作者 | 山竹
出品 | 锌产业
11月5日,美股把中期选举后的涨幅悉数吐了回去,前一天,标普500还涨了1.6%,创下三个月来最大单日涨幅。到了周四收盘,标普500跌4.36%,道指跌3.44%,纳斯达克综合指数跌5.52%,较10月高点回落11.9%,进入技术性回调区间。
跌得最狠的是过去两年受益于算力扩建的公司。费城半导体指数跌逾12%,英伟达跌9.3%,AMD跌17.3%,算力租赁商CoreWeave跌9.8%。抛售最终波及标普500全部11个板块,领跌的几家公司却有一个共同点:
投资者对它们的盈利预期,都不同程度地押注了数据中心能够按计划建起来。
这轮暴跌让“AI泡沫是不是快破了”重新成为问题。
眼下先松动的是市场对算力扩建速度和投资回报的预期。要判断下跌会不会演变成行业退潮,还得看它是否从交易屏幕传导到项目现场,再从项目现场传到订单和现金流。
01 选举过后,算力扩建被重新定价
同一场中期选举,为什么美股先涨后跌?
选举结果明朗后的第一个交易日,市场一度把民主党赢得国会参众两院解读为政治不确定性下降,第二天,投资者开始重估另一件事:
当各地选民越来越关注电价、供电和土地使用,已经写进扩张计划的数据中心,还能不能按原定时间投运?
比起华盛顿的席位变化,地方选票对项目时间表的影响更直接,得州和佐治亚州是美国数据中心布局的重要州,选举过后,市场担心部分项目审批趋严。
在今年已出结果的47项数据中心相关地方投票中,有46项的结果倾向于收紧开发条件或拒绝放宽限制。这些投票涉及不同辖区,有的是增加审查要求,有的是对特定项目或开发条件表态,落到单个项目上的效力和时间各不相同。
对一座数据中心而言,晚一年投运的成本会沿着产业链分摊,运营商可能已经为土地、设备或电力接入付了钱,租金却要等到交付后才能按约定收取,服务器、供电设备和冷却系统的供应商,也可能面对交付重新排期。
对现金充裕、手上已有机房的大云厂商,新增供给受限甚至可能抬高现有算力的价值。对靠借款建设、等租金偿债的开发商,同样的延期意味着更长的资金占用。
市场这次首先调低的是对建设速度的预期,企业的实际损失要等项目层面的证据,半导体板块内部也有各自的压力。
高通当日下跌9.5%,其手机芯片销售低于华尔街预期。AMD同期公布的数据中心业务营收同比增长97%,股价仍然重挫。投资者正在区分已经拿到的收入,和未来几年仍要靠扩建兑现的增长。
02 AI需求还在涨,回报跟上了吗?
如果只看最新财报,AI需求仍有相当强的增长。
Alphabet三季度Google Cloud营收同比增长103%,达到307亿美元,分部营业利润也同比增长两倍以上。
增长来自AI基础设施、AI解决方案、传统云业务以及TPU系统销售。亚马逊AWS同期营收增长39.3%,创近五年来最快增速。至少在大型云厂商和主要芯片供应商这里,客户已经在为新增算力和相关服务付钱。
但收入越快增长,就越需要看现金流。Alphabet维持全年1950亿至2050亿美元的公司资本开支指引,预计2027年还会大幅增加,并提示折旧和数据中心运行成本将继续抬升。
亚马逊过去12个月经营现金流增长29%,自由现金流却从净流入148亿美元转为净流出424亿美元。公司把设备及物业采购净额增加主要归因于AI投资。
亚马逊的自由现金流是集团口径,AWS营收则是分部口径。把两者放在一起,可以看到扩张对集团现金的消耗。AI业务本身的投资回报率,还需要更细的披露才能判断。
芯片卖出去,芯片商可以确认收入。算力租出去,云厂商可以确认收入。模型或应用公司最后能否把这笔成本转成持续的订阅、按量付费或广告收入,还要经过另一轮商业验证。链条上的前两笔收入可以非常好看,最后一环依然可能跟不上扩张速度。
融资结构又让这笔账变得更难算。芯片商或云厂商可以投资模型公司,后者再承诺采购多年的芯片或算力。这样的安排能帮助模型公司锁定供给,也能让供应商提前安排产能。如果市场把所有长期采购承诺都当作终端需求,就容易高估客户在离开外部融资之后还能买多少算力。订单能否兑现,取决于客户自身收入能否增长、融资条件是否稳定,以及合同约定的付款和交付条件。
判断投入是否过热,既要看AI服务有多少客户,也要看它们以什么价格续费、使用量增长是否能带来更高毛利。企业可能用更多AI,模型供应商也可能因价格竞争把大部分降本收益让给客户。技术越普及,产业链内部的利润仍可能向少数环节集中。
03 从估值回调到投资退潮,还差哪一步?
眼下有足够的证据说,AI基建股已经经历了一轮剧烈的估值回调。要说全行业的泡沫即将破裂,还需要看到企业改变投资行为。接下来两三个季度,有三组信号比纳指涨跌更接近答案。
第一组是云厂商的资本开支和采购承诺。部分项目因许可或电力接入延后,需求仍可能转移到其他地区或现有机房。如果几家主要云厂商同时下调支出指引、取消已承诺的采购,或主动放慢原本具备投运条件的项目,才更像是买方下修了对未来需求和收益的判断。
第二组是算力的租赁价格和利用率。推理效率改善、芯片换代都可能拉低单位算力价格,同时刺激更多用量。更值得追踪的是,同代设备的实际租价下行时,机房和集群的利用率是否也在下降,客户是否还愿意签长约。价格下跌、设备闲置、续约转弱若同时出现,新增供给跑在需求前面的解释就更有说服力。
第三组是基建运营商的融资和现金回收。对靠长期合约支撑举债的公司,真正的压力来自旧债到期、新钱变贵,而项目又推迟收款。融资困难如果从少数高杠杆运营商蔓延到更多项目,供应商才会明显感受到建设和采购收缩。大型云厂商的客户基础和现有机房能够提供缓冲,产业链各环节承受冲击的时间不会一样。
AI基建的估值泡沫可能先在局部出清,技术和应用仍有继续增长的空间。 接下来决定这场抛售性质的,是云厂商在下一次财报会上怎样调整支出,已签的算力合同能否转成现金,以及依赖外部资金的机房能不能按期交付。如果这些指标一起转弱,11月5日才更有可能被回看为AI投资周期的转折点。
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