摩根士丹利：AI基础设施投资激增至1.4万亿美元，META的盈利能力能否实现？

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在最新发布的卖方研究报告中，摩根士丹利上调了对主要云服务提供商的资本支出预期，预计五大平台在2027年和2028年的总资本支出将分别达到1.2万亿美元和1.4万亿美元，并将META视为AI领域的优先选择，维持775美元的目标股价。

值得注意的是，这些数据是基于研究报告模型，并不代表公司正式的指引。摩根士丹利在公开材料中提到，到2028年，全球与AI相关的基础设施投资将接近3万亿美元，其中数据中心的资本支出约为2.9万亿美元。五大平台的1.4万亿美元支出数据，主要源于对主要云和互联网平台的详细拆解分析。

此研究报告中最引人关注的变化是对AI基础设施支出的持续上调。到2028年，主要平台的可用计算容量在模型中预计将达到接近120GW，约为2025年30GW的四倍。同时，单GW的建设成本也被上调，GB200、GB300、Vera Rubin等新一代平台需要更多的内存、电力、机架和工程投入。

对于投资者而言，关注的焦点已从“AI巨头是否会投资”转向“这些投资需要多长时间才能转化为收入”。META被放在较前的位置，既因为其面临更高的AI资本支出压力，又因为它拥有广告、消费者应用、模型API和订阅工具等更直接的盈利渠道。

研究报告将五大主要超大云厂商在2027年和2028年的资本支出预期分别上调了9%和10%，至1.2万亿美元和1.4万亿美元。这一数据涵盖了亚马逊、谷歌、微软、META及SPCX相关的AI基础设施支出。

可用计算容量的扩张是支出上调的主要原因之一。在该模型中，主要平台的可用计算容量预计将从2025年的约30GW增长至2028年的接近120GW。预计到2028年，亚马逊的总容量将达到约35GW，谷歌在2027年和2028年将增加最多的容量，而META则从2025年末的约3.5GW增长至2027年的14GW和2028年的21GW。

五大超大云厂商的资本支出预测显示，2028年总计将达到1.4万亿美元，相较于之前的预期在2027年和2028年分别上调9%和10%。

预计可用计算容量将从2025年的约30GW增长至2028年的接近120GW，其中META的容量将增加至21GW，亚马逊的总量约为35GW。

对于META的资本支出测算需要注意口径差异。报告模型中，META在2027年和2028年的资本开支分别被上调至2250亿美元和2500亿美元。部分公开的二手报道提到的摩根士丹利口径是META在2027至2028年间总计约3800亿美元，这可能涉及总资本开支、AI基础设施以及其他不同口径的统计。

这些差异并不会影响核心观点：AI数据中心的支出将持续对自由现金流、折旧及短期EPS产生压力，同时也将决定未来云服务、广告、搜索、API及企业工具的收入是否能够兑现。谁能将更多的计算能力转化为可收费的产品，谁就能更好地解释当前的资本支出。

支出上调不仅源于“建设更多数据中心”，还包括“每GW的成本增加”。

在研究报告的自下而上成本模型中，GB200的每GW建设成本约为350亿美元，较之前假设上调了16%；GB300的成本约为390亿美元，上调幅度为19%；Vera Rubin的成本约为490亿美元，上调20%。谷歌TPU v7的成本约为270亿美元，而亚马逊Trainium3的成本约为210亿美元。

GPU和ASIC GW级数据中心的部署成本更新显示，GB200的成本约为350亿美元，GB300约为390亿美元，Vera Rubin约为490亿美元。

成本压力主要来自两个方面。高端AI系统中内存的占比持续上升，同时电力、土地、冷却、配电和工程建设等数据中心外部成本也在增加。研究报告假设相关成本从约1000万美元/MW上升至约1100万至1900万美元/MW。

这也是导致AI巨头短期内支出难以降低的原因。尽管芯片供应的改善可以缓解部分压力，电力接入、机架、施工、熟练劳动力及地方审批仍将延长建设周期。部分项目的时间线可能会延长至三年左右，资本支出越大，收入端越需要更快地证明其回报。

META被列为首选，核心在于其AI收入的机会比大多数互联网公司更加集中。

研究报告将META的潜在上行拆解为Meta AI搜索、新云服务、API收入、订阅工具和广告升级等方向，预计合计将为2028年EPS贡献约10美元。在基础情境下，META的2028年EPS为33.41美元。如果部分预期能够实现，EPS还将有进一步的上行空间。

META五类AI上行期权对2028年EPS的累积贡献，基础EPS为33.41美元，合计上行约10美元。

这一测算与部分公开的二手报道提到的“四个产品或催化剂”“2028年EPS上行1至3美元”等表述并不完全一致，更适合作为该研究报告的情景测算。最终能落到财务报表上的部分，取决于产品的采用率、收费能力和计算能力的利用率。

API是最直接的收入来源。META在7月9日宣布开放Meta Model API的公共预览。价格追踪机构Artificial Analysis等第三方数据显示，Muse Spark 1.1 API的输入和输出价格分别为每百万token 1.25美元和4.25美元，低于部分领先竞争对手。

研究报告模型进一步假设，每100MW的GB300容量用于API，大约对应5.33万张GPU、75%的利用率，预计可产生约85.9亿美元的收入、6.4亿美元的增量EBIT，并带来约1.91美元的2028年EPS增量。该测算依赖于高利用率和持续需求，低价本身只能帮助吸引客户，无法单独保证盈利。

订阅工具同样是潜在的收入入口。模型假设META的1500万广告主中25%每月支付约200美元，用于业务代理、编码助手等工具，预计可贡献约80亿美元的收入和约2美元的2028年EPS。广告主是否愿意持续付费，最终取决于这些工具能否带来更高的转化率、更低的制作成本或更强的自动化能力。

亚马逊和谷歌也在这轮资本支出上调中扮演了重要角色，不过它们在此报告中更像是背景比较对象。

在亚马逊方面，研究报告上调了对AWS收入增长的展望，预计在2027年和2028年将分别增长40%和36%。此外，报告测算AWS的未交付订单在二季度环比增加约1100亿美元，达到约4750亿美元。由于亚马逊尚未发布官方的二季度财报，因此这一未交付订单数字应视为卖方的预测口径。已确认的官方文件显示，AWS在2026年一季度的销售同比增长28%，OpenAI也追加了1000亿美元的长期合同，现金资本支出持续上升。

谷歌的优势在于Gemini模型、TPU及其全栈云业务能力。研究报告模型显示，谷歌在2027年和2028年新增的容量在主要平台中最多。但短期内的压力在于计算资源仍可能限制产品的扩展，特别是在搜索、云服务和模型API同时争夺算力时。

这些线索指向一个共同的现实问题：AI支出已进入万亿美元级别，市场将越来越直接地询问“每一美元资本支出能带来多少收入”。云