摘要
· TrendForce 將全球九大 CSP 2026 年 CapEx 上調至約 8300 億美元，年增率提高至 79%。
· 微軟、Google、Meta 和 Amazon 繼續加碼，晶片價格上漲、數據中心和電力設施共同推高預算。
· 半導體、數據中心和電力供應鏈直接受益，但 AI 收入實現速度仍將影響市場耐心。

全球大型雲服務提供商的 AI 基礎設施預算仍在上修。

TrendForce 5 月新聞稿顯示，2026 年全球九大 CSP 資本支出總額上調至約 8300 億美元，年增率從 61% 提升至 79%。這一口徑涵蓋 Google、AWS、Meta、Microsoft、Oracle，以及字節、騰訊、阿里、百度。

JPM 相關策略資料也指出，大型超大規模雲服務提供商的 2026 年資本支出已達到 6000 億美元以上範圍，但對於租賃、電力、土地、中國雲服務提供商和新興 AI 雲平台的處理在不同統計口徑下並不一致。更穩健的解讀是：無論採用狹窄還是寬口徑，2026 年 AI 基礎設施預算都未有降溫。

這輪支出不僅僅是在購買更多伺服器。GPU、自家設計 ASIC、網路設備、數據中心用地、電力接入和冷卻系統，都一同推高預算。對於市場而言，AI 基礎設施投資已從科技公司內部擴散，延伸至半導體訂單、數據中心租賃、公用事業投資，以及大型科技公司自由現金流。

8300 億美元口徑較寬，雲服務提供商預算繼續攀升

TrendForce 給出的 8300 億美元是全球九大 CSP 總口徑。相對僅考慮美國大型雲服務提供商的統計而言，這一口徑更為寬廣，也納入了中國雲服務提供商。

這也是當前 AI 資本支出數字容易出現差異的原因。狹口徑更接近幾家美國超大規模雲服務提供商的自有資本支出，寬口徑則將融資租賃、數據中心建設、電力相關投入和更多雲平台納入考量。雖然數字不能直接相加，但整體趨勢一致：AI 基礎設施投資持續上調。

幾家頂尖公司的公開口徑已足以顯示力度。

微軟投資者關係資料顯示，2026 日曆年資本支出約 1900 億美元。Alphabet 第一季度電話會議和 SEC 附件顯示，2026 年 CapEx 預期為 1800 億至 1900 億美元。Meta 第一季度公告和 SEC 文件給出的 2026 年資本支出範圍為 1250 億至 1450 億美元，口徑包含融資租賃本金。

Amazon 官方此前給出的說法是，2026 年全公司資本支出約 2000 億美元。市場上也有第三方對 AWS 相關支出給出更高估算，但這不等同於 Amazon 官方單獨給 AWS 發布了超過 2300 億美元的指引。

換句話說，雲巨頭沒有因為 AI 回報周期爭議而踩剎車。它們仍在為訓練、推理和企業 AI 需求提前建機房、買芯片、鎖電力。

微軟 1900 億美元裡，有 250 億美元來自元件漲價

微軟的數字最能體現這輪上修的複雜性。

公司在 FY2026 三季度電話會議中提到，2026 日曆年 CapEx 約 1900 億美元，其中約 250 億美元來自更高元件價格影響。也就是說，資本支出上升並不完全等同於伺服器數量、GPU 數量或 AI 計算能力同步增加。

這對投資者很重要。預算變大，一部分是需求驅動，一部分是成本驅動。

需求側來自訓練和推理持續擴張。雲廠商要採購更多 GPU，建設更大集群，也在推進自研 ASIC，以降低單位計算能力成本。成本側則來自高端芯片、存儲、網路設備、電力設備、施工和關鍵元件漲價。

所以，半導體、網路設備、數據中心和電力鏈條看到的是訂單和建設需求；大型科技公司股東看到的還有現金流壓力、折舊壓力和利潤率壓力。AI 收入增長如果能跟上，市場會繼續給這些支出時間。收入兌現慢於投入，爭議就會回到一個更直接的問題：花出去的錢能不能足夠快地變成收入。

數據中心空置率降到 1.6%，電力成更硬約束

支撐雲巨頭繼續加碼的，不只是管理層表態，還有供給端緊張。

CBRE IM 數據顯示，北美主要數據中心市場空置率約 1.6%，在建容量預租率約 74.3%。這說明很多新增機房還沒交付，就已經被雲廠商和 AI 客戶鎖定。

對 CSP 來說，晚建一年可能錯過客戶需求。對數據中心運營商、電力設備和公用事業公司來說，訂單能見度被拉長。

高端芯片同樣偏緊。英偉達 Blackwell 等新一代 AI 芯片需求旺盛，供應排期仍會影響伺服器交付節奏。即便雲廠商推進自研 ASIC，GPU 仍是訓練和高端推理集群的關鍵資源。

更難繞開的限制是電力。AI 數據中心不是買到伺服器就能開工，還需要變電站、輸電接入、備用電源、冷卻系統和長期電力合同。美國天然氣發電佔比較高，數據中心新增負載也會傳導到天然氣、電網設備和公用事業投資。

這也是 AI 資本支出受益鏈條不斷外擴的原因。GPU 和 ASIC 最先拿到訂單，數據中心開發商和租賃方隨後受益，電力設備、天然氣、電網擴容和冷卻系統也會被拉動。但越往後，項目越依賴地方審批、並網進度、勞動力和供應鏈交付。

錢在路上，收入兌現速度還要追上

這輪 AI 資本支出最容易被寫過頭的地方，是把預算上修直接等同於 AI 商業化已經完成。

現實更分裂。雲巨頭確實在加碼，數據中心也確實緊張，高端芯片訂單仍然強。但資本支出增長裡有一部分來自元件漲價，電力和交付也可能拖慢實際算力投放。2026 年帳面支出越大，不代表可用算力會按同等幅度增加。

投資者更關心的不是雲廠商會不會繼續花錢，而是這筆錢多快變成收入。AI 訓練需求支撐了第一輪投資，推理、企業應用和雲服務定價能力將決定後續回報。

如果 AI 帶來的雲收入、軟件收入和生產率提升無法覆蓋折舊、能源和融資成本，市場對巨額 CapEx 的耐心會下降。錢已經在路上，芯片和機房也在排隊，真正卡住這輪擴張的，可能不是預算，而是電力接入、項目交付和收入爬坡速度。

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