施罗德投资全球股票研究联席主管兼全球科技行业专家Paddy Flood(中文译名：帕迪·弗德)

　　2025年12月，施罗德投资曾撰文探讨过市场对科技板块的期望。投资者当时迫切希望看到有力证据，证明投入人工智能(AI)的巨额资金已开始带来理想的回报。

　　时隔半年多，此刻正是重新审视该议题的适当契机。这段日子以来，AI 领域的投资持续超出预期，行业龙头相继宣布规模更为庞大的资本开支计划。同时，广大经济体系采纳 AI 技术的迹象亦日益显著。尽管如此，投资者对这些资本投入能否最终带来理想回报的疑虑，依然挥之不去。本文将再度探讨 AI 投资的演进轨迹、财务回报初步浮现的领域，以及为何亮眼讯号渐多，但市场情绪却依旧审慎。

　　首先，我们需考量自去年底以来 AI 投资的走势。毫不意外，相关开支保持极为强劲，甚至持续打破市场预期。大型科技头的举措最能体现这一趋势。2017-2027 年(2026、2027 年为预测值)Meta、亚马逊、Alphabet、微软、甲骨文五家企业自然年度资本开支整体呈逐年攀升走势，资本开支远高于历史水平，而分析员在 2026 年为止也不断上调开支预测。

　　为此类投资进行融资的挑战比以往更大。目前，企业从日常经营所产生的经营现金流中，已有相当大一部分被拨作资本开支;在个别案例中，规划中的资本开支甚至已超越了经营现金流。若企业希望维持这种投资速度，往后或许不得不借助发债或股票融资来填补资金缺口。不过，这未必值得过分忧虑。此类投资本意在于随时间推移创造额外收入、盈利及现金流。换言之，审视当前高昂开支时，必须将其与未来预期创造的盈利能力一并衡量，方能客观评估。

　　整体而言，AI 基础建设领域的整体投资规模依然维持于极高水平。投入 AI 的资金规模庞大，自然令市场关注其最终能否带来相应回报。正如许多大型投资周期一样，此过程存在显著的时间错配— 项目前期需要投入大量资金，而相应的收入、利润及现金流，则需要等新建数据中心产能正式投入服务后方可兑现。投资者目前承担了沉重成本，但效益却需时间方能渐渐浮现。

　　在当前情况下，较大的投资规模进一步加剧这种焦虑。相关企业收入兑现存在明显滞后，更重要的是，投入的资金量极为庞大，已实质削弱了全球部分最成功、现金流最充沛企业的自由现金流水平。这种形势正促使整个 AI 生态系统出现两极化。提供 AI 基建的供应商普遍表现亮眼，直接承接需求暴增的红利。2026 年的存储芯片行业便是最佳写照。在产能受限与需求极度炽热的双重推动下，该行业的收入、利润及自由现金流均迎来前所未见的爆发式增长。

　　相对而言，一众掏出真金白银融资的科技龙头，其股价表现不仅跑输整体科技板块，也落后于 AI 供应链概念股。这种走势欠佳导致其市盈率等估值倍数出现显著下调(de-rating)，反映出投资者对于现在的庞大投资能否转化为充分理想的回报仍持怀疑态度。费城半导体指数(SOX，作为 AI 供应链的有效替代指标)与各大 AI 支出龙头股价之间的走势背离，正好印证了这一点。

　　综合来看，市场当下存在一个核心疑问： 这笔投资的最终回报，到底能否将如此庞大的资本部署合理化?答案是肯定的。不过，相关证据目前主要体现在收入增长等先行指标上，而非传统的回报率数据，且其力道尚未足以彻底平息投资者的疑虑。

　　首要观测纬度，AI 技术的普及应用正不断加速。无论是面向消费者的聊天机械人、软件开发、数字化广告，或是嵌入企业级应用程序的 AI 功能，随着技术持续演进并展现实质价值，其应用普及正迅速展开。这是至为关键的起跑线 — 广泛的普及应用，正是本轮投资周期取得理想回报的必要条件。假若 AI 无法带来实质的生产力提升或用户价值，现在如此庞大的投资规模投入缺乏合理支撑。幸而，越来越多的实证显示情况正朝着正面的方向发展。

　　更具挑战的难题在于：这些应用普及是否已开始反映在企业的财务报表中?我们认为，有两个领域尤其值得密切剖析：一是领先的大语言模型(LLM)开发商所创造的收入;二是大规模布局 AI 基础设施的云厂商营收增长表现。

　　我们先来看模型开发商，OpenAI 及 Anthropic 等企业堪称有史以来增长最迅速的软件公司。尽管官方披露与业界预估数据略有出入，但两者均有望于 2026 年获得高达数百亿美元的收入，且预期增长动力依然极其强劲。为说明其扩张速度，Anthropic 于 2026 年 5 月披露，在公司成立短短五年后，其年化收入运行率(annualised revenue run rate)便已突破 470 亿美元。

　　另一方面，超大规模云端服务商也开始看到 AI 对业绩带来更显著的贡献。收入增长已开始改善，同时代表客户承诺未来支出的累积订单也将持续扩大。这些累积订单反映出市场对 AI 基建的需求居高不下，让人更有信心随着新产能陆续投产，业务增长具备持续性。

　　尽管上述进展令人鼓舞，但基于以下原因，尚不足以完全平复投资者的焦虑。

　　第一，投资规模过于庞大，收入大幅攀升，回报率才可能重返历史水平。在这方面，有形资产周转率(tangible asset turnover)是一项极具参考价值的指标，用于衡量企业实体资产产生的收入与其投入资金的比率。对于投资最大的 AI 企业而言，因为数据中心投资速度远超收入增长速度，该指标承受了相当大的压力。随着设备利用率提升及新设施陆续投入营运，该数据预期将逐渐改善;然而就现阶段而言，这无疑警示了资本投入大幅超前实际需求。

　　第二，收入增长应被视为先行指标，而非 AI 投资已带来可观回报的铁证。归根结底，投资者评估此类投资的终极标准，依然在于其所创造的盈利、现金流及资本回报率。因此，强劲的收入增长固然是重要第一步，但最终必须成功转化为更高的盈利能力、更充沛的现金流及持续改善的资本回报率。

　　我们并不担心现在的市场动态。大型投资周期鲜少呈线性发展，前期投资远超未来回报的阶段，往往令投资者感到焦虑不适。然而，我们相信整个AI行业正步入转折点，现在庞大投资将有更高比例转化为实质强劲的收入增长。企业对 AI 需求的表态以及不断扩大的云端累积订单，均印证了此一观点。

　　此外，我们有充分理由相信，这些收入最终能够实现可观的回报。许多投资 AI 规模最大的科技龙头本身拥有极高盈利能力、强大的竞争优势、显著的规模效应，且具备成熟的商业变现途径。倘若 AI 相关收入维持增长形势，这些优势将为企业铺路，把收入增长顺畅转化为盈利、自由现金流及渐入佳境的资本回报率。

　　当然，这并不代表该投资周期毫无风险。AI 被认证为实用技术，并不必然等同于目前的投资规模完全合理。纵观历史，不乏最终改造经济体系、但在发展过程中经历过投资过度期的技术案例。两种说法完全可以同时成立。其中一项显著风险在于客户集中度过高。云端服务商获承诺的合约需求中，有相当一大部分最终依赖少数几家领先的 LLM (大语言模型)开发商。若这些开发商大幅削减投资计划，其涟漪效应恐将波及整个 AI 供应链。

　　话虽如此，LLM 开发商并非需求的终极源头。其投资决策本质上是由企业及消费者对 AI 应用的采纳所驱动。换言之，终端用户的需求才是决定额外算力需求的根本所在，而模型开发商不过是连接用户与基建供应商之间的桥梁。

　　显而易见，AI 投资带来实质收入增长的证据日渐变得充分。应用普及全面提速，前沿模型开发商以惊人速度推进商业变现，而超大规模云端服务商也开始从 AI 相关工作量中展现出更强劲的增长动力。尽管收入增长仅是第一步，但我们相信投资 AI 规模最大的企业已占尽优势，未来有能力将营收增长转化为盈利及现金流。随着设施利用率攀升及 AI 的收入贡献日益显著，相关企业规模、盈利能力及稳固的竞争力，均为资本回报率的回升奠定了扎实基础。

　　那么，AI 投资回报(ROI)究竟是否会实现?虽然目前言之尚早，但种种迹象正持续朝正面方向推进，让我们更有信心相信，目前的投资最终将带来理想的回报。

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