AI资本开支逼近美国国防预算
有些数字放在一起看，会让传统的宏观叙事显得有点失焦。比如7月5日 The Kobeissi Letter 提到的一组测算：以 Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft 和 Oracle 为核心的几家巨头，其AI相关资本开支正在把美国经济的一条“隐形曲线”迅速抬高。
如果把这些投入简单换算成GDP占比，到2027年，这部分AI资本开支可能触及约3.2%。这个数字本身并不直观，但对比一下就会变得微妙：同一时间，美国国防支出预计大致在GDP的2.7%左右徘徊。也就是说，一个原本被视作企业内部技术升级的支出项，正在逼近甚至有机会超过国家安全体系的年度投入规模。
市场真正开始感到“失重感”的，是节奏变化。
2025年，这五家公司的AI资本开支占GDP约1.5%，到今年已经被推到2.5%左右，几乎贴着国防支出的边缘线在走。再往前推一年，这还是一个更多停留在模型训练、算力扩容和云基础设施升级里的行业内部议题，现在却逐渐变成宏观经济变量。
变化的关键不在于“AI变热了”这种表述，而在于资金流向开始集中到极少数公司手中，并形成一种类似基础设施周期的扩张路径。数据中心、电力系统、GPU供应链、网络带宽，这些原本分散的上游行业，被几家超大体量企业的资本开支重新绑定。
这种结构在历史上并不陌生。互联网早期的光纤扩张、移动互联网时期的基站建设，都出现过类似的资本前置。但区别在于，这一轮AI投资的密度更高、周期更短，而且几乎完全由少数科技平台公司主导，而不是电信或公共部门。
市场现在更关心的是两个隐含变量：一是这些支出是否已经开始“自循环”，即AI能力提升反过来推动收入增长，进而支撑更高资本开支；二是当AI资本开支规模逼近国防预算时，它到底还算不算“企业投资”，还是已经在某种程度上成为新的基础设施支出类别。
从目前节奏看，2026年这些公司的AI资本开支可能突破8000亿美元，2027年进一步推升至约1.1万亿美元，这已经不是边际扩张的问题，更像是一个新的资本周期在加速定价。真正的分歧并不在“规模是否巨大”，而在“这种巨大是否可持续”。
资本市场的反应还算克制，但产业链的感受更直接。GPU供给、云算力租赁、电力紧张这些问题并不是预测，而是已经在约束交付节奏。AI的增长叙事，在财务报表之外，越来越多地被物理世界的约束重新定义。
