烧钱速度吓坏投资者：Meta、微软、谷歌 AI 支出暴增引“泡沫”质疑

10 月 30 日消息，科技巨头正押注未来人工智能的发展，其核心是依靠由成千上万台嗡嗡作响的服务器组成的庞大数据中心集群。

如今，这一雄心勃勃计划背后的惊人成本正逐渐清晰浮现，并开始考验华尔街的耐心与信心。

来自科技领域不同分支的三家领军企业 ——Alphabet 公司、Meta Platforms 公司和微软公司（Microsoft Corp.），在上个季度的资本支出总额高达约 780 亿美元（注：现汇率约合 5540.4 亿元人民币），较去年同期激增 89%。

这笔巨额资金主要用于数据中心建设，以及采购图形处理器（GPU）和其他配套设备以填充这些设施。三家公司均上调了对未来支出的预测，此举足以让已习惯于巨额投入的投资者感到不安。

周三，在公布财报披露上述支出后，Meta 和微软股价在盘后交易中下跌。Meta 同时警告称，2026 年的资本支出将“明显高于”2025 年水平。

尽管谷歌母公司 Alphabet 的支出增长基本被市场消化，其股价在盘后交易中反而上涨逾 6%，但这份集体亮相的财报再度引发了关于人工智能投资是否正在形成泡沫的广泛质疑。

在微软举行的财报电话会议上，伯恩斯坦研究公司（Bernstein）分析师马克・莫德勒（Mark Moerdler）直接发问：你们是否有信心确信这些 AI 投资最终会获得回报？“或者坦率地说，我们现在是不是正处于一个泡沫之中？”

微软首席财务官艾米・胡德（Amy Hood）重申，即便最近几个季度已投入数百亿美元，公司仍无法满足当前对 AI 及其他服务的强劲需求，“我原以为我们能赶上供应节奏，但我们没有。需求正在持续上升，而且不是局限于某一领域，而是在多个领域都在增长。”

微软通过向 OpenAI 注资 130 亿美元，成为引爆本轮人工智能热潮的关键推手。而该公司大规模兴建数据中心被视为维持其在 AI 领域领先地位的核心战略。然而，公司在截至 9 月的财季录得创纪录的 349 亿美元资本支出，仍令投资者感到意外。

作为微软回收投资的主要渠道，Azure 云服务部门的收入继续保持快速增长，但增速与前一季度大致持平。若增长进一步加速，或将更有力地证明当前的大规模支出是值得的。

相比之下，Alphabet 旗下的谷歌则释放出更为积极的信号。该公司表示，其 Gemini AI 助手目前拥有 6.5 亿月活跃用户，比三个月前增长 44%。公司首席财务官阿娜特・阿什肯纳齐（Anat Ashkenazi）在分析师电话会上表示，谷歌云平台在 2025 年前九个月所斩获的十亿美元级别合同数量，已超过此前两年总和。

谷歌云业务收入同比增长 34%，达 152 亿美元，超出市场预期的 148 亿美元。不过，谷歌的开支也在迅速攀升。阿什肯纳齐表示，公司预计今年资本支出将高达 930 亿美元，高于此前预估的 850 亿美元；而明年还将出现“显著增长”。

投资者将于周四获得关于云计算行业更全面的图景 —— 届时市场领导者亚马逊公司（Amazon.com Inc.）将发布财报。苹果公司（Apple Inc.）也计划于当日下午公布其季度业绩。

在周三发布财报的三家公司中，Meta 的情况最为令人震惊。除了一笔高达 160 亿美元的巨额所得税计提外，该公司还警告称，明年的资本支出将以“显著更快”的速度增长。

与微软和谷歌不同，Meta 并非主要面向外部客户提供云计算服务的企业，这意味着其大规模投资的风险可能更高。

如果微软或谷歌高估了市场对 AI 服务的需求，它们仍有能力将多余的算力出售给第三方客户。而目前外部市场需求依然强劲：两家公司均报告称，其订单积压量（backlog）创下新高 —— 这一指标代表客户已承诺在未来支付的金额。

微软面向商业客户的订单积压总额达到 3920 亿美元（包含部分非云服务支出），谷歌则为 1550 亿美元，几乎是 18 个月前的两倍。

而对于 Meta 而言，AI 投资的回报路径尚不明确。该公司正将 AI 技术深度整合进 Instagram 和 Facebook 等产品中，并表示相关投入有助于提升广告投放的精准度 —— 这正是这家位于加州门洛帕克公司的主要收入来源。

在周三的财报电话会议上，Meta 首席执行官马克・扎克伯格（Mark Zuckerberg）表示，如果公司在基础设施上投入过度，也有应对选项。例如，可将闲置的计算能力出售给其他企业。

“我们目前还没有这么做，”他说，“但如果确实出现了过度建设的情况，这显然是一个可行的选择。”

与此同时，市场也对 Meta 旗下 Reality Labs 部门的支出表示担忧。该部门负责研发 AI 智能眼镜及其他可穿戴设备，第三季度录得 44 亿美元亏损，同期收入仅为 4.7 亿美元。

尽管如此，扎克伯格仍强调，智能眼镜是一项“巨大的机遇”。他认为，在 AI 领域的真正风险在于投入不足，而非过度投资。

“我认为现在还处于早期阶段，但我们已经在核心业务中看到了回报。”他表示，“这让我们更加确信应该加大投资力度，我们必须确保自己不会错失机会。”