由 Top 科技公司掀起的数据中心 /AI 云基建建设热潮，正逐步演化成资金困局，成为悬在海外云厂商头上的达摩克里斯之剑。
最近两周，全球三大云厂商的公司财报均相继出炉，亮眼的收入、良好的业绩表现，并未让市场买单。一些财务信号已经引发华尔街的警觉，直观表现在股价大跌。亚马逊财报后股价大跌 10%；微软财报后股价跌 5%；谷歌一度下跌 6%。
分析本次财报不难看出，科技巨头将资本支出情况与现金流真相摊牌后，不出意料地将市场情绪从 AI 狂欢，打成了 AI 基建的泡沫预演。
超前投资布局，一把梭哈了？
目前，亚马逊公布了 2025 财年第四季度及全年财报，微软公布了 2026 财年第二季度财报，谷歌公布了 2025 财年第四季度及全年财报。
资本支出（Capital Expenditure, CapEx）狂飙
亚马逊：预计 2026 年的资本支出将达 2000 亿美元，远超分析师 1447 亿美元的预估，也比公司 2025 年预估的 1250 亿美元高出 60%。
微软：单季度资本开支 375 亿美元，同比增幅约 66%，同样超出市场预期。
Alphabet：2025 年 Q4 的资本支出约为 279 亿美元，年化约 1100 亿美元；同时计划将 2026 年的资本支出 1750 亿至 1850 亿美元，大约是 2025 年的两倍。
Oracle：计划在 2026 年通过债券和股票发行相结合的方式筹集 450 亿至 500 亿美元资金，用于云基础设施扩容。为此有分析师认为，Oracle 到 2028 财年末的累计资本开支将达到 2750 亿美元，其总债务可能超过 4000 亿美元。
Meta：预计的 "2026 年资本支出在 1150 亿至 1350 亿美元 "。
整体来看，五家科技巨头合计资本支出在 2026 年预期将达到 6000 亿至 7000 亿美元。
自由现金流（FCF）提前透支
亚马逊：过去 12 个月，经营现金流 1395 亿美元，同比增长 20%；同期自由现金流仅 112 亿美元，同比大跌 71%。
微软：单季经营现金流约 357.6 亿美元，同比增长 60%，主要受云业务驱动；自由现金流约 59 亿美元，明显低于市场此前预期的双位数百亿美元水平。
Alphabet：过去 12 个月，经营现金流 1647 亿美元，同期自由现金流约 733 亿美元；Q4 经营现金流 524 亿美元，创纪录，同期自由现金流约 246 亿美元。
整体来看，三家科技公司经营现金流都很不错，但在巨额资本开支下，自由现金流均被大幅压缩。
摩根士丹利分析预测，2026 年在 AI 基建投入翻倍背景下，科技公司的自由现金流将进一步锐减，其中亚马逊 2026 年的自由现金流将出现赤字并达到 170 亿美元。
现实情况已经上演。Alphabet 公司在去年 11 月发行了 250 亿美元债务，其长期债务在 2025 年上升到 465 亿美元。而近期，亚马逊提交文件显示可能会寻求通过股权和债务融资来筹集资金。
相比之下，Oracle、Meta 等本身现金流更低于亚马逊、微软、Alphabet 三家公司，持续增高的资本开支已迫使其增发债券。例如 Oracle 刚刚完成 250 亿美元债券融资以支持其云资源扩张。
折旧资产将在 3~5 年后影响收益
早在 2022 年，云厂商就已经开始延长服务器、芯片等折旧资产的操作，以提高短期账面利润。
微软在 2022 年将其服务器和网络设备的使用寿命从四年延长到了六年；Alphabet 在 2023 年将其部分服务器和网络设备的生命周期延长至六年；甲骨文在 2024 年将服务器使用寿命从五年延长到了六年；2025 年，Meta 宣布将其服务器预计使用寿命从五年延长到了五年半；亚马逊在 2024 年将服务器使用寿命从五年延长到了六年，又在 2025 年将部分服务器设备的使用年限从六年缩短至五年。
本次财报，微软指出，其巨额支出中，约三分之二用于服务器（GPU/CPU）等短期折旧资产；谷歌的 2026 年资本支出中，有约 60% 用在服务器，其余 40% 用于数据中心及网络设备等长期资产。
IDC 报告曾指出，" 如果企业不及时升级服务器，而且拖延时间超过最佳期限（四年或更短），累计运营成本会迅速增加。" 这意味着，延迟更换服务器可能会带来包括安全风险等新的隐性成本。
那么，尽管提高资产使用寿命是科技公司提高账面利润的重要手段，但随着基础设施加大投入，折旧成本在未来 3~5 年内集中体现，其利润和现金流很可能会被运营成本和折旧成本吃掉，拉低整体利润率。
豪赌引发市场不安
从去年年初的 DeepSeek 时刻，到如今的 Antropic，华尔街已经集体将这场 AI 军备赛视为一场豪赌，甚至引发了当前市场上的 AI 泡沫恐慌。因为这让所有的科技企业身陷其中，几乎所有的 AI 业务还没有实现盈利就已经前期投入数十亿美元资金，且可能需要多年才能实现回报。AI 军备赛突然就变成了现在就必须要打赢的战争。
事实上，如何判断科技公司对 AI 算力的投资是否过高，这个问题一直就有争议。
可以换个角度，从 AI 算力的使用方考虑。过去一年，OpenAI 与微软、亚马逊、谷歌、Oracle 等都签署了价值高昂的云合同。
例如，OpenAI 与 Oracle 签署的 3000 亿美元合同，其中约 1560 亿美元属于 Oracle 需要先行承担的硬件支出，再通过多年算力租约向 OpenAI 收回，同时 OpenAI 只需要支付最低金额，相当于提前锁定未来多年 GPU 机房。有传闻称，OpenAI 已经等不及正把部分订单退回给微软、亚马逊。
研究机构 Epoch AI 认为，OpenAI 的研究支出性质决定了它将永远面临资金短缺的问题，因为一旦某个模型版本开始盈利，就需要投入资金进行新的开发。一些分析师认为 "OpenAI 将在未来 18 个月内耗尽资金。" 而在去年 11 月，就有分析师预警，OpenAI 在云领域的投资已经达到了与其收入水平不再相符的程度。
此外还有分析师认为，这种多云部署并非 OpenAI 所声称的 " 为满足未来的需求而进行扩展 "，而是为了确保没有任何单一故障点会威胁到其运行能力。因为 OpenAI 签署的合同并非基于当前的使用量或盈利能力，而是基于未来巨大但尚未证实的增长预期。这种情况下，OpenAI 必须继续大量依赖外部资本，无论是通过风险投资、债务融资还是上市。
那么，对于科技公司而言，拿下大额订单只是第一步。OpenAI 科技公司的算力采购与云服务合同，通常也是签多年框架协议 + 约定最低使用量，这些未用额度在短期都只能算潜在收入或合同负债。此外，这些合作关系背后还有科技巨头之间复杂的股权置换问题，通过高折扣交易，形成整个循环交易机制，例如微软持有 OpenAI 27% 的股份。
近期，为了能完成交付，仅在资金侧，Oracle 目前已经开始疯狂借贷、卖掉 Cerner，甚至裁员。对于部署数据中心，除了抢地、抢 GPU 外，还要抢电——需要足够的电力基础设施来全面部署其拥有的 GPU。
一些 CoreWeave 等新云厂商已经通过微软等科技巨头，签下长期 GPU/ 电力租赁协议，以帮助这些巨头在电力受限的情况下实现扩容。
如果没有实际的准备工作，所有这些合同协议都会岌岌可危。
当风险传导至客户
当 AI 变成一种不可预测的风险投入，可能最担心的不光是华尔街投资者，而是基于这些 AI 产品承载了真实业务的客户。
Greyhound Research 的分析师认为，目前微软 Azure 的毛利率在最近几个季度有所下滑。除非客户盈利能力大幅提升，否则这种情况是不可持续的。这将影响微软的客户策略。
目前微软已经取消了企业协议中长期存在的批量折扣，续约时的价格灵活性也明显降低；同时，捆绑销售越来越严格，独立产品除非与 AI 结合使用。
该分析师认为，不选择 AI 的客户可能会面临日常使用工具创新路线图停滞不前的风险。为此，企业必须要认清这种迹象：微软并非在很直接地威胁要取消 Word 或 Teams 这类工具，而是在巧妙地将其与 AI 应用打包并重新设计定位。对于非 AI 类的产品投入将逐渐减缓，商业条款也会更加苛刻。
选择用上 AI 的客户，意味着主动选择 AI 为先。那么，客户就需要仔细审查成本，不仅是前期定价，而是整个生命周期成本，包括升级 AI 所需费用，运行 AI 应用推理所需的云计算资源，集成和部署工作。
" 假设用户会持续使用，在企业不同职能部门以及不同城市的团队对 AI 应用的采用率并不均衡，但定价很少能反映出这种细微差别。同时，企业也需要更加灵活，必须争取允许模型切换、服务弃用补救措施和退出条款，这些都是已经影响到客户的实际问题。" 该分析师指出。
从客户到企业，所有人都逃不过 AI 巨浪的裹挟，也终将回归实用价值属性。（作者 | 杨丽，编辑 | 盖虹达）
