美股的创纪录涨势正面临一个被市场低估的结构性威胁——人工智能算力成本的急剧攀升，正在侵蚀超大规模云计算企业的盈利能力，并令外界对天量AI支出能否获得足够需求支撑产生深切疑问。
数据中心成本增速已明显超过营收增长。微软将其2026年资本支出中的250亿美元归因于零部件价格上涨，Meta首席执行官Mark Zuckerberg也在年中上调支出区间时表达了类似担忧。在今年逾7000亿美元的AI基础设施建设中，越来越大的比例正被不断上涨的投入成本所吞噬。
乐观的AI叙事曾是推动标普500指数屡创历史新高的核心动力。然而，随着需求前景趋于不确定、自由现金流持续收窄，这一逻辑的根基正在松动。
据Nomura Equities数据，10只股票贡献了标普500指数自年内低点以来近20%涨幅中的69%；高盛估计，AI相关投资驱动了2026年指数整体每股盈利增长的约40%。一旦AI动能消退，市场将面临缺乏盈利支撑的真空地带。
内存成本激增，算力扩张遭遇价格瓶颈AI基础设施成本上升的核心压力点在于内存。据SemiAnalysis数据，超大规模云计算企业资本支出中用于内存的比例已从2023年的8%跃升至近三分之一，背后驱动力是每一代GPU对DRAM的需求量持续增加，推动成本曲线愈发陡峭。
供需失衡已令内存芯片价格大幅上涨。Micron指出，内存芯片需求之旺盛，使部分客户仅能获得所需供应量的50%。这一局面令该公司得以将DRAM实现价格提升约60%，NAND价格提升约70%。
电力供应短缺进一步加剧了扩张瓶颈。据RBC研究，电网接入审批目前需要约55个月，而数据中心的建设周期仅约两年。微软在进入2026年时，已有价值800亿美元的Azure订单处于未履行状态，原因正是GPU在等待电力接入期间处于闲置状态。电力供应商PJM表示，受数据中心负荷增长影响，容量电价在两年内已飙升逾10倍。
自由现金流枯竭，超大规模企业转向举债扩张资本支出的急剧膨胀正在压缩超大规模云计算企业的财务空间。据Pimco估算，未来两年资本支出预计将吸收这些企业经营性现金流的94%，自由现金流已大幅萎缩。
这一变化从根本上改变了这类企业的市场风险属性。曾经是股票回购稳定来源的超大规模企业，如今已转而依赖信贷市场为支出融资。这不仅收紧了金融条件，也意味着当前的股票估值倍数并未充分反映这一风险转变。
目前，强劲的云计算和AI营收增长在一定程度上掩盖了上述压力，但这层遮蔽能否持续，取决于需求端能否跟上供给端的扩张节奏。
AI需求前景存疑，变现缺口难以弥合市场对AI需求"无上限"的假设正受到越来越多的质疑。Gartner预计，到2027年底，超过40%的智能体AI项目将因成本上升、投资回报不明确及风险管控不足而被取消。S&P Global的调查则显示，在截至去年10月的12个月内，42%的企业在AI项目投入生产前便已放弃大部分相关计划。
变现缺口的规模同样令人警醒。Bain估算，当前的数据中心建设规模需要到2030年实现每年2万亿美元的营收才能收回成本，而ChatGPT推出三年后，AI营收规模仍仅约200亿美元。与此同时，Forrester预计企业将把四分之一的计划AI支出推迟至2027年，且不足三分之一的企业能够将AI投资与企业利润的实际改善挂钩。
此外，OpenAI、Anthropic等AI平台面临的IPO压力，也将迫使其逐步放弃前期以低于成本的价格获取用户的策略，转而聚焦盈利。这意味着当前AI算力消耗中的相当一部分需求，可能随之消失。
估值偏高，容错空间极为有限当前的市场估值几乎不允许任何盈利层面的意外。标普500指数目前市盈率约为21倍远期盈利，高于长期均值。据Allianz研究，AI板块整体估值接近25倍EV/EBITDA，已超过2000年互联网泡沫顶峰时期电信板块的估值水平。
在这一估值背景下，盈利下修将通过估值倍数压缩产生放大效应。以"Magnificent Seven"为例，若每股盈利下调10%，叠加市盈率向下重估，将对指数整体造成显著拖累。
触发这一风险并不需要系统性危机——仅仅是某家主要超大规模企业因需求疲软而下调2027年资本支出指引，便足以迅速瓦解当前的AI交易逻辑。
值得注意的是，市场内部已出现一定的领涨结构轮动迹象，等权重标普500指数近期表现优于市值加权指数。但若AI动能在其余板块尚未实现显著盈利增长之前便已消退，整个指数将面临缺乏盈利底部支撑的风险。这一前景，正在强化提前对冲股票收益的必要性。
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