贝恩报告：AI数据中心年收入需达6万亿美元，科技巨头面临现金与债务压力

全球人工智能（AI）企业的AI数据中心（DC）投资需要得到合理化，分析指出，AI产业到2031年每年需实现6万亿美元的收入。与去年报告中提出的2030年年收入2万亿美元相比，要求在一年内增加了三倍，而现有AI服务的收入最多仅为1.8万亿美元，至少需要在新市场中创造4.2万亿美元的收入。

问题在于，弥补这一差距在现实中几乎是不可能的。缺口中约三分之二的收入需要来自尚未商业化的领域，而数据中心的规模和成本每12至16个月就会翻倍，同时电力、芯片和许可也面临短缺。

◆ 基础设施投资激增，需在新市场中寻找4.2万亿美元

11日，全球咨询公司贝恩公司（Bain & Company）在上月29日（当地时间）发布的《全球技术报告》中指出，涵盖数据中心、计算能力、加速器和内存芯片升级的AI基础设施支出预计到2031年将达到每年最多1.5万亿美元。贝恩根据云计算行业趋势，认为基础设施投资占行业收入的约25%，因此得出6万亿美元的收入要求。

贝恩预计，面向消费者的AI（订阅和广告）收入将在2000亿至4000亿美元之间，加上软件开发、销售、市场营销和客户支持等企业用AI，现有AI服务的收入将达到1.2万亿至1.8万亿美元。即使采用上限1.8万亿美元，也仅占所需收入的30%，与下限1.2万亿美元相比，所需收入是其5倍。

剩余的4.2万亿美元并非完全空白。贝恩认为，AI在替代搜索的广告等领域可产生1000亿至2000亿美元，在自动驾驶汽车、无人机等工业自动化中可产生约4000亿美元，在涵盖仿真、数字双胞胎和机器人技术的物理AI中可产生最多9000亿美元。然而，即使将这些全部加起来，最多也仅为1.5万亿美元，仍需在新药开发、心理健康支持、电池和半导体材料开发等尚未商业化的领域中获得27000亿美元的收入。

贝恩全球技术、媒体和通信（TMT）部门负责人大卫·克劳福德（David Crawford）表示：“目前的争论集中在员工生产力上，但AI基础设施的经济性要求超过数万亿美元的新收入，必须超越生产力的提升。”他指出：“AI基础设施的建设速度超过了需求曲线，要使其可持续，全球GDP年增长率需提高约1个百分点。”

收入要求在一年内增加三倍的背景是基础设施投资额的激增。去年报告认为到2030年需要每年2万亿美元的投资，考虑到AI的成本节约效应，仍需8000亿美元。贝恩在此次报告中估计，微软、谷歌、亚马逊、Meta和甲骨文的2026年资本支出（CapEx）将达到7800亿美元，较三年前增加近5倍。到2030年，全球数据中心投资将达到5万至6.5万亿美元，额外的电力需求至少将达到150GW，这将使全球数据中心的容量在5年内几乎增加三倍。主要AI数据中心的规模和成本每12至16个月约翻倍。

包括英伟达在内的芯片价格上涨也在推高成本。彭博社报道称，由于电力、变压器和水资源短缺，以及当地居民的反对，美国在6月的一个季度内，680亿美元规模的数据中心项目被阻止或延迟。

◆ 投资竞争持续，但现金短缺

大型科技公司的投资竞争在第二季度的业绩发布中仍在继续。亚马逊在7月30日将今年的资本支出计划从2000亿美元上调至2200亿美元，Alphabet上调至1950亿至2050亿美元，Meta的下限为1300亿至1450亿美元，微软则保持在4月提出的1900亿美元指导。四家公司的今年投资规模超过7000亿美元。

问题在于，如何承担这些支出。美国媒体Semafor在上月15日分析了S&P Capital IQ的估计，指出亚马逊、Alphabet、Meta和微软在未来6个季度内的营业现金流将比预计多支出约660亿美元，并将通过借款、股票发行和表外交易来填补这一缺口。相同的分析显示，如果将资本支出减少10%，在同一时期内将实现740亿美元的盈利。

个别企业也出现了降低目标的趋势。OpenAI向投资者提出，将2030年的计算支出目标从原来的1.4万亿美元下调至约6000亿美元。此外，OpenAI还与甲骨文共同放弃了在美国德克萨斯州阿比林的StarGate场地中约0.8GW的扩建计划，并将诺尔韦的StarGate项目交给微软接手。

◆ 以债务建设AI基础设施，金融行业发出“泡沫”警告

金融行业对AI基础设施投资的资金来源泡沫（bubble）担忧愈发突出。高盛在8月5日的报告中指出，AI相关债券发行接近5000亿美元，而在美国投资级公司债券供应中，AI的占比从2024年的1%增至今年的18%。超大规模云计算企业的资本支出中，债务占比从2025年的27%上升至今年的约三分之一，预计到2027年将达到35%的峰值。

摩根大通资产管理公司预计，到2030年，累计AI投资将达到5.5万亿美元，而能够通过营业现金流和增资来覆盖的部分仅为四分之一。超大规模云计算企业的约1.4万亿美元的数据中心租赁义务中，约1.1万亿美元未在资产负债表上体现。

信用评级机构S&P全球评级（S&P Global Ratings）表示：“超大规模云计算企业的信用评级正在逐渐下降。”有分析指出，超大规模云计算企业通过租赁协议、贷款担保和芯片采购将自身信用借给了新兴云计算和AI初创企业，形成了“影子贷款”的现象。

中央银行和国际机构也指出了结构的不透明性。国际清算银行（BIS）行长帕布罗·埃尔南德斯·德·科斯（Pablo Hernández de Cos）在上月的演讲中表示，AI投资“并非通过盈利，而是通过债务，尤其是私募贷款来筹集。”他解释说，由于芯片制造商和超大规模云计算企业购买AI企业的股份，而这些企业又反过来购买芯片和计算资源，导致难以识别其之间的联系。

英国中央银行金融政策委员会（FPC）最近也警告，AI的估值可能会遭遇比7月AI和半导体股暴跌时更严重的调整，国际货币基金组织（IMF）货币与资本市场局局长托比亚斯·阿德里安（Tobias Adrian）则对资产寿命与债务到期之间的不一致表示担忧。

开工情况也与计划存在差距。投资银行杰富瑞（Jefferies）在6月的报告中指出，今年计划投入运营的美国数据中心24GW中，仅有12GW已开工，而2027至2028年的项目中最多80%尚未开始施工。

国内市场也未能逃脱这一周期。三星电子和SK海力士的企业价值上升，前提是AI服务收入能够跟上基础设施投资。AI需求与收入的增长，以及AI基础设施投资的持续，都是关键因素。SK海力士在第二季度的业绩发布中表示：“这些投资是由AI服务产生的收入所支撑的，因此内存需求的势头将持续。”

通信行业的AIDC投资也面临相同的变量。SK电信表示计划到2035年建设最大15GW规模的AIDC，KT计划在5年内投资5万亿韩元以确保1GW的容量，而LG U+则在京畿道坡州建设200MW级的AIDC。

※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。