Big tech’s fat profits conceal unsettling cashflows
五大云计算巨头正牺牲自身回报，为人工智能热潮托底
Photograph: Brett Ryder
2026年5月13日
一张图表正困扰着硅谷各大企业。亚马逊、谷歌、元宇宙、微软和甲骨文五大云计算巨头的利润持续攀升，但其扣除资本支出后的现金流却在不断下滑。不久前，企业利润与自由现金流还同步增长，如今利润飙升、自由现金流暴跌的走势，恰似全球投资者的一声叹息。
美国头部大型企业转瞬之间便从疯狂盈利转向大肆烧钱。分析师预计，亚马逊、元宇宙和微软今年至少会有一个季度出现现金流为负。谷歌母公司字母表集团勉强能够维持现金流收支平衡。而实力最弱的甲骨文已然陷入现金流困境。
无需缜密推理便能看清背后缘由。今年，这五家企业将投入8000亿美元购置大量算力设备，搭建服务器机房以运行人工智能模型。这类投资几乎不会体现在利润报表中，因为固定资产建成后才会产生折旧，且折旧速度十分缓慢。但现金流报表却难以掩盖真实状况。今年，云计算巨头的资本支出约占营收的40%，规模已超越21世纪10年代页岩气繁荣时期的石油行业，以及上世纪90年代互联网泡沫时期的电信行业。
诸多看淡大型科技行业转型规模的论调，在巨额开支面前已然站不住脚。有一种观点认为，如今大手笔投入科技行业的企业仍能产生充裕现金流，不能与互联网泡沫时期同日而语。但如今这一说法已不再成立。不少人声称，科技企业仍在大规模回购自家股票，现金流压力并不会太大。然而最近一个季度，企业股票回购规模已大幅缩水。还有一种说法是，大型科技企业预期市盈率仅为23倍，估值并不算高。诚然如此，但当市盈率计算公式的盈利分母几乎未计入巨额投入成本时，这一估值指标还有实际参考意义吗？
如今，投资者评判这类企业价值，不再依据当下零散的销售收入，而是着眼于跨度极长的远期集中营收合约。这类合约大多是向开放人工智能、安索波等人工智能模型研发企业出售算力，而这些模型企业本身也在巨额烧钱。亚马逊、谷歌、微软和甲骨文四家企业的远期营收协议总额已从去年的7300亿美元攀升至2万亿美元，元宇宙则是算力采购方，而非出售方。
以往那些拥有无形资产、现金储备充裕且结构简洁的资产负债表，如今已被结构复杂、重资产、高负债的报表所取代。自去年年初以来，五大科技巨头已从债券市场融资2600亿美元，占美国上市非金融企业同类债券融资总额的四分之一。这场原本局限于行业内部的投入热潮，已然演变为全球性资本狂欢。今年企业债券融资中，近三分之一采用非美元货币计价。谷歌母公司字母表集团不久后还将首次发行日元债券。
大量巨额债务义务并未体现在资产负债表中。其中规模最大的是未来8200亿美元的数据中心租赁付款承诺，涉及多处尚未动工新建的数据中心，较去年的2700亿美元大幅增长。用于为数据中心添置芯片等设备的资金投入承诺，也同步快速攀升。目前，亚马逊、谷歌、元宇宙和甲骨文披露的此类资金义务规模达6800亿美元。还有部分债务依附于特殊目的实体，这类独立机构拥有自身的资产负债表。去年，为建设元宇宙路易斯安那州新数据中心成立的一家特殊目的实体，发行了史上单笔规模最大的企业债券。甲骨文首席财务官近日谈及要通过金融手段，让企业现金流与资本支出相互剥离，大概率也是采用这类复杂的金融运作模式。
人工智能合约构成的庞大商业网络，既充斥着对科技行业前景的绝对自信，也暗藏着对法律条款的盲目信赖。市场偶尔也会看清这类合约的真实价值：投资者意识到甲骨文未来营收高度依赖开放人工智能后，其股价便遭遇重挫。但多数情况下，市场始终保持盲目乐观。投行人士也愈发私下感慨，人工智能融资协议的条款漏洞日渐凸显。一家大型贷款机构高管表示，其机构刻意避开了人工智能热潮中一些晦涩复杂的融资结构，“当我们让法务梳理大型科技云服务商有可能规避或重新协商租赁合约的方式时，法务往往能列出一长串漏洞条款。”
自杀式资本支出
迄今为止，硅谷的巨额资本投入，实则是在为美国科技行业整体让利。这些科技巨头充当起产业统筹者的角色，试图让人工智能产业链的投资回报形成闭环：若企业不愿付费使用人工智能模型，新建的数据中心便毫无价值；而模型研发企业也难以筹措足够资金开展研发。
在此过程中，大型云服务商牺牲了自身投资回报率。过去一年，仅有字母表集团股价跑赢纳斯达克指数。大型科技企业还凭借自身优良信用资质，为整个资本市场输送信用背书。众多与科技巨头合作的中小企业，可凭借合作合约向银行融资，获取更多债务资金。此外，科技巨头的资本支出，也转化成了其他企业的自由现金流。博通、美光科技、英伟达、闪迪四家芯片企业，靠着为科技巨头的数据中心供应设备赚得盆满钵满。仅这四家企业，就贡献了标普500指数今年预期利润增幅的四分之一。
显而易见，若各行各业企业不愿加大人工智能付费投入，当前这种发展模式终将难以为继。但目前这场人工智能投入热潮仍毫无放缓迹象。今年，大型云服务商的资本支出规模，较一年前分析师的预期高出一倍。倘若人工智能模型对算力的需求持续激增、设备成本不断上涨，如今的支出预期很快又会被打破，过往历次预估皆是如此。历经两年持续超乎预期的投入扩张，再出现任何增长变数，也早已不足为奇。■
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