截至7月的年化收入运行规模约650亿美元，OpenAI约400亿美元。这里的年化运行规模，是把阶段性收入速度折算到一年，并不等于已经实现的全年收入，更不能直接当作利润。

比两家公司的收入数字更有解释力的，是企业采用AI的深度。Ramp AI样本显示，企业每名员工每月的AI支出中位数只有约12美元，支出处于前10%的企业约650美元，前1%的企业则达到约7,400美元。

差距如此大，说明AI已经能在部分企业中承担高价值任务，但大多数企业的部署仍浅。头部企业的支出水平不能机械外推到所有行业，却提供了一个参照：当AI能够进入实际工作流程，客户愿意支付的费用可能明显高于一份普通聊天订阅。

采用范围也在扩大。报告称，金融和制造业年内AI支出分别增长约3.5倍和2.5倍。微软在2026年第二季度对应的财报交流中披露，Microsoft 365 Copilot付费席位超过3,000万个，净新增付费席位环比增至两倍以上；Alphabet则表示，近90%的《财富》100强企业使用Gemini Enterprise，过去12个月有超过2,000家企业各自消耗了1,000亿个以上的Token。

Token可以简单理解为模型处理和生成内容时使用的计量单位。企业愿意持续增加调用，通常意味着AI正从试用走向更频繁的业务使用，但最终价值仍要结合任务完成情况判断。

企业有没有足够预算支持这种增长？汇丰做了一个情景测算：如果标普500企业达到每名员工每月650美元的支出水平，年度AI支出规模约为2,300亿至2,500亿美元，相当于其EBITDA的约5%、工资支出的约8%、研发支出的约27%。报告正文将其取整为约2,500亿美元，图表列示约2,330亿美元，两者都指向同一量级。

这是一种预算承受能力的测算，不是明年收入预测。它说明，AI只要能证明效率提升，就有机会从既有IT、研发和业务预算中取得更多份额。报告引用的Cledara数据也显示，AI约占软件预算的20%，但在新增软件采购中，占比已接近50%。

能力提升是企业增加付费的另一项前提。报告引用METR测试称，Claude Mythos能够以80%的成功率完成需要人类花费三小时以上的软件任务；2025年5月发布的Claude Opus，在同样成功率下对应的任务时长约20分钟。这里比较的是人类完成任务所需的时间，并非模型连续运行的时长，也不代表所有工作场景都达到相同可靠性。

从辅助完成一个步骤，到处理更长的工作流程，AI能替客户创造的价值会扩大。相应地，衡量模型公司时，收入增长之外还要看客户留存、集中度、扣除推理成本后的毛利，以及收入能否变成现金。

报告将当时媒体所称的Anthropic可能于9月下旬公开招股文件，视为一次重要检验，并援引了其第二季度调整后营业利润可能转正的消息。两者均属于报告引用的信息；调整后营业利润也不等于会计净利润或自由现金流。真正有分量的验证，仍是完整财务披露中的经营质量。

2/Token价格跌了一半，为什么AI总支出未必下降？

市场对模型价格战的担心并非没有依据。按报告引用的Silicon Data指数，用户实际支付的平均Token价格，较2026年5月高点下降约50%，其中一个原因是用户转向更便宜的模型。

与此同时，OpenRouter平台上的中国模型Token用量占比已经接近50%。看到这两个数字，容易得出一个判断：低价模型正在挤压美国前沿模型公司的收入。

汇丰认为，还需要把调用量和实际支出放在一起看。

首先，价格下降释放了需求。OpenRouter统计中的Token用量，自6月以来接近原来的三倍。报告还引用了平台的一次折扣实验：优惠期间，OpenAI的Terra、Luna模型日调用量分别增至原来的5.6倍和13.8倍，未参与优惠的Sol仅增至约1.1倍；活动结束后，约32%的用户继续使用此前享受折扣的模型。

这体现了所谓“杰文斯悖论”：单位使用成本下降，可能让原本不划算的任务也开始采用AI，从而带动更大的总需求。不过，调用量增加并不自动意味着收入或毛利增加，还要比较降价幅度、使用增量和推理成本，促销留存也需要更长时间观察。

其次，用量份额与收入份额并不相同。报告引用的Vercel数据表明，Anthropic与OpenAI自2025年以来，合计仍占其平台Token支出的约80%。高频、低价任务可以快速贡献调用量，复杂、高价值任务则可能贡献更多收入。

这里还要注意，接近50%的中国模型用量占比来自OpenRouter，约80%的支出份额来自Vercel，属于不同平台样本，不能直接拼成一张全球市场份额表。它们共同提示的，是“用得最多”与“收钱最多”可能由不同模型占据。

第三，企业最终关心的是完成任务的成本。报告采用的价格与能力比较中，OpenAI Astra每百万Token的支付价格约7.7美元，是Kimi K3的约6.5倍，但单项任务成本约为后者的两倍。

原因在于，便宜模型若需要反复尝试、更多调用和人工纠错，完成同一个任务的成本就会上升。对于复杂推理和智能体应用，可靠性本身有经济价值。当然，这种比较受测试任务影响，不能扩展成任何场景下的固定性价比排名。

中国模型也未必永久维持极低价格。报告援引DeepSeek提价，以及月之暗面与海外云平台讨论Kimi K3收入分成的消息，说明模型提供商同样需要把采用率变成收入；相关商业安排不能视为已经全部落地。

汇丰更倾向于多种模型长期共存：前沿模型承接高复杂度、高可靠性任务，中国模型和开放权重模型扩大在高频、价格敏感及专门场景中的份额。企业可以按任务选择模型，模型层竞争会更激烈，总推理需求仍可能持续增长。

开放权重模型普及，也未必绕开云厂商。客户即使选择第三方模型，仍可能购买托管API、计算资源、存储和数据库服务。模型竞争的赢家会变化，云基础设施仍有收费机会。

3/资本开支升至万亿美元，算力是否已经建得太多？

汇丰没有回避投资规模。报告所列市场一致预期显示，美国大型云厂商2026年资本开支约7,700亿美元，2027年约1.1万亿美元。仅从第二季度财报季开始，这两年的预测就分别上调了约1,700亿和2,600亿美元。

此外，尚未履行的采购承诺和未开始执行的租赁承诺合计约2.5万亿美元。报告援引标普全球评级的估算，2025—2030年美国大型云厂商的数据中心与AI相关资本开支可能超过7万亿美元。

年度资本开支、跨年度合同承诺和六年累计投资，分别描述不同时间维度，不能相加得出一个新的支出总额。真正需要判断的，是投入形成的可用产能，能否被付费需求消化。

汇丰认为，目前还缺乏整体过剩的证据，其中最有力的支撑是订单积压。

微软、亚马逊、Alphabet和甲骨文的剩余履约义务，也就是RPO，在2026年第二季度合计约2.35万亿美元，一年前约为8,150亿美元。RPO代表合同项下尚待履行和确认的收入，并不是已经到账的现金。

更重要的是客户结构。汇丰估计，约35%的订单积压与前沿模型公司有关；微软剔除OpenAI后的商业RPO仍同比增长25%，当季全部环比增量来自前沿模型公司以外的客户。Alphabet云业务订单积压约5,140亿美元，多数来自更广泛客户的常规云合同，略多于一半预计在24个月内转化为收入。

这能够缓解“少数AI公司互相投资、互相下单撑起需求”的担忧。来自普通企业的订单越多，基础设施建设就越有独立于模型融资的需求支撑。不过，长期合同仍需持续跟踪履约、客户信用和收入确认进度。

计算资源的价格也提供了旁证。报告展示的B200、H100租赁价格在新增产能释放期间仍保持坚挺，说明市场缺少的可能是能够立即使用的算力。宣布投资、买到芯片与数据中心正式供电投运之间，往往还隔着建设、调试和电力接入。

汇丰科技团队预计，2030年AI产业年度收入规模约9,200亿美元，企业客户贡献约75%。在其测算情景中，云厂商投入资本回报率ROIC到2028财年可能降至约17%，低于图表列示的约21%的市场一致预期，但汇丰仍认为回报水平足以支撑投资。

这一判断带有明确条件：如果GPU租赁价格走弱、订单增速放缓、利用率下降，而资本开支仍按原速度增加，过度建设的风险就会更突出。眼下供给紧张，并不能替未来每一笔投资作保证。

4/需求没有消失，为什么云厂商现金流先承压？

这是整份报告最需要分清的一组关系：长期投资能够创造价值，与未来几年股东回报下降，可以同时发生。

数据中心的钱要先花，客户收入分几年确认。汇丰所列云厂商样本的合计自由现金流已经转负，并预计压力可能持续至2027年底。自由现金流通常指经营活动产生的现金，扣除资本开支后剩下的部分；它为负，不等于主营业务本身没有现金流。

为填补投资与回款之间的缺口，云厂商正在增加外部融资。报告统计，2026年截至其发布时，相关债务发行接近2,500亿美元，并开始更多使用美元以外的融资市场。

租赁是另一条重要渠道。汇丰信用团队估计，五家大型云厂商与CoreWeave合计超过1万亿美元、尚未开始执行的租赁承诺，可支持约4,000亿至5,000亿美元的项目或表外融资；作为比较，其当时存续债券规模略高于5,000亿美元。

这些数字不能重复计算：租赁承诺是未来支付安排，基于它支持的融资是相应资金结构，二者并非两笔独立新增债务。项目融资与私人信贷可以减少云厂商直接发债的需求，也让融资期限更贴近数据中心资产，但不会消除最终的偿付负担。

资金压力还会改变股东回报。汇丰认为，回购空间正在被压缩，并举出Alphabet以股权融资补充资金的例子。报告提及的债券收益率和信用违约掉期利差上升，以及甲骨文评级承压，也说明债权人开始更在意负现金流、杠杆和客户集中度的组合。

随后到来的是折旧。汇丰估算，2026年云厂商资本开支中约70%用于GPU和服务器。这些资产的更新周期较短，随着投入规模扩大，未来利润表需要承担更多折旧费用。

报告给出的测算是：年度折旧与摊销可能由2024年的约1,100亿美元，增至2030年的约7,300亿至9,300亿美元，具体取决于GPU等资产采用的使用年限。使用年限越短，同一笔设备投入需要越快计入费用。

同时，市场一致预期中的云厂商净资产收益率ROE，可能由2026年第二季度约38%的高点，降至2028年第四季度约23%。ROE衡量股东权益对应的盈利，与前文衡量整体投入资本回报的ROIC并非同一指标。

因此，判断云厂商需要同时看收入增速、折旧、融资成本和资产规模。收入增长即使很快，只要追不上资本投入，股东感受到的回报改善就可能更晚。

5/韩国存储回撤约35%，汇丰为什么仍然看好？

存储是汇丰态度最明确的方向之一。报告发布时，相关韩国存储股票较高点回撤约35%。汇丰认为，价格调整已让估值、持仓和盈利预期之间的关系，比6月高点时更有吸引力。

它给出的一个参照是市场隐含盈利模型：投资者对三星电子和SK海力士本轮盈利景气持续时间的定价，已由约六年压缩至约两年半。这是根据股价反推的模型结果，并不是未来盈利周期一定持续多久的承诺。

持仓拥挤程度也有所缓解。报告统计，三星、SK海力士和台积电这一组新兴市场科技龙头，年内外资净卖出约1,500亿美元，其中6月以来约600亿美元；相关两倍杠杆单股ETF资产规模由高点约370亿美元降至约100亿美元。这些资金数据覆盖多个市场，不能全部归入韩国存储。

汇丰观察到抛压有所减轻，但波动仍高：三星与SK海力士的90天已实现波动率分别约96%和114%，明显高于富时新兴市场成分股中位数的约28%。如果波动逐步降低，投资者要求的风险补偿才可能随之下降。

基本面的支撑来自服务器投入。按汇丰估计，美国云厂商约70%的资本开支用于GPU和服务器，而其中接近30%与存储有关。HBM4放量、普通服务器DRAM和企业级SSD需求，以及有效供给偏紧，共同构成其盈利上修逻辑。

主要风险来自中国厂商扩产。报告称，长鑫存储重点竞争的是传统DRAM，而非HBM，但传统DRAM仍贡献韩国存储厂商约一半的收入。汇丰援引的计划显示，长鑫月产能拟增加约20万片晶圆、至2027年初约30万片；其引用的TrendForce预测指向，到2028年相关DRAM份额可能由不足8%提高至最高约18%。报告配图采用的是产能占比口径，不能当作营收份额。

汇丰认为，长期协议能够提供部分缓冲。报告提及，SK海力士已与约十家客户签订多年协议；三星的目标，是将约三分之二的存储产出纳入至少五年的合同，其中涉及预付款和价格下限。这些安排有助于提高可见度，但合同保障范围和实际执行仍决定保护力度。

股东回报则是另一项催化。报告所列一致预期认为，三星与SK海力士2026年合计自由现金流可能接近3,000亿美元，高于2025年的约400亿美元。这里是两家公司合计的预测，不能理解为已经可分配的现金。

报告还列举了SK海力士约40万亿韩元、相当于约3.3%股份的回购注销安排，以及将2025—2027年累计自由现金流回报目标，由“不超过50%”提高至“超过50%”。三星方面，报告引用的2026年股东回报预期为90万亿至110万亿韩元，其中第三季度分红约30万亿韩元，后续安排仍待进一步确定。

汇丰的逻辑由此比较清楚：市场已经下调盈利持续时间的预期，而服务器存储需求、长期合同和回购分红，仍可能支撑回报。这个判断若要继续成立，需要看到存储价格与盈利预期守住，不能只依赖股价跌得足够多。

6/中国AI的利润，为什么更可能先落在本土硬件？

对中国内地，汇丰更偏好服务国内市场的AI半导体与硬件。背后的推动因素，是推理需求增加、供应链本土化，以及政策支持。

这与韩国和中国台湾供应链有所不同。后两者较多承接美国云厂商的资本开支，中国内地硬件则更多受益于本地算力建设和国产替代。因此，投资驱动并非完全相同，但也不能据此认为国内产业链不受全球周期影响。

汇丰认为，国内仍存在显著的供给缺口。报告援引相关统计称，本地晶圆厂对所讨论存储与计算需求的供给覆盖不足15%，反映出扩大本土供给的空间。实际替代速度仍取决于产品能力、良率、认证和交付。

有意思的是，硬件效率差距也会扩大配套需求。国产芯片在部分性能和互联效率上仍有差距，同样的可用算力可能需要更多芯片、封装、网络、电力和散热资源。因此，受益范围能够从加速器本身，延伸至服务器、先进封装、半导体设备、数据中心和电力基础设施。

但“需要更多设备”只是需求逻辑。额外硬件也会增加整套系统的成本，最终仍要看国产方案能否在客户可接受的价格和功耗下完成任务。光刻等关键环节仍是约束，报告对国产EUV设备在2028年以前取得突破持谨慎看法，这属于研究判断，并非确定的技术时间表。

财务数据开始提供一些验证。按报告引用的中芯国际2026年第二季度数据，AI相关周边芯片收入环比增长约40%，产能利用率接近94%，晶圆平均售价环比提高5.7%。需求还扩展到电源管理、存储控制、连接、微控制器和工业芯片。

设备端，报告点名北方华创、中微公司和ACM Research相关设备业务，认为生产本土化会带动订单。对这些企业，后续应观察客户扩产是否转化为设备验收和回款，而不仅是订单金额增长。

对其他AI环节，汇丰更有选择性。它对中际旭创、新易盛等美国业务敞口较高的光模块企业，强调了FCC监管不确定性。这个表述需要保留边界：FCC关于含逻辑硬件组件的规定，围绕Covered List主体及相应设备适用条件展开，不能直接推导为所有中国光模块都被禁止，或这两家公司已经被列入名单。

因此，报告对光模块的谨慎，更适合从客户合规、供应链选择和政策风险折价来理解；具体经营影响仍要看规则适用、公司披露和客户采购变化。

互联网公司的商业化则有分化。报告称，阿里巴巴第二季度外部客户云收入同比增长45%，AI产品收入连续十二个季度保持三位数增长；腾讯的新AI业务投入则令营业利润减少约105亿元，同期资本开支约528亿元，同比增长176%，自由现金流转负。

两组数据说明，AI可以同时带来收入增长和投资负担。汇丰因而更偏向先供应基础设施、较早取得订单的环节，对应用端则等待更清晰的利润与现金流验证。这是相对配置偏好，不能泛化为互联网企业没有AI机会。

7/全球如何配置？美国偏半导体，亚洲关注存储与先进封装

把前六个争议放在一起，汇丰的全球选择遵循同一标准：需求和商业化更清楚、有效供给仍受限，同时估值不要过度透支增长。

中国台湾的增量机会，尤其来自定制ASIC。云厂商采用更多自研或定制芯片，芯片设计数量和集成复杂度提高，先进封装需求随之增加。即使单一GPU供应商的份额变化，封装环节也可能继续承接建设需求。

报告称，亚洲主要封测企业已将2026年资本开支上调超过80%，但CoWoS相关设备交期仍可能达到12个月，产能紧张可能延续至2027—2028年。投资增加和供给紧张并不矛盾，设备、建设与调试需要时间，新增预算不会立即变成可交付产能。

美国方面，汇丰给出的顺序是半导体、云厂商、软件。前两者更直接受益于训练和推理规模增长，对某一个模型或应用最终胜出的依赖相对较低。对于近期资金转向软件的行情，汇丰认为其中空头回补的成分较大，尚未看到同等程度的基本面改善，因此不倾向追随这一轮动。

欧洲方面，其关注点是半导体，尤其是模拟芯片周期改善。部分企业释放进一步提价信号，如果销量恢复，低利用率带来的成本负担就可能更快减轻。不过，模拟芯片还受汽车、工业等终端影响，不能全部归入AI需求。

从这份报告出发，后续最有用的观察是把同一条产业链上的数字连起来：企业AI预算和续费能否增长，模型每项任务的收入是否覆盖成本，云订单能否转成现金，GPU租赁价格与利用率是否稳定，最终供应商的订单能否形成利润和股东回报。

如果这些指标继续改善，资本开支就更有依据；如果只有投入上升，而价格、订单质量和现金回收先转弱，估值就需要重新审视。行业需求增长，并不能让每一种商业模式都获得同样的回报。

最后一句｜AI的需求已经越来越清楚，利润分配仍在变化。下一轮行情要看的，是谁能把调用量变成收入，把收入变成现金，并在持续投入之后，给股东留下足够回报。

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