德银WOW Charts报告：AI芯片资本支出超越经营现金流，估值触及互联网泡沫极端水平

半导体估值已触及互联网泡沫时代以来从未见过的极端水平——铠侠市值一年飙升46倍，超大规模企业资本支出现已超越经营现金流。德意志银行年度《WOW Charts》报告揭示了这一趋势。

AI芯片热潮已将半导体估值推至1999年以来从未见过的极端水平。德意志银行2026年《WOW Charts》报告显示，铠侠（Kioxia）市值在一年内飙升约46倍，成为日本市值最大的公司。

德意志银行策略师Jim Reid在周一发布的报告中表示："这是资本配置的结构性转变，值得密切关注。"

在韩国，三星电子和SK海力士推动KOSPI指数从多年低点上涨两倍，使该国股市总市值超越欧洲最大交易所。这一涨势反映出AI资本周期已将存储芯片制造商从利基供应商转变为万亿美元市值的市场参与者。然而，德意志银行在表面之下发现了一个结构性失衡：超大规模企业的资本支出已超过经营现金流，意味着这些公司正在通过借贷或动用资产负债表储备来为AI基础设施扩张提供资金。

这一支出缺口具有系统性影响。国际清算银行已将AI基础设施投资列为系统性风险，指出其中存在循环融资结构：英伟达投资OpenAI，OpenAI再用这些资金购买英伟达芯片——这实际上使得需求看起来比实际情况更大。鉴于美国股市估值接近1999年极端水平，且全球财政赤字预计在未来五年内超过2008年危机水平，该报告提出了一个问题：AI建设究竟是一场真正的工业革命，还是一个过度杠杆化的赌注。

超大规模企业支出达到1.1万亿美元运行率

AI基础设施建设的规模前所未有。根据报告中引用的Kobeissi Letter数据，Alphabet、亚马逊、Meta、微软和甲骨文的资本支出预计将在2026年超过8000亿美元，并在2027年达到1.1万亿美元。这一数字将约占美国国内生产总值的3.2%——超过美国国防预算（约占GDP的2.7%）。

仅2026年第一季度，上述五家公司中有四家的资本支出就超过1300亿美元，根据摩根大通和穆迪的估算，全年有望达到7000亿至7850亿美元。Epoch AI预计，现金资本支出将在2026年第三季度左右超过经营现金流，从而将融资模式从基于盈利的投资转向债务融资扩张。

摩根士丹利估计，到2028年，全球数据中心建设成本约为2.9万亿美元，其中超过80%的支出仍在未来。根据高盛研究，美国数据中心电力需求预计将从2025年的31吉瓦攀升至2026年的41吉瓦，然后在2027年飙升至66吉瓦。

循环融资引发警示

国际清算银行特别将循环融资列为系统性风险。英伟达已向OpenAI投资数千亿美元，而OpenAI又用这些资金购买英伟达芯片。同一笔资本在系统中循环流转，先表现为英伟达的投资，再变为英伟达的收入，最后成为OpenAI的计算扩张——从而在纸面上夸大了需求指标。

7月1日，英伟达推出了一种结合收入分成与信用支持的新融资模式，使AI云提供商能够质押未来计算能力并提前获取算力容量。哈佛谈判项目及多家研究机构正在关注此类循环交易并发出警告。

报告还指出，全球私人AI投资仍高度集中在美国，分布极不均衡。代币经济学——大语言模型推理的成本约束——可能成为企业大规模采用AI的主要障碍。

估值与1999年相呼应，但伴随真实收入

德意志银行将当前美国股市估值与1999年互联网泡沫进行了直接对比，指出虽然市场领导地位已超出"七巨头"范围扩大，但整体估值压力仍接近历史极端水平。美国仍主导全球股市市值，尽管非美国和新兴市场在经历了近二十年的低迷表现后已开始显现复苏迹象。

然而，与互联网泡沫时代不同的是，如今AI领域的领军企业——微软、谷歌、亚马逊、Meta——均能产生真实利润，并通过经营现金流和债务相结合的方式为其支出提供资金。它们建设的数据中心是能够运行真实业务运营并产生云收入的实体资产。英伟达首席执行官黄仁勋估计，仅AI芯片的需求在2027年前就将至少达到1万亿美元。

尽管如此，支出与现金流之间的结构性失衡意味着账单终将到期。短期内，股东通过折旧吸收成本。中期内，如果AI回报低于预期，债权人将承担风险。在最坏的情况下，整个金融系统可能承受代价——正如2008年那样。

对投资者而言，关键在于这1.1万亿美元的AI基础设施计划支出能否产生与风险相匹配的回报。英伟达目前的远期市盈率约为35倍，微软约为30倍。如果AI建设能够兑现其承诺，今天的估值或许可以证明是合理的。如果不能，历史上最昂贵的一批显卡将成为下一个周期的警示故事。

本文仅供信息参考，不构成投资建议。