一年烧 $700B，谁会是下一个摩托罗拉？

Alphabet 刚发了一支百年债券。

没错，100 年。上一次科技公司干这件事，还是 1997 年的摩托罗拉——那也是摩托罗拉最后一年被认为是”大公司”。Michael Burry 立刻在 X 上发了一条警告，暗示 Google 可能在重蹈覆辙。

但比起讨论一支债券本身，我更感兴趣的是它背后那个所有人都在回避的问题：从 ChatGPT 问世到现在，全球为 AI 到底烧了多少钱？又赚回来多少？

我花了点时间把数据拉通，算了一笔总账。结果说不上好看。

一笔触目惊心的总账

先说投入侧。

2022 年底 ChatGPT 发布时，全球 hyperscaler（Amazon、Microsoft、Google、Meta、Oracle）的年度总 capex 大约是 1570 亿美元，其中 AI 相关的部分约 470 亿。到了 2025 年，这个数字飙到了 4430 亿，AI 相关部分约 3320 亿——涨了 7 倍。

Goldman Sachs 的统计是，2022-2024 三年的 hyperscaler 总 capex 是 4770 亿美元，而 2025-2027 三年预计是 1.15 万亿——翻了一倍还多。但这还是 2025 年底的预测，最新数据更加惊人。

就在上周（2 月 6 日），四大 hyperscaler 刚公布了 2026 年 capex guidance：Amazon $2000 亿、Alphabet $1750-1850 亿、Microsoft ~$1450 亿（年化）、Meta $1150-1350 亿，仅这四家就合计 $6350-6650 亿。加上 Oracle 的 $500 亿，五大巨头 2026 年 capex 将达到约 7000 亿美元——比 2025 年的 4430 亿暴增 58%。四家巨头均首次突破 $1000 亿大关。

如果再叠加 VC 对 AI 创业公司的投入（2025 年就有 2000 亿美元流入 AI 领域），总量更加惊人。

把这些加起来，从 ChatGPT 问世到 2025 年底，全球 AI 基础设施的累计投入大约是 6500 亿美元。而仅 2026 这一年，就将再追加 5000 亿以上。

再说收入侧。

生成式 AI 的直接市场收入，2025 年大约在 600-1300 亿美元之间（取决于你怎么定义”AI 收入”——是只算 GenAI 软件，还是包括云 AI 服务的增量部分）。累计下来，从 2022 年到 2025 年，AI 直接收入大约在 2400 亿美元。

算一下：每投入 1 美元，目前只赚回 0.36 美元。

但增速差才是关键

如果只看绝对数字，你会觉得这是一场灾难。但看增速，画面完全不同。

AI capex 的增速虽然从 2025 年的 73% 有所调整，但绝对值在 2026 年再次飙升——五巨头 capex 从 4430 亿猛增至 7000 亿，增幅 58%。而 AI 收入的增速一直维持在 80-100% 的水平。OpenAI 是最好的例子：ARR 从 2023 年的 20 亿，到 2024 年的 60 亿，到 2025 年的 200 亿——每年 3 倍增长。Anthropic 也从 2024 年初不到 1 亿飙到了 2025 年的 70 亿。

投入的绝对值还在加速，但收入的增速更快。这意味着那把”剪刀”正在合拢，只是因为 2026 capex 超预期，合拢的时间比之前想的要晚一些。

那么，什么时候回本？

我做了三个情景的估算：

乐观情景（2029 年末-2030 年初）：如果 AI 收入继续保持 50%+ 的年增速，累计收入大约在 2029 年末追平累计投入。这也吻合 OpenAI CFO 说的”2029 年现金流转正”。Goldman Sachs 预测 2030 年 AI 云收入可达 2000-3000 亿/年，如果实现，全行业回本是可能的。注意，由于 2026 capex 超预期飙升至 7000 亿，回本时间比此前预估推迟了约半年到一年。

基准情景（2030-2031 年）：收入增速降到 35-40%，回本推迟到 2031 年。

悲观情景（2032 年+）：如果 AI 商业化遇到瓶颈——比如企业发现 AI 工具的 ROI 不如预期、监管收紧、或者出现”AI 寒冬”——那大量 capex 将成为沉没成本，回本遥遥无期。考虑到 2026 年 Amazon 的自由现金流预计转负（-170 到 -280 亿美元），Meta 的 FCF 将下降 90%，这种情景的代价会非常惨烈。

目前有一个数据让我比较警惕：只有 25% 的企业 AI 项目实现了预期 ROI，而且 AI 服务收入仅占 hyperscaler capex 的约 10%。这说明”建好了”和”用起来了”之间还有巨大的鸿沟。

OpenAI：一面镜子

拿 OpenAI 当整个行业的缩影来看，会更直观。

收入端的增长堪称史诗级：2023 年 20 亿，2024 年 60 亿，2025 年超过 200 亿 ARR。每年 3 倍。ChatGPT 的周活用户突破了 7 亿。企业用户超过 300 万。

但利润端呢？2024 年亏 50 亿，2025 年仍在亏损。预计累计亏损到 2028 年将达到 440 亿美元。最乐观的估计也要到 2029 年才能实现正现金流。

一家年收入 200 亿、增速 300% 的公司，依然在大幅亏损。这就是 AI 行业当前的写照。

和上一次泡沫比，有什么不同？

每次看到这种烧钱规模，大家本能地会想到 2000 年的互联网泡沫。但有几个关键差异：

Goldman Sachs 指出，AI capex 目前占 GDP 的 0.8%，远低于 90 年代电信泡沫时的 1.5%。更重要的是，AI 有真实的企业采用——78% 的受调研企业在使用 AI，71% 在使用生成式 AI。这跟当年”先圈地再说”的互联网泡沫有本质区别。

但这不意味着没有风险。BofA 的数据显示，hyperscaler 的 capex 占运营现金流的比例已经升到了 94%，逼近极限。他们开始大规模发债——2025 年 AI 相关债券发行了 1080 亿美元，J.P. Morgan 预计未来几年总共需要 1.5 万亿的投资级债券来支撑 AI 数据中心建设。更触目惊心的是，按 2026 年 $7000 亿的 capex 节奏，Amazon 的自由现金流将转为负数，而四大 hyperscaler 的现金储备合计 4200 亿——听起来很多，但只够支撑半年多的 capex。

这更像是一场 infrastructure 的”慢牛”，而非一个即将破裂的泡沫。但”慢牛”不代表没有回调，如果 2026-2027 年 AI 收入增速出现明显放缓，市场情绪会很快转向。

五巨头，谁最危险？

把五家的 capex、现金流、护城河摆在一起看，差异其实非常大。

Amazon：$200B capex，FCF 转负的赌徒

Amazon 是这轮军备竞赛中下注最重的。2026 capex $2000 亿，比第二名多出 200 亿。Morgan Stanley 预计 Amazon 今年自由现金流将转为 -$170 亿到 -$280 亿——这是一家年营收 6000 亿的公司，现金流居然要转负。但 Amazon 的逻辑也最清晰：AWS 是全球第一大云平台，AI 训练和推理的需求直接转化为云收入。AWS 年收入即将突破 $1000 亿，增速 19%。只要云的份额守住，这笔钱就不算白花。摩托罗拉风险：低。Amazon 的护城河是基础设施本身，不依赖某一个产品或技术路线。

Alphabet：$180B capex + 百年债，全场焦点

Alphabet 2026 capex $1750-1850 亿，加上刚发的百年债，成了 Burry 点名批评的对象。但 Alphabet 有两张底牌：1250 亿现金储备，和搜索广告这台印钞机。Google Cloud 增速 48%，Gemini 与 Apple Siri 达成合作——这些都在变现。真正的隐忧是搜索垄断的松动。如果对话式 AI 搜索（ChatGPT、Perplexity）持续蚕食 Google 搜索份额，那现金牛本身会受损。摩托罗拉风险：中低。倒不了，但主营业务的护城河正在被试探。

Microsoft：$145B capex，最稳也最无聊

Microsoft 是五家里最克制的，capex 增速也最慢（+53%）。而且 Microsoft 有独特优势：Office 365 和 Azure 的企业客户天然就是 AI 变现的渠道，Copilot 直接嵌入已有产品。Barclays 估计 Microsoft 的 FCF 今年仅下降 28%，2027 年就会反弹。摩托罗拉风险：最低。Microsoft 本质上在卖铲子给淘金者，不管谁的模型赢，Azure 都赚钱。

Meta：$125B capex，最令人费解的一个

Meta 是五家中唯一没有云业务的。Amazon、Microsoft、Google 至少可以把 AI 基建当成云服务卖给第三方，Meta 的 $1250 亿 capex 只能内部消化——用于改善广告推荐和 feed 排序。Barclays 估计 Meta 的 FCF 今年将暴跌 90%。CEO Zuckerberg 坚称 AI 投资的回报体现在”核心广告业务的改善”上，但这笔账很难向投资者算清楚。上一次 Meta 重注一个方向，叫 Metaverse——结果如何大家都知道。摩托罗拉风险：最高。不是说 Meta 会倒，但它是五家中 AI 投入与可见回报最不匹配的。

Oracle：$50B capex，体量最小但杠杆最高

Oracle 的 capex 绝对值最小，但它是五家中负债最重的。净债务 $880 亿，超过预计 EBITDA 的 2 倍。Oracle 的 AI 故事高度绑定 OpenAI——如果 OpenAI 不续约或者分散供应商，Oracle 的数据中心利用率会面临考验。摩托罗拉风险：中高。不是因为业务方向错了，而是财务杠杆留的余地最小。

建设总是走在需求前面

这种”先砸基建、再等需求”的模式，其实并不新鲜。

90 年代铺设的海量光纤，在泡沫破裂后沉默了好几年，然后在 2010 年代支撑起了整个移动互联网。Amazon 2006 年推出 AWS 时，大部分人觉得一家卖书的公司做云计算是疯了——但 AWS 今年的收入会超过 1000 亿。

基础设施投资的回报从来不是线性的。它沉默很久，然后突然爆发。问题只在于”沉默多久”，以及”中间有谁会倒下”。

6500 亿美元的 AI 基础设施投入，在 2026 年看起来像一场豪赌。而今年还会再追加 5000 亿。但如果你把时间尺度拉到 10 年，它很可能只是一个新时代的地基成本。

所以，谁会是下一个摩托罗拉？

我的判断：五巨头中不会有谁真正”摩托罗拉化”，但不是每一家都能全身而退。Meta 和 Oracle 的处境最微妙——一个没有云业务来消化 AI 基建的投入，一个杠杆率高得让人不安。而 Amazon、Microsoft、Alphabet 更像是在用不同的姿势做同一件事：把 AI 变成下一代云基础设施。

摩托罗拉之所以倒下，不是因为它投了太多钱，而是因为它投错了方向。对今天的 Big Tech 来说，AI 几乎不可能是”错误的方向”——但投多少、多快回本、中间谁的现金流先撑不住，才是真正的生死题。