摩根士丹利测算，AI不同商业模式的资本回报率均具吸引力：自有算力提供API服务最高可达46%，云厂商出租GPU约31%，依赖第三方算力也有约25%。与此同时，四大云厂商资本开支预计2027年增至1.47万亿美元后，2028年增速降至约12%。AI投资正从“拼算力”转向“拼商业化”。
科技巨头这轮AI“烧钱”，回报率到底怎么样？摩根士丹利给出的答案并不悲观：模型公司利用自有算力提供API服务，ROIC最高可达46%；超大规模云厂商出租GPU的ROIC约31%，即便依赖第三方基础设施的模型公司，ROIC也有约25%。从资本回报率看，这场万亿美元级的AI军备竞赛并非单纯“烧钱”。
更重要的是，AI投资正在逐渐具备自我造血能力。摩根士丹利预计，亚马逊、谷歌、微软、META四大巨头合计运营现金流将从2026年的7390亿美元升至2028年的1.23万亿美元，而同期新增债务融资需求将从2380亿美元降至900亿美元。到2028年，巨头新增债务需求仅相当于运营现金流的约7%，资金压力并没有随着资本开支膨胀而同步恶化。
但资本开支的疯狂增长可能已经接近阶段性尾声。四大超大规模云厂商数据中心资本开支预计从2026年的9170亿美元升至2027年的1.47万亿美元，同比增长约60%，但2028年仅增长约12%。这意味着下一阶段市场看的不再是谁能建更多数据中心，而是谁能把已经建成的算力转化成收入和利润。
而这恰恰是摩根士丹利最看好的地方：随着资本开支增速放缓、AI应用渗透率提升，资金可能从硬件、半导体和内存逐步转向模型、云平台和软件应用。AI投资的“回报率考试”，正在从算力建设进入商业化兑现阶段。
资本开支：2027年达峰，2028年明显降速
摩根士丹利预计，超大规模云厂商数据中心资本开支将从2025年的约4660亿美元增至2026年的约9170亿美元，2027年进一步升至约1.47万亿美元，2028年则增至约1.64万亿美元。但资本开支增速将从2027年的约60%骤降至2028年的约12%。
其中，谷歌的扩张最为激进，2027年数据中心资本开支预计同比增长83%；亚马逊、META和微软增速分别约为50%、55%和43%，但到2028年均明显放缓。
摩根士丹利认为，芯片、机架、土地、电力和劳动力等现实约束正在限制进一步扩张，同时巨头已经提前为2027年至2029年的需求进行大量数据中心“预建”，资本开支继续前置的空间有限。
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