燒錢速度嚇壞投資者:Meta、微軟、谷歌 AI 支出暴增引“泡沫”質疑

10 月 30 日消息,科技巨頭正押注未來人工智能的發展,其核心是依靠由成千上萬臺嗡嗡作響的服務器組成的龐大數據中心集群。
如今,這一雄心勃勃計劃背后的驚人成本正逐漸清晰浮現,并開始考驗華爾街的耐心與信心。
來自科技領域不同分支的三家領軍企業 ——Alphabet 公司、Meta Platforms 公司和微軟公司(Microsoft Corp.),在上個季度的資本支出總額高達約 780 億美元(IT之家注:現匯率約合 5540.4 億元人民幣),較去年同期激增 89%。
這筆巨額資金主要用于數據中心建設,以及采購圖形處理器(GPU)和其他配套設備以填充這些設施。三家公司均上調了對未來支出的預測,此舉足以讓已習慣于巨額投入的投資者感到不安。
周三,在公布財報披露上述支出后,Meta 和微軟股價在盤后交易中下跌。Meta 同時警告稱,2026 年的資本支出將“明顯高于”2025 年水平。
盡管谷歌母公司 Alphabet 的支出增長基本被市場消化,其股價在盤后交易中反而上漲逾 6%,但這份集體亮相的財報再度引發了關于人工智能投資是否正在形成泡沫的廣泛質疑。
在微軟舉行的財報電話會議上,伯恩斯坦研究公司(Bernstein)分析師馬克?莫德勒(Mark Moerdler)直接發問:你們是否有信心確信這些 AI 投資最終會獲得回報?“或者坦率地說,我們現在是不是正處于一個泡沫之中?”
微軟首席財務官艾米?胡德(Amy Hood)重申,即便最近幾個季度已投入數百億美元,公司仍無法滿足當前對 AI 及其他服務的強勁需求,“我原以為我們能趕上供應節奏,但我們沒有。需求正在持續上升,而且不是局限于某一領域,而是在多個領域都在增長?!?/p>
微軟通過向 OpenAI 注資 130 億美元,成為引爆本輪人工智能熱潮的關鍵推手。而該公司大規模興建數據中心被視為維持其在 AI 領域領先地位的核心戰略。然而,公司在截至 9 月的財季錄得創紀錄的 349 億美元資本支出,仍令投資者感到意外。
作為微軟回收投資的主要渠道,Azure 云服務部門的收入繼續保持快速增長,但增速與前一季度大致持平。若增長進一步加速,或將更有力地證明當前的大規模支出是值得的。
相比之下,Alphabet 旗下的谷歌則釋放出更為積極的信號。該公司表示,其 Gemini AI 助手目前擁有 6.5 億月活躍用戶,比三個月前增長 44%。公司首席財務官阿娜特?阿什肯納齊(Anat Ashkenazi)在分析師電話會上表示,谷歌云平臺在 2025 年前九個月所斬獲的十億美元級別合同數量,已超過此前兩年總和。
谷歌云業務收入同比增長 34%,達 152 億美元,超出市場預期的 148 億美元。不過,谷歌的開支也在迅速攀升。阿什肯納齊表示,公司預計今年資本支出將高達 930 億美元,高于此前預估的 850 億美元;而明年還將出現“顯著增長”。
投資者將于周四獲得關于云計算行業更全面的圖景 —— 屆時市場領導者亞馬遜公司(Amazon.com Inc.)將發布財報。蘋果公司(Apple Inc.)也計劃于當日下午公布其季度業績。
在周三發布財報的三家公司中,Meta 的情況最為令人震驚。除了一筆高達 160 億美元的巨額所得稅計提外,該公司還警告稱,明年的資本支出將以“顯著更快”的速度增長。
與微軟和谷歌不同,Meta 并非主要面向外部客戶提供云計算服務的企業,這意味著其大規模投資的風險可能更高。
如果微軟或谷歌高估了市場對 AI 服務的需求,它們仍有能力將多余的算力出售給第三方客戶。而目前外部市場需求依然強勁:兩家公司均報告稱,其訂單積壓量(backlog)創下新高 —— 這一指標代表客戶已承諾在未來支付的金額。
微軟面向商業客戶的訂單積壓總額達到 3920 億美元(包含部分非云服務支出),谷歌則為 1550 億美元,幾乎是 18 個月前的兩倍。
而對于 Meta 而言,AI 投資的回報路徑尚不明確。該公司正將 AI 技術深度整合進 Instagram 和 Facebook 等產品中,并表示相關投入有助于提升廣告投放的精準度 —— 這正是這家位于加州門洛帕克公司的主要收入來源。
在周三的財報電話會議上,Meta 首席執行官馬克?扎克伯格(Mark Zuckerberg)表示,如果公司在基礎設施上投入過度,也有應對選項。例如,可將閑置的計算能力出售給其他企業。
“我們目前還沒有這么做,”他說,“但如果確實出現了過度建設的情況,這顯然是一個可行的選擇?!?/p>
與此同時,市場也對 Meta 旗下 Reality Labs 部門的支出表示擔憂。該部門負責研發 AI 智能眼鏡及其他可穿戴設備,第三季度錄得 44 億美元虧損,同期收入僅為 4.7 億美元。
盡管如此,扎克伯格仍強調,智能眼鏡是一項“巨大的機遇”。他認為,在 AI 領域的真正風險在于投入不足,而非過度投資。
“我認為現在還處于早期階段,但我們已經在核心業務中看到了回報?!彼硎?,“這讓我們更加確信應該加大投資力度,我們必須確保自己不會錯失機會?!?/p>


























