摩根士丹利最新卖方研报大幅上调全球AI基础设施投资预期，预测亚马逊、谷歌、微软、META及SPCX五大超大规模云厂商在2027年和2028年的资本开支将分别达到1.2万亿美元和1.4万亿美元，较此前预测上调9%和10%。
该预测基于模型测算，并非公司官方指引。研报指出，到2028年，全球AI相关基础设施总投资将接近3万亿美元，其中数据中心资本开支约2.9万亿美元，而五大平台贡献其中的1.4万亿美元。
驱动支出增长的两大因素是算力容量扩张与单位成本上升。模型显示，主要平台可用计算容量将从2025年的约30GW飙升至2028年的近120GW。其中，META的算力规模预计将从2025年底的3.5GW增至2028年的21GW，亚马逊总量约35GW，谷歌新增容量最多。
与此同时，每GW建设成本显著提高。新一代AI平台如GB200、GB300和Vera Rubin因高内存需求、电力消耗及工程复杂度，单GW成本分别达350亿、390亿和490亿美元，较此前假设上调16%至20%。数据中心“壳外成本”（包括电力、冷却、土地和施工）也从约1000万美元/MW升至1100万–1900万美元/MW。
在此背景下，市场关注点已从“巨头是否愿意花钱”转向“这些巨额投入多久能转化为收入”。摩根士丹利继续将META列为“AI互联网首选”，维持其775美元目标价，理由在于其拥有广告、消费者应用、模型API及订阅工具等多重变现路径。
研报测算，若META的AI变现路径顺利落地——包括Meta AI搜索、云服务、API调用、订阅工具及广告升级——有望为2028年每股收益（EPS）额外贡献约10美元，基础情景下EPS为33.41美元。
具体来看，若将100MW的GB300算力用于API服务，在75%利用率假设下，可带来约85.9亿美元年收入和1.91美元的EPS增量。此外，若其1500万广告主中有25%每月支付200美元使用AI代理或编码助手，可贡献约80亿美元收入及2美元EPS。
不过，这些乐观情景依赖高使用率、客户持续付费意愿及工具实际ROI。META于7月9日开放Meta Model API公测，定价低于部分竞品，有助于吸引开发者，但长期盈利仍需验证。
亚马逊和谷歌同样受益于AI浪潮。摩根士丹利预计AWS在2027年和2028年收入将分别增长40%和36%，并预测其积压订单（backlog）达4750亿美元。谷歌则凭借Gemini模型、TPU芯片和云全栈能力加速扩张，但面临内部算力资源争夺压力。
然而，万亿美元级投资面临三重约束：一是供应链瓶颈（芯片、HBM内存、电力接入、熟练工人）；二是监管与地方审批阻力，尤其在2026年美国中期选举及2028年总统大选周期中；三是真实需求能否支撑高投入。若API、订阅或广告工具无法实现规模化付费，资本回报将承压。
总体而言，1.4万亿美元描绘了一条高成本、高风险的增长曲线。巨头正提前锁定算力，但市场将持续追问：每一美元资本开支，究竟能换来多少收入与现金流？对META而言，775美元目标价的兑现，关键在于将模型中的EPS上行真正转化为财报上的利润。