AI仍是大型科技公司的长期增长主线，但资本市场对这轮投资热潮的定价逻辑正在发生变化。

　　荷兰国际集团（ING）在最新研报指出，投资者并非否认AI需求，也不是认为科技巨头已经陷入不可持续的资本开支泡沫。相反，AI服务采用率仍在提升，算力需求仍明显超过供给，大型科技公司多数也仍能依靠经营现金流支撑基础设施建设。

　　真正引发市场波动的，是投资者开始重新评估：巨额AI投资何时转化为收入、利润和每股收益增长，以及这一过程中自由现金流、股票回购和折旧费用会如何影响估值。

　　这意味着，AI交易正在从“买入未来叙事”进入“验证投资回报”的阶段。过去市场愿意为AI相关公司支付高估值倍数，如今则更加关注资本开支效率、利润率韧性和EPS增长质量。

　　AI基建投资本身不是问题

　　ING首先强调，当前AI基础设施投资并非缺乏经济依据。

　　以微软为例，该公司2025财年在云和AI基础设施上的投资达到650亿美元，同时其AI相关服务年化收入运行率已达370亿美元。

　　这说明，AI投资背后已经有较为明确的商业需求支撑，而不是单纯依赖远期想象。

　　科技公司也普遍表示，AI算力部署速度仍追不上客户需求。换言之，当前行业的核心矛盾仍是AI计算需求超过供给，而不是供给过剩。

　　对于云计算、数据中心、半导体和AI模型服务商而言，这构成了继续投入的基本理由。

　　更重要的是，多数大型科技公司资产负债表仍然稳健。微软、谷歌母公司Alphabet、亚马逊、Meta等超大规模云服务商拥有强大的经营现金流，能够在不显著增加债务的情况下，为AI资本开支提供资金。

　　ING认为，这也是当前AI投资与传统泡沫时期的重要区别：行业龙头并非普遍依赖高杠杆融资扩张。

　　但问题在于，能投资并不等于市场会继续给予高估值。AI投资的财务影响正在从资产负债表转向利润表和现金流表，市场关注点也随之变化。

　　自由现金流下降会影响回购能力

　　报告提到，2026年上半年大型科技股表现明显分化：微软股价下跌20%，甲骨文下跌27%，而Alphabet上涨14%。

　　这种分化说明，投资者正在按公司现金流能力、资本开支节奏和AI商业化前景重新定价。

　　过去几年，科技股估值的重要支撑之一是强劲EPS增长。EPS不仅来自利润增长，也来自股票回购带来的股本减少。尤其是大型科技公司长期进行大规模回购，使同样利润分摊到更少股份上，从而推高每股收益。

　　Alphabet就是典型例子。报告指出，从2020年底到2025年底，Alphabet通过回购将股本减少9.5%。这对EPS形成了明显支撑，也帮助公司维持较高估值。

　　然而，随着AI资本开支快速上升，自由现金流空间可能被压缩。

　　ING以“EBITDA减资本开支”衡量企业投资后的现金流余量，指出未来几年多家大型科技公司的这一指标将明显收窄。也就是说，即便企业仍能负担AI投资，能够用于回购、分红或其他股东回报的现金也可能减少。

　　这对估值的影响不容忽视。如果回购减少，EPS增长速度可能放慢；如果EPS增长放慢，市场自然不愿继续支付过去那样高的市盈率。

　　报告指出，从过去12个月市盈率看，纳斯达克当前约为35倍，高于2022年底的24倍，但低于2021年和2024年的40倍峰值。

　　从两年远期市盈率看，纳斯达克约为20倍，接近历史区间低端。因此，单看远期估值并不算极端。

　　但ING提醒，未来估值能否维持取决于EPS增长质量。若回购减少、折旧上升、利润率承压，投资者可能不愿再为科技股支付40倍左右的高估值。

　　高资本开支将逐步转化为折旧压力

　　报告专门强调，AI投资最终会转化为折旧费用。当前行业处于重资本开支阶段，资本开支通常高于折旧；但未来随着已建成资产进入折旧周期，利润表压力会逐步显现。

　　AI基础设施尤其存在这一风险，因为服务器硬件更新周期通常短于传统数据中心资产，折旧率更高。

　　报告列出了几组关键数据：根据一致预期，Alphabet 2026财年资本开支占销售额比重约44%，折旧占销售额约14%；微软对应比例分别为35%和14%；亚马逊则为24%和13%。这意味着，如果未来折旧费用逐渐向高资本开支水平靠拢，利润率可能面临压力。

　　因此，投资者密切关注两个问题：第一，这些AI投资能否产生高于资本成本的回报；第二，AI带来的收入增长能否足以覆盖折旧、运营成本和持续硬件更新支出。

　　公司风险分化：甲骨文、英伟达、OpenAI、Anthropic各有压力

　　ING认为，大多数科技巨头的信用状况仍然良好，但个别公司的风险更突出。

　　甲骨文是最明显的例外，该公司参与美国大型AI基础设施项目星际之门（Project Stargate），但其内部现金生成能力弱于微软和Alphabet。

　　根据Refinitiv一致预期，甲骨文未来EBITDA减资本开支可能转负。与此同时，甲骨文信用评级已处于较低投资级水平，融资空间不如更大型科技公司宽裕。为维持投资级评级，公司未来甚至可能需要股权融资。

　　这意味着甲骨文的股价波动不仅来自AI回报不确定性，也来自资本结构和融资压力。

　　英伟达面临的问题则不同。根据一致预期，英伟达2026财年经营利润率可能超过60%，这反映其高端AI芯片需求强劲、定价能力极强。

　　然而，微软、Alphabet和亚马逊等大客户正在开发自研芯片，以提升资本开支效率、降低对外部供应商依赖。如果这些云巨头自研芯片能力持续增强，英伟达的定价权和超高利润率可能面临挑战。

　　至于两大AI公司OpenAI和Anthropic，风险主要在商业模式验证。

　　两家公司正在投入巨资开发前沿生成式AI模型，并围绕客户工作流开发定制服务。

　　OpenAI似乎愿意承受较大现金消耗，以换取行业主导地位，这类似奈飞早期押注流媒体、亚马逊早期押注电商和云计算。但生成式AI的长期经济性仍未完全清晰，尤其是模型训练和推理成本、客户付费意愿、竞争壁垒和利润率，都仍处于验证阶段。