全球正在经历一场史无前例的数据中心建设潮。

英伟达已经开始替客户考虑，如何帮他们更快建设 AI 工厂。10 月的柏林   GTC   上，黄仁勋不再强调 CUDA，英伟达发布   DSX POD：由合作伙伴将   Vera Rubin   系统及其配套设施预先集成进模块化集装箱，完成验证后运往现场，把部署时间从六个月压到最快十四天。当然，这个 14 天有两个限定，站点的供电、冷却、网络等设施必须提前就绪；这套方案计划于 2027 年初交付，目前仍是一项交付承诺。不管怎么说，一部分程度上解决了数据中心的部署难题。

同样是卖 GPU，过去，CUDA   帮助英伟达把开发者留在自己的生态里；今天，它还要把计算、网络、供配电和液冷组织成可以复制的工厂。CUDA   仍是底座，英伟达希望掌握的环节更多了。

这显然是一个顺理成章，并且一本万利的生意。

市场对这门生意另有看法。GTC   当天英伟达收涨 2.5%，第二天纳指就跌了 2.6%，创下 6 月以来最大单日跌幅，英伟达自己回吐 4.4%，两个交易日把发布会挣来的涨幅尽数还了回去。另一个背景就是全球科技股的暴跌。

卖工厂当然可以缩短建设周期，但是缩短不了资本市场愿意等待的时间。

黄仁勋给这门生意找了一个制造业的解释：投入电力和设备，产出   token。这个比喻便于理解，也带来了一个制造业躲不过的问题：工厂造出来以后，产品能卖多少钱？这些斥巨资，甚至举债，从英伟达那里买卡、买 AI 集装箱的建设方，究竟有没有从 AIDC 上真正赚到钱？这轮建设潮会在什么地方停下来？

疯狂投资

AIDC，智算中心，建设难度比原本的传统数据中心更大，建设逻辑也不一样，从原来的多站点布局，到现在提升单站点的算力密度。

从第三方数据咨询机构 Epoch.ai 的统计看出，2026 年合计算力投资达 8300 亿美元，同比增长 79%，据此推算 2025 年投入规模约四千多亿美元。单站点算力排名中 xAI 的算力中心居首。其仅凭借两座数据中心，就跻身全球 AIDC 总算力排名的前 10。

全球 AIDC 站点算力排名情况

数据来源：Epoch.ai

GPU 装进机柜，距离产生收入还有一段路。存储要持续供给数据，网络要让芯片协同工作，供电与散热要承受高密度运行，任何一处跟不上，昂贵的设备就无法充分利用。并且，对运营商的要求更高，同一套华为设备，有的商业主体能把耗电效率做到 100 分，有的却只有 70 分。

智算中心对楼板承重的要求可比传统通算中心高 50% 至 100%，同等面积的供电需求超过后者三倍。所以传统的数据中心，也很难通过改造升级成 AIDC。

复杂的基础设施建设导致的一个问题是，部署难度和成本的提高，根据第三方机构 Air Street Capital 最新发布的《AI 报告计算指数》，其追踪了全球主要人工智能计算部署情况，称截至 2026 年 7 月，英伟达 Grace Blackwell GPU 产能中，超过 95% 尚未投入使用。最大的已宣布项目大部分仍未建成。沙特阿拉伯的 HUMAIN 项目占据了大约 60 万 Grace Blackwell GPU 的已宣布数量，而 Stargate Abilene、OpenAI、甲骨文和 Crusoe 支持的项目占据约 45 万。

这也是英伟达推出其 DSX POD 解决方案的原因。只不过，建设数据中心，除了部署难度，还有水、电、地等审批。

最典型的是甲骨文。它在新墨西哥州的木星计划总投资 1650 亿美元，主租户就是它自己。9 月 24 日，它向开发商发出不可抗力通知：如果园区不能按 2028 年的目标上线，它可以推迟支付租金。

消息当天，甲骨文股价下跌 3%。借钱建厂的人，先给自己留了一条退路。州政府已经两次驳回这条天然气管道，10 月中旬它还在请联邦监管机构加快审批。

同类的事不止一起。亚马逊今年 3 月发了一笔约 540 亿美元的投资级债券，Alphabet   的自由现金流已经转负，同时上调了资本开支指引。据福布斯统计，到 2026 年底，与   AI   相关的债务发行已超过 5000 亿美元。 

有多少是真需求？

疯狂的 AIDC 扩张有多少是真实需求？

SemiAnalysis   在 10 月 19 日的报告中预计，2027 年全球数据中心新增容量约 50GW。它的依据包括逐栋追踪的施工进度、云厂商自建项目开工量，以及已经签下的租约。

这轮建设背后有一套融资机制。按照   SemiAnalysis   的观察，开发商没有客户时，通常只先投入项目资本的 5% 至 10%；拿到预租约后，才有条件筹措后续资金。报告列举的大型租约期限通常为十五至二十年，每吉瓦全租期合同总额约 300 亿至 500 亿美元。

客户承诺购买算力，开发商凭承诺借钱，设备商据此供货。链条上每一方都能展示订单，最终仍须有人持续支付使用   AI   的费用。

虎嗅和多位投资人、数据中心建设方交流过这个问题，这一轮的全球 AIDC 扩张，有多少是来自真实的客户需求？有多少是提前抢产能？

大家的基本共识是，巨头资本开支约六成以上对应明确客户需求，其余三至四成属于抢产量、抢电力指标和土地的提前布局。

算力和资本支出变化

支撑这个判断的证据也在陆续出现。存储领域，海力士等企业已经和下游客户签下大量长协订单，把需求提前锁住；头部云厂商财报里披露的积压订单，甚至已经排到两年之后。产业层面能看清的需求周期普遍在 18 个月到 2 年。订单最终能否全部落地仍有变数，但下游给出的反馈已经足够明确。

ChatGPT 问世三年，应用从聊天延伸到代码生成，训练和推理都在吃算力。Anthropic 第三季度的收入是 168 亿美元，比上一季度增长约 45%，年化接近 670 亿美元；OpenAI 到 9 月底的年化收入约 500 亿美元，年底的目标是 700 亿。这两条收入曲线，是这轮算力订单最直接的支撑。

但两家都还在亏。Anthropic   上半年的净亏损是 807 亿美元，其中约 720 亿来自可转债的账面计价，同期算力开销约 90 亿美元。收入在涨，亏损也在涨。差别在于，收入是客户付进来的钱，亏损里有很大一块只是会计处理。需求真实，不等于这门生意已经赚钱。

梁文锋在一次投资人交流会上说，DeepSeek   的   API   定价锚在 " 从市场上买一批设备回来，十个月收回成本 "，对应大约六倍利润。

麦肯锡去年初预测，2025 到 2030 年全球算力需求将增长 350%，AI   负载占数据中心总负载的比例过半，从今年的实际情况看，这个预测甚至偏保守。

这种需求的短缺也传导至整个供应链。先缺高端   GPU，接着暴露存储和光通信缺口，光芯片的掺杂材料铥、镱、铒都成了瓶颈；光通信的市场规模因为这一轮需求短期放大了约十倍。变压器要等四年，并网排队更久。云厂商于是提前下单，GPU   厂商提前锁   HBM   和先进封装，一路传到上游材料和多层   PCB，每个环节都多备一点货。

所以现在我们看到的 AI 公司的股价，基本是先把远期的空间折现到当期，市值抬上去之后，管理层更有动力加码。

按照现在的需求预计，加上两年内看得见的订单，这轮建设潮短期内停不下来。

谁已经赚到钱？

需求是真的，并且是不断增长的，但到底谁真正赚到钱了？

AIDC 的商业模式主要有几种，美国的建设主体基本是商业公司，大云厂商、模型厂商、第三方基建商。中国是混合模式，地方政府、地方国资平台、三大运营商、云厂商、小型第三方都在建。

第一种是托管模式，主要是地方政府、国资平台、运营商和第三方基建商，他们持有土地、变电站、柴发和液冷管路，按机柜功率收租金。

还有一类商业模式是   GPU   租赁，出钱的是云厂商和   GPU   云，买卡、买服务器、把机器装进机柜，按卡时或按月收费，赚的是越过盈亏平衡点之后的那部分利用率。

再往上是调度服务，这一层几乎不持有资产，把散在几处、规格各异的算力池化，按任务切分，收调度费或赚差价。最上面是模型调用，模型公司按   token   向用户收钱。

这里面自持资产、自有负载的一体化模式最为理想，模型公司或云厂商自己建、自己用、自己卖。

建设交付的速度之所以重要，是因为土建的钱在开工时就付出去，收入却要等机柜通电、客户上架、租约起租才开始，工期多拖一个月，就多一个月的利息和折旧，账上没有对应的进项。设备更不等厂房，服务器和   GPU   从到货那天起开始计提，价格却按代际往下走，机房没建好，卡先在仓库里变旧。租约窗口也不宽，客户能看清的需求只排到   18   个月到   2   年，建得慢，建成时这一轮定价可能已经过去。

英伟达把   DSX POD   的现场部署压到   14   天，管的是另一段，机柜、网络、供配电和液冷在工厂里预装、预验证，运到现场接上已经就绪的电力、冷却和网络。这两段合起来才是完整工期，土建、并网和审批都不算在内，变压器还要等四年。

第一种模式的代表是美国机房运营商   Digital Realty   在 2026 年第二季度收入约 19 亿美元，净利润约 4.58 亿美元。不过，当季有保险赔付等特殊收益，集团又经营着庞大的既有数据中心组合，不能将净利润全部归因于新建   AI   工厂。更有参考价值的是经营细节：当季续租租金按现金口径上涨 25.4%。房东确实收到了钱，也仍要等待新项目开始收租。

第二张模式，买进   GPU   再出租，CoreWeave 2026 年第二季度，它收入 25.75 亿美元，调整后   EBITDA   达 15.10 亿美元，看起来相当丰厚；但按美国会计准则计算，营业亏损 4900 万美元，净利息费用 6.40 亿美元，最终净亏损 6.26 亿美元。中间还有折旧、摊销、调整项和税项。CoreWeave   已经卖出了大量服务，同时仍在承担扩张的代价。

大型综合云厂商的情形好一些，AWS   和阿里云的云业务本身都在赚钱。但这组分部数字证明不了每座新建   AI   工厂已经回本，因为还包括了传统的云服务。

二季度，Google Cloud   同比增长   82%，Azure   增长   43%，AWS   增长   37%，甲骨文   OCI   增长   93%，阿里   AI   云与算力服务增长   45%，腾讯云增长   24%。

但另一面，花出去的更多。上半年，亚马逊、微软、Alphabet、Meta   四家的资本开支合计   3017   亿美元，约合   2.1   万亿元人民币；同时段云收入是   AWS 798   亿、微软智能云   740   亿、Google Cloud 448   亿，Meta   没有对外云业务。这几栏是云业务的总收入，还有传统云主机、存储、数据库和软件订阅，AIDC 的收入目前还没有单独展示。

预付款不少，微软   6780   亿美元、甲骨文   6380   亿、谷歌   5140   亿、CoreWeave 1042   亿，租约期限十五到二十年，设备却按三到五年折旧。Digital Realty   新签租约到起租平均要等九个月；甲骨文新墨西哥园区目标   2028   年上线，9   月还对开发商发过不可抗力通知。

现金流也出现了问题。Meta   二季度自由现金流不到   8   亿美元，Alphabet   转负，亚马逊一季度同比减少   95%。不管最后怎么样，钱是真的付出去了。

这轮 AIDC 建设过度投资的信号，业内人士普遍认为，有三个指标比当前的股价可靠。一个是国产芯片的销量，芯片需求可以测算，头部厂商的卡卖不动，说明下游已经吃不下更多算力，显然现在还是供不应求；一个是上架率，以及按上架功率计算的使用率，上架率持续走低，意味着投资跑到了需求前面；还有一个是云厂商的资本开支，尤其是国内云厂商的资本开支，主流厂商一旦放慢，说明它们自己已经感到降温；此时非市场化主体还在继续建，供给过剩就会很清楚。

这轮 AIDC 的疯狂建设潮，到底什么时候结束，取决于大模型的能力何时在多个行业实现真正的劳动力替代，这个节点会先出现在美国，至少还要三到五年。

黄仁勋正在缩短工厂的交付时间。这轮建设潮能不能继续推下去，取决于三个条件：单座园区的收入能不能在设备换掉之前，覆盖电力、运维、折旧、利息和本金；利用率和租价能不能同时稳住；后续融资能不能一直续上，撑到项目自己产生现金。这三条今天一条都还没有被普遍验证。

目前，AIDC   还处在投资未来的阶段，二级市场到底还会对未来买单多久，尚未可知。在这轮建设里，确定的赢家可能只有卖设备、卖工厂的英伟达。

文章标题：史无前例的万亿投资，赢家只有英伟达？

文章链接：https://www.huxiu.com/article/4900111.html

阅读原文：史无前例的万亿投资，赢家只有英伟达？_ 虎嗅网