市场最大“黑天鹅”：AI 资本支出放缓，三大“巨雷”会是美股噩梦

尽管 AI 投资主题基础依然稳固，但巴克莱指出数据中心资本支出放缓可能成为美股最大的系统性风险。

据硬 AI，9 月 25 日巴克莱股票策略团队发表研报，指出如果数据中心资本支出在未来两年下降 20%，标普 500 指数将面临 3-4% 的盈利下行压力，更严重的是估值可能下跌 10-13%。

报告指出了可能引爆这场危机的三大潜在 " 巨雷 "：

技术与效率风险：AI 模型效率的飞速提升可能导致现有计算设施被 " 过度建设 "，重演科网泡沫时期的 " 暗光纤 " 悲剧。

物理限制风险：日益严重的电力短缺正成为数据中心建设无法逾越的 " 硬墙 "，可能强制性地给资本支出降温。

资金流动性风险：当资本支出增长开始超越现金流创造能力时，融资压力和枯竭的 VC 资本可能成为压垮骆驼的最后一根稻草。

AI 热潮根基稳固，但并非无懈可击

首先，报告肯定了 AI 投资主题的坚实基础。

即便是在一个预计每年增长 30% 的数十万亿美元资本支出预测下，市场对算力的需求仍然远超供应。

高级推理模型和 AI 代理的普及进一步推高了需求天花板。数据显示，标普 1500 指数中，有十分之一的公司在财报中提及 AI 带来的效率提升。

此外，如今科技巨头的杠杆率，债务 /EBITDA 比率通常在 0.25 倍以内，远低于当年债台高筑的电信运营商，其强大的核心业务现金流为 AI 投资提供了坚实后盾。

然而，正是这种狂热的投资步伐，让分析师开始审视潜在的 " 黑天鹅 " ——如果数据中心资本支出这台增长引擎突然熄火，将会发生什么？

第一个 " 巨雷 "：模型效率提升与 " 暗光纤 " 时刻

报告构想的第一个熊市情景是，AI 自身的发展可能侵蚀其基础设施需求。

随着模型预训练触及数据瓶颈，增量性能的提升变得愈发昂贵，AI 实验室可能会放缓对新基础模型的投入。

与此同时，模型在推理阶段的效率正变得越来越高、成本越来越低。这种 " 剪刀差 " 可能导致一个致命结果：已建成的海量算力设施面临严重的使用率不足。

这正是科网泡沫时期 " 暗光纤 "（dark fiber）时刻的重演——为满足预期需求而铺设的大量光纤网络最终闲置，拖垮了建设它们的公司。

今年 1 月因开源模型 DeepSeek-R1 发布引发的市场抛售，已经预演了市场对这种 " 效率扼杀需求 " 的深切忧虑。

第二个 " 巨雷 "：电力短缺的硬约束

比技术风险更具物理现实感的是电力危机。

数据中心是众所周知的 " 电老虎 "，其惊人的电力消耗正在给美国老化的电网带来巨大压力。

报告引用美国能源部的预测，到 2028 年，数据中心的用电量可能占到美国总用电量的 12%，是 2023 年水平的近三倍。

为解决这一问题，数据中心开始转向自建天然气发电等离网电力，但这又导致燃气轮机订单激增，订单已排到 2028 年。

巴克莱强调，我们不应排除数据中心投资因 " 无电可用 " 而被动减速的可能性。

第三个 " 巨雷 "：资金枯竭与融资压力

第三个风险来自资金层面。

尽管到目前为止，科技巨头的经营现金流增长仍能覆盖资本支出，但两者之间的差距正在缩小。

巴克莱认为，如果资本支出开始持续超越内部现金生成能力，未来的投资承诺将越来越依赖外部融资，从而削弱 AI 基础设施建设的财务稳健性。

在私募市场，AI " 独角兽 " 公司锁定了高达 4.9 万亿美元的价值，但由于退出渠道有限，风险投资的后续资金正在枯竭。

一些巨头如甲骨文和 Meta 今年进行的数十亿美元私人信贷交易，也暗示了持续的外部资金需求。一旦资金链条绷紧，高昂的资本支出将难以为继。

巴克莱进一步强调，投资者不应低估 AI 资本支出放缓对美国整体经济的冲击。

根据巴克莱经济学家的估算，在 2025 年上半年美国 1.4% 的 GDP 增长中，仅数据中心相关的投资（计算机、软件和数据中心建设）就贡献了约 1 个百分点。

报告认为，这种宏观与产业的负面共振，对股市的威胁比单一的行业调整要严重得多。

盈利冲击有限，估值风险巨大

分析师指出 2023 到 2025 年间，AI 相关股票的巨大涨幅主要由估值扩张驱动，一旦增长故事出现裂痕，估值将率先回撤。

巴克莱进行了压力测算，模拟了若未来两年数据中心资本支出总共下降 20% 的情景：

对盈利（EPS）的影响相对温和：

预计将对标普 500 指数 2026 财年的 EPS 造成 3-4% 的拖累。这是因为除了半导体等少数行业，数据中心业务在多数公司的收入中占比仍然不大。

对估值（P/E）的影响极为严重：

这种情况将导致标普 500 指数整体出现 10-13% 的估值压缩。

巴克莱强调，投资者需要密切关注这三大风险因素的发展，并考虑适当的对冲策略来管理潜在的下行风险。