摘要
· 摩根士丹利的研究报告显示，五家大型云计算提供商在2028年的资本支出可能达到14万亿美元。
· 每吉瓦的建设成本因内存、电力和建筑成本上升，算力容量可能从30吉瓦扩展至120吉瓦。
· META被视为人工智能互联网的首选，目标股价为775美元，取决于API、广告和订阅收入的实现。

摩根士丹利在一份卖方研究报告中调高了主要超大型云计算提供商的资本支出估算，预计这五家平台在2027年和2028年的总资本支出分别达到12万亿美元和14万亿美元，并继续将META列为人工智能互联网的首选，目标股价保持在775美元。

这些数字属于报告模型的范畴，不等同于公司的官方指引。公开版本的摩根士丹利资料指出，到2028年，全球人工智能相关基础设施的投资将接近3万亿美元，数据中心的资本支出约为2.9万亿美元。这五家平台的14万亿美元支出中，更多来自卖方对主要云计算和互联网平台的拆分估算。

这份报告最引人注目的变化是人工智能基础设施支出持续上升。到2028年，主要平台的可用计算容量在模型中接近120吉瓦，约为2025年30吉瓦的4倍。每吉瓦的建设成本也有所上调，像是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。

对投资者来说，问题已从“人工智能巨头是否会投资”转变为“这些投资何时能转化为收入”。META之所以受到重点关注，原因在于该公司一方面面临着更高的人工智能资本支出压力，另一方面拥有广告、消费者应用、模型API和订阅工具等更直接的变现途径。

14万亿美元支出，背后是120吉瓦的算力

该报告将五家主要超大型云计算提供商在2027年和2028年的资本支出预期分别上调了9%和10%，至12万亿美元和14万亿美元。这一范畴涵盖了亚马逊、谷歌、微软、META和SPCX相关的人工智能基础设施支出。

容量扩张是支出上调的主要原因之一。在这一模型中，主要平台的可用计算容量从约30吉瓦的2025年增加到2028年接近120吉瓦。预计亚马逊到2028年的总容量约为35吉瓦，谷歌在2027年和2028年的新增容量最多，META从2025年底的约3.5吉瓦增至2027年的14吉瓦、2028年的21吉瓦。

五大超大雲端廠商資本支出預測，2028 年總計 1.4 萬億美元，2027 年和 2028 年較此前上調 9% 和 10%。

可用計算容量從 2025 年約 30GW 升至 2028 年接近 120GW，META 增至 21GW，亞馬遜總量約 35GW。

META 的資本支出測算需要保留口徑差異。研報模型中，META 2027 年和 2028 年資本支出分別被上調至 2250 億美元和 2500 億美元。部分公開二手報導提到的摩根士丹利口徑為 META 2027 至 2028 年合計約 3800 億美元，可能涉及總資本支出、AI 基礎設施、總額或含表外融資等不同口徑。

這類差異不會改變主線：AI 資料中心支出繼續壓在自由現金流、折舊和短期 EPS 上，也會決定未來雲、廣告、搜索、API 和企業工具收入能否兌現。誰能把更多算力轉成可收費產品，誰就更容易解釋今天的資本支出。

每 GW 更貴了，內存和電力殼抬高門檻

支出上調並非只來自「建更多資料中心」，也來自「每 GW 更貴」。

在研報自下而上成本模型中，GB200 每 GW 建設成本約 350 億美元，較此前假設上調 16%。GB300 約 390 億美元，上調 19%。Vera Rubin 約 490 億美元，上調 20%。谷歌 TPU v7 約 270 億美元，亞馬遜 Trainium3 約 210 億美元。

GPU 和 ASIC GW 級資料中心部署成本更新，GB200 約 350 億美元，GB300 約 390 億美元，Vera Rubin 約 490 億美元。

成本壓力主要來自兩塊。高端 AI 系統中內存佔比繼續提高，電力、土地、冷卻、配電和工程建設等資料中心殼外成本也在上升。研報假設相關成本從約 1000 萬美元/MW，升至約 1100 萬至 1900 萬美元/MW。

這也是 AI 巨頭支出曲線短期難降的原因。晶片供應改善可以緩解部分壓力，電力接入、機架、施工、熟練勞動力和地方審批仍會拉長建設周期。部分專案時間線可能被拉長至三年左右，資本支出越大，收入端越需要更快證明回報。

META 的看點變成 AI 怎麼收費

META 被列為首選，核心在於 AI 收入期權比多數互聯網公司更集中。

研報把 META 潛在上行拆成 Meta AI 搜索、新雲服務、API 收入、訂閱工具和廣告升級等方向，合計可能為 2028 年 EPS 貢獻約 10 美元。基礎情景下，META 2028 年 EPS 為 33.41 美元。如果部分期權兌現，EPS 還有進一步上行空間。

META 五類 AI 上行期權對 2028 年 EPS 的累積貢獻，基礎 EPS 為 33.41 美元，合計上行約 10 美元。

這一測算與部分公開二手報導提到的「四個產品或催化劑」「2028 年 EPS 上行 1 至 3 美元」等口徑並不完全一致，更適合視作該研報的情境測算。真正能落到財務報表上的部分，取決於產品採用率、收費能力和算力利用率。

API 是最直觀的入口。Meta 7 月 9 日宣布開放 Meta Model API public preview。價格追踪機構 Artificial Analysis 等第三方資訊顯示，Muse Spark 1.1 API 輸入和輸出價格分別為每百萬 token 1.25 美元和 4.25 美元，低於部分前沿競品。

研報模型進一步假設，每 100MW GB300 容量用於 API，約對應 5.33 萬張 GPU、75% 利用率，可產生約 85.9 億美元收入、6.4 億美元增量 EBIT，並帶來約 1.91 美元 2028 年 EPS 增量。這個測算依賴高利用率和持續需求，低價本身只能幫助導入客戶，無法單獨保證盈利。

訂閱工具也是潛在入口。模型假設 META 1500 萬廣告主中 25% 每月支付約 200 美元，用於業務代理、編碼助手等工具，可貢獻約 80 億美元收入和約 2 美元 2028 年 EPS。廣告主是否願意持續付費，最終要看這些工具能否帶來更高轉化、更低製作成本或更強自動化能力。

亞馬遜和谷歌受益，收入驗證仍要跟上

亞馬遜和谷歌同樣是這輪資本支出上調中的重要主體，只是它們在這篇主線裡更像背景參照。

亞馬遜方面，研報上調 AWS 收入增長展望，預計 2027 年和 2028 年分別增長 40% 和 36%。它還測算 AWS backlog 在二季度環比增加約 1100 億美元至約 4750 億美元。由於亞馬遜尚未發布對應官方二季度財報，這一 backlog 數字應視為賣方預測口徑。官方文件已確認的是，AWS 在 2026 年一季度銷售同比增長 28%，OpenAI 追加 1000 億美元多年承諾，現金資本支出繼續上升。

谷歌的優勢在於 Gemini 模型、TPU 和雲業務的全棧能力。研報模型顯示，谷歌 2027 年和 2028 年新增容量在主要平台中最多。短期壓力在於計算資源仍可能約束產品放量，尤其是搜索、雲服務和模型 API 同時爭奪算力時。

這幾條線索指向同一個現實問題：AI 支出已經進入萬億美元級別，市場會越來越直接地追問「每一美元資本支出帶來多少收入」。雲服務、AI 搜索、API、廣告工具和企業訂閱，都會成為驗證支出回報的入口。

巨額支出還要穿過電力、審批和真實需求

這輪資本支出上調有清晰邊界。

第一道限制是供應。晶片、HBM 記憶體、機架、電力接入和熟練勞動力都會影響建設速度。AI 資料中心從規劃到投產，還需要穿過地方審批、電網改造和施工周期，並不能按模型假設線性落地。

第二道限制是政治和監管。大型數據中心對電力、水資源和土地的佔用，可能引發地方阻力。2026 年美國中期選舉和 2028 年 11 月總統大選前後，能源政策和地方審批節奏也可能出現變化。

第三道限制是需求。META 的 API、訂閱和廣告升級仍是上行情景，收入兌現需要真實客戶付費和持續使用。價格低於競品有利於導入客戶，長期盈利能力還要看使用量、毛利率和工具 ROI。

1.4 萬億美元資本支出描繪的是一條高成本增長曲線。巨頭正在提前鎖定 AI 算力，市場會繼續追問這些算力何時變成收入和利潤。META 的 775 美元目標價建立在 AI 變現逐步兌現之上，最難的一步正是把模型裡的 EPS 上行變成財報裡的現金流。

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